業界沒有可信的 GEO 專案成本基準，所以誠實的答案是一個結構，不是一個數字：一條永遠按滿額重複的支出，也就是測量面板，價格是 prompt 數乘以跑數再乘以引擎數；再加上幾條專案型支出，行為方式和一般行銷花費沒有兩樣。有意思的是面板這一條，因為它的規模由統計學決定，不是由品味決定，這就讓你願意公開多寬的區間變成決定帳單的東西。同一條 prompt 在溫度為零時重複跑，會改變它產出的判定當中的 9% 到 28%，這正是每條 prompt 只跑一次，為什麼是最便宜地買到一個沒人能據以行動的數字的方法。1
關鍵要點一次觀測就是一條 prompt，在一個引擎上跑一次，其他每一筆成本都以這個原子為單位報價。一個 40 條 prompt、每週跑 5 次、涵蓋 5 個引擎的面板，每週產生 1,000 次採集，這才是預算表上大多數計畫只寫「監測」的那一格該有的數字。整年下來是 52,000 次。
錢不是花在問問題上。一次採集只有帶著讓它能與下一次比較的紀錄才值得留下，而這個領域 2026 年的批判性綜述把那份紀錄規定為：產品、模式、模型、日期、地區、帳號，以及搜尋是否開啟，外加答案原文和它引用的 URL。1七個系統欄位加上正文，一千次裡的每一次都要有。手工做的話，貼上、等待、記錄是否被提及、複製被引用的 URL，一次觀測算十五秒，一千次採集就接近每週四小時。這個耗時是我們自己的，不是已發表的基準，也是本文第一個你該用自己的數字換掉的數字。
對預算的影響是：在有人把它自動化之前，這條支出沒有規模效應。面板放大十倍就是工時放大十倍。要記錄的十個欄位先把要記錄什麼定下來，然後你再去定多久記錄一次。
面板的規模由統計學決定，不是誰挑出來的，所以你真正買的是一個以百分點計的寬度。
出現率是一個樣本比例，本站每一個出現率都帶 95% Wilson 區間，在 50% 的比率下，它的半寬是 1.96 除以兩倍的「n 加 3.84」的平方根。2單一引擎、單一週期的兩百次觀測，區間大約 7 個百分點。三十次是 17。五次是 33。
把這個公式倒過來算，它就替專案定了價。要達到半寬 w，大約需要 0.96 除以 w 的平方再減 3.84 次觀測，所以這個要求是二次方的：你承諾的區間每減半一次，背後的採集就乘以四。從 7 個百分點的區間走到 3.5 個百分點，同一個面板要從每個週期約 200 次觀測變成約 780 次，帳單跟著走。面板規模把整張表都算了出來；預算上的重點是，你買的不是 prompt，你買的是一個寬度。
偵測變化比報告水準更貴，而這個落差專門絆倒那些按前者編預算、卻承諾後者的團隊。每個引擎每週 200 次觀測的報告，能分辨的變動大約是 13 到 14 個百分點，再小就分辨不出來，這一點由統計檢定力完整推導。所以真正決定你預算的那句話，從來不是「我們想測 AI 能見度」。而是「我們會為了多大的變動去改計畫：N 個百分點」，而每一個 N 都有價錢。
不能，而且這是菜單上最貴的一次省錢。同一條 prompt 問兩次，不會可靠地給出同一個答案：在 2026 年那份批判性綜述轉述的研究裡，溫度為零的重複執行改變了 9% 到 28% 的判定。1把五次砍成一次，每週一千次採集降到兩百次，也把任何單一 prompt 的區間拉到 45 個百分點，一個掛不上任何決策的量。
第二到第五次執行是整個專案裡最便宜的一筆採購，第六次之後才是可選支出開始的地方。把一個 40 條 prompt 的面板從跑一次提到跑五次，每週多 160 次採集，面板區間從約 15 個百分點收到約 7 個。反過來把 prompt 數加倍、每條仍跑五次，要多 200 次採集，只買到 2 個百分點。綜述記錄了一份已發表的建議：每條 prompt 重複七到八次；但它在同一句話裡就限定說，這不是通用標準，來自一個很小的瑞士查詢集合，而且最多只重複了十次。1
有一個值得付錢的上限，而定這個上限的是引擎，不是算術。超過每個引擎每個週期大約 600 次觀測之後，你買到的精度會比這些系統自己一週一週產生的漂移還要窄，於是這筆錢買到的，是一個已經移動過的量周圍更窄的區間。
六條支出，只有一條會一直按滿額重複。預算會出錯，是因為把專案型的那幾條當成訂閱來建模，又把面板當成上線成本。
| 支出 | 形態 | 由什麼驅動 |
|---|---|---|
| 測量面板 | 經常性，每個週期 | prompt 數乘跑數乘引擎數。唯一一條永遠不會變小的支出。 |
| 技術修正 | 一個衝刺，之後接近於零 | 可檢索性的工作。Google 自己的指南把 llms.txt 檔案和其他「特殊」標記列進 Google Search 可以忽略的東西裡，這一句就刪掉了一整類被提議的開銷7 |
| 爬蟲頻寬 | 經常性，通常很小 | 集中在沒命中快取的 HTML 上。對著你自己的邊緣日誌讀，永遠不要讀別人的基準 |
| 內容改寫 | 專案型，按頁計 | 一個高購買意圖頁面的真正改寫大約要一天。我們自己的估計，不是基準 |
| 站外工作 | 持續而量小 | 每週兩小時左右，長期如此。最常被第一個砍掉的一條 |
| 人工讀答案 | 經常性，不能省 | 被提及這個標記會把一個錯誤答案算成一次勝利，所以要有人抽樣去讀 |
差在乘數上，而且它們會疊乘。納入的引擎、面板裡的 prompt、每條 prompt 的執行次數、一年的週期數，還有分段拆分，這是五個彼此獨立的選擇，每一個在規劃會議上聽起來都像細節，每一個都在乘那條經常性支出。
分段拆分是團隊會漏掉的那一個。批判性綜述的記錄規範把地區、帳號狀態和模式當成系統紀錄的一部分，而不是篩選條件，1這句話等於在說：每一個你想單獨拿到數字的組合，都是一個單獨的面板。一個引擎、40 條 prompt、跑 5 次、按月出報告，是每月 200 次採集。五個引擎、兩個地區、80 條 prompt、跑 5 次、按週出報告，是每月 16,000 次。兩者都站得住腳，向董事會描述時用的是同一批字，而其中一個是另一個的八十倍。
所以這篇文章裡沒有任何金額區間。背後沒有面板規格的價格，不是任何東西的價格；而拉開八十倍差距的那套算術，也讓已發布的平均值失去意義：在相差兩個數量級的設計之間取平均，誰也沒描述到。先寫設計，再數採集次數，然後按你自己團隊的成本替它們定價。最後那一步是唯一一個用在地數字站得住腳的地方。
不是靠轉介流量，而且在編預算之前而不是之後把這件事講清楚，可以省下一個季度。皮尤研究中心對 900 名美國成年人的瀏覽研究涵蓋 68,879 次 Google 搜尋，資料採集於 2025 年 3 月，發現遇到 AI 摘要的使用者在 8% 的造訪中點了傳統結果，沒遇到的是 15%；而在所有帶摘要的頁面造訪裡，只有 1% 點了摘要內部的連結。3點擊率這麼薄的一個介面，沒辦法靠它的點擊來論證。
從引用走到錢這一步也不能當作成立，因為沒有人證明過。2026 年那份批判性綜述把引用分數可以預測點擊、轉換或收入這條主張評為極低置信度，是它那張表裡最低的一級。1任何人向你報 GEO 投入的回報，報的都是這個領域自己說出口撐不住的東西，這正是應該把這項工作當成一場被測量的實驗來出錢，而不是當成一個預測的理由。
內容那條線最該被懷疑，因為它是被賣得最多的一條。C-SEO Bench 是 NeurIPS 2025 的基準，涵蓋十種方法、超過 1.9k 條查詢和 16k 篇文件，發現 54 個案例裡只有三個的排名提升具有統計顯著性。5發表於 KDD 2026 的 SAGEO Arena 涵蓋 171,003 篇文件和 2,700 條查詢，測試了十種策略，發現它那組只改正文的做法在三項報告指標上全部低於未經改動的基線：0.53 對 0.58、0.84 對 1.00、0.47 對 0.50。6
一個把第一季當成內容專案來編預算、買了十個頁面改寫、卻跳過面板的團隊，季末說不出到底有沒有發生什麼事，這是任何預算規模下最貴的結果。能扛過財務複核的順序正好反過來：面板先做，因為它是唯一產出證據的一條；技術修正第二，因為那是一個有終點的衝刺；內容和站外第三，規模按面板說在動的東西來定。錢花完之後該公布什麼，包括什麼都沒動的那個月，見可辯護的報告。
獨立的 GEO 專案成本基準並不存在。沒有人調查過各團隊實際花了多少，沒有同行評審的研究替這種人力定過價，而廠商的價目表定的是一個產品而不是一個專案，所以你在這裡拿到的是乘數而不是區間。這是證據的現況，不是謙虛。本頁有兩個數字只屬於我們：每次手工採集十五秒，以及一個高購買意圖頁面改寫大約一天。兩者都沒有被複現過，都該在第一個月內換成你自己的實測。無論你的人力成本最後是多少，成立的都是那套算術：Wilson 區間、二次方的精度要求，以及乘數結構。
上面所有東西都跑在一張試算表和一個計時器上；對單一引擎的面板來說，第一個月用手做一遍，就是你學會一次採集在自己團隊裡值多少錢的方式。Bavior 自動化的只有那條經常性支出，別的都不做：它按排程在五個引擎上跑一組固定的 prompt，逐次記錄是否被提及和被引用的 URL，並附上系統欄位；當被引用的來源是一條活躍的討論串時，它會在你控制的帳號上草擬一則回覆，發出去之前由你審核。它不做技術修正的工作，不替你寫內容那條線，不替你的人力定價，也沒辦法告訴你一次引用值多少，因為目前還沒有已發表的研究做得到。免費 AI 能見度檢測和免費 GEO 健檢不需要付費方案；付費方案按月付費為每月 $99 起，或按年付費為每年 $950、折合每月 $79.17（截至 2026 年 8 月 30 日）。
在你給出面板規格之前，沒有人能誠實回答，因為沒有已發表的基準，而設計本身決定了那個數字。一個引擎、40 條 prompt、跑 5 次、按月出報告，是 200 次採集。五個引擎、兩個地區、80 條 prompt、跑 5 次、按週出報告，是每月 16,000 次。兩個都是站得住腳的專案，而其中一個是另一個的八十倍，所以請數你自己的採集次數，再按你自己的人力成本替它們定價。
會，而且是按比例便宜，這也是最乾淨的一刀，因為引擎數直接乘在那條經常性支出上。代價是覆蓋面而不是精度：留下來的每個引擎，面板的區間寬度不變，你只是對砍掉的那些不再有數字。絕對不要為了省採集次數而把幾個引擎平均起來，因為混合出來的比率回答不了這個指標存在的那個問題：下一個該處理哪個引擎。
用手跑得起來，而且第一個月值得這麼做，因為這是你查出一次採集在自己團隊裡花多少錢的方式。限制是一致性而不是體力：一個人做一千次重複採集，會在紀錄裡留下安靜的不一致，而正是紀錄讓這一期和下一期可比。多數團隊因此在第三週到第六週之間轉向自動化。
一個引擎、大約 40 條 prompt、每條跑 5 次，按月而不是按週出報告。那是一條面板比率背後的 200 次觀測，95% 區間大約 7 個百分點，發布時附上它的 n、它的引擎和它的日期。它偵測不到小於約 13 個百分點的變動，所以請在報告裡直接這樣寫，而不是畫一條資料撐不起來的趨勢箭頭。
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