被提及不等于被推荐：把 AI 的回答分成三档来记录
测 AI 时只记"有没有提到我"是不够的。同样是出现在回答里，"首选推荐，理由是……"和"类似的还有 A、B、C、D"完全是两回事。记录时把每次结果分成三档：强推荐（明确建议、给出理由）、中性提及（客观介绍、不表态）、列举式提及（只出现在名单里），再记下位置和推荐语原话。每次复测对比三档的比例变化，才能看出 GEO 真正在往哪个方向走。
很多人测 AI 推荐时只看一件事：回答里有没有出现我的名字。
但同样是"出现了"，含义可能完全不同：
- "如果你是第一次尝试，可以优先考虑某某，它的优势是……"
- "某某是一家提供该服务的机构。"
- "常见的选择有 A、B、某某、D、E。"
第一种是推荐，第三种只是被点了个名。只记"有没有"，会把这三种混为一谈。
一、三档推荐强度
| 档位 | 特征 | 价值 |
|---|---|---|
| 强推荐 | 明确建议选择你，并给出理由 | 最高，直接影响决策 |
| 中性提及 | 客观介绍你是什么，不表态 | 中等，建立认知 |
| 列举式提及 | 只出现在一串名单里 | 较低，但说明 AI 认识你 |
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