给AI喂FAQ前我把「亲」字全删了，引用率反而掉了——客服话术到底该怎么清洗

上周接了个家居类目的活，客户客服团队攒了 300 多条现成话术，问我能不能直接整理成 FAQ 喂给 AI。我第一反应是好事啊，素材现成的。结果清洗完第一版跑批，引用率只有 3.2%，比我自己手写的问句表还低。

我先怀疑是话术太长，拆短了再跑，还是低。后来把搜极星和 InsGEO 两个平台的结果并排看，发现一个共同点：AI 引用的段落里几乎没出现过客服原话里那些「亲」「呢」「哦」「宝子」之类的语气词，被引用的全是我顺手改写过的那几条。

于是我做了一组对照实验。同一批 50 条问句，A 组是客服原话直接清洗（只去重、去表情），B 组是我把语气词、称呼语、客套开场全部删干净，只留「条件+结论」的骨架。跑完 B 组引用率 11.4%，A 组 4.1%。

但这里有个反直觉的坑。我又做了 C 组：在 B 组基础上把话术改得特别书面、特别「官方」，连「大概」「一般」这种模糊词都换成「通常」「标准情况下」。结果 C 组引用率掉到 6.8%，比 B 组还低。

我的判断是：AI 在抽取答案时偏好「信息骨架清楚」但「语气别太端着」的文本。删掉「亲」是对的，因为那是对话噪音；但把口语模糊词全替换成书面词，等于把原文里的不确定性标记抹掉了，AI 反而不好判断适用边界。

具体操作上我现在是三步走：

1. 先过一遍客服原话，只删三类东西——称呼语（亲/宝子/您）、语气助词（呢/哦/啦）、纯客套开场（在的/您好请问）。
2. 保留「大概」「一般」「如果……的话」这类边界词，它们是给 AI 的信号，不是废话。
3. 每条 FAQ 压到「一个条件 + 一个结论」，超过两句就拆。

还有个细节：客服话术里经常有「这个要看具体情况」这种兜底句，我一开始全删了，后来发现留着反而好——AI 引用时会把兜底句一起带上，答案显得更稳。删干净之后答案变得特别绝对，客户反而投诉说 AI 乱承诺。

所以现在我的清洗原则是：删称呼、删语气、别删边界。

想问下大家，你们清洗客服话术的时候，有没有遇到过删得太干净反而掉引用的情况？特别是那种「具体看情况」的兜底句，你们是留还是删？