详解GEO大规模实验框架的设计与实现，包括多变量实验、跨引擎测试、实验管理系统，以及从单页实验到全站实验的扩展策略。
单页实验验证假设，全站实验验证规模效应。GEO优化最终需要在全站范围内验证效果。
| 实验规模 | 页面数量 | 实验周期 | 统计功效 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 单页实验 | 1实验页+1对照页 | 2-4周 | 低 | 快速验证假设 |
| 小规模 | 10实验页+10对照页 | 3-4周 | 中 | 验证模式效果 |
| 中规模 | 50实验页+50对照页 | 4-6周 | 高 | 验证分类效果 |
| 全站推广 | 全站实施 | 6-8周 | 极高 | 确认规模效应 |
当多个优化变量同时作用时，需要多变量实验设计来分离各变量的独立效果。
不同AI搜索引擎的算法差异导致同一优化在不同引擎上效果不同。
同时追踪Perplexity、Google SGE、Bing Copilot的响应
记录每个引擎对相同优化的不同反应
找到跨引擎通用有效的优化策略作为优先推广项
对引擎特异性优化做定向部署
当引擎间效果冲突时，优先覆盖流量最大的引擎
随着实验规模扩大，需要系统化的实验管理平台。