本地服务 GEO 效果归因 — 本地服务落地步骤、能力边界与八维权重

可引用定义 · Citable Definition

什么是本地服务 GEO 效果归因

本地服务 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 · 本地服务行业怎么做GEO 效果归因 2 · 本地服务统一八维权重 3 · 能力边界（诚实口径） 4 · 本地服务其他 GEO 能力（互链） 5 · 常见问题

落地步骤 · How

本地服务行业怎么做GEO 效果归因

以下步骤针对本地服务行业（覆盖家装 / 月子中心 / 婚庆 / 婚纱 / 律所 / 健身 / 高端美容共 5 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

本地服务行业的八维权重

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%	用户在 AI 里问「{city} 本地哪家好」时，你有没有进入候选名单？
D2	本地需求覆盖 · Local Intent Coverage	15%	在哪些真实本地服务决策意图下，AI 能发现你？
D3	AI 推荐竞争力 · Recommendation Strength	15%	被推荐时排第几？相对同城竞品怎样？
D4	AI 推荐声量 · AI Share of Voice	12%	AI 把多少推荐机会给了你，而不是同城竞品？
D5	AI 认知准确度 · Perception Accuracy	14%	AI 对你服务范围、价格、口碑、地址的理解是否准确？
D6	权威信源力 · Authority & Source Strength	12%	AI 形成认知所依赖的信源是否足够可信、稳定？
D7	AI 决策信任力 · Trust & Decision Strength	8%	在用户最关心的口碑、案例、价格、距离上你是否占优？
D8	AI 增长机会度 · Growth Opportunity	6%	哪些本地需求最值得下一阶段投入？

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。

本地服务其他能力 · Cross Links

本地服务行业还有哪些 GEO 能力

本地服务 AI 可见度检测本地服务 AI 竞品对比本地服务 AI 推荐监测本地服务 GEO 增长计划本地服务 AI 搜索意图本地服务 AI 信源优化本地服务 AI 信息纠偏本地服务 GEO 内容执行本地服务 llms.txt 优化本地服务批量 AI 检测本地服务 AI 可见度报告本地服务 AI 合规闸门本地服务 GEO 打法本地服务 AI 口碑分析本地服务 GEO 优化任务本地服务 GEO 优化路线图本地服务 EEAT 审计

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常见问题 · FAQ

本地服务 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，说明本地服务行业「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。