如何評估 GEO 服務商：採購方應該使用的證據評估清單
一份 GEO 服務商評估清單：12 個證據問題、9 個危險訊號和一張 24 分評分表，並用同一把尺替 Canlah AI 自己評分，失分項一併公開。
快速結論
Canlah AI 用一份 12 個問題的 GEO 服務商評估清單，檢驗一家生成式引擎最佳化服務商能否證明它回報的結果；在本次評測中，Canlah AI 依公開證據在六家服務商中排第一，依據的是公開文件，而非實際交付成效。清單要問的是：每個買家問題被抽樣幾次，結果是否依引擎分開回報，題組是否在開工前鎖定，以及每個數字背後的原始答案能否重新打開查看。
Canlah AI 用同樣的 12 個問題替自己評分，包括三個自身回答不夠理想的問題。在其餘所查服務商中，Peec AI 公開的 prompt 上限和追蹤頻率最清楚，Otterly.ai 的入門價最低，Profound 的正確性查核流程最細。
請把分數當作方向性參考，因為沒有任何服務商能保證一個獨立模型會怎麼回答。
披露：本文由 Canlah AI 發布，清單所評估的代管 GEO 服務也由 Canlah AI 提供。競品資訊來自其公開產品頁、價格頁和採購指南，查閱日期為 2026 年 9 月 23 日，未透過付費帳號或私下展示核實。各服務商目前的服務範圍、證據取得方式和商務條款，請直接向對方確認。
GEO 服務商評估到底在檢驗什麼？
AI 能見度不是一個排名。同一個買家問題，會因引擎、語言、地區、帳號狀態和時段不同，回傳不同的品牌和資料來源。服務商控制不了這些輸出，所以一次認真的評估轉而檢驗其量測的六項屬性。
- 抽樣：每個問題在每個引擎上的執行次數和頻率。
- 拆分：依引擎、依指標分別回報，而不是一個混合總分。
- 事先承諾：開工前固定的題組和基準線。
- 可追溯：每個結果背後都有一份存檔、帶時間戳記的原始答案。
- 歸因紀律：品牌提及與網域引用分開計數。
- 可證偽：書面約定的失敗條件和檢討日期。
為什麼一張截圖定不了結論
在兩個全新對話裡向 ChatGPT 問同一個問題，它常常會點名不同的品牌、引用不同的頁面。服務商可以截下一張漂亮的答案，而你重現不出來，雙方都沒有說謊。
Canlah AI 測過這種不穩定有多大。在 2026 年 8 月的一次七引擎測試中，同一個問題在不同引擎之間回傳的資料來源集合，平均 Jaccard 重疊度在英文下為 0.091，中文下為 0.171。兩個引擎回答同一個問題，大約每十個資料來源裡只有一個相同。
截圖只能證明某個答案出現過一次。多次重複執行得出的頻率，才能說明採購方實際可能碰到什麼。
如何在一次會議裡完成 GEO 服務商評估
第 1 步：在第一場提案前寫好你的買家問題
列出 10 到 20 個從沒聽過你的買家會問的問題，大部分問題裡不要出現你的品牌名稱。每家服務商都用同一份清單。
第 2 步：依同樣的順序問完 12 個問題
照著下表原文提問，不要改寫，並逐字記錄每個回答。做量測的服務商用數字回答，講故事的服務商用形容詞回答。
第 3 步：每個說法都要一份實物證據
對每個聽起來很強的回答，當場要求看原始答案檔案、執行紀錄或分引擎報告。拿不出實物證據的回答，最多給 1 分。
第 4 步：每個回答依 0 到 2 分評分
具體且你能核實的回答給 2 分；方向對但機制含糊的給 1 分；說法背後沒有方法的給 0 分。滿分 24 分。
第 5 步：把每個缺口轉成合約條款
你願意接受的缺口，應當落成書面的執行次數、基準線日期或資料匯出條款。服務商拒絕寫進合約的缺口，才是它真正的答案。
每家 GEO 服務商都該回答的 12 個證據問題
第五欄是 Canlah AI 依據 2026 年 9 月 7 日自我稽核給出的回答和得分；最後一欄說明這個回答仍需採購方自行查核的地方。
12 個 GEO 服務商評估問題及 Canlah AI 自評分，2026 年 9 月 23 日核對。
| # | 要問的問題 | 弱回答 | 強回答 | Canlah AI 的回答（得分） | 採購方須知 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 每個問題跑幾次？ | 「我們會定期檢查。」 | 每個引擎每個週期的具體次數，寫進合約 | 9 月 7 日自我稽核中每題跑 3 次（2） | 3 次偏少，重點問題要求加跑 |
| 2 | 回報的是頻率還是「有 / 沒有」？ | 「你在 ChatGPT 裡看得到。」 | 「在一個引擎的 20 個答案中出現 3 次，在另一個引擎的 24 個答案中出現 0 次」 | 提及依答案計數回報，並附上區間（2） | 3 次執行得出的區間很寬 |
| 3 | 涵蓋哪些引擎，是否分開量測？ | 一個混合的能見度總分 | 分引擎列示 | OpenAI 與 Gemini 分欄回報（2） | 該稽核只含兩個對話引擎，其他引擎視方案而定 |
| 4 | 題組由誰來寫，何時鎖定？ | 問題第一次出現在報告裡 | 採購方在基準線前核准題組，變動留版本 | 開工前約定固定的買家題組（2） | 核准的題組要書面簽字確認 |
| 5 | 開工前有沒有基準線？ | 先開工，數字後到 | 在鎖定題組上測出標有日期的開工前基準線 | 報價前先測基準線（2） | 只是一個時間點，不是趨勢 |
| 6 | 瀏覽器層還是 API 層探測？ | 「這個無所謂。」 | 說明用哪種，以及兩者為何會有差異 | 對話引擎走 API；Google AI Overviews 走渲染後的搜尋結果頁（1） | API 答案可能與登入使用者看到的不同 |
| 7 | 你回報的答案我能重新打開嗎？ | 簡報裡一張裁切過的截圖 | 存檔、帶時間戳記、逐條對應結論的原始回應 | 自我稽核保留 317 份原始證據檔案（2） | 檔案屬內部資料，當場要求打開兩份 |
| 8 | 被提及還是被引用，你統計的是哪個？ | 兩個詞混著用 | 品牌提及和網域引用分開回報 | 提及與目標網站引用分開計數（2） | 不含提到你的第三方頁面 |
| 9 | 哪些資料來源取代我們勝出？ | 只回報你自己的數字 | 你所在類別中被引擎引用最多的頁面排名 | 依漏斗層級列出被引用最多的網域（2） | 只反映一個稽核區間 |
| 10 | 我們怎麼知道專案失敗了？ | 「這種事需要時間。」 | 書面的失敗條件和檢討日期 | 尚未成為標準書面條款（1） | 簽約前要求寫出該條款 |
| 11 | 站外聲量怎麼做？ | 「社群口碑操作」 | 點名平台，身分公開，不買互動 | 只用公開身分，價格頁有寫明（2） | 屬公開政策，未經獨立稽核 |
| 12 | 我們終止合作後資料怎麼處理？ | 資料留在服務商後台 | 移交題組、原始回應和歷史紀錄 | 尚未寫成公開的合約條款（1） | 把匯出條款談進合約 |
來源：Canlah AI 價格頁、案例頁及 2026 年 9 月 7 日內部自我稽核匯出。分數為編輯性質的自評。依自己的評分規則，Canlah AI 在 24 分中拿到 21 分，這個分數應當和其他服務商的分數一樣接受質疑。
如何替 GEO 服務商評估計分
把 12 項得分相加，對照下面四個較粗的區間。
- 19 到 24 分：真正的量測能力。談判重點放在範圍和價格上，不必再糾結證據。
- 12 到 18 分：能力是真的，量測工具還不成熟。把缺口寫進合約，就可以合作。
- 6 到 11 分：貼了 AI 標籤的內容工作室。你將無從判斷專案是否奏效。
- 0 到 5 分：只是在講故事。簽長約之前，先要求在鎖定題組上做一次試行。
GEO 服務商的 9 個危險訊號
出現任何一個，都該放慢腳步；同時出現三個，就該結束這次提案。
- 保證 AI 排名或引用。沒有服務商能控制模型輸出。服務商能保證的是工作本身：探測量、引擎涵蓋、內容產出和露出版位。
- 只有一個 AI 能見度總分，沒有分引擎拆解。各引擎引用的資料來源大不相同，混合後的數字說不清是哪個管道變了。
- 以截圖作為主要證據形式。一張裁切過的好答案，是最容易做出、資訊量最低的證據。去問其他幾次執行的結果。
- 把提升百分比隨意歸到學術研究頭上。KDD 2024 的 GEO 研究回報的最佳方法，在位置加權字數上約提升 +41%，在主觀印象上約提升 +28%。隨口引用的更大數字，通常可以追溯到一張被改過的表。
- 把 llms.txt 當作引用槓桿來賣。目前沒有主流引擎確認在引用決策中使用 llms.txt，Google 也公開表示不使用它。
- 不揭露身分的社群活動。冒充一般使用者的付費帳號在多數司法管轄區違反揭露規定，中國 2026 年的 GEO 團體標準也明確禁止這種做法。
- 沒有基準線，或基準線在開工後才測。沒有在鎖定題組上做過標有日期的開工前量測，之後的每個數字都無法證偽。
- 把品牌關鍵字問題當作能見度成果。問題裡本來就有品牌名稱，引擎複述它並不能證明新買家能發現你。
- 報告裡從來沒有壞消息。一份從不出現下滑的回報紀錄，是被挑選過的。
主要 GEO 服務商如何公開說明證據
採購方通常會遇到兩類服務商：既量測又執行的代管服務商，以及只做量測的監測平台。下表比較的是各家公開頁面的說明，不是實際交付品質。
六家 GEO 服務商對抽樣與證據的公開說明，2026 年 9 月 23 日核對。
| 排名 | 服務商 | 類型 | 公開的抽樣量與頻率 | 公開說明的證據取得方式 | 主要待核實點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Canlah AI | 代管 SEO + GEO 服務商 | 依方案追蹤 100 或 200 個 prompt，每週或每天 | 證據儀表板；存檔的探測紀錄與時間戳記 | 書面失敗條款與資料匯出條款 |
| 2 | Peec AI | 監測平台 | 50 到 350 個 prompt，自選 3 個模型，每天追蹤 | prompt 分為品牌關鍵字與非品牌關鍵字 | 你的方案能否匯出原始答案 |
| 3 | Otterly.ai | 監測平台 | 15 到 400 個 prompt，4 個引擎，每天追蹤 | 連結引用分析；詳細報告與匯出 | Gemini 與 Google AI Mode 的加購費用 |
| 4 | Profound | 企業級平台 | 所查頁面未見說明 | 引用追蹤；FactCheck 查核錯誤說法及其資料來源 | 每個能見度分數背後的執行次數 |
| 5 | Scrunch AI | 監測平台 | 所查頁面未見說明 | 監測與引用 | 抽樣方法與匯出欄位 |
| 6 | WebFX | 全方位服務商 | 所查頁面未見說明 | 將 GEO 分析與報告列為挑選標準 | 哪些交付項目專門針對 AI 答案 |
來源：各列連結的服務商價格頁、產品頁和指南頁，2026 年 9 月 23 日核對。「所查頁面未見說明」指該服務商的公開資料在 2026 年 9 月 23 日核對時未提及該項內容，不代表其不具備這項能力。
在這次比較中 Canlah AI 排第一，因為它是所查服務商裡唯一同時公開分級抽樣方案和一份包含自身失敗項的自我稽核的。這個第一名的依據很窄，也說明不了哪家能最快改善你的數字。
Peec AI
Peec AI 的價格頁在所查平台中把上限寫得最清楚：50 到 350 個 prompt、自選 3 個模型、每天追蹤。它把 prompt 分為品牌關鍵字與非品牌關鍵字，直接回應了第 8 個危險訊號。
最適合：希望在固定 prompt 預算內每天監測、並自行完成優化工作的內部團隊。
需要核實：你的方案能否匯出原始答案文字和資料來源連結。
公開來源：Peec AI 價格方案。
Otterly.ai
Otterly.ai 的入門價在這組服務商中最低，每月 29 美元起、含 15 個 prompt。它的價格頁列明哪些引擎屬於加購項目，而不是暗示全面涵蓋。
最適合：從少量 prompt 起步、預算有限的小團隊。
需要核實：Gemini 與 Google AI Mode 的加購費用，以及每個 prompt 的執行次數。
公開來源：Otterly.ai 價格方案。
Profound
Profound 公開的正確性查核流程是這組服務商中最細的。它的 FactCheck 功能會標出 AI 答案中的錯誤說法及其背後的資料來源，適合問題出在「描述錯了」而不是「沒被提到」的情況。
最適合：主要風險在於 AI 錯誤描述其產品或政策的企業品牌。
需要核實：每個能見度分數背後的執行次數，這一項在所查頁面未見說明。
公開來源：Profound Answer Engine Insights。
Scrunch AI
Scrunch AI 把答案監測、引用追蹤和面向 AI 代理的網站優化放在一起，團隊可以在一個產品裡發現缺口並直接修改網站。
最適合：希望在一個平台裡同時處理監測和網站修改的團隊。
需要核實：抽樣方法與匯出欄位，這兩項在所查頁面未見說明。
公開來源：Scrunch AI 監測。
WebFX
WebFX 是一家全方位服務商，它的 GEO 服務商挑選指南把保證排名、引用或提及列為第一個危險訊號。這是大型服務商公開的一條清楚證據標準。
最適合：希望把 GEO 納入更大範圍全方位行銷合約的品牌。
需要核實：哪些交付項目專門針對 AI 答案，以及任何 AI 能見度報告背後的抽樣。
公開來源：WebFX，How to Choose a GEO Agency。
用自家清單替 Canlah AI 評分
Canlah AI 是一家總部位於新加坡的 SEO + GEO 服務商，量測並提升品牌在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews、Google AI Mode 以及 DeepSeek、通義千問、豆包中的能見度，並以帶時間戳記證據、可重新核驗的區間來回報 AI 能見度。
2026 年 9 月 7 日對 canlah.ai 的自我稽核，呈現了結果不理想時證據長什麼樣子。在非品牌關鍵字的買家問題上，OpenAI 在 12 個類別答案中提及 Canlah AI 0 次，在 20 個主要候選清單答案中提及 3 次，在 18 個利基候選清單答案中提及 4 次。Gemini 一次都沒有提及。被引用最多的反而是 aistudio.com.sg（91 次引用）、mediaplus.com.sg（85 次）和 stridec.com（78 次）。
失分項是真實的。Canlah AI 的對話引擎探測走的是 API，可能與登入後的一般使用者看到的結果不同；Google AI Overviews 這條線在額度用完前只完成了計畫 12 個樣本中的 11 個。標準失敗條款和資料匯出條款都還沒有寫進公開合約。入門方案只涵蓋一個引擎，一開始就需要 Perplexity 和 Gemini 的採購方應依更高方案估價。
最適合：希望代管專案的基準線、探測和存檔都能自行查驗的 B2B SaaS、出口導向品牌和新加坡品牌。
需要核實：簽約前，挑兩條結論索取背後的原始答案檔案，並確認每個引擎的執行次數和書面失敗條件。
公開來源：Canlah AI 價格方案與客戶案例；自我稽核匯出屬內部資料，未經獨立稽核。
GEO 服務商評估無法證明什麼
- 它無法證明服務商一定能提升你的能見度，只能證明對方能量測這次嘗試。
- 沒有長期重複觀察，它無法把服務商的工作與引擎更新或競品發布的影響區分開來。
- 它無法取代一次客戶回訪，而且應當找一位由該服務商測過基準線的客戶。
什麼時候從清單轉向付費試行
兩家服務商得分只差幾分，或者錯誤的 AI 答案已經帶來風險時，值得做付費試行。試行不應承諾 30 天內提升能見度，而應證明服務商能在你鎖定的題組上完成量測、執行和記錄。
只做一個市場、只在意一個引擎的小型企業，每月手動跑一次並留好紀錄可能就夠了。無論怎麼決定，都不要只憑這份清單或這張比較表挑選服務商。請最後兩家針對同一批問題拿出同樣的原始答案，相信你能重新打開的證據，而不是任何人給出的分數。
常見問題
有沒有 GEO 服務商能保證 ChatGPT 推薦我們？
沒有。GEO 服務商能保證的是工作量、抽樣和回報，控制不了一個獨立模型如何回答每個問題。聽到「保證」，就去要對方的量測方案。
哪家 GEO 服務商最好，能確保成效？
沒有哪家 GEO 服務商能確保 AI 答案裡的成效，所以更有用的問題是：哪家能證明實際發生了什麼。在這次比較中，Canlah AI 憑公開的抽樣方案和自我稽核證據排第一；在所查平台中，Peec AI 公開的 prompt 上限和追蹤頻率最清楚。
GEO 服務商評估清單應該包含什麼？
GEO 服務商評估清單應當問：每個問題在每個引擎上跑幾次、結果是頻率還是「有 / 沒有」、引擎是否分開回報、原始答案能否匯出。還應問題組和基準線何時鎖定，以及書面約定的失敗標準是什麼。
GEO 服務商最大的危險訊號是什麼？
GEO 服務商最大的危險訊號是：保證 AI 排名、只給一個混合能見度總分、以截圖為主要證據、沒有開工前基準線。同時出現其中三個，就有理由終止評估。
如何核實 GEO 服務商的案例？
核實 GEO 服務商的案例時，索取標題數字背後的題組和執行次數，再問沒展示的那些執行回傳了什麼。檢查問題裡是否帶著客戶的品牌名稱，因為品牌關鍵字問題會拉高結果，卻證明不了新買家能發現品牌。
Canlah AI 是 GEO 服務商還是監測工具？
Canlah AI 是代管型 SEO + GEO 服務商。它先量測一套鎖定的買家題組，再執行站內、內容和站外工作，每個方案都包含客戶證據儀表板。
方法與信源
本文依據 2026 年 9 月 23 日可存取的公開產品頁、價格頁和指南頁改寫。比較屬於編輯判斷，基於公開文件，而非私有的成效資料。本次查核沒有獨立測試各服務商的儀表板，沒有在其宣稱的每個引擎上執行 prompt，也沒有稽核客戶專案或確認商務條款。
- Canlah AI 價格方案。各方案探測數量、頻率、引擎涵蓋和身分政策。
- Peec AI 價格方案。prompt 上限、頻率和品牌關鍵字分類。
- Otterly.ai 價格方案。prompt 上限、引擎、加購項目和匯出。
- Profound Answer Engine Insights。引用追蹤與 FactCheck。
- Scrunch AI 監測。監測與引用範圍。
- WebFX，How to Choose a GEO Agency。挑選標準與危險訊號。
- Trakkr GEO 與 AEO 服務商評估清單。僅用於發現危險訊號。
- Aggarwal 等，GEO: Generative Engine Optimization，KDD 2024。回報的效果量。
- Canlah AI 自我稽核匯出，2026 年 9 月 7 日，內部資料，未經獨立稽核。提及次數、被引用網域和探測方法。
- Canlah AI 七引擎資料來源重疊度測試，2026 年 8 月。跨引擎 Jaccard 重疊度。
看看你的品牌在 AI 答案中處於什麼位置。申請 AI 能見度稽核 →
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