我们应该设定哪些GEO目标和基准？需要为AI可见性制定切实可行的目标

这是我为客户使用的指标框架：

第一层：可见性指标

第二层：质量指标

第三层：业务指标

先从第一层测量起，逐步增加第二层。第三层能证明ROI。

你的目标应该是相对于竞争对手的，而不是绝对值。

如何进行基准对比：

1. 确定前五大竞争对手
2. 创建50个以上与你品类相关的测试提示
3. 跨平台测试，记录谁出现
4. 计算每家的声量占比

我们的基准分析：

基于此的目标：

• 第一年：追平竞争对手B（48%可见率，25%声量占比）
• 第二年：挑战竞争对手A

为什么相对目标很重要： 脱离上下文的绝对目标毫无意义。了解竞争对手的可见率在48-62%，我们28%就知道还低，但有提升空间。

管理层真正关心这些：

高管看板（月度）：

1. 可见性得分 —— 单一数值随时间趋势

   • 简明报告：“我们在35%的AI搜索中可见，较上月28%提升”

2. 竞争地位 —— 与对手的相对排名

   • “我们AI可见性排名第三，正在缩小与第二名的差距”

3. 业务影响 —— 对营收的意义

   • “AI流量提升40%，转化率为自然流量的2倍”
   • “AI归因线索带来预计X元销售线索”

不要展示的内容：

• 每个提示的详细拆解
• 脱离业务的技术指标
• 与结果无关的虚荣指标

管理层想听的故事： “我们的AI可见性在提升，追赶竞争对手，并带来了可衡量的业务成果。”

简单明了，紧扣营收，突出趋势。

我看到的一些行业基准：

B2B SaaS：

• 前三品牌：50-70%可见率
• 挑战者：15-30%可见率
• 初创公司：5-15%可见率
• 头部平均排名：1.5-2.5

电商：

• 类目领军：40-60%可见率
• 中层：20-40%可见率
• 小众玩家：10-25%可见率

专业服务：

• 市场头部：45-65%可见率
• 成熟企业：25-45%可见率
• 精品公司：10-20%可见率

医疗/金融（YMYL）：

• 权威来源占据主导：60-80%
• 其他玩家：5-20%可见率
• 进入门槛高得多

通用规律：

• 头部品牌可见率是挑战者的3-5倍
• 排名第1的品牌在其被提及时占比40-50%
• 第1与第3名差距往往大于第3到第10名

可作为大致参考，最终还要建立自身的竞争基准。

没有基线数据就无法设定目标。建议流程如下：

第1周：提示库建设 整理100个以上相关提示：

• 品牌查询（20个）
• 品类查询（30个）
• 对比查询（20个）
• 问题/解决方案查询（30个）

第2周：平台测试 每个提示分别测试：

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google AI Overview

记录：是否被提及、排名、情感、是否被引用

第3周：分析 计算：

• 总体可见率
• 按提示类型的可见率
• 平均排名
• 平台差异
• 与竞争对手对比

第4周：目标设定 基于基线和竞争分析：

• 设定季度目标
• 明确领先指标
• 建立监控节奏

我们的做法： 用3个月建立稳固的基线和竞争基准， 之后每季度基于实际数据设定目标。

别盲目猜测——先测量！

实际可以实现的提升速度：

从零/低可见性（低于15%）：

• 集中发力：每季度+10-15%有可能
• 关键动作：技术修正、实体一致性、内容重构
• 时间线：6-12个月到达30-40%

中等可见性（15-35%）：

• 持续优化：每季度+5-10%
• 关键动作：内容优化、提及建设、竞争性内容
• 时间线：6-12个月到达40-50%

较好可见性（35-50%）：

• 难度增大：每季度+3-5%
• 关键动作：权威提升、原创研究、垂类主导
• 时间线：12个月以上达到60%+

高可见性（50%以上）：

• 维护为主：每季度+1-3%
• 关键动作：守住位置、监测对手、持续优化

要点： 初期提升快，越往头部进步越慢。要预期边际收益递减。

季度GEO目标模板：

Q1目标模板：

主要指标：

• 可见率：[当前] → [目标]（+X%）
• 声量占比：[当前] → [目标]（+X%）
• AI流量：[当前] → [目标]（+X%）

关键成果：

1. 完成技术基础（schema、爬虫可访问性）
2. 重构前N大页面以适应AI优化
3. 在N个新提示类别中实现可见
4. 平均排名从[X]提升至[Y]

领先指标（月度）：

• 优化页面数
• schema实施进度
• 实体信息更新
• 新增提及数

填写示例：

Q1目标：

• 可见率：18% → 28%（+10%）
• 声量占比：12% → 18%（+6%）
• AI流量：1.8% → 3%（+1.2%）

关键成果：

1. 1月底前完成技术基础
2. 重构30个主要页面以适应AI优化
3. 在15个新提示类别中实现可见
4. 平均排名从4.1提升到3.4

财务视角下的GEO目标：

我们需要看到：

1. 投入 —— GEO的成本是多少？

   • 团队时间（工时X费用）
   • 工具和技术投入
   • 内容创作支出
   • 外部资源费用

2. 产出 —— 我们产出了什么？

   • 优化页面数
   • 创建内容量
   • 可见性提升结果

3. 结果 —— 业务影响体现？

   • AI归因流量
   • 来自AI的线索
   • 转化率
   • 收入归因

4. ROI —— 是否值得？

   • AI线索的单位成本
   • 与其他渠道的对比
   • 趋势变化

有效的话术： “我们在GEO上投入了X元，可见率从A提升到B，带来Y的额外流量，转化率为Z，新增收入X元，ROI为X%。”

一定要把可见性指标与业务结果关联起来。

这正是我需要的。我的目标框架如下：

步骤1：建立基线（未来两周）

• 建立100个提示的测试库
• 跨平台测试
• 记录当前可见性和排名
• 竞争对手基准分析

步骤2：设定季度目标

步骤3：领先指标（月度）

• 优化页面数
• schema覆盖率
• 新增提及
• 有可见性的提示类别数

步骤4：高管汇报

• 单一可见性得分及趋势
• 竞争地位
• 业务影响（流量、线索、收入）

要点： 目标要相对于基线和竞争对手。所有指标都要与业务结果挂钩。越优化，提升越慢，要规划边际递减。

感谢大家——这给了我一个可落地的框架！