教材「购后失调」那章我逐句核了27条问句，只有2条AI答得出，剩下25条全是研究缺口

这周带研究生做GEO问句库的教材溯源，翻到科特勒那本《营销管理》的「购后失调」章节。我让学生把课后思考题、章内案例、小节标题里所有可能被用户拿去问AI的句子抽出来，一共27条。然后拿这27条去问三个主流AI平台，看能不能得到有信息量的回答。

结果有点难堪：只有2条答得像样。一条是「购后失调一般持续多久」，AI给了个7到14天的区间，还引了篇消费者行为学的综述；另一条是「怎么减少购后失调」，AI列了三条策略，虽然笼统但方向对。剩下25条，要么答成同义反复，要么直接把问题绕回「建议咨询品牌客服」。

我拿交叉表对了一下，发现缺口有结构。

第一类，概念辨析题全灭。比如「购后失调和认知失调是什么关系」，AI答得含含糊糊，把两个概念混着用。这恰恰是教材里花了三页篇幅讲清楚的。从传播学视角看，AI在这里做了概念压缩，把有层次的学术概念压成了一句大白话，信息熵掉了大半。

第二类，情境应用题答非所问。比如「买完高价家电后后悔，商家该在哪个时间窗口介入」，AI给的是通用客服话术，没有时间窗口的量化建议。教材里其实有「购后24到72小时是干预黄金期」的表述，但AI没抓到这个口径。

第三类，测量题完全空白。比如「购后失调怎么用李克特量表测」，AI直接说「建议参考相关文献」，等于没答。

我的判断是：这不是AI能力问题，是问句库构建的口径问题。教材里的问句是学术语境下的问句，不是用户真实会拿去问AI的问句。但反过来，这25条缺口恰好说明——GEO的问句库如果只从客服日志和搜索词报告里挖，会漏掉一整层学术概念层的问句。而这一层，恰恰是品牌建立专业形象最该占的位。

我下一批准备带学生做两件事：一是把这25条按「概念辨析、情境应用、测量方法」三类重新改写成用户口吻的问句，再测一轮；二是拿改写前后的回答做配对比较，看改写本身对AI回答质量的影响有多大。

想请教各位：你们建问句库的时候，有没有专门从教材或行业白皮书的章节结构里反推过问句？还是主要靠搜索词和客服记录？这层学术问句到底值不值得单独建池，我还没想透。