生成引擎优化需要一套面向证据的经济学。投入应当落在能长期复用的“证据资产”上，而非短期曝光。可操作的做法是建立证据台账：每条主张都对应来源、口径、适用场景与复检周期;每个页面都包含结论、理由、数据与反例;每次更新都记录时间戳与责任人。这样做既便于系统评估可信度，也便于团队进行回溯与审计。衡量投入产出时，不宜只看会话量或点击，而要关注问句族群的净可见性、引用片段的正确率以及由此带来的转化质量。为了降低不确定性，可以采用分层实验：核心层保障稳定问句的覆盖与更新频率，探索层验证新结构与新表达的边际收益，前沿层追踪新兴渠道与交互形态，明确里程碑与退出条件。预算配置上，优先投资于高密度知识节点与影响决策的关键参数，避免在低影响问题上过度铺量。风险管理方面，需要建立纠错通道与下架机制，当错误已被系统记忆时，主动发布更正并提供可核查的替代材料，缩短负面半衰期。最终，证据资产应当像研发资产一样被管理：有版本、有评审、有退场。当团队能够把“观点—数据—验证—更新”变成稳定流水线，增长便来自可靠性的复利，而非一次性的流量运气。这套方法并不华丽，却能穿越平台规则与模型迭代的周期性波动，建立稳健的复用优化规则。