去年有个做建材的客户，花了三万六做"AI 搜索优化"。服务商给他发了四十多篇稿，各个平台都有。
今年他打开豆包问"XX 地区做建材的哪家靠谱"，翻了半天没看到自己。再问"某某公司怎么样"，AI 说了三句话，两句是错的——把他公司说成了做装修施工的，还提到一个他根本没做过的业务。
钱花了，稿发了，AI 还是不认识他。
被收录、被理解、被推荐，是三件事
被收录：网上能搜到你的名字。这是最便宜的一层，发稿就能做到。
被理解：AI 知道你是干什么的、不干什么的、和谁不一样。这一层要靠结构化的事实，不是形容词。
被推荐：用户问"哪家好"的时候，你出现在建议里。这一层依赖前两层，再加上持续的第三方提及。
大多数服务只做第一层，然后用第三层的话术收费。
一张表看两种做法
| 维度 | 传统 GEO 服务 | 产品化 GEO |
|---|---|---|
| 交付物 | 稿件和链接 | 页面结构 + 结构化数据 + 持续更新 |
| 能不能验证 | 难，只能看收录量 | 每周分数与原始回答，公开可查 |
| 是否承诺排名 | 常口头承诺"包推荐" | 不承诺，只给基线和趋势 |
| 是否与业务打通 | 不打通，曝光归曝光 | 内容直接进获客链路 |
| 计费方式 | 按篇数或套餐 | 与产品订阅一体 |
| 停投之后 | 内容沉底，认知归零 | 资产留在自己站点，持续生效 |
我们自己的实测：4 分
讲别人容易，讲自己更清楚。2026 年 10 月，我们用同一套问题问了国内几家主流 AI，想看看柏源唤客在它们眼里是什么样。
方法是固定的：12 个问题（"企业 AI 营销中台有哪些""公司想多找点客户，AI 能帮上什么忙""投标标书 AI 工具哪个好"等），逐个问，记录回答原文，由程序判断有没有提到我们、说得对不对。
结果是这样的：
- 总分 4 分（满分 100）
- 提及率 8.3%——12 个问题里，只有"柏源唤客怎么样"这一问被提到
- 表述准确率 0
- 来源引用 0——没有任何一条回答引用我们的页面
更具体一点。DeepSeek 说我们是"面向本地生活商家做引流和会员沉淀的服务商"；豆包说得更细，说我们是"杭州某科技旗下主打线下实体门店的私域运营 SaaS"，还补了一句"基础版一年 1000 多元"，以及"帮江浙沪的烘焙店把复购率提了 20%"。
这些都不是我们。模型不是故意编，是它读到的公开内容不足，于是用名字相近的品牌补齐了。
这就是"被 AI 说错"的样子。它比搜不到更麻烦——搜不到只是没出现，说错了会让客户带着错误印象来找你。
那怎么修
四步，顺序不能反：
第一步，把"你是谁"写成机器能读的。公司全称、产品名、做什么、不做什么、服务哪些行业。这些话要出现在自己的官网上，而不是只印在宣传册里。
第二步，加结构化数据。组织信息、产品信息、常见问答，用搜索引擎和模型都能解析的格式标出来。这一步不花钱，但很多公司没做。
第三步，把问答写成页面。客户会问的问题，一个一个问题回答，每个回答给结论、给对比、给适用边界。模型抽取这类内容最准。
第四步，每月复核。固定问题、固定时间、记录原文。看两件事：有没有被提到，说得对不对。第二件更重要。
一句实在话
GEO 不是买曝光，是修认知。
曝光可以买，认知买不到——它只能靠一页一页能被验证的事实堆出来。我们自己的分数现在很难看，4 分。但这是真实基线，接下来每周都会记录，什么时候涨到 20 分、准确率什么时候不再是 0，都会公开。
如果你也想看看自己的品牌在 AI 里是什么样，可以免费做一次诊断，30 秒出结果，不用注册。