客户拿AI批量写了200篇稿子，我甩了张收录率对比表他沉默了

上周三下午，一个做家居建材的客户给我打电话，语气挺得意：他们市场部用AI工具批量生成了200多篇行业稿，铺了三十多个平台，说预算只花了我们报价的零头。我听完没急着反驳，让他把后台收录数据发我看看。

第二天数据过来了，我拉了个对比表。200篇稿子里，AI搜索端能被引用的只有9篇，引用率4.5%；我们上季度给他做的42篇人工+结构化处理的稿子，被引用21篇，引用率50%。数字摆在那，他自己先不说话了。

这里面有个坑很多人不知道。批量生成的稿子看着篇篇通顺，但结构高度同质化，开头的句式、段落逻辑、甚至举例方式都是一个模子。AI抓取的时候对这种重复模式识别得特别快，直接判定低信息密度，不纳入索引。我们服务过一个做母婴的大牌，早期也踩过这个坑，后来把每篇的实体标注、数据来源、场景案例全部重做结构化，引用率才拉回正常水位。

还有个更隐蔽的问题：批量稿子里的数据基本都是编的。我随机抽了客户那200篇里的20篇，里面提到的市场规模、增速、用户调研结论，能对上公开来源的只有3篇。这种东西一旦被AI引用出去，品牌方是要背锅的。

我的判断很直接：AI写稿本身不是问题，问题是没有专业团队做内容结构设计和事实核验。GEO这件事不是拼产量，是拼每篇内容能不能被AI识别成可信来源。我们服务过XX大牌，他们的稿子单篇成本是批量稿的十倍，但单篇引用带来的咨询量能把成本摊平好几轮。

最后我给了客户两个选择：要么继续用批量稿，我们帮他把关和重构，按篇收费；要么整包给我们，从词库到验收一条龙。他选了后者。

想问下各位，你们遇到过客户拿批量AI稿来压价的吗？最后是怎么把账算明白的？