酒旅 GEO 效果归因 — 酒旅落地步骤、能力边界与八维权重

可引用定义 · Citable Definition

什么是酒旅 GEO 效果归因

酒旅 GEO 效果归因：GIMF（GEO Impact Measurement Framework）= 在固定观测集上做 Baseline→Retest 得到 GEO Lift；证据级分 A 观测 / B 自报 / C 实验 / D 相关，只呈现 Strong / Moderate / Weak，禁止写概率因果。

本页内容 1 · 酒旅行业怎么做GEO 效果归因 2 · 酒旅统一八维权重 3 · 能力边界（诚实口径） 4 · 酒旅其他 GEO 能力（互链） 5 · 常见问题

落地步骤 · How

酒旅行业怎么做GEO 效果归因

以下步骤针对酒旅行业（覆盖酒店 / 民宿 / 景区 / 餐饮共 4 类子行业）的意图库与实体字段设计。

STEP 1

冻结 Baseline 观测集

固定「Query × 引擎」观测集并存档，作为唯一可比基准。

STEP 2

把动作记进证据链

每个优化动作（内容、结构化数据、信源、NAP）都绑定意图、实体、引擎与发布时间。

STEP 3

Retest 并计算 Lift

在同一观测集复测，输出 GEO Lift（百分点）而非百分比增长。

STEP 4

四层归因

① AI Impact ② Demand Impact ③ Business Impact（可选）④ Incremental，逐层标注证据级。

统一八维 · AI Visibility Index

酒旅行业的八维权重

GEOScope 全行业共用同一套八维框架，只按行业调权重。D1 永远 = 推荐存在度（Recommendation Presence），全行业不可变。下表权重由产品算法 lib/ari.js · INDUSTRY_METRICS 直接导出，与线上算分完全一致。

维度	指标（中 / EN）	权重	本行业含义
D1	AI推荐可见度 · Recommendation Presence	18%	真实需求场景下，AI 有没有把你纳入推荐候选？
D2	核心需求覆盖 · Intent Coverage	15%	行业高价值用户意图里，你能覆盖几类？
D3	推荐竞争力 · Recommendation Strength	15%	进入候选后你排第几、Top3 率、胜率如何？
D4	AI推荐声量份额 · AI Share of Voice	12%	整个目标 Observation Set 中，多少推荐席位属于你？
D5	AI认知准确度 · Perception Accuracy	12%	AI 对你实体、产品、服务、属性理解是否准确？
D6	信源影响力 · Source Authority	12%	支撑 AI 认知与推荐的信源强不强、全不全？
D7	决策信任力 · Trust & Decision Strength	9%	用户真正比较决策时，AI 有没有足够理由选你？
D8	增长机会度 · Growth Opportunity	7%	哪些需求最值得投入，潜在 Lift 多大？

合计 100%。权重与口径以 GIMF 方法论与产品算法为准。

能力边界 · Honest Limits

GEO 效果归因能做到什么、不能做到什么

不可观测 ≠ 零，亦 ≠ 可归因。Action Association 是关联而非因果（按 Intent / Temporal / Citation / Engine / Control 五项加权，输出 Strong / Moderate / Weak）。GEOScope 不输出「做 X 有 Y% 概率带来增长」这类表述。

酒旅其他能力 · Cross Links

酒旅行业还有哪些 GEO 能力

酒旅 AI 可见度检测酒旅 AI 竞品对比酒旅 AI 推荐监测酒旅 GEO 增长计划酒旅 AI 搜索意图酒旅 AI 信源优化酒旅 AI 信息纠偏酒旅 GEO 内容执行酒旅 llms.txt 优化酒旅批量 AI 检测酒旅 AI 可见度报告酒旅 AI 合规闸门酒旅 GEO 打法酒旅 AI 口碑分析酒旅 GEO 优化任务酒旅 GEO 优化路线图酒旅 EEAT 审计

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常见问题 · FAQ

酒旅 GEO 效果归因 FAQ

能不能直接告诉我投入产出比？

能给出 Demand / Business Impact 层的自报数据（证据级 B）与 AI Impact 层的观测数据（证据级 A），但 ROI 需要你提供真实营收数据才能闭合，平台不替你估算。

为什么只说 Strong / Moderate / Weak 不给概率？

AI 推荐受引擎更新、竞品动作、季节性等多变量影响，把变化归因到单个动作并给出概率是伪精确。GIMF 只呈现可辩护的关联强度。

Lift 是怎么算的？

同一固定观测集上，Retest 与 Baseline 的推荐位/提及率差值，以百分点（percentage points）呈现，并标注证据级。

关于本页 · E-E-A-T
本页由 GEOScope Research 撰写，说明酒旅行业「GEO 效果归因」的落地方法与能力边界。八维权重由 lib/ari.js 程序化导出，与线上算分一致；功能描述对应平台真实路由与模块，不含未上线能力。价格以 /pricing 为准。