同一批60个问题连跑8周，AI引用源换掉近一半，前三天真看不出抖

先说结论：同一批60个问题、同一套采样口径，连跑8周，AI引用源换掉将近一半。不是模型抽风，是前三天根本还没抖出来。

上个月我跟技术翻了采样日志，把每天轮次去重后的引用源拉出来对比。D1到D3的重合度能到82%，到D7掉到61%，D14只剩54%。也就是说，你跑一周就下结论说「引用稳了」，大概率是没跑够周期。

更细的坑在轮次去重口径。我们之前按“同一对话轮次内相同URL只算一次”，后来发现不同轮次间同一URL反复出现，如果不去重，引用数能虚高40%以上。改成按“天级别去重”后，D1到D3的引用源其实只有11个，不是表面上的19个。

还有一个反直觉的发现：47次引用里，31次砸在简介页，只有9次落在产品页。其中30次里24次是纯内容引用——AI直接把我们的文章段落搬走，连品牌名都没提。说白了就是被白嫖。

所以我现在看任何GEO报表，第一眼看采样周期和去重规则，第二眼看引用源分布，第三眼才看引用率。周期不到14天、没标去重口径的，我直接标“待验证”。

你们跑GEO监测一般拉多长周期？有没有人试过把轮次去重和天级别去重同时跑，对比过差多少？