用数据扒了三个月GEO效果，发现80%的优化动作都是无效的

先上结论：我跟踪了公司三个月的GEO优化动作，包含内容重构、结构化数据、权威外链等，结果发现真正带来AI搜索流量增长的，只有不到20%的操作。

背景：我在上海一家互联网公司做数据科学，老板年初说要搞GEO，但预算卡得很死。我的原则很简单——每花一分钱，都要能说清楚它带来了什么。

我们做了什么：

• 选了50个核心关键词，分5组做AB测试
• 每组用不同的优化策略：A组只改标题和摘要，B组加Schema标记，C组做FAQ结构化，D组铺权威引用，E组啥也不动（对照组）
• 用AI搜索的曝光量、点击率、转化率三个指标追踪

数据结果：

1. B组（Schema标记） 的效果最明显，曝光量提升了37%，但点击率只涨了5%。说明AI确实更喜欢结构化内容，但用户点不点还是看标题。
2. C组（FAQ结构化） 在问答类搜索里表现最好，转化率提升了12%。但前提是你的FAQ真的回答了用户问题，不是硬塞关键词。
3. D组（权威引用） 短期几乎没效果，但三个月后曝光量开始爬升。可能是AI需要时间验证信源可靠性。
4. A组（改标题） 和对照组没显著差异，p值0.42。这说明在AI搜索里，传统SEO那套标题党玩法基本失效。

踩过的坑：

• 一开始我们按SEO的思路堆关键词密度，结果AI搜索的展现量反而降了。后来发现AI更看重语义完整性和上下文关联。
• 用某工具批量生成结构化数据，结果格式错误率高达40%，反而被降权。

我的判断：
GEO不是玄学，但也不能凭感觉。建议每个动作都设对照组，用数据说话。根据我们这三个月的数据，优先级应该是：结构化数据 > FAQ内容 > 权威信源 > 标题优化。

问题来了：你们做GEO优化时，有没有做过严格的AB测试？还是凭感觉觉得“这个动作应该有用”？欢迎分享你的数据或踩坑经历。