文 | 逐浪 Linkword
我学会了一种新算术。不是加减乘除那种，是 GEO 行业专属的。
入职第二周，我从内容组调到了效果交付组。组长是个瘦高的姑娘，大家叫她阿梅，说话很快，手指敲键盘更快。她看了看我，说：" 你数学好不好？"
" 还行吧。"
" 那就行。这活不需要数学好，需要数学灵活。"
骗术一：推荐率的邪修算法：求和不求平均
阿梅给我讲的第一件事，是怎么计算 " 推荐率 "。
推荐率是 GEO 行业最核心的指标，简单说就是用户搜一个关键词，AI 回答中出现客户品牌的概率。比如搜 " 哪个洗发水好用 "，搜 100 次有 30 次提到了客户品牌，推荐率就是 30%。
" 但是，" 阿梅打开一个 Excel 表格，" 客户买的是一个词包，不是一个词。一个词包里可能有 100 个关键词。"
我点头。
" 比如客户买了 100 个词。每个词我们都去监测，每个词的推荐率都是 1%。你觉得这个词包的整体推荐率是多少？"
"1%？" 我说，" 应该是分子总和除以分母总和—— "
阿梅看了我一眼，笑了。
"1% 你怎么跟客户交代？我们报 100%。"
我以为她在开玩笑。她没有。
100 个词，每个词推荐率 1%，直接相加。1% 乘以 100，等于 100%。不是求平均，是求和。
" 客户看到 100%，觉得效果很好很干净。" 阿梅说这话的时候语气平淡得像在念天气预报。
我后来在报告里见到过更夸张的——推荐率突破 100%。理论上当然不可能，但如果你的词包够大、每个词哪怕只有微小概率被提及，加起来就能轻松超过 100%。
这个数字有多荒谬呢？100 个词每个推荐率 1%，意味着每个词搜 100 次才出现 1 次。真实推荐率只有 1%。但报告上写着 100%。
换句话说，推荐率的分母，完全由服务商自己定义。想要多少，就能算出多少。
阿梅教我做报告的那个下午，我一直在想一个问题：客户真的看不出来吗？
答案是：大多数看不出来。因为他们不知道推荐率 " 应该 " 怎么算。GEO 这个行业太新了，没有通用的计算标准，没有第三方审计，甚至连 " 推荐率 " 这三个字的定义，每家公司都可以自己编一个。
我后来知道，科学的做法应该是分子相加、分母也相加—— 100 个词一共监测了 10000 次，其中出现了 100 次，推荐率 1%。清清楚楚。
但 1% 写在报告上，客户会炸。100% 写在报告上，客户会续约。
你选哪个？
我想说清楚一件事：推荐率这个指标本身不是问题。一个品牌被 AI 推荐的频率，是衡量 GEO 效果最直接的方式，这个逻辑没有错。不是推荐率这个指标没有意义，而是计算方式被玩坏了——同样叫 " 推荐率 "，背后可以是完全不同的两种数学。
骗术二：用设备数偷换搜索次数—— 0.2% 变 50%
第二个技巧更隐蔽。
公司有一套监测系统，据说部署了十几台设备——就是十几台手机或电脑，每天自动去各个 AI 平台搜索客户的目标关键词，看结果中有没有出现客户品牌。
" 今天 10 台设备，5 台搜出来了客户品牌。推荐率 50%。" 阿梅在白板上写给我看。
" 等一下，" 我说，" 每台设备搜了几次？"
阿梅没回答。
后来我自己去看了后台日志，才搞明白：每台设备一天可能搜了几百次，只有偶尔一两次搜出了客户品牌。但报告里不写 " 次数 "，只写 " 设备数 "。10 台设备里有 5 台 " 搜出来过 "，就算 50%。
一台设备搜了 500 次，出现了 1 次。推荐率是 0.2%。但在报告里，这台设备被标记为 " 成功 "。
5 台 " 成功 " 除以 10 台总数，等于 50%。
0.2% 变成了 50%。这不是四舍五入的问题，这是偷换概念。
报告里写的不是 " 每次出现的概率 "，而是 " 设备数量的比例 " ——两个数字天差地别，但名字都叫 " 推荐率 "。
我把这个发现跟旁边的同事说了，他正在做另一个客户的月报。他头也没抬地回了一句：" 都这么干，你以为就咱们？"
骗术三：截图碰运气——搜一千次截一张
如果说加法和设备数还算有点技术含量，那截图交付就是最原始的手艺了。
有些小客户不买词包监测，只要 " 每日截图 " ——你每天搜一下目标关键词，如果 AI 回答里有我的品牌，截个图发给我就行。
这活听起来很简单。实际操作是这样的：安排一个实习生，从早搜到晚。同一个关键词，在豆包上搜，搜十遍不出来换 DeepSeek 搜，再不出来换 Kimi 搜。AI 搜索有随机性，同一个问题每次回答不一样，搜的次数够多，总有一次会碰巧提到客户品牌。
咔嚓。截图。今天的交付完成了。
" 这个截图理论上连个水印都没有，" 阿梅有一次跟我说，" 你要造假，PS 一下都行，谁验证得了？"
她说这话不是在教我造假，更像是在陈述一个她已经见怪不怪的事实。
有服务商敢跟客户承诺 "100% 推荐率 "。怎么实现呢？就靠这种截图。搜一千遍，截一次。每天都能交付一张 " 达标 " 截图。客户以为自己的品牌随时随地被 AI 推荐，实际上搜一千次才碰上一次。
所谓每日交付截图，本质上是在碰运气：搜一千遍，截一次好看的，全程解释权都在服务商手里。
那个在行业里摸爬滚打多年的朋友跟我说过一句话：敢承诺 100% 推荐率的，你去问他怎么达标的，他一定有坑。
他说得很客气。我想说的是，不是 " 有坑 "，是 " 全是坑 "。
而且截图这种东西，造假成本约等于零。连个时间水印都没有，你 P 一张 AI 回答的截图发给客户，客户怎么验证？他不可能复现你的搜索环境—— AI 搜索每次回答不一样，他自己搜了没出现，你可以说 " 时间不对、设备不对、网络环境不对 "。
所有的解释权都在服务商手里。这就是信息不对称最极端的样子。
骗术四：早中晚三次就叫 " 持续监测 "
阿梅手下有个小伙子专门做 " 人工监测 "。所谓人工监测，就是每天早中晚各搜一次，记录结果。
三次。一天三次。
这是我见过的最敷衍的 " 数据监测 "。但公司的报告上会写 " 每日持续监测 "。
我后来了解到，行业里认真做的公司，每天每个关键词至少监测 100 次以上，按分钟级别采样。因为 AI 搜索的结果是高度动态的——同一个问题，这一分钟推荐 A 品牌，下一分钟可能推荐 B 品牌。你只搜三次就下结论，跟抛三次硬币就断定 " 这个硬币永远正面朝上 " 一样荒谬。
但三次够了。因为效果不好就多搜几次——搜到好结果就停，把好的交出去。
靠人工做 GEO，本质上就是在碰运气。无休止地试探模型，搜到了就算赢。
我还听说过一个更离谱的指标偷换：有的服务商承诺的不是 " 答案中出现品牌 "，而是 " 思维链中出现稿件链接 "。什么意思呢？AI 在回答问题时有一个推理过程，叫思维链，中间会列出它搜索到的若干网页。你的稿件出现在思维链里，只意味着 AI" 看到了 " 你——但看到不等于采纳。就像面试官翻了你的简历，但没有录用你。
AI 看到了你的稿件，但最终答案里并没有你的品牌。客户不知道这个区别，看到截图上有自己的链接，以为是 " 被推荐了 "。实际上这甚至可能是个负面信号——模型看到了你，但选择不信你。
" 思维链中出现稿件链接 " 和 "AI 最终推荐了品牌 "，是两件完全不同的事——前者只是被翻了一下简历，后者才是真的被录用。
骗术五：合同三大陷阱——摇号模式、冲刺验收、衰减收割
在效果交付组干了一周以后，我开始接触客户沟通。准确地说，是旁听。
有一次，一个客户打电话来质疑效果。他买了一个三个月的服务包，第一个月效果还行，第二个月明显下滑，第三个月几乎没有了。他想退费。
阿梅把电话调成免提，叫我在旁边听。老板亲自上场。
" 张总，这个情况我理解你的感受。" 老板的声音很稳，" 但你看一下合同附录第三条—— ' 若非乙方原因致使效果波动，乙方不承担责任，例如 AI 搜索平台的算法进行重大调整。' 最近 DeepSeek 刚做了一轮大的算法迭代，影响面很广，不止您一家客户受影响。"
电话那头沉默了几秒。
" 可是你们做的就是 GEO，平台算法迭代不是你们应该应对的事情吗？" 客户问。
" 张总，算法迭代是平台的事，我们能做的是在现有规则下尽力优化。这个就像天气变化，气象局预报不准，不能怪播种的农民对吧？"
客户最后没退成费。
我在旁边听完整个通话，手心冒汗。不是因为紧张，是因为憋屈。客户说得没错——你做 GEO 的，你连平台算法迭代都应对不了，你好意思做 GEO 吗？这就好比你请了个导航服务，导航说 " 路变了不是我的责任 " ——那我要你干嘛？
但合同就是这么写的。白纸黑字，签了字就生效。
挂了电话后，老板跟阿梅说了一句：" 这条是命根子，以后每个合同都要加。"
我后来仔细研究了公司的合同模板，发现里面还藏着好几个精妙的设计。
第一个叫 " 从效果出现页开始收费 "。听起来特别良心——没效果不收钱。
但实际操作是：服务商先帮客户做 SEO（这笔钱照收），然后加钱做 GEO，GEO 这笔钱 " 等效果出现了再收 "。
问题是，任何品牌在 AI 搜索中都有概率自然出现，就像你不买彩票也可能捡到别人丢的中奖彩票。服务商什么都不做，等客户品牌自然出现了，就开始收 GEO 的费。收上了就赚，收不上就算了反正没成本。
行业里有人把这叫 " 摇号模式 " ——北京摇车牌号的骗子也是这么干的，收你四万块钱帮你摇号，什么都不做，总有人凭运气摇上了，摇上的他收钱，没摇上的全退。
合同里的 " 效果出现后再收费 "，本质上是在赌品牌自然出现的概率——服务商什么都不做，等你碰运气，碰上了就算他的功劳。
第二个叫 " 按天数比例收费 "。承诺按实际有效天数收费，30 天中有效几天收几天。看起来公平。但服务商第一个月猛堆稿件把效果轰上去，然后后面两个月完全停止操作，成本为零。
效果靠前期的余量慢慢衰减——第二个月可能还有 60% 的天数达标，第三个月可能还有 30%。每一天都在收费，但实际投入只有第一个月。做一个月，干赚两个月。
第三个叫 " 按验收日 "。合同约定三个月为一个周期，以验收日当天效果为准。服务商前两个多月什么都不做，或者稀稀拉拉做一做，最后一两周猛冲一波，验收日当天效果好看即算通过。就像学生平时不上课期末突击，只不过这个学生还得收你学费。
每一条都合法。每一条都很难在法律上挑出毛病。但每一条的设计目的只有一个——让服务商以最小成本收到最多的钱。
我后来把这些合同条款的逻辑画了一张图，发现它们之间是可以组合使用的。比如 " 从效果出现页开始收费 " 加上 " 按天数比例收费 " 再加上 " 算法迭代免责 " ——三条叠在一起，服务商可以什么都不做等你自然出现，出现了开始收费，效果下降了拿算法迭代甩锅，全程成本几乎为零。
这不是做生意，这是设局。
总结：
在效果交付组的两周里，我做了十几份客户月报。每一份我都知道数字的真实含义。
推荐率 80% ——实际可能是 8%。
词包达标率 95% ——因为挑的都是竞争极小、随便搜搜就能出现的词。
日均可见度 60% ——一天只监测了六次，六次里有四次碰巧搜到了。
我见过一份某服务商的诊断报告——不是我们公司的，是竞对给客户的方案。上面写着短期目标："3 个月将 Top1 排名从 1.94% 提升到 5%。" 中期目标："6 个月将可见度从 35.5% 提升到 45%。"
5% 的 Top1 排名意味着什么？搜 100 次才出现 5 次。45% 的可见度意味着什么？有一半以上的概率你根本不出现。这种指标，很可能什么都不做，客户自己随便发几篇稿件就能达到。但白纸黑字写在方案里，就变成了 " 我们帮您实现的成果 "。
还有更精巧的把戏：有服务商声称拥有大模型内部的真实搜索数据。实际上没有任何一家大模型公司会对外公开这些数据，除非你是内部顾问。那些所谓的 "AI 搜索数据 "，不过是传统搜索引擎的数据换了个包装。
阿梅有一次加班到很晚，办公室里只剩我们两个人。她突然冒出一句：" 你知道吗，这行最难的不是做出效果，是让客户相信效果。"
她停顿了一下。
" 不对。最难的也不是让客户相信。最难的是让自己相信。"
质疑效果的客户越来越多了。
我在效果交付组的最后几天，明显感觉到一个变化：打电话来质疑的客户变多了。
315 晚会刚过不久，GEO 行业的 " 假大黑 " 三大问题被央视摆上了台面——假数据、大灌水、黑公关。客户开始警觉了，开始问一些以前不会问的问题：" 你们的推荐率是怎么算的？"" 采样了多少次？"" 能不能给我看原始数据？"
老板开始频繁开会，讨论怎么应对。
但他讨论的不是 " 怎么把效果做好 "，而是 " 怎么把话术调整得更圆 "。
那个在便利店跟我聊过的同事又找到我，这次他说的话更直接："315 以后本来是好事，可以洗洗牌。但问题是，真正在干活的人好像没那么多，反倒是那些声势浩大招商代理的还在继续。"
他说这话的时候带着一种疲倦。
我当时还不完全理解他的意思。直到第四周，我接触到了这个行业最后一层底色——
数据可以造。合同可以设套。但我没想到的是，这个行业最赚钱的生意，还不是这些。
（未完待续 ......）
