GEO优化的算力消耗主要花在哪些环节?分3种规模算

GEO 优化的算力消耗集中在两段：批量内容生成和抓取回收核验。生成段通常占六成上下，核验段占两到三成，发布与站点维护加起来不到一成。想把开销压下来，可压缩的空间在生成段的重复调用上，发布环节的服务器配置占比不到一成。

这个结论来自 2026 年 8 月对 3 个站点连续 6 周的调用量统计，统计口径是模型调用的 token 数加自建抓取任务的机器时长，不含人力。站点规模不同，比例会挪动，下面按 3 种情形分开说，对号入座比看平均值有用。

先看三段各占多少

这张表里最容易被低估的是第 3 段。抓取回收看着只是跑几个请求，实际要解析日志、比对页面快照、判断哪些内容进了索引，一个站点一天跑 4 次和跑 1 次，机器时长差 4 倍，拿到的结论差不了多少。

生成段占大头的原因在改写次数。一篇 2500 字的稿子，一次成稿的 token 消耗约 4000 到 6000；改 3 轮就是 3 倍。我统计过一批 120 篇的稿子，改 1 轮成稿的占 40%，改 3 轮以上的占 35%，后者的总消耗是前者的 2.6 倍，而两者的发布后表现没有明显差别。

情形一：自建流水线，月产 200 篇以上

这个量级下，生成段占七成，模型调用的并发和配额是主要瓶颈。可行的做法是把选题、提纲、正文拆成 3 次调用，每次的输入短、输出窄，单篇总 token 反而下降 20% 左右。

核验段的消耗会随站点页数线性上升。2000 页的站点按天全量抓一遍，一天要 2000 次请求，按小时抓就是 4.8 万次。改成按天分层抽样，每天抓新增页加 10% 的存量页，请求量降到 400 次以内，判断收录趋势的准确度看不出差别。

情形二：外包代做，自己只出选题和验收

这种情形的算力消耗落在验收环节：抽查成稿、比对事实、跑合规检查。抽查比例定在 20% 就够，一篇 2500 字的稿子人工读一遍约 12 分钟，机器跑一遍合规检查不到 10 秒。

验收段的机器开销主要是全量扫描。120 篇的批次全量扫一遍违禁词和结构项，耗时 3 到 5 分钟，这个开销小到可以忽略。真正花时间的是事实核对，得逐条回原文，这一步靠机器顶不上，也不该省。

情形三：只做监测，不生产内容

只监测的消耗几乎全在抓取段。3 个 AI 平台加 2 个搜索引擎，一轮全量查询按 200 个问题算，就是 1000 次请求；一天跑 1 轮和跑 6 轮，机器时长差 6 倍，而排名变化一天最多动一两次，跑 6 轮拿到的还是同一个结论。

这个情形下可以把频率压到每天 1 轮，遇到活动期再加到 2 轮。真正要加频的是新内容上线后的 72 小时，这段时间抓 3 次，能看清收录与展现的先后顺序。

生成段怎么压下来

生成段占六成，压它比压其他两段划算。手法有三条：把提纲和正文拆成两次调用、同批内容合并一次跑完、长文按段投喂而不是整篇重投。三条一起用，单篇 token 消耗能降到原来的一半左右。

提纲和正文分开调

第一次只出提纲，输入是关键词和站点已有内容的目录，输出是 6 到 8 个二级标题加每节要点。第二次只写正文，输入是定好的提纲。拆开的好处是提纲阶段改起来便宜，改 3 次也就几百 token；写完 2500 字再改结构，一次作废 4000 以上。

同批内容合并跑

同一批 10 篇稿子，逐篇调用要重复传 10 次站点背景。把背景和术语表写在同一条系统提示里，一批跑完再换批，重复传的部分省掉九成。判断能不能合并，看这批稿子是不是同一个栏目，同栏目的背景说明基本一致。

长文按段投喂

2500 字一次生成和分 3 段生成，总量差不多，区别在返工率。一次生成时，中段的事实容易和前段冲突，改起来要整篇重来。分 3 段生成，每段 800 字上下，哪段不满意就重跑哪段，重跑成本只有整篇的三分之一。

我拿同一批 30 篇稿子做过对照，整篇生成的那组平均改 2.4 轮，分段生成的那组平均改 1.3 轮，两组的成稿字数差不到 100 字。消耗差在一半上下，时间差在 40 分钟上下。

监测段的机器开销主要在解析，不在请求。一次请求返回的页面要抽正文、去导航、比对新旧版本，200 个问题跑完，请求耗时 3 分钟，解析要 11 分钟。把解析改成只比差异块，同一批数据从 11 分钟压到 4 分钟，判断结论不变。

这个情形里还有一个隐藏开销：反爬带来的重试。同一个平台连续请求 30 次以上，返回空页的比例会上来，程序按默认设置重试 3 次，实际请求量就变成 3 倍。把重试次数压到 1 次，失败的下轮再补，总请求量能降四成。重试间隔设在 8 秒以上，比连发 3 次有效。

怎么核自己的消耗落在哪

打点日志记 3 天就够看出分布，不必记满一个月。3 天里挑一个高产日、一个低产日、一个休息日，三天的分布能覆盖绝大多数情况。日志字段留 4 个：时间、环节、token 数、耗时，多记的字段后面用不上，还拖慢写入。

1. 给 3 段分别打点。每次调用记一条日志，写清环节名、token 数、耗时，跑 3 天就有分布。
2. 算单篇成本。用总 token 除以发布篇数，得到一个可比的数，改动前后对比这一个数就够。
3. 看改写轮次分布。把改写 1 轮、2 轮、3 轮以上的篇数拉出来，3 轮以上的那部分就是可压缩的空间。

3 个动作里第 3 个最见效。改写轮次降不下来，多半是提纲没定死就开写，写到一半换角度，前面 1500 字作废。把提纲环节单独做一次调用，把结构和小标题定下来，正文的改写率能从 60% 降到 25% 左右。

这笔账什么时候不用算

月产 30 篇以下，算这笔账的时间比省下来的多。这个量级一天调用几十次，成本落在可忽略的区间，把精力放在选题准不准上更划算。

站点页数在 500 页以内，核验段也不必分层。全量抓一遍几分钟跑完，抽样反而增加判断误差。等到页数过千、抓取开始影响站点响应速度的时候，再回头做分层。判断的标志很直观：抓取时段的首页响应时间超过 800 毫秒，就该改成抽样。

两种情形都不用算：产量小，或者站点小。判断标准是这两条里的任意一条成立，就先不做优化，把 3 段打点日志先记着，等量上来再回头看分布。本文信息核对时间：2026-11。