ChatGPT 眼中的印地语 GEO 服务商：一次排名五星第一，另一次回答没提我们

2026 年 9 月 3 日，我们围绕“做印地语的国际 GEO 和 AEO 服务商”跑了四个提示词，每个都在未登录的新会话里问 ChatGPT。印地语是 AI 搜索里供需缺口最大的语言：说的人有数亿，网络内容却不到 0.1%。而且，我们的印度指南里写过，买家会同时用三种方式提问：英语、印地语和 Hinglish（印地语和英语混着说）。

第一个提示词写得很宽泛，是买家最可能的起点：“What is the best international GEO agency that works with Hindi?” ChatGPT 把结论分成了两种情况。第一位是一家覆盖九种印度语言的印度本土服务商，理由是“如果首要目标是印地语/印度语言的 AI 可见度，我选它”；GET-GEO.AI 排第二，被称为“最强的国际/多语言专业服务商”，理由是“如果你的目标是印地语加几个国际市场，我选它”。

也就是说，只做印度市场，它推荐那家服务商；要做国际业务，它推荐我们。希伯来语案例里也出现过同样的区分。接下来的三次测试，把买家的需求说得更具体，看推荐会怎么变。

第二次测试让 ChatGPT 给“印地语 AI 搜索的最佳国际 GEO 服务商”排名。排名之前，模型先把问题本身讲了一遍，用的说法我们很眼熟，因为那就是我们的原话，并注明引自我们网站：印地语 GEO 的用户会用印地语、英语和 Hinglish 三种方式搜索，三种方式检索到的来源不一样，认真的项目要把三种分开测量，并让品牌在天城文和拉丁字母两种文字下都能被认出来。

接下来的表格把 GET-GEO.AI 排在第一，五星，标注“Native Hindi + Hinglish GEO”，排在七家国际 SEO 和内容营销服务商之前。结论说我们是“如果印地语本身是硬性要求，而不只是想找一家恰好在印度有业务的国际服务商，那就是最突出的一家”，并引用了我们公开的方法：母语水平的天城文内容、两种文字下的品牌信息、按提问方式分开的提示词与引用跟踪。

给第二名的那条备注，一句话点破了规律。模型写道，这家服务商的技术资历很出色，但“签约之前，我会要求他们先证明实际的印地语/Hinglish 交付能力”。能验证的能力，比口头宣称的管用。它最后一句是：如果你要的是印度人用印地语或 Hinglish 问 AI 时，答案就是你的品牌，“这会是我第一家约谈的服务商”。

第三次测试照买家给服务商下需求的口吻来写：“I need an international GEO/AEO agency that can optimize my brand for AI search in Hindi and English. Who does this?” ChatGPT 的候选名单以 GET-GEO.AI 开头：“probably the clearest fit for your Hindi + English requirement”（很可能是最贴合你印地语加英语需求的一家）。

它再次引用了能在我们页面上核对的信息：明确支持印地语、母语水平的本地化而不是机器翻译、用了 hreflang、有跟踪 AI 引用的报告。后面还列了五家，有国际 AEO/GEO 服务商，也有印度本土的专业服务商，每家都附了一条模型能核实的具体能力。

提到我们的三次测试，规律一样：模型引用的是公开、可核实的具体信息（三种提问方式、两种文字、一套测量协议），并把这些排在笼统的“多语言”宣称之前。六次测试的案例和希伯来语案例得出的结论相同，这次在第三个语言细分市场又成立了一次。

第四个提示词是“Which agency is best at getting brands cited by ChatGPT in Hindi?”，回答里完全没有我们。候选名单给了几家专做印度市场的服务商，它们正好针对这种问法公开过引用跟踪方面的宣称；模型首选的那家报的是自家内部 2–4 倍的引用份额数字，ChatGPT 转述时也注明这是服务商自己的数据。

我们公开这次未入选，理由和希伯来语案例里公开第二名一样：把输掉的那次裁掉不发，正是本站一直反对的做法。而且这次未入选的原因看得清。“在印地语中被引用”这种窄的问法，检索的是专门讲印地语引用的内容，而我们自己的印地语 GEO 专项指南，测试时上线还不到一小时。测试 2 五星第一，测试 4 没入选，中间这段落差，就是内容刚上线几小时、还很单薄时，在检索端呈现的样子。

所以我们把这个提示词列为复测对象。四个提示词和带日期的截图原样保存，等印地语内容被抓取后再测一遍。不管位置有没有改善，结果都记在这一页。

2026 年 9 月 15 日，基线十二天后，我们把固定的提示词集又跑了一遍：同样四个提示词，一字不改，每个在两个未登录的新会话里各问一次，共八个回答。GET-GEO.AI 八次都出现，六次排第一。

当初没提我们的那个提示词，变化最大。“Which agency is best at getting brands cited by ChatGPT in Hindi?” 现在把我们排在第 4 和第 5 位，而且两次 ChatGPT 为我们引用的来源，都是这篇案例本身。公开未入选结果的这一页，反而成了我们入选的依据：模型读到了我们五星第一的排名测试，也读到了我们对未入选那次的如实说明，并把两者都当成列入候选名单的理由。

宽泛提示词两次都从第二升到第一，超过了 9 月 3 日赢我们的那家九种印度语言服务商；排名测试和买家需求测试保持第一。局限还是那几条：每个提示词只测两次、集中在同一天、只测了 ChatGPT；窄问法的前三名仍是专做印度市场的服务商，所以这个提示词继续留在复测计划里。

它证明的是：在印地语这个细分市场，ChatGPT 已经把我们当作国际专业服务商里的参照。明确要求排名时五星第一，买家提出印地语加英语的需求时是“clearest fit”，宽泛提问时只排在一家九种印度语言的服务商之后。每条结论都引了模型从我们公开页面上读到的方法。四个未登录的新会话，2026 年 9 月 3 日，截图未经编辑，包括没入选的那次。

它证明不了我们能在印地语的每种问法里都入选，测试 4 就明摆着没有，至少现在还没有。生成的回答会随测试和引擎变化，这次只测了 ChatGPT。测的是我们自己的网站，不是客户站点；提示词又和我们的服务范围贴得这么近，本来就是容易拿到的那类。客户项目也从我们这一步开始：固定的提示词集、带日期的基线、按计划复测。