GEO实验室：持续观察 AI 搜索如何理解企业内容。
实验室用于记录方法、观察和局限性，帮助企业用更审慎的方式理解 GEO，而不是追逐短期噱头。
实验方向
从 FAQ、模型差异、案例结构和品牌实体开始建立观察样本。
FAQ 模块对 AI 回答命中的影响
同一服务页是否加入高质量 FAQ，会不会改变 AI 对企业能力的描述？
方法：对比有 FAQ 与无 FAQ 的页面版本，观察不同模型对服务范围、适用客户和交付方式的回答。
观察：FAQ 往往能帮助模型提取更明确的问题答案，但前提是 FAQ 与正文内容一致。
不同模型对同一品牌回答差异
ChatGPT、DeepSeek、Kimi、豆包对同一企业品牌的理解是否一致？
方法：使用相同问题集记录回答，比较品牌定位、服务范围、地域和案例引用差异。
观察：模型差异明显，企业需要建立更稳定的公开事实源，而不是只优化单个平台。
案例页结构对 AI 理解的影响
案例页是否包含背景、问题、动作、路径和指标，会不会影响 AI 归纳质量？
方法：用脱敏案例构造不同结构版本，测试模型能否准确复述问题与解决方案。
观察：完整结构比单纯结果展示更容易被准确总结，也更利于用户判断服务可信度。
实验之后
把观察结果转成官网结构、案例证据和诊断动作。
想建立你所在行业的 GEO 观察样本？
我们可以一起设计问题集、记录模型回答，并把结论转化为官网内容改造任务。