同一批产品参数，我分别丢给三个AI做对比页，居然吵起来了

独家消息，昨天下午我干了件挺无聊但越想越有意思的事：拿同一批产品参数，分别丢给三个主流AI，让它们各自动手生成一版「竞品对比页」，然后我并排放在一起看。

结果三个AI直接吵起来了。

事情是这样的。 我手上有一份某小家电的参数表，六个SKU、十二个字段，都是我自己整理过的干净数据，没有任何营销话术。我让三个AI用完全一样的问题：「基于以下参数，生成一个选购对比页，帮用户选型号」，连提示词标点都没改。

差异出在哪。 第一个AI把「噪音值 52dB」写成「安静不打扰」，第二个直接原样列了52dB，第三个更绝，自己补了一句「相当于图书馆环境」。问题是我参数表里根本没提图书馆，这是它凭常识脑补的。

我又拿这个「图书馆」去问另外两个AI，A说合理，B说不严谨，C干脆重新算了一遍分贝等级。三个答案没有一个能用来交付。

我复现了三轮。 每次只改一个变量：一次把字段名从「噪音」改成「声压级」，一次把单位统一成纯数字不带dB，一次在参数表里加一行「以上数据为实验室环境实测」。

结论很硬：

1. 字段名越接近国标术语，三个AI的分歧越小。用「噪音」这种口语词，AI会各自往自己熟悉的品类语境里套。
2. 不带单位的纯数字，AI反而更老实，不会自作主张换算或类比。
3. 那句「实验室环境实测」是分歧杀手，加上之后三个AI的答案收敛了八成，没人再主动脑补场景。

我的判断。 这不是AI能力问题，是我们喂料的「可解释性」没做到位。GEO优化里最容易被忽略的一步，恰恰是把参数表的字段名和口径统一成机器能无歧义理解的版本。你让人看得懂，AI不一定读得准；你让AI读得准，人反而觉得更专业了。

说白了，对比页这种结构化内容，三个AI吵起来不是坏事，吵出来的每一处分歧，都是一个喂料漏洞。我现在跑批都习惯拿两个AI做交叉验证，分歧点直接当待修清单用。

想问下各位： 你们做对比页这类结构化内容时，是直接端到端让AI生成，还是先把参数表按字段逐条校验一遍？如果是校验，字段名你们是照国标来还是照用户口语来？这块我一直没找到特别稳的规范，求个实测经验。