如何衡量 GEO（Generative Engine Optimization）的效果？
随着 AI 搜索（如 Google 的 AI Overview、ChatGPT Web Search 等）的普及，GEO（Generative Engine Optimization） 成为新的增长手段：优化内容，让生成式搜索结果更频繁、更有利地提及我们。
但是，如何科学地衡量 GEO 的效果？本文介绍一个实践方法。
GEO 效果衡量的核心思路
在传统 SEO 中，我们会看关键词排名、自然流量、点击率等指标。
而在 GEO 中，核心问题变成了：
👉 “我们的内容是否被 AI 搜索引擎在生成式回答中提及？”
因此，衡量 GEO 效果的关键指标就是 被提及率：
- 给定一组我们希望优化的 Topic，生成相关网页
- 在 AI 概览或 ChatGPT Web Search 的回答中，看有多少次提及了我们的站点或内容
实践方法：从 Topic 到提及率
1. 建立 Topic 集合
假设我们做了 100 个 Topic，每个 Topic 对应一个网页或落地页。
这些页面是我们 GEO 优化的对象。
2. 跑 Google AI Overview
利用 SerpAPI，我们可以批量抓取 Google 的搜索结果，包括 AI Overview 生成的回答。
- 输入每个 Topic 的关键词
- 获取 AI Overview 中的生成回答
- 检测其中是否包含我们的内容链接/品牌名称
- 核心要先确认IP地址，因为搜索结果在不同IP地址，device都会略有不同；我们一般定为新加坡，因为英语国家， 在亚洲，相对中立
3. 跑 ChatGPT Web Search
我们还可以通过 ChatGPT Response API（带 Web Search 功能）来模拟用户在 ChatGPT 中的搜索：
- 输入同样的 100 个 Topic
- 获取 ChatGPT 的回答结果
- 判断是否有提及我们
- 核心要先确认IP地址，因为搜索结果在不同IP地址，device都会略有不同；我们一般定为新加坡，因为英语国家， 在亚洲，相对中立
4. 计算提及率
对于每个 Topic，结果是二元的：提及 / 未提及。
最终计算：
提及率=被提及的Topic数量总Topic数量提及率 = \frac{被提及的Topic数量}{总Topic数量}提及率=总Topic数量被提及的Topic数量
例如：
- 100 个 Topic
- 在 Google AI Overview 中被提及 23 个
- 在 ChatGPT Web Search 中被提及 17 个
则： - Google 提及率 = 23%
- ChatGPT 提及率 = 17%
GEO 效果解读
通过提及率，我们可以直观地看到：
- 哪些 Topic 更容易进入 AI 生成回答？
- 哪些 Topic 完全没有被覆盖？
- 哪些 Topic 在 Google vs. ChatGPT 中差异很大？
进一步，还可以：
- 跟踪 时间序列 → 观察 GEO 优化措施是否提升了提及率
- 分析 竞争对手的提及情况 → 我们和他们在 AI 概览中的曝光差异
为什么这种方法重要？
AI 搜索正逐渐取代传统搜索结果页（SERP）的流量入口。
如果我们只盯着 SEO 的传统指标，可能会错过流量迁移的大趋势。
而 GEO 效果检测的 提及率 指标，能直接告诉我们：
- 我们是否成功进入 AI 搜索的“答案空间”
- 哪些优化策略真正有效
总结
衡量 GEO 效果的关键在于 提及率。
我们通过：
- 批量生成 Topic 页面
- 利用 SerpAPI 抓取 Google AI Overview
- 利用 ChatGPT Response API 抓取 Web Search 结果
- 统计被提及的比例
即可量化 GEO 的效果，并指导后续优化。
未来，随着 AI 搜索引擎的普及，GEO 将成为必不可少的增长手段，而提及率就是我们的核心 KPI。
