A/B测试是一种通过对比两个或多个版本（A版为原始版本，B版为优化版本）的差异，找出更优方案以提升转化率的方法。其核心原理是控制变量法，在相同条件下让不同用户群体分别接触不同版本，通过统计分析判断哪个版本的目标行为（如点击、购买）发生率更高。与传统经验决策相比，它用数据驱动优化，避免主观判断偏差。
电商行业常用A/B测试优化产品详情页，例如测试“立即购买”和“加入购物车”按钮的颜色或位置，观察哪个版本带来更高下单率；SaaS企业则可能测试注册页面的表单长度，对比简化前后的用户完成率。常用工具包括Google Optimize、Optimizely等。
优势在于能基于实际用户数据验证假设，降低盲目优化风险；但需注意样本量充足以保证结果可靠，且避免频繁测试导致用户体验不一致。未来随着AI技术发展，A/B测试可能与预测模型结合，实现更高效的多变量优化。
页面跳出率指用户访问网站后仅浏览一个页面就离开的比例。在GEO语境中，它反映LLM能否从单页内容中高效提取用户所需信息。与传统SEO不同，GEO跳出率高不一定是负面信号，可能意味着AI已准确抓取关键内容，无需用户进一步浏览；但若内容语义模糊，导致LLM无法理解，高跳出率则表明优化不足。 例如，某科技博客采用GEO优化的产品评测，用户提问后LLM直接引用文中核心参数与结论，用户无需继续浏览，跳出率
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GPTs自定义应用是基于OpenAI的GPT模型框架，允许用户无需编程知识即可创建个性化AI工具。它通过提供自然语言指令、上传知识库文件或配置功能参数，让GPT模型具备特定领域能力，与通用ChatGPT相比，更聚焦于解决细分场景问题。 例如，教育工作者可制作“历史知识问答GPT”，上传教学大纲和史料文档，帮助学生精准复习；企业客服团队能搭建“产品支持GPT”，集成FAQ和故障排查指南，自动回复用