你已经决定要做了，卡在报价单上
你已经决定今年把 GEO 放进预算了。接下来你把三家方案摊在桌上，发现一件怪事：三份方案的关键词几乎一模一样——「AI 可见度提升」「全平台内容矩阵」「权威信源覆盖」——报价却差出了一个数量级。你没法判断贵的那个是不是在漫天要价，也没法判断便宜的那个是不是根本不干实活。
先说一句话：**它们卖的不是同一件东西，只是共用一个名字。**
这不是你选错了供应商，而是这个行业目前还没有统一的交付标准。2026 年 9 月 14 日发布的《生成式引擎优化（GEO）》五项团体标准（T/CAACCHINA 001~005-2026）里，第 2 部分专门写「服务商评估规范」、第 3 部分专门写「计价、评估与测量规范」——需要为这两件事单独立册，本身就说明在此之前没有共同语言。所以你现在遇到的不完全是价格问题，是**找不到可比对象**的问题。
下面这几件事，你签单前就能自己动手做。
为什么同一件事，价格能差出一个数量级
先看供给这一边。国内一份 2026 年 10 月的GEO 优化服务商产业研报称：全国自称可以提供 GEO 服务的机构**超过两千家**，而真正跑通商业模式的不超过 **30 家**；2026 年第一季度，前十名服务商的行业集中度（CR10）不足 **10%**，是典型的早期「诸侯割据」。同一份材料预计，到 2027 年将有约 **30%** 的中小服务商因不合规被淘汰，份额向头部集中。
（这份材料属于国内服务商侧的产业研报口径，是第三方自报，不是官方统计。它的价值在方向——**这个市场上「叫这个名字的」和「真在干这件事的」，差了大约两个数量级**。）
再看需求这一边。一项对 343 名美国营销决策者的调查显示：**81%** 的人在公司内部仍然把「AI 搜索可见度」这件事叫做 SEO，只有 **27%** 的团队正式采用了 SEO 以外的说法；平均 **24%** 的搜索或内容预算已经投向 AI 搜索，**43%** 的团队投入超过两成。
把这两组放在一起看：买方多数还叫它 SEO，卖方忽然冒出两千家自称专家。**同一个名字下面，既有「帮你把网站技术地基修通」的活，也有「批量生成内容铺一千个站」的活，还有「只给你一个后台仪表盘」的活。** 报价差一个数量级，差的是活的内容，不是效果的强弱。
报价单背后至少有六段工作，缺哪段就归你自己
一份能落地的 GEO 报价，拆开看是六段不同的工作。你可以拿支笔，去划对方给你的方案，看缺哪一段。
**第一段，先看你现在的样子。** 不是「有没有被 AI 提到」这种一句话结论，而是：用一组固定的问题（10 到 20 个），在 4 到 6 个 AI 平台上各问若干轮，把原始问答记录留档。这一段的产出物应该是一份**基线**，不是一份**结论**。没有基线，后面所有「提升了多少」都没有分母。
**第二段，技术地基：AI 到底拿不拿得到你的页面。** 这包括爬虫放行（哪些该放、哪些该拦）、页面能不能被服务端渲染出来、canonical 与 sitemap 是否干净。这一段最容易漏，因为它不出彩；但漏了它，后面全是白花钱。
**第三段，内容重构：把存量页改成「能被单独摘走」的样子。** 注意不是把文章写长——我们此前整理过，一份针对 Google 接地接口、7,060 次查询的测量（单一来源）显示，单页被 AI 摘走的量在约 **540 词**处封顶，超过 3,000 词的页面只有约 **13%** 的内容被真正用上。要做的是让每一个小节自己就能回答一个问题。
**第四段，名字要对得上。** 你的品牌全称、简称、主体名、行业里的常用叫法，在不同平台上是不是同一个实体，有没有同名干扰。这一段常被完全忽略，但它决定 AI 会不会把你和别人搞混。
**第五段，站外。** 我们已经反复验证过一件事：在「准备掏钱」的那类问题上，AI 更愿意引别人的评价，而不是你自己的页面——一份覆盖 **900 万条** AI 答案的分析显示，商业意图类问题上 **82%** 的引用给了第三方，只有 **3%** 给了品牌自有页（来源）。这一段的工作是「让别人那里有你」，不是「你多发几篇」。
**第六段，测量。** 一个你能自己登进去、能导出原始记录的后台；按平台分列的记录；每份数据附采样次数与区间。做不到这三条，「AI 可见度提升了」这句话在验收会上就无法复核。
**判断方法很简单：让对方把报价按这六段列出来。** 缺哪一段，要么是对方不做，要么是那一段要你自己扛——两种都得在签字前说清楚。
真正拉开差距的不是价格，是案例：71% 的甲方就是这么挑的
同一份 343 人调查里，有一个数字很值得你抄作业：当被问到「什么最能让你相信一家服务商」时，**71%** 的人把「有可验证结果的案例」「方法讲得清楚」「团队有可查的记录」排在前列，而**「术语说得熟」只占约 9%**。
反向的信号也很集中：**36%** 的人把「堆术语却不解释」列为首要顾虑，**21%** 说「没有案例、结果不可追踪」，**20%** 说「效果承诺含糊」，**16%** 说「就是老 SEO 换了个新包装」。
这四句话，恰好是一张很好用的问话清单。去问对方：
- 有没有三个案例，其中至少一个是结果不理想的？
- 能不能说清「做了什么动作 → 什么时候 → 哪个平台上变了多少」？
- 承诺的是过程指标（基线完整度、信源合规率、证据链完整度），还是结果指标？
- 去年下半年那套打法，今年还成立吗？
**一个不敢讲失败案例的服务商，大概率也给不出可复现的成功。**
「AI 可见度」这四个字没法验收，把它拆成四个词
2026 年 8 月，美国的 IAB（互动广告局）提出了一个衡量框架，把「AI 可见度」拆成四件事：**有没有出现（Presence）、出现得显不显眼（Prominence）、说的是不是事实（Portrayal）、有没有被推荐（Persuasion）**。
这不是全新概念，但它第一次由行业标准组织把「一个分数」拆成了四行。IAB 同期对 **211 名**美国品牌与代理决策者的调查显示：**86%** 的人已经因此改变、或计划在 12 个月内改变衡量方式；**48%** 已经在测或计划测量「品牌在 AI 工具里的可见度与引用」；**45%** 认为「把 AI 里的旅程与传统旅程放在一起比」是最难的挑战。同一份材料还点出，市面上做 AI 可见度测量的厂商**超过 20 家**，不同方法对同一个品牌能给出不同结论。
所以我们这边的验收单一直写四行、不写一个分数：**被提及 / 被署名 / 被忠实转述 / 框架是否稳定**，再加一行「是否被列为第一选择」。理由和 IAB 完全一致——一个综合分把四个不同的失败点压成一个数，你只知道「不好」，不知道**哪一段坏了**。
你可以直接把这四个词抄进自己的验收单：**出现、显眼、说对、被推荐**。这四个词的采样方法不一样，别让任何一份报告用一个百分比把你糊过去。
让对方自己把报价拆开：四个当场能问出口的问题
把这四句话带去下一次会面：
1. **「请把报价按六段工作分开列。」** 基线、技术地基、内容重构、名字一致性、站外信源、测量。哪段你们自己做、哪段外包、哪段不做。
2. **「基线能不能先出，再谈方案？」** 愿意先做一次小规模基线（固定问题集、分平台、留原始记录）的，通常后面也交得出账；不愿意的，一般也没法验收。
3. **「后台我自己能不能登、能不能导出原始问答？」** 不能，就意味着你将来只能看到对方想让你看到的那一屏。
4. **「哪一段是你们自研的？」** 这一段决定了三个月后你被一个接口变更卡住时，谁来解决。
**这四个问题的价值不在于筛掉谁，而在于让对方自己把报价结构摊开。摊开之后，价格高低就有了解释。**
我们自己的账本：22 篇文章、每天 1 篇、0 条绝对承诺
我们对内有一份滚动累积的观察台账，每天记录当天检索到的事实、来源，以及它推翻了我们此前的哪句话。到今天为止，里面登记了 **170 多条**编号事实，其中被**推翻或收窄**的旧结论有 **40 多条**——包括「发得多就会被引得多」「加上结构化数据能提高引用率」「内容写长一点更容易被引用」这几条我们自己曾经写过、后来被实验数据和官方文件否掉的说法。
对外的部分，我们用同样的标准在管自己的站。今天早上的自测结果是：7 个核心页面全部正常返回，sitemap 里 **22 篇文章全部收录**，本地与线上一致，最近一篇发布于 1 天前。这个站现在按每天 1 篇的节奏更新，每篇标档位、每个数字带出处。
我们从不承诺排名、曝光量或线索数。原因不复杂：在这个领域里，连「AI 引荐到底带来多大体量」这件事，几家大样本研究的结论都还没统一；任何一家敢拍胸脯的，都值得你先打个问号。
你下周能做的三件事
1. **把那三家方案重新摊开，按六段划一遍。** 缺的那几段，就是你以后要自己补的活。
2. **写一张四行验收单。** 出现、显眼、说对、被推荐；每一行写清采样平台、问题数量与采样轮数。别接受任何单一百分比。
3. **问一个失败案例。** 让对方讲一个没做成、以及为什么没做成的项目。那半小时的信息量，比整份方案都大。
常见问题
GEO 服务商的报价差很多，是不是便宜的一定不行？
不一定。价差主要来自报价覆盖的工作段数不同：基线、技术地基、内容重构、名字一致性、站外信源、测量这六段，做得越全成本越高。判断方法是要求对方把报价按六段拆开，再看缺的那几段由谁承担。
「AI 可见度」有没有一个可以直接写进合同的指标？
目前没有单一指标可用。通行做法是拆成四行：是否出现、出现得显不显眼、说的是不是事实、有没有被推荐。每一行都要附采样平台、问题数量与采样轮数，否则无法复核。
我们自己有官网和公众号，还需要做站外吗？
需要。在商业意图类问题上，AI 更愿意引第三方评价：一份覆盖 900 万条 AI 答案的分析显示，这类问题 82% 的引用给第三方、只有 3% 给品牌自有页。自有站的作用是事实底座，站外决定你被不被选中。