「最近 AI 上效果怎么样？」——如果这个问题只能用「感觉还不错」回答，说明指标体系还没建起来。这篇讲清楚 GEO 的核心指标怎么定义、怎么采集、怎么呈现，让每一次汇报都有数字支撑。
一、核心指标定义
提及率：固定问题集中，品牌被提及的问题占比。按平台、按问题类型分别统计——整体提及率会掩盖结构差异。
引用率：答案附带的引用来源中，自有可控页面（官网、官方内容）的占比。它反映的是「AI 认不认你的信源地位」。
语境质量：提及时的语境正负与信息准确度。被提及但口径错误，比缺席更值得警惕。
声量份额：目标问题里你的品牌相对竞品的出现比例（详见专题《AI声量份额》），是竞争维度的核心指标。
二、数据采集的规范
指标的前提是可比的数据：固定问题集（不随意增改）、固定平台清单、固定采样频率（月度）、固定记录格式（平台/问题/提及/语境/引用来源）。
采样记录建议双轨：原始记录（截图 + 逐条表格，用于回溯与争议核对）与汇总表（按指标聚合，用于趋势与汇报）。
注意口径一致性：「提及」算不算只出现一次的顺带提到？建议分级记录（主推提及/并列提及/顺带提及），比二值化更能反映真实位置。
三、计分板：让数据被看见
一张好的 GEO 计分板包含四块：趋势（整体与分平台提及率的时间序列）、结构（按问题类型的提及分布）、竞争（与竞品的份额对比）、事件（本月关键动作与异常标注）。
呈现原则：给管理层看趋势与份额，给执行团队看结构与归因。同一份数据，两种视图。
异常标注很重要：平台策略调整、答案波动可能造成数据跳变，在图上标出事件点，避免误读。
四、从指标到行动
指标的价值在归因：提及率上升的那段时间做了什么？下降的时段竞品在做什么？坚持记录「动作-变化」，逐步建立自己行业的因果经验。
按指标短板定策略：提及率低 → 补内容覆盖与第三方提及；引用率低 → 补内容可引用性与权威信号；语境差 → 补信息纠错与口碑。
设定基线与目标：首个三个月建立基线，之后以「季度提及率提升 X 个百分点」这类相对目标管理，避免拍脑袋定绝对数字。