GEO 最难的不是「让数字变好看」，而是证明变好是你干预的结果，而不是大盘自然波动或季节性。这需要因果实验。
为什么相关性不够
改完内容后推荐率上升，可能是 GEO 起效，也可能是同期品类热度上升、竞品掉队、或模型更新。只看「改前 vs 改后」，会把这些都算成你的功劳。
holdout 的做法
把可优化对象（页面 / SKU / prompt 集合）随机分成实验组与对照（holdout）组：实验组施加 GEO 改动，对照组保持不变。一段时间后比较两组的变化差异（DiD，双重差分），差额才是 GEO 的真实增量。
让结论站得住
- 预登记实验设计（pre-registration），避免事后挑数据；
- 用自举（bootstrap）给增量配 95% 置信区间；
- 检查两组在实验前是否可比（平衡性）。
能拿出带置信区间的因果增量，才是续费的底气，也是多数监测工具给不出的东西。