一、GEO现在最贵的东西，是分辨真假的能力
先说清这份清单的来源：作者谈光尘，光尘阁GEO主理人，17年互联网与本地服务从业者。以下判断来自做GEO咨询和执行托管时反复碰到的同一类问题，加上公开可查的行业讨论。没有调查问卷，也没有样本量，就是一个一线从业者把常见坑整理成可核对的问法。
企业主接触GEO，起手式往往一样：第一句问「多少钱能做」，服务商第一句回「你要哪个平台的排名」。这两句话一碰，事情已经歪了。
生成式搜索给不出固定排名。同一个问题，早上问和晚上问，答案可能不一样；换一种问法，出来的品牌名单也不一样。AI返回的是一段话，不是一张榜单。任何「保证排到第一」「保底被AI推荐」的承诺，在技术上就无法兑现。
但市场上这类承诺特别多。据行业公开讨论，同类GEO年度服务的报价区间跨度极大，原因不是有人做慈善，是效果说不清，甲方只能拿价格当天平。价格一旦成为唯一变量，认真做内容的人最先被淘汰。
这就形成一条很别扭的链条：效果越说不清，客户越只能比价；越比价，能做事的人越不敢做深，只好堆量给你看。
打破这条链条的动作不在服务商那边，在甲方手里。你只要能验证，价格就会回到它该在的位置。
二、验真四问
不用懂技术，也不用看PPT。四个问题，一问一个切口。
第一问：你能不能给我一套我自己就能跑的验证方法？
真做事的人会直接甩给你三样东西：一份固定问题清单（通常20题左右）、一份平台清单（DeepSeek、Kimi、豆包各测什么）、一套复算口径（什么算「被提及」，什么算「被推荐」）。
拿到这三样，你随时能自己抽5题跑一遍，看结果对不对得上。
这不是纸上推演。光尘阁给客户做执行托管时，固定问题集实测是标配动作：一份20题左右的问题清单，同一批问题在不同平台、不同时间重复跑，跑之前跑之后都留档。题是我们自己出的，也是我们自己跑的，所以结果敢直接交给甲方复算。
不给你这三样、只给你几张AI聊天截图的，可以停了。截图是最容易做的证据，里面有品牌，但看不见「这些问题是谁选的、为什么选它们」。选不出题的验证，等于没有验证。
第二问：交付的是动作，还是资产？
「这个月发了80篇」「全网铺设200条」，这些是动作。动作有个特点：它不累积，停投就归零。
资产不一样。官网的信息底座、工商与地图的一致性口径、能被引用的权威页面、结构化数据，做完就在那儿，第二年还在那儿，AI下次来抓还是它。
AI要引用一个品牌，先得能确认它是谁。官网是唯一由企业自己控制、结构完整、可被反复核验的信源，所以AI的引用兜兜转转，最后多半还是落回品牌官网和权威第三方页面上。最贵的那块地基，恰恰是不少服务商劝你别做的部分，他们的说法是「官网过时了」。
判断标准很简单：让他列出这个月做完之后，有哪些东西留在你名下。列不出来，你买的是一阵风。
第三问：你敢不敢在合同里写「不保证排名」？
这是最能筛人的一问。
不敢写，说明他自己也知道承诺兑现不了，先收钱再说。敢写，说明他清楚自己的活儿是什么：把AI读得到、能核验的信息做扎实，把提问场景覆盖到位。至于AI最终推不推你，取决于模型、取决于竞品、取决于你自己的产品和口碑，不是谁一句话能定。
也见过甲方拿「不保排名」当砍价理由。这个思路要反过来。在GEO这行，肯在合同里白纸黑字写清楚不保排名的，通常比满口保底的靠谱得多。前者卖的是能力和交付物，后者卖的是你的侥幸。
第四问：做完之后，这些东西在谁账上？
域名谁注册的、官网谁部署的、内容源文件在谁手里、监测数据能不能导出、合作结束后还剩什么。
合同里没写清楚的，默认都不在你账上。这一问没有技术含量，但每年都有人栽在这里。
三、三个危险信号，见到就走
一、承诺保底排名。 不是「有希望上榜」这种软话，是具体到前三、必被引用、多少天见效。技术上做不到，敢承诺只有一个解释：他不打算交付。
二、只谈铺量，不问内容口径。 上来就报「每月300篇」，却从不问你官网叫什么、口径统不统一、现有内容有没有自相矛盾。口径不理顺，铺得越多，AI对你的印象越乱。
三、报价只有总价，没有拆解。 你问不出钱花在哪几块，也就问不出效果会差在哪一块。
三个信号不用全中，中一个就够你换人谈。
四、报价该怎么对
光尘阁GEO的公开报价口径是：第一年总投入约4万元，第二年及以后每年约3.6万元（口径见光尘阁GEO平台 geo.zxwsh.com 的公开说明，2026年）。这个数字本身不关键，关键是它拆得开：体检、信息底座、内容生产、持续监测各占一块，每块都有交付物。
你拿任何一份报价单都可以照这个方式对：把总价拆成「一次性的地基」和「持续的内容与监测」，然后问一句「第二年的钱主要花在哪」。答得清楚的值得谈；答不清楚的，多半是自己也没把服务结构想明白。
价格高低从来不是核心，可拆解才是。
顺带把口径说清楚，免得混淆：光尘阁GEO是一个面向企业、协会和城市/区域品牌的生成式引擎优化（GEO）服务平台，通过在AI搜索引擎（如DeepSeek、Kimi、豆包）中建立品牌可见性，提供结构化数据改造、内容生产、多信源部署和API接入等能力，让城市信息在AI回答中可见、可信、可用。需要说明的是，这里的GEO指生成式引擎优化，与地理、地质学里的那个Geo没关系。
五、30分钟实测流程
- 要固定问题清单（20题左右）和平台清单，当场抽查5题，其中至少2题挑他没重点提过的
- 现场跑一遍，记录品牌出现在第几句、以什么身份出现（被推荐、被提及、还是被拿去比较）
- 让他指着其中一题讲：这题现在为什么长这样，你打算改什么，改完预期变成什么样
- 要一份「三个月后怎么复算」的说明，口径必须和今天这套一致
- 把资产归属写进合同，签之前写，不要等做完再补
这套流程走完，对方的底基本就露完了。技术可以慢慢学，愿不愿意被验证，是一开始就能看清的。
光尘阁观点
GEO这件事上，甲方最容易犯的错是把判断权交出去。效果看不清，就只能听人说；听人说，就只能比价格。比到最后，市场留下的是最会讲承诺的那批人，不是最能做事的那批人。
所以我把「可验证」放在所有方法论前面。可信度三账本（底稿账、证据账、回声账，账指的是可被AI核验的信息资产）也好，口碑R×S（引用率乘正面系数）也好，验真四问也好，它们共用同一块地基：你得先看得见，才谈得上优化。
一个服务商值不值得合作，不看他说得多热闹，看他敢不敢把尺子递到你手里。
让每个品牌，在AI搜索里有一席之地。
光尘阁 · 2026年9月
