如果你是一家正准备签订或续签 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）合同的中国出口商或制造企业，有三个数字能准确告诉你这份合同是否奏效：出现率（AI 模型回答买家问题时，品牌被提及的频率）、引用率（模型将你自己网站作为信息来源并附上链接的频率），以及声量占比（在这些回答中，所有品牌提及里属于你的比例，相对于竞争对手而言）。这三项指标都应该按模型、按周分别追踪。任何一份报告如果不能把 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 分开呈现这三个数字，那就不是 GEO 报告，而是一份销售话术。

这一点对中国企业尤其重要，因为海外买家真正在用的 AI 模型，ChatGPT、Gemini 和 Claude，并不是国内团队日常使用的那些 [nanjingmarketinggroup.com][moveo.ai]。这种落差正是一份好的报告能够真正发挥价值的地方。

要点速览

• 定义 GEO 效果的三个数字是出现率、引用率和声量占比，每一项都需要按 AI 模型、按周分别追踪。

• 一份 GEO 报告的可信度，取决于它所用的提示词（prompt）集合。如果拿不到实际使用的 50 到 70 条提示词，这些数字就无法核查，也无法复现。

• 不同模型引用的信息来源不同：ChatGPT 偏好维基百科和权威出版物，Perplexity 偏爱 Reddit 和学术来源，Google AI Overview 兼顾传统排名信号、Reddit 和 YouTube，Claude 偏好新闻报道和官方文档，Gemini 则依赖开放网络，并采用谷歌自身的 E-E-A-T 权重体系。

• 某一个模型先于其他模型出现变化是正常现象，不代表异常。真正的下滑趋势会体现为持续多周、跨多个模型的走势，而不是某一周的单次波动。

• 第一个月的重点是建立基线、争取首次出现。第三个月的重点是稳定性和引用深度。如果到第三个月仍然没有任何变化，那就应该在续约前把这个问题摆到台面上谈清楚。

关于作者： 本文内容基于 Simaia 为亚太地区 B2B 出口商和制造企业提供每周 AI 可见度报告的实际运营经验，其中包括通过 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 向北美、欧洲和澳大利亚销售的中国企业。

到底哪三个数字才能真正证明 GEO 在起作用？

一份可信的 GEO 报告要直接回答一个问题：当一位真实的海外买家向 AI 模型询问你所在的品类时，你的公司会不会出现？模型会不会引用你自己的页面？在这份可见度中，属于你的份额又有多少？这三个问题正好对应三项指标。

• 出现率：在测试的提示词集合中，模型回答里提及品牌（无论是否附带引用）的提示词所占的百分比。

• 引用率：模型直接链接到你自己域名下某个页面作为来源的提示词所占的百分比，而不仅仅是提到品牌名称。

• 声量占比：在整个回答集合中所有品牌提及（包括你和竞争对手）里，属于你的份额。

这是三项独立的指标，一份报告如果只给出其中一项，呈现的就只是片面的信息。一个品牌可能经常被提及（出现率高），却始终没有被引用（引用率低），这通常意味着模型知道你的存在，但还不足以信任你的网站，愿意为它附上链接。这就是“AI 知道你的名字”和“AI 把买家导流到你的网站”之间的区别。

为什么提示词集合是决定报告成败的分母？

上述三项指标都是百分比，而百分比如果不知道分母是什么，就毫无意义。这个“分母”就是提示词集合：真正用来测试各个模型、生成这些数字的问题清单。

一份合理的 B2B 出口企业提示词集合，通常包含 50 到 70 条提示词，来源应该是海外买家真实会问的问题，而不是服务商觉得“听起来不错”的问题。这些提示词应按买家意图划分：寻源类问题（“中国有哪些可靠的 X 制造商”）、比较类问题（“欧洲买家可选的最佳 X 供应商”）、尽调类问题（“某公司是不是正规供应商”），以及品类类问题（“如何从亚洲采购 X”）。一份用 70 条寻源类提示词、却没有任何尽调类提示词构建出来的报告，会高估品牌的可见度，因为尽调类问题恰恰是引用率通常最低、也最难获得的领域。

签约或续约前，一个实用的检验方法是：直接要求对方提供完整的提示词清单。如果服务商拿不出这份清单、说不清每种意图类别各占多少提示词，或者每个月都换一批不同的提示词导致月度对比根本无法进行，那么他们展示给你的出现率和引用率数字就是无法核查的。没有分母，你无法核实一个百分比；如果中间提示词变了，你也无法把第 4 周和第 12 周放在一起比较。

结合一个示例，该如何解读这三项指标？

在上文提示词集合的基础上，来看这三个数字在实际中是如何配合运作的。以下数据仅为示例说明之用，并非基准值或客户实际成果。

要横向读这张表，而不是纵向读。出现率上升、引用率却持平，说明模型已经“记住”了品牌名（往往来自新闻报道或第三方提及），但还没开始引用你自己的内容，这通常指向网站内容或 E-E-A-T 信号方面的差距，而不是“没人发现你”的问题。声量占比上升，出现率却持平甚至下滑，这种情况几乎不可能发生，如果看到这样的组合，值得质疑一下计算方式是否有问题。

为什么要按模型拆分数据？为什么某一个模型先出现变化是正常的？

把五个模型的数据全部混合成一个综合数字，会掩盖对出海中国企业真正重要的信息：每个模型抓取网络信息的来源不同，而买家所用的模型也会因所在地区不同而不平均分布。ChatGPT 往往优先参考维基百科和权威出版物。Perplexity 偏爱 Reddit、学术来源和较新的小众博客。Google AI Overview 依赖传统排名信号，同时兼顾 Reddit 和 YouTube 的内容。Claude 更偏好知名媒体和官方文档。Gemini 依赖开放网络，并采用谷歌自身的 E-E-A-T 权重体系。

这意味着，某一个模型比其他模型提前几周出现出现率或引用率的变化，是完全正常、也是可以预期的现象。如果某篇报道刊登在知名媒体上，Claude 和 ChatGPT 可能在一两个报告周期内就会捕捉到，因为它们对新闻报道和权威出版物的权重较高。Perplexity 可能会滞后，要等到某个 Reddit 帖子或小众技术文章提到该品牌之后才会跟进，因为这正是它偏好的信息来源类型。如果一份报告显示五个模型在同一周内出现了整齐划一的变化，这应该引发质疑，而不是让人放心，因为这不符合这些模型实际获取信息的方式。

对中国企业来说，这里还有一层特有的地域因素：不同市场的买家可获取的模型也不同。ChatGPT 的可访问性因市场而异，在部分地区有特殊限制，截至 2026 年，香港地区使用本地电话号码或 IP 地址的用户仍然无法正式访问 ChatGPT [digitalinasia.com]。与此同时，中国境内平台在另一套监管体系下运行，截至 2026 年初，已有超过 820 个大语言模型在国家互联网信息办公室（Cyberspace Administration of China）备案 [iclg.com]，中国的 AI 生态体系，包括豆包（Doubao）等平台在内，在很大程度上独立于海外体系运行 [nanjingmarketinggroup.com]。一份面向海外买家的 GEO 报告，理应衡量的是这些买家真正在用的模型，而不是国内可用的那些模型。

第一个月和第三个月的数字应该分别呈现出什么样的状态？

还有一个相关但独立的问题：在时间线上，“正常的进展”应该是什么样子，因为单一时点的快照无法说明一个项目到底有没有效果。第一个月里，出现率通常会最先、也最快出现变化，因为它只需要模型在某处（比如新闻报道、目录名录或第三方提及）接触到过品牌名称即可。引用率在第一个月的变化通常会更慢，因为模型需要从企业自有域名持续、稳定地获得信号，才会足够信任、愿意直接引用。

到第三个月，判断标准会发生变化。出现率应该趋于稳定或继续上升，但更重要的数字是引用率是否开始追上出现率。如果到第三个月，出现率高、引用率低的差距依然存在，这通常说明网站上的内容还没有达到能让模型放心提取和引用的格式与权威程度，这是内容和结构层面的问题，而不是“没被发现”的问题，值得直接向负责内容生产的一方提出来讨论。

续签 GEO 合同之前，应该问哪些问题？

上面这些内容归结起来，就是一份能把“真实报告”和“让人安心的报告”区分开来的简短问题清单：

• 能否提供生成这些数字所用的完整提示词清单，并按买家意图分类？

• 出现率、引用率和声量占比是否按模型、按周分别报告，还是只有一个混合平均值？

• 能否提供逐周的趋势曲线，而不只是一次“前后对比”的快照？

• 当某个模型出现变化、而其他模型没有变化时，能否根据该模型已知的信息来源偏好来解释原因？

• 引用率具体是多少，不只是出现率，从第一个月至今又有什么变化？

Simaia 将上述报告结构作为其 AI 搜索审计和持续服务的标准做法之一，每周在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 和 Google AI Overview 上分别追踪出现率、引用率和声量占比，并公开完整的提示词集合（通常为 50 条），持续复用同一套提示词，确保数字在时间维度上具有可比性。

常见问题

什么是 GEO 报告？
GEO 报告是一种衡量方式，用来追踪 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 模型在回答真实买家问题时，提及或引用某个特定品牌的频率与倾向程度，具体体现为出现率、引用率和声量占比这三项指标。

GEO 和 Google AI Overview 优化有什么区别？
Google AI Overview 优化是更广泛 GEO 项目中的一部分。它具体是指在谷歌 AI 生成的摘要结果中获得引用，这部分结果依赖传统的 E-E-A-T 排名信号，并结合 Reddit 和 YouTube 的内容；而完整的 GEO 报告还会追踪 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity，每个模型的信息来源行为各不相同。

一份 GEO 报告应该基于多少条提示词？
比较可行的范围是 50 到 70 条提示词，均来自真实买家问题，并按寻源、比较、尽调和品类这几种意图分类。提示词太少，百分比数字每周就会不稳定；如果一份报告根本不公开提示词清单，那就完全无法核查。

为什么我的品牌在某一个模型上出现，在另一个模型上却没有？
每个模型抓取信息的来源类型不同，因此在各模型之间出现不均衡的变化是正常现象，并不代表哪里出了问题，只要底层内容和媒体曝光保持一致即可。

关于 Simaia

Simaia 是专为希望被使用 AI 搜索工具（而不只是依赖传统搜索）的买家发现的 B2B 企业打造的外包营销团队。它提供端到端的完整服务：覆盖 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 的 AI 搜索审计；在各模型信任的信息源上撰写并投放内容；以及一款网站访客识别工具，能把匿名的 AI 引荐流量转化为具名线索，将公司名称、联系人、邮箱、电话和 LinkedIn 信息直接提供给销售团队。对于正在评估现有 GEO 服务商或内部团队是否称得上最佳 AI SEO agency 之一的企业来说，上述报告标准（每周更新、按模型拆分、公开提示词）正是 Simaia 在其自身 b2b lead generation ai service 中对自己的要求。

如果你正准备签订或续签一份 GEO 服务合同，希望有人从第三方角度帮你审视报告应该长什么样，可以通过 https://www.simaia.co/ 联系 Simaia。

参考资料

1. China GEO: How AI Search Is Changing Content Visibility | Nanjing Marketing Group (nanjingmarketinggroup.com)

2. Countries where ChatGPT is banned in 2026: full list (moveo.ai)

3. AI Regulatory Landscape and Development Trends in China (iclg.com)

4. Where is LLM Access Available Across Asia in 2026? ChatGPT, Claude, Gemini, and Chinese Models Tracker (digitalinasia.com)