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机械制造 GEO 服务商怎么选?看这 5 个维度就够了

机械制造 GEO 服务商怎么选?5 个维度:①有没有自研系统 ②定价是否透明 ③敢不敢签效果对赌 ④行业经验是否匹配 ⑤交付过程是否可视。按这个框架筛,少踩一半坑。

#GEO服务商#选型指南#机械制造、#合同条款#避坑
· 约 4 分钟阅读

上一篇(C6 横评)列了服务商名单,这篇解决更实际的问题:名单拿到手,怎么选?不需要懂技术,抓住五个维度,每个维度配一个「怎么问」——把问题问出去,答案好坏立现。

维度一:效果敢不敢写进合同

怎么问:「你们说的见效,怎么判定?这个判定标准写进合同吗?」

过关的答案:给出可自己验证的判定标准——例如「约定问法下,AI 回答正文出现你的品牌名」,并且敢写进合同、不达标有退款条款。

危险信号:口头承诺很满(「保证首页」「肯定能推荐」),一问合同就开始绕——「效果受多方面因素影响」「我们做不到百分百保证」。注意:不敢定义「有效」的团队,不是谦虚,是心里没底。

维度二:直营还是转包

怎么问:「签约后干活的团队是你们自己的人吗?我能和交付团队直接沟通吗?」

过关的答案:直营,交付团队可对接,服务过程可查看(有后台/周报/过程文档)。

危险信号:签约的是一家公司,干活的是另一家;销售很热情,交付找不到人。GEO 行业大量「销售壳公司」,接单转包,交付质量听天由命。

维度三:系统可不可验证

怎么问:「你们说有自研系统,我怎么验证?」

过关的答案:能拿出可查证的东西——开源代码库、可演示的后台、能登录看交付过程的门户。

危险信号:「系统是内部机密,不方便展示」。内部系统当然可以不开放源码,但完全无法验证的系统,等于不存在。这一条最硬的验证方式是开源——敢把基建代码开源到 npm/GitHub 的服务商,造假成本无限高(我们登峰增长的 dfgrow-base 就是这么做的,@gcwjkj/dfgrow-base,谁都能查)。

维度四:价格透不透明

怎么问:「价格表能直接发我吗?」

过关的答案:官网公开或有明码标价的报价单——比如我们的三档:首月试单 ¥5,000 / 季度 ¥12,000 / 年度 ¥36,000,写死在官网上,谁都一样。

危险信号:「价格要根据您的需求定制」——定制是真话,但当你发现同一个「需求」问三次得到三个价、且都要求电话里「今天签约有优惠」时,那不是定制,是话术定价。透明价格还有一个隐藏好处:销售没法对你区别对待。

维度五:懂不懂你的行业

怎么问:「机械制造企业的客户是怎么采购的?采购前会问什么问题?」

过关的答案:能说出具体场景——决策链里有哪些角色、客户会搜什么问法、行业内容的写法(选型指南、参数对比、验收标准)。GEO 的交付物是行业内容,不懂行业的写手写出来的东西,AI 不会引用,客户更不会看。

危险信号:只会重复「我们有丰富的制造业服务经验」,举不出一个行业细节。可以直接考一道题:让服务商现场说说「矿山设备厂和定制家具厂的获客差异」——答不上来的,行业理解就是零。

一张决策卡(收藏版)

维度

一句话检验

最低要求

合同

「有效」有定义吗

可自验证的判定标准 + 退款条款

直营

干活的是谁

签约方=交付方

系统

能验证吗

可查证(开源>演示>口头)

价格

敢公开吗

明码标价

行业

懂客户吗

说得出采购场景细节

五个维度全过关的服务商,目前市面上屈指可数——这本身就是这个行业不成熟的表现。但正因如此,会用这五个维度提问的老板,已经赢过了 90% 被销售推着走的同行。

登峰增长:上海源头直营GEO服务商(非代理),自研AI交付系统,全行业唯一敢签首月无效退款,深耕实体制造。帮实体制造企业让AI搜索推荐自己,官网dfgrow.com。

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曹进国登峰增长创始人

12 年技术开发经验,专注 B2B 企业搜索增长与 AI 获客。这里记录一线实战中验证过的方法,不讲概念,只讲能用的。

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