月度复盘时我发现AI引用率分母口径不一致，统计结果差了近一倍

上周给客户做月度复盘，同一批 query、同一周的数据，我按「总提问数」做分母算出 AI 引用率 18.6%，客户那边按「有 AI 回答的提问数」做分母算出 31.2%。同一份数据两个数字摆桌上，客户第一反应是问我是不是改了口径。

两边都没错，只是分母定义不一样。我把三条口径拉出来对了一遍：

关键在 A 和 B 差的那 12 个多百分点，全是空结果和超时。这部分到底算「AI 没引用」还是「压根没问到」，直接影响周报结论。我的处理是：对外汇报统一用 A，合同验收锚定 B，内部排查用 C。三个数都得留底，但对外只讲一个，不然客户每周都要问一遍为什么数字变了。

还有个更隐蔽的坑：分母是按 query 条数算还是按会话轮次算。同一批词，按条数算引用率 18.6%，按会话算能掉到 12% 出头，因为长会话里重复提问拉高了分母。这个差异在日报里几乎看不出来，拉到月度才暴露。

所以我现在的习惯是，方案启动前先塞一张「口径卡」给客户签字：分母定义、统计周期、空结果处理规则、去重逻辑，四项写死。省得月底对不上再扯。

想问问大家：你们周报里的引用率，空结果和超时是剔除还是保留？有没有人试过把「同一问题多轮追问」按会话去重，效果和按 query 算差多少？