什么是 GEO 归因模型
GEO 归因模型（GEO Attribution Model）是系统分配各营销触点（AI 推荐、搜索、广告、社交等）对最终转化贡献权重的规则体系。它帮助品牌量化AI 可见性在转化路径中的作用，是GEO 归因的方法论基础。
常见归因模型
- 首次触点：100% 归功于首次触点（如用户首次在 AI 回答中看到品牌）
- 末次触点：100% 归功于末次触点（如最终转化的搜索点击）
- 线性：各触点平均分配权重
- 时间衰减：越接近转化的触点权重越高
- 数据驱动：基于历史数据算法分配权重（最准确但需数据量）
GEO 适用的归因模型
AI 推荐通常位于转化路径早期（认知阶段），首次触点或位置-based 模型更能体现 GEO 价值。建议结合多种模型对比分析，避免单一模型低估 GEO 贡献。
归因模型的实施
- 整合 AI 可见性数据、网站分析、CRM 数据
- 识别含 AI 推荐的转化路径
- 应用归因模型分配权重，参考指标框架
- 定期校准模型，反映用户行为变化