GEO的A/B测试：如何科学验证优化效果

李明盯着屏幕上的数据，心里五味杂陈。

他是一家营销自动化SaaS公司的增长负责人，三周前把产品页的标题从"AI驱动的营销自动化平台"改成了"如何用AI自动化你的营销流程？"——标准的FAQ格式。

数据确实涨了：AI引用流量从每天9-10次提升到12-13次，涨幅约25%。

但CEO在周会上问了一个问题：“这25%是你优化标题的功劳，还是竞品最近没更新内容？”

李明愣住了。

他回去翻了三周的数据，发现一个尴尬的事实：

Week 1：引用流量11次/天（改标题后）
Week 2：13次/天
Week 3：12次/天

看起来在涨，但Week 2到Week 3又掉了。同时，他查了竞品的更新记录，发现对方确实有两周没更新博客了。

所以，到底是标题有效，还是竞品掉队？还是只是自然波动？

这就是GEO优化最大的困境：你不知道改动是否真的有效。

塔迪输出的文章偏长，源于塔迪总想一次把事情都讲完整，不留尾巴。但有读者反馈，这样阅读压力很大。前一段时间使用NotebookLM的音频概览功能，发现主持人可以把我的文章转变为通俗易懂的方式讲出来，让我这个技术脑袋从不同的视角看自己的文章，大有收获，所以很想分享给大家，尤其时间比较紧张的读者朋友…当然有时间的朋友，塔迪还是建议大家完整地看文章。

一、80个query/天，够不够做A/B测试？

李明的公司网站流量不大，平均每天只有约80个来自AI平台的query。

他第一个问题是：这点流量，能做A/B测试吗？

传统方法说"不够"

他找到一个在线样本量计算器，输入参数：

• Baseline转化率：12%（当前引用率）
• 期望检测的提升：5个百分点（提升到17%）
• 显著性水平：0.05（95%置信度）
• 统计功效：0.8（80%的把握检测到真实效果）

计算器给出结果：每组需要473个样本。

也就是说，A组和B组各需要473个query，总共946个。

按照每天80个query算，需要12天才能收集够样本。

但等等，这是query数量，不是"引用事件"数量。

按照12%的引用率，80个query只有约10个会产生引用。要收集473个引用事件，需要：

473 ÷ 10 = 47天

将近7周。

李明看着这个数字，心想：“7周？那时候黄花菜都凉了。”

现实的权衡：4周测试方案

他决定务实一点：用4周时间，接受"统计功效不够高"的风险。

为什么是4周？

1. 业务节奏：公司季度OKR评审在5周后，必须有结论
2. AI平台特性：ChatGPT、Perplexity的抓取频率约1-2周，4周能覆盖2-3个完整周期
3. 竞品动态：观察发现竞品平均3-4周更新一次内容，4周内竞品变化相对可控

但4周只能收集约：

• 80 query/天 × 28天 = 2240个query
• 按12%引用率 = 约270个引用事件
• A/B两组各135个

这远低于"473个样本"的理想值。

怎么办？

李明找到一个方法：序贯测试（Sequential Testing）

序贯测试：边测边看，动态决策

传统A/B测试是"固定样本量"：预先设定样本量，收集完了再分析，中途不看数据。

但序贯测试允许"边测边看"：

每周检查一次数据 →
  如果差异已经非常显著(p<0.01)：提前停止，结论可信
  如果明显无效(p>0.5)：提前放弃，节省时间  
  如果不确定(0.01<p<0.5)：继续测试
→ 到达预设最大周期(4周)再做最终判断

这个方法的好处是：

• 样本量不够时也能做：不是等够了再看，而是动态调整
• 可以提前结束：如果效果特别明显，可能2周就得出结论
• 控制风险：通过更严格的p值阈值（0.01而非0.05）避免假阳性

李明决定采用这个方法。

但在正式开始前，他遇到了第二个问题：如何确保A/B分流本身没有偏向？

二、A/A测试，发现隐藏的坑

李明的测试设计看起来很简单：

• A组：50个产品页面，标题改为FAQ格式
• B组：50个产品页面，标题保持原样

问题是：如何选这50+50个页面？

第一次分流设计：按页面类型（失败）

他的第一想法是按页面类型分：

• A组：50个"产品功能介绍页"
• B组：50个"产品使用指南页"

逻辑是：两类页面都是产品相关，都可能被AI引用，应该差不多。

但团队的数据分析师提醒他："先跑一个A/A测试，看看分流是否有偏向。"

什么是A/A测试？

A/A测试是在正式A/B测试前的"预跑"：

• 两组都不做任何改动
• 只是验证分流系统本身是否随机、公平

如果A/A测试中两组数据就有显著差异，说明分流有问题，不是真的"随机"。

李明用20个页面跑了3天A/A测试（10个功能介绍页 vs 10个使用指南页），记录AI bot的访问和引用数据：

A组（功能介绍页）：
- 总query: 45次
- 引用次数: 8次  
- 引用率: 17.8%

B组（使用指南页）：
- 总query: 42次
- 引用次数: 4次
- 引用率: 9.5%

p值计算：p = 0.21

虽然p>0.05，统计上"不显著"，但17.8% vs 9.5%的差距太大了。

数据分析师说："这两类页面本身就不同，功能介绍页被AI引用的概率更高。你这不是A/B测试，是’苹果vs橘子’测试。"

问题出在哪？

李明复盘发现：

1. 功能介绍页多是"是什么"类内容，AI在回答"What is X"时容易引用
2. 使用指南页多是"怎么做"类内容，AI在回答"How to X"时引用，但这类query本身就少

他犯了一个经典错误：以为"产品相关"就是"同质"，实际上两类页面的流量特征完全不同。

第二次分流设计：随机分流（成功）

李明改变策略：

• 从100个同类型页面（都是产品功能介绍页）中随机抽取
• 用Python脚本随机分配：

python

import random

pages = ["page_1", "page_2", ... "page_100"]  # 100个产品功能页
random.shuffle(pages)

group_a = pages[:50]  # 前50个
group_b = pages[50:]  # 后50个

然后再跑一次A/A测试，验证随机分流：

A组：
- 总query: 48次
- 引用次数: 6次
- 引用率: 12.5%

B组：  
- 总query: 46次
- 引用次数: 5次
- 引用率: 10.9%

p值: 0.78

p=0.78，远大于0.05，说明两组没有显著差异，分流OK！

A/A测试的3个检查维度

李明还做了更细致的检查，确保A/B两组在以下维度上都没有偏向：

全部通过，可以开始正式测试！

三、测试中的数据"过山车"

Week 2：数据开始波动

A/B测试正式上线后，李明每天都盯着数据看。

前5天还算稳定：

Day 1-5 平均数据：
A组（FAQ标题）：引用率 14.2%
B组（原标题）：引用率 12.3%
差异：1.9个百分点

看起来FAQ标题确实更好。

但从Day 6开始，数据开始"过山车"：

Day 6：
A组：引用率 16.8%（突然飙升）
B组：引用率 11.5%
差异：5.3个百分点

Day 7：
A组：引用率 10.2%（突然下跌）
B组：引用率 13.1%（反而更高）
差异：-2.9个百分点（B组领先）

Day 8：
A组：引用率 15.5%（又涨回来）
B组：引用率 12.0%
差异：3.5个百分点

李明懵了：“这是什么情况？Day 7 B组反而更高？”

为什么GEO的A/B测试数据波动这么大？

数据分析师给他解释了3个原因：

1. AI检索的非确定性

同一个query，不同时间问AI，结果可能不同：

• ChatGPT的温度参数(temperature)会影响输出随机性
• Perplexity会根据实时网络状态调整引用源
• Claude的上下文理解会因对话历史而变化

某技术博客的测试显示：同一query重复10次，只有4次引用了同一来源，其他6次引用不同来源甚至不引用。

2. AI平台的抓取周期不同步

• ChatGPT：约每10-14天重新抓取一次
• Perplexity：约每7-10天
• Claude：约每14-20天

这意味着：改动上线后，不同AI平台"看到"新标题的时间不同。

李明查了bot访问日志，发现：

Day 6（A组飙升）：
- Perplexity刚好重新抓取了A组的20个页面
- 新标题被索引，引用率提升

Day 7（B组反超）：
- ChatGPT重新抓取了B组的15个页面
- 虽然标题没变，但正文内容被重新评估
- 同时A组没有新的抓取，引用次数下降

3. 竞品和热点的影响

Day 8他还发现：

• 有个竞品发布了一篇高质量的对比评测文章
• 这篇文章被AI大量引用（约占当天该topic引用的30%）
• 相对挤压了李明公司的曝光机会

这就是GEO A/B测试的特殊性：你永远无法100%控制变量，因为AI的引用逻辑本身就在变。

决策点1：要不要延长测试周期？

Week 2结束时，李明统计了14天的累计数据：

A组（FAQ标题）：
- 总query: 560次
- 引用次数: 79次
- 引用率: 14.1%

B组（原标题）：
- 总query: 548次
- 引用次数: 68次
- 引用率: 12.4%

差异: 1.7个百分点
p值: 0.18（不显著）

p=0.18，远大于0.05的显著性阈值。

团队里有人说：“看起来没什么效果，要不就算了吧？”

但李明想起序贯测试的逻辑：

判断标准：
- p < 0.01：效果非常显著，可以提前停止 ✓ 推广
- p > 0.5：明显无效，可以放弃 ✗ 停止测试
- 0.01 < p < 0.5：不确定，继续测试 → 继续

p=0.18，在"不确定"区间，应该继续。

更重要的是，他观察到：

1. 趋势一致：虽然每天波动大，但14天中有10天A组>B组
2. 差异稳定：前7天差异1.5%，后7天差异1.9%，在缓慢扩大
3. 平台交叉验证：手动测试发现，ChatGPT和Perplexity都更倾向引用FAQ格式标题的页面

决策：继续测试，目标4周。

四、Week 3的关键转折

中期数据：差异开始扩大

Week 3，数据开始出现转机。

Week 3（Day 15-21）：
A组引用率: 15.8%
B组引用率: 12.6%
差异: 3.2个百分点

累计3周数据：
A组: 14.9% (121引用/812 query)
B组: 12.5% (103引用/824 query)
差异: 2.4个百分点
p值: 0.076

p=0.076，虽然还是大于0.05，但已经很接近了。

李明心里开始痒痒：“要不提前结束测试，推广到全站？”

决策点2：中期数据"看起来有效"，要不要提前结束？

这是A/B测试中最常见的纠结点。

数据分析师给他泼了冷水："不行，这是’窥探数据’（data peeking）的经典陷阱。"

什么意思？

窥探数据的问题：

如果你设定"p<0.05就算显著"，然后每天都检查数据，一旦p<0.05就停止测试：

• 理论上，即使两组完全相同（null hypothesis），你也有约5%的概率在某一天观察到p<0.05
• 如果你每天都看，测试30天，实际的"假阳性率"不是5%，而是约40%
• 这意味着：你有40%的概率把"纯属巧合"误判为"真的有效"

序贯测试的解决方案：提高阈值

序贯测试允许"边测边看"，但要求更严格的p值阈值：

传统固定样本：p < 0.05 算显著
序贯测试（允许中途检查）：p < 0.01 才算显著

为什么是0.01？

因为通过数学推导（O’Brien-Fleming边界），如果你每周检查一次，检查4次，最终的总体假阳性率仍然控制在5%左右。

李明的决策：p=0.076，远大于0.01，继续测试。

但他加了一条规则：

序贯测试判断流程：
Week 1: 只记录数据，不做判断（太早，噪声大）
Week 2: 如果 p < 0.01，考虑提前结束
Week 3: 如果 p < 0.01，考虑提前结束  
Week 4: 无论如何都要做最终判断

补充方法：贝叶斯置信区间

除了p值，李明还用了一个更直观的方法：贝叶斯置信区间。

传统p值只告诉你"是否显著"，但不告诉你"效果有多大、有多确定"。

贝叶斯方法给出的是：“效应量的可能范围”。

Week 3数据，他用贝叶斯方法计算：

python

# 伪代码：贝叶斯置信区间
from scipy import stats

# A组：121引用 / 812 query
# B组：103引用 / 824 query

# 使用Beta分布建模
a_posterior = stats.beta(121+1, 812-121+1)  # Beta(122, 692)
b_posterior = stats.beta(103+1, 824-103+1)  # Beta(104, 722)

# 计算差异分布
diff_samples = a_posterior.rvs(10000) - b_posterior.rvs(10000)

# 95%置信区间
ci_lower = np.percentile(diff_samples, 2.5)
ci_upper = np.percentile(diff_samples, 97.5)

结果：
差异的95%置信区间：[0.3%, 4.8%]

这个区间告诉我们什么？

1. 下界0.3%：即使是最保守的估计，A组也比B组至少好0.3%
2. 上界4.8%：最乐观的估计，A组可能比B组好4.8%
3. 区间不包含0：有95%的概率，真实差异不是0（即有效）

这比p=0.076更有信息量：虽然p值还不够小，但置信区间已经告诉我们"效果大概率存在，只是还不够确定有多大"。

李明决定：再等一周，看置信区间是否会收窄。

五、Week 4的最终判断

Week 4：样本量终于够了

第4周结束，李明拿到了完整的28天数据：

最终数据（4周累计）：
A组（FAQ标题）：
- 总query: 1120次
- 引用次数: 170次
- 引用率: 15.2%

B组（原标题）：
- 总query: 1098次
- 引用次数: 133次
- 引用率: 12.1%

差异: 3.1个百分点
p值: 0.032

p=0.032，小于0.05！

按照传统标准，这已经"显著"了。

但李明记得：样本量不够时，不能完全依赖p值。

决策点3：p=0.032，但样本量小，结论可信吗？

李明的疑虑是对的。

样本量检查：

他们原计划需要每组约473个引用事件，但实际只有：

• A组：170个引用
• B组：133个引用

只达到目标样本量的36%。

在这种情况下，p=0.032可能不够可靠，因为：

1. 统计功效不足：只有约45%的把握检测到真实效果（理想是80%）
2. 容易受噪声影响：少数几个异常天（如竞品更新）可能就会改变结论
3. 效应量估计不准：3.1%的差异，真实值可能在1%-5%之间

怎么办？用"三重验证法"。

三重验证法：不只看p值

李明用3个维度交叉验证，确保结论可信：

验证1：一致性检查（时间维度）

如果效果是真的，应该在4周内"稳定存在"，而不是某一周突然爆发。

逐周数据：
Week 1: A组13.5% vs B组12.8% (差0.7%)
Week 2: A组14.1% vs B组12.4% (差1.7%)  
Week 3: A组15.8% vs B组12.6% (差3.2%)
Week 4: A组16.3% vs B组11.4% (差4.9%)

趋势：差异从0.7%逐渐扩大到4.9%
结论：✓ 一致性通过，不是某一周的偶然现象

为什么差异会逐渐扩大？

李明分析发现：AI平台的抓取周期导致"滞后效应"。

• Week 1：只有Perplexity抓到了新标题，差异小
• Week 2-3：ChatGPT、Claude陆续抓取，差异扩大
• Week 4：所有平台都已更新索引，差异达到峰值

验证2：平台交叉验证（空间维度）

如果效果是真的，应该在多个AI平台上都有效，而不是只在某一个平台上。

李明手动在3个平台上各测试了30个相关query，记录引用情况：

平台交叉验证：
ChatGPT：
- A组被引用：18次/30 query (60%)
- B组被引用：13次/30 query (43%)
- 差异：17个百分点 ✓

Perplexity：
- A组被引用：21次/30 query (70%)
- B组被引用：16次/30 query (53%)
- 差异：17个百分点 ✓

Claude：
- A组被引用：16次/30 query (53%)
- B组被引用：12次/30 query (40%)  
- 差异：13个百分点 ✓

结论：✓ 三个平台都显示A组更优

注意：这里的"引用率"比GA4统计的15.2% vs 12.1%要高，因为是手动挑选的"高相关query"，而不是自然流量。

验证3：历史对比（纵向维度）

如果效果是真的，A组的15.2%应该显著高于"改动前"的历史baseline。

历史对比：
改动前3个月baseline（2024年9-11月）：
- 平均引用率：11.8%
- 标准差：1.2%

A组当前（2024年12月）：
- 引用率：15.2%
- 提升：3.4个百分点 (28.8%相对提升)
- Z-score：(15.2 - 11.8) / 1.2 = 2.83
- p值：0.0047（双侧检验）

结论：✓ A组显著高于历史baseline

这个验证非常关键，因为它回答了CEO的问题：“这不是竞品掉队，而是我们真的变强了。”

三重验证的决策矩阵

李明建立了一个决策矩阵：

三个维度全部通过！

即使原始p=0.032（略大于理想的0.01），李明也有充分信心下结论：

“FAQ格式标题确实提升了AI引用率约3个百分点，效果真实可信。”

六、从单次测试到可复用体系

推广到全站

Week 5，李明将FAQ格式标题推广到全站200个产品相关页面。

3个月后（Week 17），整体数据：

推广前（baseline）：
- 整体AI引用率：11.8%
- 每日AI来源流量：9-10次

推广后（3个月）：
- 整体AI引用率：16.3%
- 每日AI来源流量：13-15次
- 提升：38%相对增长

转化数据：
- AI流量转化率：14.8%（高于Google的2.9%）
- 3个月新增MQL：127个（其中42%来自AI流量）

CEO不再质疑了。

沉淀到最佳实践库

但李明没有止步于"证明有效"，而是把整个测试过程沉淀为可复用的知识：

【GEO最佳实践库 - TEST-001】

实践名称：FAQ格式标题优化
测试周期：2025-11-XX 至 2025-12-XX（4周）
测试对象：产品功能介绍页

核心假设：
将标题从陈述句改为FAQ格式（"如何XXX"、"什么是XXX"），
能提升AI引用率3-5个百分点

测试设计：
- A组：50个页面改为FAQ标题
- B组：50个页面保持原标题
- 分流方式：随机分流（已做A/A验证）

测试结果：
- A组引用率：15.2%
- B组引用率：12.1%
- 差异：3.1个百分点
- p值：0.032
- 三重验证：✓ 一致性 ✓ 平台交叉 ✓ 历史对比

适用场景：
✓ 产品功能介绍页
✓ How-to教程页面
✓ 工具/服务说明页

不适用场景：
✗ 观点文章、评论类内容
✗ 新闻资讯（时效性优先）
✗ UGC内容（无法控制标题格式）

预期效果：
引用率提升：3-4个百分点
置信区间：[1.2%, 5.8%]（95%置信度）

注意事项：
1. FAQ问题必须与页面核心内容强相关
2. 不要为了FAQ而FAQ（生硬堆砌问题）
3. 需保持标题简洁（建议12-15字）
4. 每2-3个月复测，验证效果是否持续

下一步优化方向：
- 测试FAQ问题的具体措辞（"如何"vs"怎样"vs"什么是"）
- 测试FAQ标题+结构化数据的组合效果

建立测试流程SOP

李明还把整个测试流程标准化，让团队以后能复用：

【GEO A/B测试标准流程 - 小流量版】

适用条件：
- 日均AI query < 200次
- 预期效果 > 3个百分点
- 测试周期：4-6周

Phase 1：准备阶段（3-5天）
□ 明确假设：写下"改动X → 结果Y，因为Z"
□ 选择测试类型：页面级/内容级/元素级
□ 确定样本分配：建议50+50或更多
□ 设计分流方案：随机分流，记录分流逻辑

Phase 2：预跑验证（3-5天）
□ A/A测试：验证分流无偏向
   - 流量分布检查（p>0.3）
   - 设备类型分布（p>0.3）
   - 时段分布（p>0.3）
□ 如果A/A不通过：重新设计分流，再次验证
□ 通过后：记录baseline数据

Phase 3：正式测试（4周）
□ Week 1：启动测试，只记录数据
□ Week 2：首次检查
   - 如果p<0.01：考虑提前结束
   - 如果p>0.5：考虑放弃或调整
   - 否则：继续
□ Week 3：第二次检查（同Week 2逻辑）
□ Week 4：最终判断

Phase 4：结果验证（3-5天）
□ 计算p值和置信区间
□ 三重验证：
   - 一致性检查：至少3/4周A>B
   - 平台交叉验证：至少2/3平台验证
   - 历史对比：A vs baseline的p<0.05
□ 如果三重验证全过：推广
□ 如果1-2项未过：延长观察或放弃

Phase 5：沉淀记录（1天）
□ 填写最佳实践模板
□ 记录适用场景和注意事项
□ 归档到知识库

3个月后的知识库

到第17周，李明的团队已经完成了5个A/B测试：

TEST-001：FAQ标题优化 → 引用率+3.1% ✓ 已推广
TEST-002：表格vs纯文本 → 引用率+2.8% ✓ 已推广
TEST-003：添加Schema标记 → 引用率+1.2% ✗ 效果不显著
TEST-004：摘要长度150字vs300字 → 无差异 ✗ 放弃
TEST-005：引用格式优化 → 测试中...

每一个测试都在积累"弹药"：哪些改动有效、哪些无效、适用场景是什么。

3个月后，他们不再是"试运气"，而是有了一套可复用的GEO优化方法论。

行动清单：你的第一个GEO A/B测试

如果你也想开始第一个科学的GEO A/B测试，这是最小化可行的操作清单：

第1步：确认你有基本条件（1天）

□ 日均AI query > 30次（如果更少，建议先积累流量）
□ 有GA4或类似工具追踪AI referral
□ 能监控AI bot访问（Cloudflare/服务器日志）
□ 至少有50个同质页面可供测试

第2步：提出可验证的假设（半天）

不要写：“优化标题，提升引用率”

要写：

假设：将产品页标题从"XXX产品介绍"改为"如何用XXX解决YYY问题"，
预期在4周内将ChatGPT的引用率从12%提升到15%以上（+3个百分点）。

理由：观察发现竞品使用FAQ格式标题，AI引用频率更高。

第3步：设计分流并做A/A验证（3-5天）

python

# 简化版分流脚本
import random

# 从同质页面中随机选择
pages = load_pages(category="product_intro")  # 确保同质
random.shuffle(pages)

group_a = pages[:50]
group_b = pages[50:100]

# A/A预跑：两组都不改动，验证3-5天
check_split_bias(group_a, group_b)
# 如果p>0.3，通过；否则重新设计分流

第4步：启动测试并设置监控（4周）

□ A组执行改动，B组保持原样
□ 每周记录一次数据：

Week X 数据记录表：
日期：2025-XX-XX

A组：
- 总query：___次
- 引用次数：___次
- 引用率：___%

B组：
- 总query：___次
- 引用次数：___次
- 引用率：___%

差异：___个百分点
p值：___

平台检查：
- ChatGPT：A组__%  B组__%
- Perplexity：A组__%  B组__%

竞品动态：
- 是否有重大更新：是/否
- 描述：___________

第5步：用三重验证法做最终判断（3-5天）

验证清单：

□ 一致性检查：
  - Week1差异：___%
  - Week2差异：___%
  - Week3差异：___%
  - Week4差异：___%
  - 至少3/4周A>B：是/否

□ 平台交叉验证：
  - ChatGPT：A>B？是/否
  - Perplexity：A>B？是/否
  - Claude：A>B？是/否
  - 至少2/3通过：是/否

□ 历史对比：
  - 历史baseline：___%
  - A组当前：___%
  - p值：___
  - p<0.05：是/否

最终决策：
□ 三项全过 → 推广到全站
□ 1-2项未过 → 延长观察2周或放弃
□ 全部未过 → 放弃，记录经验

第6步：沉淀到最佳实践库（1天）

【测试编号】GEO-TEST-001
【假设】___________________
【结果】___________________
【适用场景】_______________
【不适用场景】_____________
【预期效果】_______________
【注意事项】_______________

写在最后

李明最大的收获不是"证明了FAQ标题有效"，而是建立了一套从"试运气"到"可复现"的科学体系。

CEO再也不会问"这是你的功劳吗？"，因为李明可以拿出完整的数据链条：

• A/A测试证明分流无偏向
• 4周数据显示趋势一致
• 三个AI平台交叉验证
• 历史对比证明真实提升
• p值、置信区间、三重验证全部支持结论

更重要的是，他们积累了5个测试案例，形成了可复用的最佳实践库。

3个月后，他们不是在"猜测什么有效"，而是在"验证假设并快速迭代"。

GEO不应该是玄学。

当你有了科学的A/B测试方法，你就有了睁眼做GEO的能力。

一句话总结

GEO的A/B测试不是证明单次改动有效，而是在样本量不足、AI检索不确定、多因素交织的现实约束下，通过A/A验证分流公平性、序贯测试动态调整周期、三重验证法（一致性+平台交叉+历史对比）建立可信因果链条，最终把每次测试沉淀为可复用的最佳实践库，让GEO从"改了等运气"变成"假设-验证-迭代"的科学工程。

我是「AioGeoLab」主理人塔迪Tardi，AioGeoLab是追踪、研究、实验、创作并分享海外顶级GEO实践者第一手最佳实践的技术类社区，为广大GEO、SEO从业者提供深度的内容、社群、推广、培训、平台相关的服务。
我们认为：知识的应用和经验的碰撞才能够赋予知识生命力，对于一个新兴的领域 - GEO，尤其如此。我们会逐步开放我们的社区以及知识库，感兴趣的朋友可以先加小编的微信 - tardyai2025。