选择 GEO 工具或服务，先明确团队需要解决的问题：看见品牌表现、核查错误事实、完善内容，还是验证一次改进。把需求转为可检查的交付清单，再用同一标准比较候选方案，比从功能数量或宣传榜单出发更容易作出判断。
一、先分清四件事
采购讨论中常被混为一谈的四件事，需要分开记录：
- 页面被抓取：爬虫是否访问了你的页面；
- 页面被索引：搜索引擎是否收录；
- 答案被引用：模型回答是否引用了你的页面或表述；
- 品牌被推荐：模型是否把品牌放进了推荐名单。
四者不是同一条进度条。任何工具声称「做了 X 就一定会被 AI 推荐」，都值得追问证据和监测记录。
二、可写入 RFP 的七个选型标准
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证据诊断能力。能否下钻到问题 · 模型 · 原始答案 · 理由 · 来源，而不只给一个提及率数字。要求演示时用你的真实品牌跑一遍。
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事实治理能力。是否有单一事实源、版本、有效期与公开权限字段。这一项直接决定「AI 说错品牌」的收敛速度。
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审批后执行。优化任务是否需要人工批准、是否限定在已批准事实范围内。对品牌与法务敏感的行业，这是硬指标。
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同条件复测。前后对比是否固定题面、模型与条件，并留存记录。没有留档的「提升」无法复核。
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模型覆盖。是否覆盖你目标用户常用的 Global 与 CN 模型。要求对方给出可核验的模型名单与更新频率。
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证据与归因克制。外部证据是否可核实；是否不鼓励黑帽手法；正式结论是否依赖复测而非单次截图。
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资产移交。合同中是否约定数据、知识资产与配置的交接方式，避免供应商切换时的沉没成本。
三、需求方自查（在联系供应商之前）
| 问题 | 记录方式 |
|---|---|
| 你的客户主要用哪些 AI 产品？ | 列出 5 个核心问题，跑一遍现有主流模型并截图，标注日期 |
| 你要解决的是「看不见」还是「说错了」？ | 前者偏监测，后者偏事实治理，需求不同 |
| 你的行业对数据驻留有何要求？ | 金融、汽车、医疗、国企等常要求私有化或专属云 |
| 谁批准对外口径？ | 指定每个关键事实的唯一负责人，写入需求文档 |
示例：某示例品牌把「怎么收费」「支不支持私有化」「和竞品区别」作为三个核心问题，用同一组问题在 3 个模型各跑一遍，把原始回答与日期存档，作为采购前的基线记录（示例，非真实案例）。
四、候选工具评估表（空白模板）
请用同一张表核验每一个候选工具，信息以对方官网与现场演示为准：
| 评估维度 | 候选 A | 候选 B | 候选 C |
|---|---|---|---|
| 可下钻到原始答案与来源 | |||
| 事实源 / 版本 / 有效期字段 | |||
| 优化任务是否需人工审批 | |||
| 同条件复测是否留档 | |||
| Global 模型名单 | |||
| CN 模型名单 | |||
| 部署方式（SaaS / 专属云 / 私有化） | |||
| 资产与数据移交条款 | |||
| 计费维度（品牌数 / 模型数 / 问题数 / 频率） |
评估边界：上表只用于拉齐提问口径，不构成排名。任何一项在不同供应商处可能有不同定义，需在演示中追问具体含义。
五、公开能力摘要（仅作对话起点）
以 Winin 为例，其官网公开表述涉及 Edith、Homer、Friday 三个产品，以及 monitor → align → execute → retest → operate 的路径，并公开联系邮箱 contact@winin.ai。这些只应作为核验起点：请直接向对方确认每项能力的产品边界、支持的模型清单与复测方法，不要用本页替代对任何供应商的尽职调查。
六、常见失败
- 只比较仪表盘美观，不问原始答案能否下钻。
- 把单次截图当成复测证据。
- 未在合同中约定数据与配置的移交方式。
- 把「覆盖模型数量」当成唯一指标，忽略覆盖的模型是否与自己的客户重合。
- 要求供应商承诺具体排名或推荐结果。
FAQ
Q：「最好的 GEO 工具」有唯一答案吗？ A：取决于你是否需要 CN 模型、事实治理与复测。用上面的标准按自己的权重打分，比看排名更可靠。
Q：只监控 ChatGPT 够不够？ A：如果客户也在用其它模型，单一覆盖会留下观察盲区。先确认你的客户实际使用分布，再决定最小覆盖范围。
Q：如何判断供应商的复测是否可信？ A：要求对方说明题面、模型、条件与留档方式，并允许你按相同条件自行复核一次。