GEO 服务商尽调清单

可以问的问题

1. 01

   你会先拿到哪些品牌资料，怎么把散落的名称、产品与口径统一成一份可核验的事实表？

2. 02

   事实表由谁确认？出现与我们口径不一致的公开内容时，处理流程是什么？

3. 03

   你能出示一份完整交付过的品牌事实表样例吗（可脱敏）？

风险信号

• 无法说明事实从哪来，只承诺「帮你铺内容」
• 不接受客户的事实审核，或把审核当作流程负担

可以问的问题

1. 01

   问题地图怎么来？是凭经验列词，还是从真实提问与决策阶段整理？

2. 02

   生成的内容由谁核验？AI 参与的环节和人工负责的环节怎么划分？

3. 03

   同一批内容在不同平台如何差异化，而不是一稿多发？

风险信号

• 以「批量生成」为主要卖点，说不出核验环节
• 承诺覆盖关键词数量，但不谈问题与决策阶段

可以问的问题

1. 01

   发到哪些渠道？这些渠道是可公开审计的媒体、自有阵地，还是批量发稿平台？

2. 02

   署名、来源与商业关系如何标注？

3. 03

   如果我们要求不用某类渠道，你能做到并留痕吗？

风险信号

• 主要靠马甲账号矩阵或批量发稿铺量
• 回避渠道清单，只说「资源很多」

可以问的问题

1. 01

   监测哪些平台、用什么问题集？问题集在项目开始前是否锁定？

2. 02

   数据怎么取？采样时间、次数与去重规则写在哪里？

3. 03

   你们怎么处理「同一问题不同时间答案不同」这件事？

风险信号

• 只给一个「可见度提升 X%」的结论，不给取数口径
• 用单次截图或单次提问作为效果证据

可以问的问题

1. 01

   复盘周期多长？复盘会输出哪些可执行结论，而不是只报数？

2. 02

   内容没有按预期被引用时，下一步的具体动作是什么？

3. 03

   基线怎么定？如果项目开始前没有基线，怎么保证后面能比较？

风险信号

• 只有月度数据表，没有调整动作
• 以模型算法变更为由，拒绝解释效果波动

可以问的问题

1. 01

   你如何定义「语料投毒」与正当优化的边界？请举一个你们拒绝过的需求。

2. 02

   我们的品牌资料、账号与后台权限怎么隔离与回收？

3. 03

   内容中涉及第三方素材、人物与数据时，授权链怎么留痕？

风险信号

• 承诺「能买到 AI 答案里的位置」或「保证被引用」
• 使用批量伪原创、虚假榜单或伪造评价
• 说不清数据存储与权限回收方式

可以问的问题

1. 01

   交付物清单是否写明可核验的内容，例如问题地图、事实表、监测口径说明？

2. 02

   出现违规操作时的责任与终止条款怎么写？

3. 03

   项目结束时，账号、内容、数据与素材归谁，以什么形式移交？

4. 04

   费用与「保证结果」是否分开，避免为不可控的排名付费？

风险信号

• 拒绝把合规条款写入合同
• 以口头承诺代替可核验的交付清单