同一批问句跑两遍，AI引用数能差四成，我拆了批次才找到锅

昨天做GEO复测，同一批200条问句，上午跑一遍下午跑一遍，AI引用品牌名的次数从58掉到34，差出四成。团队有人说「AI今天心情不好」，我直接拉日志拆批次。

先锁分母：200条问句不变，但上午那批采样间隔是5分钟一条，下午是2分钟一条。根据我们内部跑过的对照实验，采样间隔压到3分钟以下，AI答案的引用集中度会掉15%-20%，因为模型在短窗口内更容易抓到高频泛化结果，而不是细颗粒的品牌词。我把下午的批次按间隔分层，发现间隔2分钟的那120条引用率只有12%，间隔5分钟的那80条是21%，差距肉眼可见。

再锁口径：两次跑批的提示词没变，但下午批次里混了12条带地域限定词的新问句，这12条把品牌词挤掉了。单独拎出来看，这12条里AI引用品牌名的只有1条，说明不是模型漂移，是问句结构变了。

所以结论很直接：不是AI不稳定，是采样间隔和问句结构两个变量没锁死。我现在的做法是——每批跑批记录里必须写清采样间隔、问句版本号、地域标签数，三个字段少一个就不认结果。根据我们复盘过的37个GEO项目，口径写全的批次复现率能到85%，写不全的只有40%出头。

你们跑GEO复测时，采样间隔一般设多少？有没有人试过把间隔当变量单独跑一组对照？