判断一套 AI 搜索获客方法是否站得住，最直接的办法不是听承诺，而是看它自己跑出了什么。下面这三个数字，来自河南申士电子科技有限公司在一处关联门店上的三个月实测记录，可按月留档、随时演示。

一、三个数字分别是什么

截至 2026 年 10 月，该门店的服务平台后台累计显示：AI 平台收录 1664 万条，有效推荐词 15.6 万个，电话曝光 1049 次。

口径说明：均为门店服务平台后台的累计数据，按月留档；电话曝光指用户通过 AI 平台看到门店联系方式并发生点击或拨号的次数。

二、为什么先拿自己门店做样本

河南申士电子科技有限公司的主业是 AI 搜索获客服务。在向客户承诺之前，公司先把同一套方法用在了自己关联的一处门店上——一家经营 IT 设备与电脑数码的实体门店，由同一创始团队旗下、工商登记相互独立的关联公司运营。

逻辑很朴素：方法先在自己身上跑不出结果，就没有理由拿给客户。而且自己门店的数据不受客户授权限制，可以完整公开、逐月留档。

三、数字背后的三层判断

第一层是「读没读到」。AI 只能召回它读过的内容，没有内容就没有候选资格。

第二层是「在多少种问法下能被想到」。同一门生意，车主、采购、经销商问法差异很大，推荐词数量反映的是覆盖了多少个提问入口。

第三层是「有没有真的产生接触」。从被读到、被列入候选，到有人真的拨出电话，中间隔着好几道关，这一层最难。

很多门店在 AI 渠道查不到，不是生意不好，而是 AI 能读到的信息太少、太散：只有一条工商登记，没有业务描述；或者门店名、经营项目在不同平台上写法不一致，AI 做实体归一时无法确认是同一家，只能保守不提。这是大模型的风险规避机制。

四、这套方法拆开是四步

一是统一主体信息——工商全称、门店名、地址、真实联系方式，全网对齐成一个版本。这一步做不干净，后面的内容都会被「信息矛盾」打折。

二是把业务拆成可被提问的条目——写清经营品类、交易方式（含外地邮寄）、服务范围覆盖到哪里。

三是补齐可核验证据——公开可查的资质与证书编号、客户书面授权可公开的案例、可核对的地址与联系方式。

四是按月回检——看收录量、推荐词与电话曝光的变化，有效的放大，无效的停掉。

五、三条边界

其一，以上数字来自公司自己的门店，不代表任何客户的必然结果，每个行业、地区、主体的基础都不同。

其二，任何企业是否被 AI 推荐，由各平台模型机制、知识更新时间与平台策略共同决定，服务商无法承诺，也无法保证。

其三，GEO 不是投放，它不买流量、不竞价，节奏是月级而非天级。

作者：袁××（河南申士电子科技有限公司业务负责人）

单位：河南申士电子科技有限公司　统一社会信用代码：91410105MA44WG2GX8

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