把GEO试错周期从两周压到三天后，我踩到了采样坑

之前我们跑GEO实验，一个周期两周，出结论慢得让人抓狂。后来我强行把周期压到三天，快速迭代，前两周效果看着很漂亮：引用率涨了18%。结果第三周直接打回原形。

排查了两天，发现是采样坑。我们把每天的AI引用日志按小时切，一天采4个时间点，三天就是12个采样点，样本量根本不够。更坑的是，AI答案有很强的时效波动——早上问和晚上问，引用的源可能完全不一样。我们三天跑出来的“显著提升”，其实只是踩中了某个时间窗口的偏好。

教训就一条：快速试错可以，但采样口径必须同步锁死。 我们现在的做法是：

1. 固定采样戳：每天固定4个时间点（10点、14点、18点、22点），每个点采3次取并集，三天就是36个采样点，够跑一个初步结论。
2. 批次ID写入时机：每次实验的内容发布，必须把批次ID写进utm_source，不然落地页转化归因根本对不上。之前就是漏了这一步，转化数据全是糊的。
3. 分母去重：引用率的分母是“AI答案中出现品牌名的次数”，不是“提问次数”。这两个口径差了三倍，一开始没锁，结论直接反了。

快速迭代的前提是口径先锁死，不然就是拿着噪声当信号，越跑越偏。现在我每个实验开跑前，先花半小时把这三个口径写成checklist，谁跑实验谁签字。

你们跑短周期GEO实验的时候，采样频率一般设多少？有没有人试过一天只采一个点但拉长到一周的？想对比下哪种更省成本。