GEO效果归因师

解决的具体问题

GEO（生成式引擎优化）投入往往缺乏可量化的回报指标。市场团队难以向管理层证明预算效果，SEO 代理商缺少透明的服务价值证明，RaaS 服务商也缺乏按结果计费的标准化模型。该技能旨在填补这一空白，将 GEO 优化前后的指标变化转化为可审计的 ROI 数据，为按效果付费提供计算依据。

核心能力与关键步骤

技能依托 Coze 工作流与 Python 后端（Pandas、NumPy），通过三步核心算法完成分析：

• 效果归因：对比 before_metrics 与 after_metrics（如 geo_health_score），剥离自然波动，计算 GEO 动作带来的净提升。
• ROI 计算：结合 investment 投入成本与归因后的业务增量，输出投资回报率，并支持生成 PDF 报告。
• RaaS 计费：基于归因结果匹配 raas_templates.json 模板，输出阶梯化或按比例计费的建议值。

适用边界与注意点

• 该技能依赖结构化的前后指标数据（如 JSON 格式的健康分），若品牌缺乏持续埋点或数据源，归因结果将受限于输入质量。
• 当前版本主要覆盖基础归因与 ROI 计算，定制化归因模型与企业级 API 接入属于付费版功能，免费版不包含 RaaS 计费。
• 算法假设指标变化与 GEO 优化存在直接因果，若业务受大促、底层模型更新等外部强干扰，需人工复核归因权重。