GEO 的现实投资回报率是多少？分享你的真实数据

我来分享我们的真实数据。虽然复杂，但很真实。

我们的投资：

每年 $180K（每月 $15K），持续 18 个月

我们的成果（B2B SaaS，$50K 客单价）：

投资回报率计算：

• 第一年：-39%（建设期）
• 第二年：+677%（回报期）
• 累计：+364%

真诚的事实：

第一年投资回报率为负，我们在搭建基础设施。第二年才迎来爆发性回报。

我们的归因方式：

1. 表单字段：“你是如何了解我们的？”（ChatGPT/Perplexity 选项）
2. 销售在通话中询问
3. 品牌搜索与可见性相关性
4. CRM 的 AI 来源字段

我们的 B2B SaaS 数据（PLG 模式，$15K 客单价）。

投资：

每年 $120K（每月 $10K）

12 个月后的结果：

收入影响：

• 89 个 AI 归因注册/月
• 22% 转为付费
• $15K 客单价
• = $29.3 万 AI 渠道年经常性收入

投资回报率：

($293K - $120K) / $120K = 144% 第一年投资回报率

为何我们第一年就为正：

PLG 模式，自助转化，归因更清晰，AI 用户直接注册。

B2B 企业需要销售周期的，投资回报率会慢一些。

投资回报率时间线现实检查。

各阶段的预期：

为何 GEO 投资回报率前期慢：

1. AI 系统需要时间发现/索引内容
2. 权威度建设是复利过程
3. 归因系统需要积累数据才能准确
4. 销售周期有滞后

思维模型：

GEO 是基础设施，不是一次性活动。

请合理设定预期。

40% 更高 LTV 的数据是真的。原因如下。

我们的数据（B2B SaaS）：

为何 AI 客户 LTV 更高：

1. 预教育：AI 解释了品类，客户理解价值
2. 意图更强：主动寻找特定方案，而非随意浏览
3. 匹配度高：AI 精准匹配你的使用场景
4. 价格敏感度低：看重价值，而非只追求折扣

销售周期差异：

AI 客户来时已充分了解，无需过多说服。

对投资回报率的启示：

如果只统计初始成交金额，你低估了 AI 客户的价值。请考虑 LTV 差异。

投资回报率不仅仅是线索数量，更是竞争地位。

不行动的竞争成本：

真实竞争数据：

我们跟踪了 12 个月内 AI 响应中的声音份额（SOV）。

业务影响：

• 相比主要竞争对手，胜率提升：+18%
• 成交金额提升：+12%
• 销售周期缩短：-15 天

不作为的风险：

如果 53% 的人每天用 AI 搜索，而你不可见，那你根本没被考虑进来。

这不是可量化的投资回报率，但是真实的业务影响。

这正是我需要的。以下是我为领导层制定的框架。

投资回报率预期设定：

衡量框架：

投资提案：

每年 $180K，阶段目标如下：

给领导层的信息：

“GEO 是基础设施投资。第 1 年是建设期，第 2 年是回报期。不行动的成本是隐形的，而现在投资的竞争对手会在 AI 可见性上领先，让我们后追。”

从第一天起就用 Am I Cited 做可见性追踪。

感谢大家分享真实数据！