GEO结果的现实时间表？刚刚开始，管理层想知道何时能看到投资回报

自2025年初以来，我一直为客户做GEO。以下是实际数据分享：

各阶段时间表：

阶段1：首次引用（4-8周）

• 这是内容开始出现在AI回复中的阶段
• 尚未有ROI，但可以证明策略有效

阶段2：初步ROI（第3-4个月）

• 有足够引用可以衡量流量和影响
• 这一阶段通常ROI为50-150%
• 可向利益相关方展示价值

阶段3：成熟期（第7个月及以后）

• 引用叠加
• ROI通常为400-800%及以上
• 先发优势逐渐显现

平台特定时间表：

给领导的建议：

将“概念验证”设定为6-8周，“可衡量ROI”设定为3-4个月。这现实且可达成。

我们已经做GEO 8个月了。以下是我们的实际时间表：

第1-4周：

• 优化了50篇现有文章
• 实施了结构化数据标记
• 设置了Am I Cited监控

第5-8周：

• 第5周出现了Perplexity首次引用
• 第7周开始有Google AI Overview引用
• ChatGPT引用：尚未出现

第3个月：

• Perplexity引用稳定
• Google AI存在感增强
• ChatGPT首次提及开始出现
• 开始看到可衡量的推荐流量

第6个月：

• 所有平台均有定期引用
• AI推荐流量占总流量4%（之前为0.5%）
• 从品牌认知度指标上看到明显ROI

第8个月（现在）：

• AI流量占总流量8%
• 引用率仍在增长
• 投资回报已超越传统SEO

关键洞见：这是复利效应。早期成果有限，但会逐步叠加。

小型初创公司视角：我们的时间表更快。

原因：

• 行业细分，竞争小
• 从零开始制作GEO优化内容
• 优先关注Perplexity以快速取得成果

我们的时间表：

• 第2周：首次Perplexity引用
• 第6周：Perplexity持续被引用
• 第10周：首次ChatGPT提及
• 第4个月：AI带来的可归因线索

经验总结：

如果你所在行业竞争小，进展会更快。大家分享的时间表是平均值——实际进度取决于竞争状况。

另外：优先做Perplexity。它能快速验证你的方法，便于后续迭代。

大企业视角：我们的时间表更长。

原因：

• 高度竞争（金融服务行业）
• 内容库庞大需审计和优化
• 内容变更需审批流程
• 协调多方利益相关者

我们的实际时间表：

• 第1-2个月：审计和策略制定
• 第3-4个月：内容优化
• 第5-6个月：首次引用出现
• 第8-10个月：可衡量ROI

给大企业营销人的建议：

不要承诺消费品牌那样快的时间表。规模和复杂度会使所有环节延长2-3个月。

但ROI一旦实现，收益也更大。

加速我们时间表的策略：

1. 先优化现有内容（比新建更快）

有权威基础的内容更快被引用。我们早期最好的成果来自优化表现最好的现有内容，而非新建内容。

2. FAQ内容最快

带有规范结构化数据的FAQ页面在Perplexity上2周内就被引用。AI喜欢提取问答对。

3. 初期聚焦Perplexity

Perplexity更新最快。先用它验证方法，再扩展到其他平台。

4. 积极监控

我们每周检查Am I Cited。快速反馈让我们能及时调整。不见效的内容能迅速优化。

5. 不要等到完美才上线

我们以“够用”的优化标准上线，后续根据数据迭代。追求完美只会拖延进度。

数据分析视角看GEO ROI衡量：

从第一天起要跟踪：

1. 引用次数——各平台被引用的频次（Am I Cited）
2. 推荐流量——来自AI平台的访问量
3. 品牌搜索提升——AI曝光后品牌词搜索是否增加
4. 辅助转化——看过AI引用后在其他渠道转化的用户

难点：

并非所有AI带来的价值都体现在直接流量上。有人可能在ChatGPT看到你的品牌，然后直接用Google搜索。这属于AI影响但不是AI直接推荐。

我们的ROI计算方式：

（AI直接推荐流量 + 预估品牌搜索提升）x 转化率 x 客户终身价值

虽然不完美，但比单纯统计AI流量更科学。

这正是我需要的。以下是我打算向领导层汇报的方式：

与利益相关方设定的时间表：

我会强调：

1. Perplexity会最先出成果——可用于早期验证
2. 时间表取决于竞争强度（我们行业竞争中等）
3. 复利效应意味着需要耐心
4. 需要合适的监控（Am I Cited）来展示进展

我建议的成功标准：

• 第8周：各平台累计至少10次有效引用
• 第4个月：AI推荐流量占总流量2%
• 第8个月：AI推荐流量占总流量5%且ROI为正

基于大家的经验，这样设定合理吗？

唱个反调：我们怎么知道GEO一年后不会被淘汰？

AI平台变化太快了。万一现在有效的方法明天就失效了呢？