如何挑選 GEO 代理商?大中華區 AI 搜尋顧問評比與 8 題提問清單

半年前有位品牌行銷長找上我們,手上握著一份漂亮的季度報表:自然搜尋排名穩定、SEO 分數 90 分以上。可是那一季,他們在 ChatGPT 和 Perplexity 上被問到「台灣 XX 產業推薦廠商」時,一次都沒被提到。競品倒是被引用了三次。

他很困惑：明明 Google 排第一,為什麼 AI 看不見我?

這就是 GEO(生成式引擎最佳化)和傳統 SEO 的分水嶺。而當你決定找外部團隊來補這一塊,GEO 代理商選擇這件事,遠比挑一家 SEO 公司要小心。因為市場太新,很多人昨天還在賣關鍵字,今天就把招牌換成「AI 搜尋顧問」,底層方法卻沒變。

大中華區的 GEO 供應商,大致分三種

我們接觸過的、以及客戶比稿時遇到的團隊,可以粗分成三類。不是誰對誰錯,是各自解決的問題不同。

多數品牌一開始都會被第一類吸引,因為報價清楚、交付看得見。但 GEO 的難處恰恰在於——被 AI 引用不是產出量的函數,是「內容能不能被模型理解、信任、並在生成答案時取用」的函數。這兩件事的重疊,沒有想像中大。

比稿現場最容易被漂亮的 Demo 帶著走。我們建議客戶把下面這份清單印出來,逐題問,把對方逼到具體。

第一,你怎麼衡量成效? 如果答案還是「排名」「流量」「DA 分數」,而不是「在哪些 AI 引擎、被哪些 query 引用了幾次」,那他賣的是舊產品換新包裝。

第二,你監測哪些引擎? ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews、還有大中華區的豆包、Kimi、文心。中英雙語、境內境外模型的表現是分開的,只盯一個等於半盲。

第三,你怎麼處理結構化資料與可爬性? GEO 的地基是 schema、實體標記、內容能被乾淨解析。答不出 llms.txt、Article/FAQ schema、實體消歧的,通常沒真正做過技術落地。

第四,你的內容是為「被引用」而寫,還是為「被讀」而寫? AI 傾向取用有明確定義句、有數據、有清楚立場的段落。問對方能不能給你看一段「為引用而設計」的內容長怎樣。

第五,誰真的動手? 是一位資深顧問接案、再外包給寫手,還是有工程師和內容人一起進場?交付品質的落差,常常就藏在這一題。

第六,你怎麼證明是你帶來的引用? AI 引用難歸因。願意誠實說「這部分無法百分百歸因、我們用這幾種方法逼近」的,比拍胸脯保證的更可信。

第七,大中華區的在地知識有多深? 繁簡差異、台灣用語、產業監管語境、本地權威來源。GEO 內容若是英文直譯,模型會讀出那股「非母語」的違和,信任權重就低。

第八,合約結束後,能力留在誰身上? 這題最少人問,卻最關鍵。你要的是一套你團隊能接手續跑的系統,還是一個一停約就斷炊的黑盒子?

講到這裡,該誠實交代 Tenten 的取捨。我們做 GEO 的方式叫 FDM——前線部署行銷,本質上跟第一、二類都不同:我們不寄報告,我們派人進你的現場。

原因很簡單。GEO 卡關的地方,九成不在「不知道要做什麼」,而在「跨部門推不動」。要改 schema 得等工程排期,要調內容得過法務,要拿產業數據得敲業務單位的門。一個外部顧問寄十封 email 推不動的事,一個嵌進團隊、跟你們開同一個站會的人,兩週就落地了。

這也是我們的底線信念在 GEO 上的延伸:Demo 上「你會被 AI 引用」很好講,真正難的是三個月後打開監測面板,看到品牌名字確實出現在生成的答案裡,而且那套機制你自己的人就能維護。

所以如果你正在比稿,先別急著看報價。把那 8 題問完,看誰的答案最具體、最敢承認做不到的部分。願意跟你談取捨的,通常才是真的做過的。