问句库按「城市+行业」拆完，AI引用率涨了27%，但线索质量反而降了

先说数据，免得说我拍脑袋。上个月我们把问句库从原来的「行业大词包」拆成「城市+行业」的细粒度组合，一共拆出 1800 多条问句，跑了一个月。AI 引用率从 12.3% 涨到 15.6%，涨了 27%，看起很巴适对吧？但同期表单线索从 63 条掉到 41 条，成交周期从平均 18 天拉长到 29 天。引用率涨了，生意反而难做了，这个账必须拆开看。

先说我们啷个拆的。原先问句库是按行业词堆的，比如「工业除尘设备哪家好」「除尘设备厂家排名」，这类词 AI 确实不咋个引，因为太泛了，模型抓不到具体场景。后来我们按重庆、成都、贵阳三个城市，叠加上「化工」「建材」「食品」三个细分行业，组合出「重庆化工车间除尘设备选型」「成都建材厂粉尘治理方案」这类问句。结果 AI 引用确实起来了，因为问句够具体，匹配到了我们官网的案例页和选型指南。

问题出在下游。引用率涨的那部分问句，大部分是「选型」「方案」「治理」这类偏技术调研的词。搜这些词的人多半是工程师或者项目前期，离采购决策还远得很。我们销售跟了一圈，41 条线索里真正进入比价阶段的只有 9 条，剩下的全是来要资料的。反倒是原来那批泛行业词，虽然 AI 引用少，但搜的人往往是老板直接找供应商，决策链路短。

我后来拿后台表单做了个交叉，发现一个规律：问句里带「哪家」「厂家」「价格」的，线索转化率是带「方案」「选型」「治理」的 2.4 倍。带「重庆」「成都」地域词的，线索有效率反而比不带的高 18%。这说明地域词该加，但场景词加过头了，把问句库拉偏到技术调研那一端去了。

所以我的判断是，问句库拆分不能只看 AI 引用率这一个指标。引用率是过程指标，线索质量和成交周期才是结果指标。工具后台一般只给你看引用率、提及率这些，它不会告诉你这批引用对应的是哪类人。我现在每周手动做一张表，把问句按「决策阶段」标一遍，分「认知」「选型」「比价」三档，再看每档的引用率和线索转化。上个月的数据是：比价档问句只占问句库 22%，但贡献了 58% 的有效线索。认知档占了 47%，有效线索只占 11%。

这个结构明显不对，我下一步打算把比价档问句的权重提上来，认知档砍掉三分之一，特别是那些纯技术参数的问句，先放一放。

问一哈各位，你们拆问句库的时候，是按搜索量拆的，还是按决策阶段拆的？有没有人做过引用率和线索转化的双轴对比，数据是啥子样子？