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
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。
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。
GEO实验
测试不同案例页结构对 AI 总结客户问题、解决方案和指标变化的影响。
案例页是否包含完整结构，会不会影响 AI 对企业能力的理解？
准备三个版本：成果型短案例、问题动作型案例、完整交付型案例。让 AI 总结客户问题和解决路径。
测试对象为 GEO 服务案例页，场景包括企业服务、本地品牌和 SaaS 官网。
完整交付型案例最容易被准确总结，问题动作型其次，成果型短案例最容易被泛化。
案例页应覆盖背景、问题、诊断、动作、路径、结果和可复用方法。
不同模型对页面结构的敏感度不同，实验仍需持续观察。
把案例页写成可复盘的交付记录，比只展示漂亮结果更适合 GEO。
GEO实验
观察同一服务页在加入 FAQ 前后，AI 对服务范围、适用客户和交付方式的回答差异。
服务页加入高质量 FAQ 后，AI 对企业服务范围和交付方式的回答是否更准确？
构造两个页面版本：一个只有服务介绍，一个包含与正文一致的 FAQ。使用相同问题集在多个模型中记录回答。
测试对象为企业服务页，问题包括适用客户、交付周期、是否保证效果和需要准备哪些资料。
加入 FAQ 的页面更容易被模型提取出明确答案，尤其是周期、适用客户和限制条件。
FAQ 是 GEO 和 AEO 的重要模块，但它不能脱离正文单独存在。
不同模型的索引与回答机制不同，短期观察不能代表长期稳定结果。
企业应把真实咨询问题沉淀到官网，并确保 FAQ 与服务页、案例页内容一致。
GEO实验
观察 ChatGPT、DeepSeek、Kimi、豆包等工具对同一企业品牌的理解差异，分析品牌实体建设的重要性。
不同 AI 工具对同一品牌的定位、服务范围和地域描述是否一致？
使用相同品牌问题集，在多个 AI 工具中记录答案，并比较回答中的公司名、服务项、地域和证据来源。
测试对象为企业服务品牌，包含官网、服务页、案例页和内容中心。
不同模型回答差异明显。一些模型更依赖官网摘要，一些模型更容易引用第三方页面。
GEO 不应该只围绕单一平台优化，而应建立跨平台都能理解的公开内容基础。
模型更新、检索开关和用户地区都会影响回答结果。
企业需要统一品牌实体信息，让官网成为最清晰的事实源。
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。