10-0 · 案例库约定与证据分级
一句话：案例库是”证据银行”，但这行业满地都是厂商成功故事——先立分级 + 模板再往里存，否则存进来的是营销话术。
配套：大数字溯源走 13-2-研究与数据源索引；公开数据研究不在本域重抄，统一归 13-2。
📇 案例卡模板（存案例就按这个填）
| 字段 | 说明 |
|---|
| 主体 / 行业 / 平台 | 谁、什么赛道、哪个 AI 平台 |
| 干预 | 具体做了什么（answer-first 重写？schema？站外权威？） |
| before → after | 基线 → 结果（必须有基线，否则无意义） |
| 时长 | 多久见效（GEO 普遍 6–9 月转正） |
| 归因方法 | 怎么证明是优化的功劳：control group？before/after 引用率？branded 搜索抬升？ |
| 证据等级 | A/B/C/D（见下表） |
| 可复用要点 | 抄”打法”不抄”数字” |
| 链回 | 对应 06-执行与优化方法论 / 09-行业与场景Playbook 哪一页 |
🏅 证据分级（沿用 13-2 的分层信任）
🔍 读厂商案例的三个怀疑
- 基线增长在不在里面？ AI 平台用户 +30–50%/季——涨了未必是你优化的功劳，要剥离平台红利。
- 有没有对照？ 没 control group / before-after 引用率隔离的”+X%“，等于没归因。
- 归因路径写清没？ 被引 ≠ 有流量 ≠ 有收入（→ 10-3-反面教材与失效模式）。
⚠️ 行业的”文档化问题”
- 传统 SEO 有几十年标准化指标（排名/流量/转化）；AEO 太新，指标不统一，大部分”证据”是厂商驱动——这本身就是最大的坑。
- 对策：本域只收能填满归因字段的案例；填不满的降级到 D，或干脆不收。
相关