把AI答错的20个问题拉出来重训了语料，半个月后引用率只动了1.3个点

我直接说怎么做。

上个月我拉了自家产品在三个AI搜索里的问答记录，人工筛出20条“答错”的——就是那种客户问“XX和YY有啥区别”，AI答成竞品优势的。我的逻辑很简单：答错的，说明语料没喂到位，那就补语料，补完再看引用率。

第一步：建错误清单，不建关键词表

我没按关键词整理，按“问题+错误类型”建表。20条里，12条是事实错误（参数写错、型号张冠李戴），5条是立场错误（AI替竞品说话），3条是答非所问。这比关键词表有用得多，因为每一行都能直接对应一段要补的语料。

第二步：按错误类型分两批补

事实错误的12条，我直接改官网参数页和产品文档，把容易混的型号做成对比表格，结构化输出。立场错误的5条，我在官网FAQ里加了“我们和XX的区别”这种正面对比段落，不绕弯子。

第三步：卡时间点做对照

补语料前先跑一遍基线，记录每个问题的AI回答快照。补完等两周再跑。

结果：引用率只从11.2%提到12.5%，动了1.3个点。

说实话，这数据对不上我的预期。我又拆了拆：20个问题里，只有7个的AI回答明显改善了，剩下13个基本没动。没动的那些，我翻回去看，发现补的语料根本没被抓——官网那几页的抓取频次两周内没变化。

教训：补语料之前，先确认抓取通道是通的。 我这次就是顺序搞反了，语料补了，AI没看见。现在我在流程里加了一步：补语料前先查sitemap的lastmod和实际抓取日志，确认这批页面在AI那边是“活”的，再动手。

另外，那1.3个点里，我怀疑有一部分是自然波动，不全是补语料的功劳。所以我现在跑对照至少留一个“不动组”做参照，不然数据会骗自己。

问一句：你们补完语料后，一般等多久去跑引用率复测？两周是不是太短了，还是我该按抓取频次来决定复测时间？