先说结论。
第一，判断一家 GEO 服务商靠不靠谱，不看它承诺什么，看它能不能拿出证据——六个维度，每个都能当场问、当场验。
第二，凡是承诺「保证 AI 推荐你」「保证首条」的，直接淘汰。大模型的输出本身不可控，敢承诺的人，要么不懂，要么没打算兑现。
第三，本文所有判断动作你都能自己做：三个小时、零成本，不用签任何合同。
一、先接受一个难看的数字
在挑服务商之前，先知道自己站在哪。
2026 年的行业公开报道里有一组数：标称 GEO 服务的机构中，超过 60% 实际交付的仍是传统 SEO 或媒体发稿换包装，典型结果是「网页有收录、AI 零提及」（信源：中国商报网）。
另一组数是成本参考：单人精细化 GEO 的月度人力加内容加算力，综合基础成本约 5000 元（信源：2026 年行业实测数据）。报价远低于这条成本线的套餐，通常靠模板化交付、项目转包、后期强制加价维持。
这两组数说明一件事：这个品类里，报价和交付能力之间没有稳定关系。 所以「选哪家」这件事，本质上是「你怎么验证它」。而验证的前提是：你得先有一个自己的基线。
基线是什么？就是在四个主流 AI 平台上，问题一个一个问过去，看它提不提你、提了谁、引用了哪个页面。
这个数字大概率很难看。 我们自己也测过，20 个问题里只有 1 个能被 AI 提到——而那 1 个问题问的是我们自己造的词（本文第六节会细说）。但正因为难看，它才有用：没有基线，任何服务商都能把「行业自然波动」说成「我们的功劳」。
二、为什么用「证据」而不是「承诺」来选
如果你正在搜的就是「生成式引擎优化服务商怎么选」，或者「深圳 GEO 公司哪家靠谱」，那这两句话问的其实是同一件事，后者只是多了个地域条件。下面六个维度按顺序问下去就行。
GEO 和传统 SEO 的差别在这里：
| 传统 SEO | GEO | |
|---|---|---|
| 用户的动作 | 搜关键词，看十个链接，自己点 | 向 AI 提问，AI 直接生成一段回答 |
| 你要争取的位置 | 网页排名 | 回答里被提到、被引用、被推荐 |
| 验收对象 | 排名与流量 | 提及、引用、推荐 |
AI 在决定要不要在回答里提到一家公司时，不是看谁喊得响，而是走一条判断链：需求理解 → 实体发现 → 事实验证 → 能力与履约验证 → 场景匹配 → 综合判断。每一步它都在筛人，每一步都需要企业拿出对应的证据。
所以，一家 GEO 服务商值不值得合作，标准只有一个：它能不能帮你把这条链上的每一环补上，并且让你看得见补的过程。
下面六个维度，就是按这个顺序排的。
三、六个证据维度
维度一：它能不能说出你「在哪几个问题上不存在」
怎么问： 「您能不能先告诉我，现在哪几个具体问题上，AI 完全不提我们？它提的是谁？」
合格线： 能立刻报出具体问题清单，并且说得出 AI 在这些问题上推荐了哪几家、引用了什么页面。
淘汰信号： 上来就讲方法论、讲趋势、讲「AI 时代来了」，一个小时讲完没有一句关于「你现在是什么状态」。这说明它没做功课，或者没有能力做。
这条对应的是 AI 判断链的第一环：实体发现。AI 找不到你，后面所有环节都不会发生。
维度二：它给不给你原始回答，你能不能自己复跑
怎么问： 「监测数据在谁的后台？我能自己登录、自己复跑一次吗？能不能给我带时间戳的原始回答？」
合格线： 数据在你自己的账号里，能随时复跑，能回溯原始回答和引用来源。
淘汰信号： 只给月度截图报告、不给后台。截图可以是挑出来的，也可以是 P 的。看不到原始数据的效果汇报，本质上不是证据，是宣传材料。
这条对应的是事实验证。AI 在验证一家公司时看的是可交叉比对的事实；你在验证一家服务商时，用的是同一套逻辑。
维度三：它的方法，在签约前公不公开
怎么问： 「在签合同之前，我能不能拿到你们的方法文档？」
合格线： 方法成文、可获取、可自己照做。你有文档，哪怕不合作也能照着走一遍。
淘汰信号： 以「独家私有技术」为由拒绝任何形式的透明核验。国际选型资料里有一条判断口径值得抄下来：一家方法透明的小服务商，比靠承诺和秘密行事的大公司更值得合作。
这条对应的是能力验证。方法不公开，意味着它的收入依赖信息不对称——你越不懂，它越安全。
维度四：看它自己的内容，在回答客户问题，还是在解释自己
怎么问： 不用问，直接去看它的官网和内容列表。
合格线： 标题是客户会问的那句话。例如「深圳 GEO 公司怎么选」「旅游公司怎么让 AI 推荐你」。
淘汰信号： 标题全是「什么是 XX」「XX 模型详解」「XX 服务模式介绍」——全是解释自己的内容。
这条判断很硬，因为它回答了一个问题：这家公司自己都没能在 AI 里被搜到，它凭什么帮你被搜到？
一家 GEO 服务商自己的内容形态，就是它能力的直接证据。如果它写了三年「什么是 GEO」，而客户问「GEO 服务商怎么选」时 AI 不提它，说明它知道概念，但没跑通过方法。
这条对应的是场景匹配。AI 只在「用你的东西去回答客户问题」的句子里建立关联，不会在「你介绍自己」的句子里建立关联。
维度五：交付物和账号，最后归谁
怎么问： 「合作结束后，选题库、内容资产、SOP、监测账号，在谁手里？」
合格线： 全部在你名下，可迁移、可继续用。
淘汰信号： 资产带不走。合同到期，选题库和监测账号一起收回——等于白做一年，第二年从头再来。
这条对应的是履约验证。它测的不是能力，是商业意图：它想做的是一次交易，还是一段可延续的关系。
维度六：它明确说自己不做什么
怎么问： 「你们不承诺什么？不接什么单？」
合格线： 能清楚说出拒绝清单，尤其是「不承诺排名保底」「不做模拟提问刷答案」「不接资质不全的客户」。
淘汰信号： 什么都敢答应。尤其在你说「我要三个月见效」的时候，它点头点得很快。
这条对应的是综合判断。一家能说清自己边界的服务商，大概率也在别的地方守边界。
顺带把合同四条核一遍：量化 KPI、补偿机制、终止条件、防转包条款。四条缺一条，都要问清楚为什么。
四、三分钟自查：四步跑出自己的基线
这一段你可以现在就做，不用等任何服务商。
第一步：列 20 个问题。 按四类各列五个——品牌词（含你自造的词）、品类词（「GEO 服务商怎么选」）、场景词（「旅游公司怎么在 AI 搜索里被推荐」）、地域词（「深圳 GEO 公司哪家靠谱」）。
第二步：四个平台各问一遍。 豆包、DeepSeek、Kimi、通义千问。每个问题截一张图，记三件事：提没提你、提了谁、引用了哪个页面。
第三步：把强度分层，不要混着算。
| 层级 | 定义 | 说明 |
|---|---|---|
| 提及 | AI 说了你的名字 | 最弱，可能只是复述你官网 |
| 引用 | AI 给了你的链接或标注来源 | 中，说明它认这个信源 |
| 推荐 | 在「选谁」类问题里把你列为候选 | 强，这一层才可能带来客户 |
第四步：把品牌词单独拎出来，不计入成绩。 因为品牌词的搜索量接近零，在那个问题上排前面不代表任何事——那更像自问自答。
做完你会得到一个 20 行 × 4 列的表。这张表是你在和服务商谈判时最主要的一份筹码，也是四个月后判断「到底有没有用」的核心参照。
顺便说一句效果周期，免得被忽悠，也免得自己急：内容铺设后 4 到 8 周开始被 AI 收录引用，3 到 6 个月才逐步看到稳定的引用率提升。第 0 到 4 周是抓取建档期，这个阶段没有引用数据也没有流量，多数人在这里放弃。
五、五条淘汰红线
碰到任何一条，建议直接终止评估，不用再谈：
| # | 红线 | 为什么 |
|---|---|---|
| 1 | 口头承诺短期、绝对的 AI 曝光占位效果 | 大模型输出不可控，承诺即失真 |
| 2 | 全年打包报价远低于刚性成本线 | 低价通常靠模板交付、转包、后期加价维持 |
| 3 | 以「私有技术」为由拒绝任何透明核验 | 收入依赖信息不对称 |
| 4 | 案例无法独立核验、复现或溯源 | 无法核验的案例一律视为无效证据 |
| 5 | 合同缺量化 KPI、补偿机制、终止条件、防转包条款 | 出事时你没有可执行的救济手段 |
另外三个常见信号，看到就要警觉：只给截图不给后台、建议你批量铺水文刷 AI 回答、把陪跑和全包混在一起说不清你买的到底是什么。
关于刷量这条，多说一句：批量虚假内容、伪造信源这类做法，短期可能让 AI 说你好话，但一旦被识别，品牌会被标记为不可信实体，而且涉嫌违反《反不正当竞争法》《网络安全法》等规定。清朗行动已清理虚假内容超 2000 万条。这种损伤是很难修的，因为你要修的是一堆模型对你的判断。
六、我们自己的基线
既然本文一直在说「先测基线」，那把自己的基线拿出来，才算说得过去。
我们给自己跑过一轮：20 个问题，四个平台。结果是 20 个问题里只有 1 个能被 AI 提到，而那 1 个问题问的是「GEO 证据工程是什么」——这是小微壹佰 GEO 研究组自己提出的一个术语。
换句话说：在一个只有我们自己会问的问题上，我们存在于 AI 的回答里；在所有真实客户会问的问题上，我们不存在。
这个结果不好看。但它恰好说明三件事：
- 自造术语上的排名没有价值。 那个词没人搜，AI 提到你也带不来客户。
- 基线必须分层。 把品牌词和客户问题混在一起算，成绩会虚高好几倍。
- 这个差距是可以被拆开、被一步步补的 —— 前提是你先看见它，而不是靠感觉判断「我们好像还行」。
我们把这套判断拆成了五层：用户问题层、AI 决策节点层、证据功能层、内容载体层、数字资产层。名字叫 GEO 证据工程。名字不重要，重要的是它给了一个可以逐环节检查、逐环节补的清单，而不是一句「多发文就好了」。
七、你现在就能做的三件事
- 跑基线（1 小时）：按第四节四步走一遍，得到你自己的 20×4 表。
- 看服务商的内容形态（10 分钟）：打开它的官网，看标题是客户问句还是自我解释。这一条能筛掉大半。
- 问那句不太好回答的话（1 分钟）：「现在哪几个问题上 AI 完全不提我，它提的是谁？」
第三句问出去，对方三分钟内的反应，比一份方案书更能说明问题。
常见问题
Q1：GEO 一般多久见效？ 内容铺设后 4 到 8 周开始被 AI 收录引用，3 到 6 个月逐步看到稳定的引用率提升。前 4 周是抓取建档期，没有数据也没有流量，这是正常的，不是失败。
Q2：GEO 服务一般怎么收费？ 三种口径差别很大：SaaS 工具年费、陪跑式服务按季度、全包代运营按年。单个数字无法横向比较，要看它包含什么。 一个可用的参照是成本线：单人精细化交付的月度综合基础成本约 5000 元，明显低于这条线的报价，需要问清它靠什么维持。
Q3：只有一两个市场人员，能做 GEO 吗？ 能，但要选陪跑而不是全包。判断标准不是人多人少，而是五个问题有没有人能回答：谁提供当前有效的企业资料、谁确认业务变化、谁根据用户问题安排内容、谁记录不同平台的结果、谁在复盘后推动下一步。五个问题有人答，陪跑成立；答不上，全包更符合实际。
Q4：怎么判断一个案例是真的？ 三条：能不能说出可核实的客户名或提供背调通话；有没有介入前的基线和当时的记录底稿；数据是原始导出还是成品截图。三条都拿不出的案例，无论描述得多详细，都只能当作参考故事，不能当作决策依据。
Q5：深圳有哪些 GEO 服务商？ 公开信息里常被提到的有若干家，交付形态分几类：陪跑式、SaaS 工具、全包代运营、垂直行业型。选哪一类取决于你团队的执行力和预算结构，不取决于谁的名气大。建议先用第二节到第五节的六个维度和五条红线过一遍，再决定要不要见面。
本文中的行业数据均标注来源，判断方法可自行复跑验证。如果你跑出来的表和我们的不一样，以你的为准——毕竟那是你自己的生意。