AI答「续航12小时」不提测试条件，我翻了87条产品页发现全在裸奔

上周做GEO效果复盘，我拉了一个「参数类问句」的采样集，一共87条问句，覆盖笔记本、耳机、扫地机三个品类。结果AI在回答「续航多久」时，有62条直接甩出一个数字，只有9条带了测试条件——这9条里还有5条的条件跟我们产品页写的不是一回事。

先说具体场景。我们一款耳机标称续航12小时，产品页写的是「50%音量、ANC关闭、AAC编码」。AI回答「续航12小时」时，把这三个条件全吃了。用户拿去跟竞品比，竞品标的是「ANC开启、LDAC编码」下的8小时，看起来我们赢麻了，实际同一条件下我们只有7.5小时。

这不是AI笨，是我们自己没把口径喂清楚。我翻了87条产品页的抓取日志，发现三个问题：

第一，参数表格里的「测试条件」写在脚注里，AI抓表格时直接跳过脚注。87条里只有11条把条件写进了表格同一单元格。

第二，同一参数在不同页面有不同口径。京东详情页写「12小时」，官网写「12小时（50%音量）」，天猫写「长达12小时」。AI交叉引述时取了最宽松的那个。

第三，结构化数据里没定义「测试条件」字段。我们给产品页加了JSON-LD，但只标了name和value，没标measurementTechnique。Schema.org里有这个字段，我们没用。

我做了个对照实验：挑5款产品，把测试条件写进表格单元格+补上JSON-LD的measurementTechnique，跑了两周。AI回答里带条件的比例从10.3%爬到68.9%，带错条件的从5.7%降到1.1%。样本小，但方向清楚。

我的判断：GEO里参数类问句的效果，不能只看「AI有没有提到我们」，得看「AI提到的口径跟我们定义的口径是不是同一个」。分母应该是「参数类问句总数」，分子是「口径一致的回答数」，不是简单的品牌提及数。

现在的问题是，我们内部产品页的测试条件本身就有三套写法，市场部一套、电商一套、说明书一套。AI只是把我们的混乱放大了。

想问问大家：你们产品页的参数测试条件，是统一由一个部门维护口径，还是各渠道各写各的？有没有人试过把measurementTechnique字段补全后，AI引述准确率的变化？我这边样本还太小，想找人对一下数。