检索条件因系统而异
访问取决于实际爬虫或代理、内容交付路径和它收到的渲染结果。服务端输出可能减少部分系统的依赖，但各系统对 JavaScript 的支持并不一致，单一渲染规则不能证明检索成功。
把研究当证据，不当结果预测。
Proofmend 区分受控研究结果、根据公开表格完成的计算、站点诊断，以及对变化中第三方系统的观察。
//.测量阶梯
把技术状态与平台结果分开
页面已发布、可抓取，不等于已收录、被检索、被提及、被引用、带来访问或转化；每个状态都需要独立证据。
索引检查有边界
site: 查询只是不完整的诊断，不能证明完整收录。站点所有者可使用 Google Search Console 的网址检查工具查看 Google 对具体网址的状态；该状态仍不能证明排名或流量。
观察必须带条件
问题、平台、模式、日期、来源集和重复次数，应与 AI 回答观察放在一起。单张截图不能证明稳定变化或变化原因。
//.KDD_2024
一项奠基性的受控基准研究
GEO: Generative Engine Optimization 是 KDD 2024 的奠基性论文；会议记录可通过 DOI 10.1145/3637528.3671900 查看。论文比较发生在受控基准中，每个查询使用固定的五份来源文档上下文；这不是实时搜索排名测试。
| 方法 | 表 1 数值 | 相对 19.3 基线的变化 |
|---|---|---|
| Baseline | 19.3 | — |
| Quotation Addition | 27.2 | +40.9% |
| Statistics Addition | 25.2 | +30.6% |
| Fluency Optimization | 24.7 | +28.0% |
| Cite Sources | 24.6 | +27.5% |
| Keyword Stuffing | 17.7 | −8.3% |
//.综述状态
后续综合研究仍属初步
Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026) 是 2026 年 7 月提交的 arXiv v1 预印本，可作为研究地图，但不是已经确定的共识。它提醒读者区分固定上下文基准中的变化，与自然发现和后续行为上稳定、长期、跨平台的效果。
//.付费诊断
这些证据如何用于付费 Evidence Audit
Evidence Audit 记录可复核基线、六维诊断、差距分析、优先工作清单和 90 天路线，不含实施，也不会把研究结果写成站点结果承诺。