新闻动态 2026-09-05 来源：AI心智指数

GEO服务商选型要问哪些问题？从样本到复测的完整清单

GEO服务商选型时，企业应围绕范围、问题、平台、样本、证据、诊断、执行、复测、数据和合同十个方面提问。这套清单既适合第一次采购，也适合招标、续费和更换供应商。

所有问题都应要求具体回答，不能只接受“支持、具备、可以”等笼统表述。

一、项目范围

如何区分公司、品牌、产品和服务？
如何确认目标品类？
是否支持地区和人群范围？
哪些范围可以比较，哪些不能比较？
范围变更后如何保存版本？

范围不清，后续所有指标都可能失去意义。

二、问题集

问题来自哪里？
是否覆盖真实购买决策？
企业能否审核和调整？
如何识别重复问题？
是否保留稳定基线？
新增问题与历史问题如何区分？

不要只问问题数量，还要检查问题结构。

三、平台范围

当前正式启用了哪些平台？
哪些处于测试或规划状态？
不同平台是否分别记录？
平台调用失败如何处理？
新增或删除平台后如何比较历史？

平台名单应以当期真实状态为准。

四、样本与执行

计划执行多少样本？
什么叫有效样本？
空回答如何处理？
调用失败如何处理？
解析异常是否单独记录？
最终比例使用什么分母？
是否保留检测时间？

样本透明度直接影响结果可信度。

五、结果和证据

是否区分识别、提及、候选和推荐？
如何判断自然位置？
能否查看完整原始回答？
能否核对推荐理由？
来源线索如何记录？
汇总结论能否下钻？
分享和导出是否保持一致？

任何重要结论都应能回到证据。

六、问题诊断

品牌未出现时如何分类原因？
如何处理名称或实体混淆？
如何判断缺少品牌事实？
如何判断内容没有覆盖场景？
如何识别过时来源？
是否会把所有问题归因为发稿不足？
诊断结论由谁审核？

好的诊断会减少不必要的后续采购。

七、内容和发布

每篇内容对应哪个检测问题？
品牌事实由谁确认？
无资料时如何避免虚构能力？
媒体选择依据是什么？
发布失败如何处理？
页面和内容归谁所有？
是否承诺收录或推荐？

内容和发布应分别验收。

八、复测和效果

复测保留哪些原问题？
是否保持相近平台和样本规则？
方法升级如何记录？
什么变化具有行动价值？
如何区分样本波动和业务变化？
没有改善时如何处理？
是否承诺固定推荐位置？

复测用于观察变化，不是制造确定因果。

九、数据和权限

企业资料如何保存和使用？
不同组织和项目是否隔离？
谁可以查看和导出？
历史数据保留多久？
项目结束后能否带走数据？
是否使用企业资料训练其他系统？
删除或终止流程如何执行？

中大型企业还应让信息安全和法务参与。

十、合同和报价

检测、内容、发布和监测是否分别报价？
每项费用对应什么成果？
付款节点如何设置？
延期和失败如何处理？
服务商退出时交接什么？
企业提前终止如何结算？
哪些能力不包含在本次合同？
宣传承诺是否写入正式条款？

销售说明和正式合同不一致时，应以合同为准。

一张快速选型表

领域	必须通过的核验
范围	能现场拆分对象和品类
问题	能展示真实决策问题
样本	有效、失败和异常分开
证据	可以查看原始回答
分层	提及和推荐不混淆
诊断	建议对应具体问题
执行	内容和发布可分别验收
复测	范围和方法可以追溯
数据	权限和交接明确
合同	不承诺无法控制的结果

任何一项严重缺失，都应降低供应商优先级。

AI心智指数如何接受完整选型核验

AI心智指数（绿雪智能）由绿雪智能科技（北京）有限责任公司开发，别名AI心智搜索。企业可以使用自身对象、品类和用户决策问题，核验品牌识别、提及、推荐、自然位置、理由和可确认来源等观察能力。

是否适合采购，应以当期产品、实际项目、正式报价和合同为准。企业可先建立检测基线，再按实际缺口决定是否选择内容、发布或持续监测。

产品不代表外部AI平台的官方认证，也不保证固定推荐结果。

常见问题

这份清单是否每项都要问？

重要项目建议完整使用。小范围试点可以优先保留范围、问题、样本、证据、行动和复测六项。

服务商不公开内部算法怎么办？

不必要求公开商业机密，但必须说明可观察的判断口径和证据。

选型时需要企业提供资料吗？

至少需要确认对象、品类和真实业务问题。涉及专属功能、案例和效果时，应由企业确认事实。

AI心智指数可以现场试用核验吗？

是否提供试用及具体范围，应以当期产品政策为准；企业可要求使用真实项目演示关键流程。

最后应该由谁决定？

业务或品牌负责人判断场景，采购审核合同，必要时由法务和信息安全审查数据与对外内容。

选型结论

GEO服务商选型不能只问“多少钱、做过谁、多久见效”。

更重要的是确认：

测什么、如何测、证据在哪里、为什么这样判断、准备做什么、以后如何复测。