GEO的"数据飞轮"：如何用数据驱动持续优化

留言告訴我你對這一集的想法： https://open.firstory.me/user/cmiymxf6n00q501vx0doh5d7h/commentsGEO数据飞轮完全指南：如何用数据驱动持续优化，从经验驱动到数据驱动，拆解监控体系（AI引用率、Citation频率、Share of Voice，流量质量，内容效果，竞品对比4类指标，工具栈月成本300-500美元、自动化追踪）、数据分析（异常检测，分层分析，相关性分析，归因分析，识别优化机会，读懂好数据坏数据）、迭代机制（优先级评估，矩阵科学实验，设计对照组，统计检验周月季度节奏持续加速），避免数据瘫痪过度优化飞轮卡住，用12个月从启动期到成熟期，实现AI引用率10%到45-60%ROI从50-150%到400-800%+指数增长。