案例数量可以作为参考，但真正决定采购质量的，是服务商能不能说清目标、方法、交付、测量、权限、风险，以及项目结束后的长期维护。
所属合集：GEO知识库
企业第一次采购GEO服务时，最常见的动作之一，是先问服务商：“你们做过哪些案例？”
这个问题当然应该问。但如果采购判断只停留在案例数量，很容易把“以前做过”误当成“这次一定能可靠交付”。
Google在官方的SEO服务商选择指南中，也把“过去的工作和成功案例”列为面试问题之一，但同时要求采购方继续追问：预期结果是什么、需要多久、如何衡量成功、是否遵循官方规范，以及服务商是否理解客户所在行业和市场。[1]
对GEO来说，这个逻辑同样重要，而且需要再多走一步。
因为GEO并不是简单“多发内容”。它会涉及企业品牌事实、官网资产、平台测试、数据分析、内容与技术协同，有时还会触及CRM、分析工具和内部知识资产。因此，甲方真正需要判断的是：服务商有没有一套可解释、可测量、可验收、可交接的工作方式。
一、为什么不能只看案例数量？
一个案例能证明什么？
最直接的答案是：这家公司至少做过某个项目。
但采购真正需要知道的还有很多：
所以案例更适合做证据入口，而不是采购结论。
二、选GEO服务商，先把这7个问题问完整
图2｜GEO服务采购的七个核心问题。
GeoGi建议，甲方至少围绕七个方面做服务商访谈：
这七个问题覆盖了从立项、执行、验收到交接和长期运营的完整路径。
三、问题1：服务商是否先定义业务目标？
“提升AI可见度”不是一个足够清楚的业务目标。
成熟项目应该继续往下拆：
- 希望改善的是品牌认知、进入候选、比较表现，还是咨询承接？
如果服务商在没有理解业务、客户和决策链之前，就直接给出“发多少篇文章、做多少个平台”，项目很容易从一开始就变成工作量采购。
四、问题2：是否能说清监测和评价口径？
图3｜业务目标与测量口径必须在项目开始前定义。
这通常是判断服务商是否真正具备方法论能力的一道关键题。
至少应该解释：
如果服务商只给一个“AI可见度分数”，但无法解释分数由哪些样本和评价规则构成，甲方很难真正验收。
NIST的AI风险管理资源强调测试、评价、验证和确认（TEVV）的重要性，也强调组织需要把AI风险管理落到具体评估与文档实践上。[2][3]
五、问题3：具体交付什么？问题4：上线后怎么复测和验收？
图4｜交付与验收应该形成从问题集、资产、上线到阶段报告的链路。
合同里如果只有“持续进行GEO优化”，后续几乎一定会产生验收争议。
更具体的交付可能包括：
验收则要回答：上线前是什么状态？上线后什么时候复测？哪些变化算改善？哪些没有改善？为什么？
Google在选择SEO服务商时也建议客户追问“预期什么结果、时间范围是什么、如何衡量成功”。[1] 对GEO服务来说，这类问题同样应该写进采购和月度验收机制，而不是等项目做完才讨论。
六、问题5：数据、账号和项目资产归谁？
图5｜GEO项目的数据、账号和知识资产应提前明确归属与权限。
这一项非常容易被忽略。
企业至少应该确认：
- 问题集、事实库、监测记录、报告和内容源文件能否完整交接；
NIST的生成式AI风险管理Profile对第三方供应商明确提出：组织应该更新AI采购和供应商尽调流程，关注数据隐私、信息安全、知识产权和第三方风险；同时维护第三方实体清单，并保留内容变更与来源记录。[4]
对于GEO服务采购，这个原则很实用：服务商可以使用企业资产，但企业必须知道谁能访问、访问什么、最后留下什么。
七、问题6：服务商如何处理风险和不确定性？
如果一家服务商承诺“保证进入某AI推荐第一名”“保证某个平台一定引用”“保证30天后固定提升到某个排名”，甲方需要非常谨慎。
OpenAI在面向网站发布者的说明中明确指出：公开网站有机会出现在ChatGPT搜索中，但具体展示与位置并不保证；官方搜索帮助文档也说明搜索结果和引用可能不完整、过时或不准确，重要信息应检查原始来源。[5][6]
所以成熟的服务商应该解释不确定性，而不是消灭不确定性。
更值得信任的做法是：
- 平台变化后重新复测，而不是强行解释成自己的优化成果；
八、问题7：项目结束后，谁继续维护？
图6｜风险管理与长期维护是服务商能力的重要组成部分。
GEO不是一次上线就永久完成的项目。
产品会更新、价格会变、团队会调整、竞品会增加、平台也会持续变化。
因此采购时应该提前问：
如果所有能力都停留在服务商自己的后台里，客户一停服务就无法继续，那么企业购买到的更像是依赖，而不是资产。
九、把这7个问题变成甲方采购评分卡
实际采购时，不需要给服务商做复杂的“100分排名”。更有效的方法，是让每一家候选服务商都回答同一套问题，并要求给出对应证据。
例如：
- 目标：能不能把“提升AI曝光”翻译成具体业务场景；
- 方法：能不能说明问题集、平台、评价维度和复测机制；
这样，案例数量就会回到它应该处在的位置：作为验证能力的证据之一，而不是唯一采购标准。
GeoGi Research观点
图7｜GeoGi Research：选择GEO服务商，本质是在选择一套可持续经营能力。
GeoGi认为，企业采购GEO服务，真正值得买的不是“多发几篇内容”，也不是“一个看起来很漂亮的AI分数”。
更重要的是服务商能不能帮企业建立一套可持续能力：
业务目标清楚、方法透明、交付完整、测量可验、资产可控、风险透明、长期可维护。
案例可以证明经验，但采购最终要判断的是：这套经验能不能被解释、被执行、被验证，也能不能在服务结束后留在企业内部。
只有这样，GEO才不是一笔短期内容费用，而是一项可以逐步进入品牌、市场、网站、销售和数据体系的长期能力建设。
常见问题
1. 服务商案例很少，就一定不值得选吗？
不一定。案例数量只是一个信号。更重要的是案例是否与目标行业和决策链相关，以及服务商能否说清方法、边界、测量和交付。
2. 是否应该要求服务商承诺具体结果？
可以要求明确阶段目标和可验收交付，但不建议要求或相信服务商承诺无法控制的平台固定排名、必然引用或必然推荐。
3. GEO服务必须包含官网改造吗？
不一定。是否需要官网改造取决于当前资产和问题。成熟服务商应该先诊断，再决定是补事实、补页面、改结构、做内容，还是先解决其他基础问题。
4. 采购时一定要让市场部、技术和销售一起参与吗？
高客单或复杂企业项目通常建议至少让业务负责人、市场/品牌、网站或技术负责人参与。若项目需要接CRM或销售线索，还应让销售运营或数据团队进入需求定义。
5. 最值得写进合同的一项是什么？
没有单一答案，但“具体交付物 + 验收方式 + 数据/资产归属 + 权限回收”通常比“保证效果”更值得写清楚。
References
[1] Google Search Central — Do You Need an SEO? Tips for Hiring an SEO https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/do-i-need-seo
[2] NIST — AI Risk Management Framework https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[3] NIST AI Resource Center — AI RMF and TEVV Resources https://airc.nist.gov/
[4] NIST — Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1
[5] OpenAI — Publishers and Developers FAQ https://help.openai.com/en/articles/12627856
[6] OpenAI — Searching the web with ChatGPT https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt
