首先，很感谢很多品牌方因为看过我们的公众号，或经客户推荐找到我们，邀请我们参与 GEO 项目投标。

这本身是对我们专业能力的一种认可，我们也非常珍惜每一次沟通机会。

但坦白说，有些标书看完之后，我们确实只能选择婉拒。

不是不想做，而是上面的很多要求——臣妾真的做不到。

换个角度想，大部分品牌方此前并没有真正做过 GEO 优化，那这些看似“专业”的 KPI 是怎么写进标书里的？

答案可能有点扎心：很多品牌方，早就在资料筛选和需求制定阶段，被一些敢吹、敢画饼的服务商带偏了

今天，我们就从从业者角度，拆一拆 GEO 标书里的细节，看看很多品牌方是则怎么被带偏的。

（为了避免“福尔摩斯网友”根据标书细节去对号品牌，下面提到的数据部分并非来自某一份具体标书，而是综合多份标书内容后进行截取、整理，并做了脱敏处理。）

一、KPI设定不合理，服务商乱承诺

首先，最明显、最直接的就是KPI设定的不合理，大家可看下下面这组数据：

简单翻译一下：首推率低于 80%，或提及率低于 95%，就要扣掉一半费用，基本等同于不合格。

但从实际数据看，这个标准并不现实。对比我们服务过、且本身就是行业绝对头部的品牌（快消、家电等），首推率平均也只有 75% 左右，提及率平均不到90% （而且很难稳定）。

也就是说，连行业头部品牌经过长期优化后都未必能稳定达到，更别说很多提出这类要求的品牌，本身还不是行业绝对头部。

当然，我们不敢说我们做不到，这个世界上就没有人做得到。

但是任何事情总得符合最基本的规律，AI 的中立性和不稳定性就决定这个值的上限规律，这不是百度搜索卖广告，只要你钱出到第一名，你永远在第一名。

大家也可以自己做个实验：找一个你熟悉的行业，多问 AI 几次，看看有没有哪个品牌能 90% 稳定占据第一推荐位。
比如在各个模型里连续搜 10次“高端手机推荐”这类泛品词，你看看苹果的首推率能不能达到 90%？

估计最简单的实现的方式可能就是数据造假了，好奇具体怎么造假的可以跳转我们上篇文章《GEO服务商都不知道的造假方式！（服务商慎入）》

二、标书要求的数据校验：成本可达每月5万以上

标书里另一个离谱的地方，是关于“效果如何验证”的条款。

品牌方大概是听信了某些销售的洗脑，以为只要“查询次数足够多、IP 足够分散”，就能证明数据的真实性。比如某标书里的验收标准是这样的：

• 验证方式：选取 20 个核心品类词，使用 100 个分布在不同区域的真实 IP 账号进行查询验证。
• 查询频次：每日对上述词条进行多轮巡检，每天不低于2000次/天
• 覆盖平台：覆盖国内豆包、通义千问、DeepSeek等主流 AI 模型。

我们来算个账，20个词，每个查100次，就算3个 AI 平台，那么：
每日查询次数：20*100*3=6000次
按照目前行业里较常用的模拟用户在 AI 客户端进行搜索对话的方式来计算，一次问询背后会涉及服务器、电费、流量、账号、数据清洗等多项成本。综合摊算下来，单次查询成本大约在 0.3 元左右。
每月成本：0.3元*6000词*30天=54000元

一个月光查询成本就要 5.4 万，你敢信？很多品牌方整个 GEO 服务预算，都未必能超过 5 万。

更关键的是，这种高频消耗本身并没有太大意义。我们做过实际测试，同一天内针对同一个问题多次询问，结果差异并不明显。所以在实际项目中，我们通常建议客户：同一词条每天监测一次即可，最后看一个月的平均表现，反而更能反映品牌在 AI 回答里的真实位置。

三、设定跟竞品对比，还要求自己 100% 完胜

来看下标书中的 KPI：

翻译一下就是：只要用户问“我们品牌和竞品哪个好”，AI 就必须说我方更好，而且回答里只能有正面信息，不能出现任何负面内容。

但在不投毒、不搞灰色手段的前提下，我们从来不建议品牌通过踩竞品来做 GEO。品牌可以突出自己的真实优势，也可以在测评、对比类内容里做到“扬长避短”，把自己的优势讲清楚，把短板适度表达出来。越真实、越中立、越符合用户决策逻辑的内容，反而越容易被 AI 采纳。

所以这类 KPI 最大的问题在于：它不是要求 AI 客观对比，而是要求 AI 必须站队。

那问题来了，这个怎么实现？靠真实内容优化很难做到，难道靠投毒吗？

更何况，315 之后，行业已经开始整改。靠信息污染、恶意踩踏、批量投毒来影响 AI 回答的路子，迟早走不通。

写在最后

看完这些标书细节，我其实挺为品牌方惋惜的。

他们不是不想把 GEO 做好，恰恰相反，是太想在这个人人焦虑“被 AI 忽略”的时代里拿到结果。

但问题在于，行业标准还不清晰，技术认知也有盲区。很多品牌方听信了那些“拍胸口打包票”的伪 GEO 团队，把谎言当成了标准，最后写出了一份看似专业、实则逼着服务商造假的招标说明书。

品牌的 GEO 标书，反而在筛掉靠谱服务商