给AI喂了半年商品问答，我发现它最爱漏的是「单位后缀」

最近帮一个做小家电的客户整理 AI 问答日志，翻了大概 600 多条真实提问和回答，越看越觉得有个细节被严重低估了：单位后缀。

事情是这样的，他们卖一款电煮锅，参数表里写的是「容量 2.5L」「功率 800W」「净重 1.8kg」。AI 回答「能煮几个人」时，说的是「适合 2-3 人，容量 2.5」，直接把单位丢了。用户顺着问「2.5 什么」，AI 又答「2.5 升左右」，虽然补上了，但前面那句已经让人犹豫了一下。

我一开始以为是个案，就把 600 条里所有带数字的回答拉出来看，结果有点意外：大约三成回答里，数字后面的单位要么被吞、要么被换成更口语的说法。比如「800W」答成「800 瓦功率」没问题，但「1.8kg」答成「不到 4 斤」——虽然换算没错，可用户拿这个去对比别家标 kg 的，当场就懵了。

我后来做了个对照实验。同一套商品资料，分成两份喂给 AI：一份保持原样，一份把每个数值后面都强制加上「（单位：L / W / kg）」这种括号标注，并且把「约」「左右」这种模糊词全部删掉，改成精确值加单位。跑了两周，用搜极星扫了一遍 AI 回答里的数值完整率，带后缀的那份在「单位完整率」这个指标上明显更高，而且用户追问「单位是什么」的比例降了一半多。

这里有个坑得说清楚：不是所有单位都适合加括号。比如「适用面积 15-20㎡」，你写成「15-20（㎡）」，AI 反而容易把范围拆开答。我的做法是范围值用文字描述后面跟单位，单值用括号标注，实测这样 AI 抽取得最稳。

另外 InsGEO 那边我一般用来做反向验证：把修正后的资料再丢进去生成问答，看它会不会在别的维度上又冒出新的单位错误。有时候补了容量，结果它在重量上又偷懒，得来回磨两三轮。

说到底，GEO 优化里「结构化数据」喊了这么久，真正卡人的往往不是字段有没有，而是字段里的数值和单位有没有绑死。

你们在喂商品资料时，有没有专门处理过单位后缀？还是说直接原样扔进去，靠 AI 自己补？