網站GEO的量級水平看的是AI引薦率
由於AI生成式搜索引擎的隨機性和波動性，我們在考覈GEO效果的時候也會採取動態的數據印證，這要審查、預估、計算、判斷網站的真實優化及運營的事項，涉及到各針對性的策略執行效率，診斷是否達到AI引薦率的結果。
什麼是AI引薦率？
AI平臺（生成式搜索引擎）的引用+推薦的總和佔比率，常見的是引用數量和推薦次數，其實就是先要有引用、纔會有推薦，這是個數量結果帶動次數效果，之所以如此的原因就是有引用不代表會推薦，但是被推薦就肯定會有引用，所以大多數情況會用AI引薦率判斷網站位於AI的GEO優勢。
AI引薦率的數據更貼近GEO的真實結果。
如果從GEO角度看的是效果，但是AI引薦率就要看數據結果，這區別在於識別真假尤為重要，可麻煩的問題就是分析判斷AI引薦率的數據需要系統性，舉例：某個行業的產品會包含多個需求詞，那麼就要把這個產品所有相關或是單個的需求詞都拉出來分析在AI平臺中引用量是多少、推薦了多少次。
所以從AI引薦率去判斷GEO的效果，那幾乎沒有作假的空間，而且可以直接看透AI平臺的結果，但是要注意很多服務商會模擬AI引薦率，如：用IP庫輪流刷AI生成引用和推薦，類似於模仿用戶正常行為的數據，其本質就是虛擬AI引薦率，從而達到欺詐式的交付任務，等於是用欺騙手段詐取數據。
AI引薦率的過程和步驟是什麼？
從目前的現象發現AI引薦率會起步於SEO、轉移至AEO、呈現到GEO，意思是首先要有常規的搜索行為、然後是匹配篩選、最終纔是展示預覽，整個過程要經歷自然語言分析吻不吻合、AI計算合不合適、智能體判斷適不適配，感覺都差不多，但是技術處理的邏輯是有專項的針對性，而且步驟是連貫性的，如果一個環節沒有完成或是放棄、錯誤，那麼會因為步驟缺失而終止。
所以我們可以從AI引薦率的過程和步驟進行鍼對性優化，這在以後的網站GEO會越來越重要，但是要注意正確的執行，不要去挑戰AI的敏感度以及用風險或是作弊的行為，尤其是不要用任何黑帽GEO方式，任何不正常的技術手段都會造成網站被AI拉黑，而且很有可能會違法，務必腳踏實地的做好整個過程和步驟。
結語：不要盲目的追求AI引薦率，有些網站或是行業是不需要雙重指標，尤其是AI推薦方面是有嚴格的標準，需要網站自身內部符合AI抓取、採信、建檔等條件，但是GEO的最高效果就是AI引薦率的量級水平結果。