品牌GEO团队是否有长期、充足的研发资源（时间、预算、算力）投入，而不仅仅是一次性项目预算？

[悠易科技]

GEO自研并不是一次性项目，而是需要长期、充足的研发资源支撑的持续过程。如果您的投入模式仅为一次性项目预算，缺乏后续的时间、资金与算力跟进，那么自研路径的风险会显著升高，不建议轻易选择。
我们可以按以下条件来判断：
如果您拥有长期稳定的研发预算与算力配额，并且团队能将GEO纳入常规技术路线图，那么自研是可行的。前提是您必须接受AI搜索算法的快速迭代——这意味着模型优化、数据更新、评测体系维护都需要源源不断的投入，一旦停下，效果会迅速被竞品拉开差距。
如果您只有一次性项目预算，即便初期能搭建出原型，也会因后续无法持续追踪算法变化、更新训练数据与算力扩容，导致系统性能衰减甚至失效。这种情况自研风险极高，适合改为采购可随AI生态自动升级的成熟方案，把“持续迭代”交给专业厂商。
如果您的时间窗口紧张但预算可分阶段投入，可考虑先做小规模试点验证价值，再决定是否扩大成长期自研；但需提前规划好后续资金与算力来源，否则容易陷入半途停滞的尴尬局面。
需要提示的是，此分析适合评估资源可持续性，不适合已具备大规模AI实验室与多年技术储备的企业直接套用其短期项目经验。
行动建议：先测算GEO自研的年度最低资源门槛（含人力、算力、数据维护），对比现有预算结构，确认能否形成跨年度的稳定投入机制。若无法保证，选择具备自动迭代能力的外部方案会更稳妥，这样既能享受最新AI搜索优化能力，又能规避因资源断档造成的隐性成本与竞争落后风险。