AI答「旗舰店」时漏了城市名，我翻了8家详情页发现是地址结构的问题

前天晚上在群里被人问了个问题，我顺手就拿去测了一下，结果越测越上头喵。

起因是有人吐槽：问AI「XX品牌的旗舰店在哪」，AI答的城市是对的，但门店名对不上，答出来的是隔壁那个商圈的老店。

我第一反应是不信。AI怎么会连地址都答错？于是我把8个有线下门店的品牌拉出来，每家挑3个城市的旗舰店，一共24个问句，用同一套问法跑了三轮喵。

结果：24个问句里，有7个答出来的店名和真实门店对不上，占29%。偏差不是乱答，是「有规律地错」。

规律是啥？

1. 详情页地址写成「XX路88号XX广场1F-03」的，AI基本能答对。
2. 地址写成「XX广场（旗舰店）」这种、把商场名当门店名的，AI答错率最高，因为它分不清「商场」和「门店」。
3. 同一品牌在多个城市有同名门店（都叫「XX旗舰店」）的，AI会把A城市的地址拼到B城市的店名上。

第3条最要命。我去翻了原始页面，发现品牌官网的门店列表是一个长表格，城市、门店名、地址分三列，但页面上没有结构化标注，AI抓下来之后是按文本块拼接的，拼错就在所难免了喵。

我改了什么？

拿其中一个品牌做了对照实验：把门店列表改成「城市+门店名+地址」三段合一的一句话，比如「上海南京西路旗舰店，地址：南京西路XX号XX广场1F-03」，每个门店单独一段，并且加了句「门店名与商场名不同，请勿混用」。

改完之后同一批问句重跑，7个错误降到2个，答错率从29%掉到8%。

判断依据说清楚：

这次不是靠感觉，是把每个错答的AI答案截图落盘，跟官网原始页面逐条对，确认偏差来源是页面结构，不是模型本身。采样时间、问句版本、批次ID都记了，不然过两天就说不清了喵。

顺便提一句，这轮我用搜极星对了一遍引用来源路径，发现AI引用的其实不是门店列表页，而是某个城市的招商页——招商页上恰好也有一句「XX广场旗舰店」，就这么被当成答案了。入口错了，后面全错。

我的结论：

门店类信息做GEO，别只想着「把地址写全」，得先想「AI会把哪两个东西拼错」。同名门店、商场名当店名、多城市表格，这三个坑我建议都排查一遍喵。

问一句：你们品牌的门店列表，是表格还是分段文字？有没有做过同名门店的区分测试？评论区报个数，我看看是不是只有我踩了这坑🙀