05
持续监测与复盘
这一环决定了这件事能不能被验证。我们的原则很简单：宁可报「样本不足」，也不给一个看起来专业但站不住的数字。
包含什么
01定期复测
用与基线完全相同的问题、相同的测量方式复测。问题清单一旦确定就不改字——改了就失去可比性。
02引用域名变化
对比引用域名排行的变化。你的站点从没出现到出现在排行里，是比命中率更早、更灵敏的信号。
03区分被拦与真没有
搜索引擎有反爬机制，返回的可能是验证页而不是结果页。把这两者混为一谈，数据会系统性偏向「变差了」。被拦的请求单独标注、不计入分母。
04下一阶段建议
根据数据判断该继续、该调整选题，还是该换渠道。数据没动时也会说明可能的原因，不做无根据的乐观解读。
流程
| 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|
| 按基线口径复测 | 对比命中率与引用域名 | 判读并给出结论 | 调整下一阶段动作 |
关于这一项的常见问题
效果是线性增长的吗？
不是，是跳变的。可能前两个月指标几乎不动，某个节点突然出现在 AI 的回答里。原因是 AI 的召回有门槛——积累到门槛之前看不出变化。所以我们建议按季度看，而不是按周看。
样本不足是什么意思？
指有效样本太少，得不出可靠结论。例如某个底座的请求大部分被反爬拦截，只剩两个有效样本，那么无论结果是什么都不足以判断。这种情况我们直接写「样本不足，不出结论」，而不是拿两个样本折算成百分比。
为什么不给一个综合评分？
因为综合评分如果不能从展示的分项推导出来，它就没有意义——涨了跌了都不知道该怎么解读。我们只报原始命中率（例如「8 次中命中 3 次」）和引用域名排行，让每个数字都能追溯到具体的测量。
如果几个月都没效果怎么办？
先看数据卡在哪一层：内容有没有进索引、进了索引有没有命中品类词、命中了有没有进引用池。三层各有各的对策。如果是最基础的「内容进不了索引」，那通常是账号权重或平台观察期问题，继续加量没有用——这种情况我们会明确说，而不是让你继续投入。