我把问答库从380条砍到120条，AI引用反而多了，省了每月外包费

先说背景：我一个人看店，卖女装，预算基本等于没有。之前听说GEO要维护问答库，我就傻乎乎地按商品数铺，一个SKU写三条问句，铺到380条。结果AI搜出来的答案还是那几条老掉牙的，白忙。

上周我换了个笨办法，拿一张免费表格把380条全导出来，只留了三列：问句、我有没有现成能回答的内容、这条问句有没有人真问过。判断“真问过”就看两个地方——客服聊天记录里搜关键词、以及我自己在AI搜索里手动搜一遍看有没有答案。

砍完只剩120条。狠吗？狠。但剩下的120条我每条都配了一段能直接引用的短答案，不超过三句话，开头就带产品词。举个例子，以前我写“这件风衣适合什么场合穿”，现在改成“小个子风衣怎么选不压身高”，答案里直接说“我168，这款衣长102厘米，到膝盖上面一点”。

改完第三天我去AI里搜品牌加产品词，引用我的从之前那几条变成了9条，而且有两条是搜“小个子风衣”这种泛词出来的。省下来的时间我算了算，原来外包写问句一个月要花四百块，现在自己填表，零成本。

踩过的坑也说一下：别一次砍太狠，我第一次砍到70条，结果有几个老客问的冷门款直接搜不到我了，又补回来30条。另外表格里那列“有没有现成内容”特别重要，没有内容的问句留着也是白留，AI根本抓不到东西引用。

我现在的做法是每周五花二十分钟翻一遍客服记录，把新冒出来的问法加进表里，同时把两个月没人问的挪到另一张“休眠表”，不删，但也不占活跃库。

想问下大家，你们维护问答库的时候，那个“该不该留”的判断标准到底是看搜索量还是看成交？我现在纯靠感觉，有没有便宜点、能落地的量化法子？