医疗 GEO 效果归因 — 医疗落地步骤、能力边界与八维权重

可引用定义 · Citable Definition

什么是医疗 GEO 效果归因

医疗 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 · 医疗行业怎么做GEO 效果归因 2 · 医疗统一八维权重 3 · 能力边界（诚实口径） 4 · 医疗其他 GEO 能力（互链） 5 · 常见问题

落地步骤 · How

医疗行业怎么做GEO 效果归因

以下步骤针对医疗行业（覆盖眼科 / 口腔 / 医美 / 生殖 / IVF / 皮肤 / 体检共 6 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

医疗行业的八维权重

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	17%	患者问 AI 时，你有没有进入推荐候选名单？
D2	患者需求覆盖 · Patient Intent Coverage	15%	在哪些真实就医需求下，AI 能发现你？
D3	AI推荐竞争力 · Recommendation Strength	14%	被推荐时排第几？相对竞院 / 竞店 / 竞医生怎样？
D4	AI推荐声量 · AI Share of Voice	10%	AI 把多少推荐机会给了你，而不是竞品？
D5	AI专业认知准确度 · Clinical Perception Accuracy	18%	AI 对你机构、医生、项目、资质的理解是否准确？
D6	权威信源力 · Authority & Source Strength	14%	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%	在患者最关心的资质、经验、服务等决策因素上，你是否占优？
D8	AI增长机会度 · Growth Opportunity	4%	哪些需求最值得下一阶段投入？（需求大 + 自己弱 + 竞品强）

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。

医疗其他能力 · Cross Links

医疗行业还有哪些 GEO 能力

医疗 AI 可见度检测医疗 AI 竞品对比医疗 AI 推荐监测医疗 GEO 增长计划医疗 AI 搜索意图医疗 AI 信源优化医疗 AI 信息纠偏医疗 GEO 内容执行医疗 llms.txt 优化医疗批量 AI 检测医疗 AI 可见度报告医疗 AI 合规闸门医疗 GEO 打法医疗 AI 口碑分析医疗 GEO 优化任务医疗 GEO 优化路线图医疗 EEAT 审计

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常见问题 · FAQ

医疗 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，说明医疗行业「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。