GEO 实测与数据：我们拿什么说话
我们还没有可以公开的客户案例。首批客户的结果，拿到书面同意后会放在这一页。在那之前，能给你看的是三样：我们自己产品的数据、一份公开的网站榜单、我们自己官网的分数。
我们自己的产品：4 周站内 GEO 之后，AI 成了最大的访客来源
一款我们自己做的 AI 视频工具，面向海外用户。2026 年 3 月 21 日到 4 月 17 日，我们在它自己的站上做了一轮 GEO。下面是 1 月 1 日到 9 月 16 日的访客数据。
那 4 周做了什么
- 放行 AI 爬虫：之前 Cloudflare 的 AI 爬虫拦截挡掉了 9 个 AI 爬虫。
- 补结构化数据、llms.txt、sitemap 的更新日期。
- 找到一个 AI 常被问到的问题（哪些 AI 视频工具有免费额度），写了一页直接回答：开头一段给答案，下面一张对比表。
- 前后还补了一批对比页、替代品页这类长尾页面。
这组数字说明不了什么
- 只有一个站、一次观察，不是对照实验。
- 同期还有新模型上线、复活节促销、赠送额度调整，拆不出 GEO 单独起了多少作用。
- 访客不等于注册，更不等于付费。直接访问占 38%，这部分从哪来说不清。
- 它说明这条路走得通；不代表你的站会得到同样的数字，也不是我们对你的承诺。
数据来源：这款产品自己的网站统计（PostHog 渠道分类，访客口径），统计区间 2026-01-01 至 2026-09-16。
公开榜单：324 个网站，中位数 55 分
我们用 geo-score 给 370 个知名网站打了分，其中 324 个拿到分数。名单、每一项得分、怎么算的，全部公开，谁都能复跑。
榜单里中国公司的站（66 个）中位数 36，其余 258 个是 58，差 22 分。这个差距有大约七成落在靠经验规则判断的检查项上，可能是工具对中文页面判得偏严，我们在榜单页上写明了。
榜单里还没有单独的「出海独立站」分类。我们正在测一批中国品牌的海外独立站，测完放在这里。
分数靠不靠得住：同一个站测两遍
2026 年 9 月 9 日，我们用当时的版本（1.1.x）把 229 个站同一天测了两遍：95.6% 的站两次分数相差不超过 5 分，45.0% 完全一样，门槛封顶的状态翻转了 5 个站（复现报告）。之后工具改进了稳定性，还没用新版本重测，所以这个数是当时的读数。
所以我们定了一条规矩：改动前后分数差不到 5 分，不算结论，写进合同的验收也照这个来。
我们还想验证一件没证明过的事：分高的站是不是更常被 AI 引用。怎么测、怎么算已经先写下来公开了（预注册），收完数据再对照，免得事后挑对自己有利的算法。在那之前，我们不说「分高就更容易被推荐」。
$ python3 geo_score.py www.citespot.si --brief AIV READINESS https://www.citespot.si 90 / 100 Leading Reachable 15/15 ✓✓✓ Understandable 22/22 ✓✓✓✓✓ Content Citability 31/35 ✓✓✓◐✓ Brand Credibility 3/10 ⊘⊘✗✓✗ Answer Fit 5/6 ✓⊘◐
真实输出（节选）：就是你正在看的这个网站，geo-score 1.8.0，2026 年 10 月 9 日上线当天测的。少的 10 分在三处：知识图谱里还没有 CiteSpot 这个条目（新品牌，我们不自己去建）；抽到的 8 页里多数数字没标出处，其中两页是我们自己的价格表；还没有视频。评分标准
你的站在榜单里会是多少分？
自己跑一遍，或者留官网让我们看。