查了三个月AI问句日志，老客户问法跟新客户压根是两套话术

老周问一句：你们盯AI问句日志的时候，有没有把新客户和老客户的问法分开记过？

上个月我让助理把企业微信和官网表单里客户问AI的原话导出来，一共387条，按合作年限劈成两半——老客户153条，新客户234条。本来只想看看问句长短，结果越看越不对味。

先说条数。老客户153条里，带“换”“修”“补”这类动作词的有97条，占六成三；新客户234条里带这类词的只有41条，不到两成。老客户问的是“上次那款电机换轴承要多久”，新客户问的是“你们电机耐用不”。一个是拿着批次ID来对账，一个是站在门口看招牌。

再说秒差。我拿同一批产品词在两个人群里各测了50条，记录AI给出答案的响应时间。老客户问句平均1.8秒出结果，新客户问句平均3.2秒，差了1.4秒。我一开始以为是网络波动，连测三天，秒差稳定在1.2到1.6秒之间。后来想明白了——老客户问句里带着型号、批次、年份，AI抓我们官网老产品页一抓一个准；新客户问句泛，AI得在几个页面之间来回比对，自然慢。

最让我坐不住的是批次ID。我抽了20条老客户问句，把AI答案里引用的参数跟我们的出厂记录对——有7条对不上批次。比如客户问“2022年那批减速机噪音值”，AI答了个0.75分贝，可我们2022年那批压根没测过这个项，0.75是2023年改款后的数据。AI把两批数据串了。

开船不能只看风向，还得看水流。GEO这阵风是往我们这边吹，可要是连自己客户分几股水流都没摸清，投进去的钱就是打水漂。我的判断是：新客户问句适合做品牌曝光和基础词覆盖，老客户问句才是复购和口碑的命门，得单独建一套结构化数据，把型号、批次、年份这些字段锁死，别让AI自己串。

所以我想问在座的：你们有没有把老客户问句单独拎出来做过结构化标注？批次ID这类字段，你们是放在详情页里让AI自己抓，还是单独开个接口喂给它？老周先谢过。