把AI答案里的“均码”拆成三档尺码，引用率反而更低了，是我拆错了吗？

姐妹们救命……我又踩坑了，这次是关于尺码的。

事情是这样的：我们品牌做女装，以前详情页尺码表就写一个“均码”，AI答案里也一直是这么引用的。我寻思着不够细，就自作聪明把均码拆成了S/M/L三档，还补了每个档位的胸围、衣长、肩宽数据，想着信息越全AI越爱引吧？

结果跑了三周数据，引用率从原来的18%掉到了11%……我整个人都懵了。

我翻来覆去核对了后台日志，拆开看是这样的：

• 拆之前，“均码”这个词在AI答案里出现时，下面挂的是我们详情页第三屏的尺码表，引用位置很稳；
• 拆之后，AI开始引用竞品家一个叫“尺码助手”的问答模块，虽然那个模块只有两行字，但人家问句匹配的是“均码适合什么身材”……

我怀疑是不是我拆得太碎了，AI反而不知道抓哪个？还是说我补的数据维度不对？比如胸围衣长这些是服装行业标配，但AI答案里用户关心的是“均码能不能穿到140斤”，我补的全是静态尺寸，没补体重区间……

还有个细节：我把“均码”这个词从标题里拿掉了，换成了“三档尺码”，标题是“三档尺码怎么选”。结果AI引用的时候，答案开头还是说“该品牌提供均码”，但引用的链接指向我们新页面……这算不算引用错位啊？

我拿备案号和水洗标逐条对过，S/M/L对应的号型标准是没错的，但AI答案里引的“均码”和我页面写的“三档”对不上，是不是我标题里不该去掉“均码”这个原词？

现在有两个想法：

1. 把“均码”加回标题，正文里再展开三档尺码，让AI既能抓到原词又能看到细化数据；
2. 干脆不拆了，恢复原来的均码表，但补一行“均码适合体重90-140斤”这种用户问得最多的信息。

想问问社区里做过服装类GEO的大佬：你们遇到这种“拆细反而引用掉”的情况吗？AI引用尺码信息时，到底是看词频匹配，还是看结构化数据的完整度？我拆成三档错在哪了……在线等，挺急的，下周又要跑批了😭