AI答案里品牌被引用的那一段，我加了时间戳后发现平均寿命只有11天

上周把客户品牌在AI答案里的被引用段落全部导出来，加了个字段叫「首次出现时间」，结果发现一个反常识的事：同一段话在答案里的存活周期中位数是11天，超过21天的段落只占7%。

先锁口径：样本是三个品类、六个品牌、连续42天的每日快照，每次问同一组问题（固定问法、固定时间点），记录答案里出现的品牌段落原文和所在位置。分母是「品牌被提及的总次数」，不是「答案条数」——这俩差很多，很多人算错就错在这。

具体数据：42天里品牌被提及1847次，其中能追溯到具体段落原文的1326次。这1326次里，同一段原文在第二天还能出现的比例是68%，第七天掉到31%，第14天只剩12%。换句话说，AI答案里的引用段落更像「临时拼装」而不是「长期记忆」。

我一开始以为是模型更新导致的，后来把快照按周分组对比，发现同一周内不同天的波动比跨周波动还大。真正的原因在问句的「上下文窗口」——同一个问题，前面多问一句不相关的，后面答案里引用的段落就换了。

这带来一个实操判断：GEO优化别只看「有没有被引用」，要看「被引用的段落能活几天」。我们目前的做法是给每个核心段落打两个标记：原始出处（哪个页面哪一段）和首次被引用日期。每周跑一次存活率，低于30%的段落就要重写或换位置。

踩过的坑：一开始只统计「品牌名出现次数」，结果品牌名在答案里出现但引用的全是竞品页面，这种「假引用」占了总数的19%，必须把段落来源一起抓下来才能识别。

所以问题来了：你们在衡量GEO效果时，有没有把「引用段落的存活周期」作为一个指标？如果只看单次快照，这个数字根本不会暴露出来。