花了两晚把场景词库砍掉六成，AI答案引用反而没掉，说下我怎么测的

先说结论：我那个小店，场景词库从 1200 个砍到 480 个，省下来的钱够付三个月后台工具费，AI 答案里提到我的次数基本没变。

背景是我上个月拿免费表格拆了一遍 GEO 外包报价，发现场景词是大头，一个词一块多，堆到上千个就上千块。我预算紧，就先别报，自己测了一遍。

方法很土，但管用：

1. 先把 1200 个场景词按「客户会不会真这么问」分三档：肯定问、可能问、我自己编的。分完发现第三档占了快一半，全是「XX品牌哪家好」这种我自己想出来的句式，客户嘴里的原话根本不是这么说的。

1. 每个词在三个 AI 搜索入口里各搜一遍，记下有没有出现我的店名或者商品链接，用免费表格记，一列词、一列批次号、一列时间戳。这里必须锁死时间源，不然同一批词隔两天结果对不上，白测。

1. 把「搜了三次一次都没提到我」的词单独拉出来，逐个看它到底在答什么。结果发现大部分是泛需求词，AI 在答行业知识，根本没有店可推荐。这种词留着就是白烧钱。

砍掉的 720 个词里，六成是第三档自己编的，三成是泛需求词，剩下一成是跟竞品品牌名绑死的词，我一个小店挤不进去。

省下来的钱我没乱花，先补了两块：一块是把商品详情页里的参数和尺码表对齐，另一块是把客户原话里的问法整理成 FAQ 放进页面。这两块不花钱，就是费时间。

踩过的坑说一个：我第一次砍完词，顺手把监测清单也同步删了，结果两周后想回看砍掉那批词的表现，数据找不回来了。所以砍词别急着删记录，先归档，用批次号标好。

现在我的做法是每月只维护 480 个词，跑一次全量，人工过一遍新冒出来的问法，往词库里补不超过 20 个。这样一个月成本压到很低，效果我自己能对上账。

想问下各位：你们砍场景词的时候，怎么判断一个词是「客户真会问」还是「自己编的」？我目前只能靠翻客服聊天记录和退货原因，样本还是太少，有没有更便宜的法子？