把官网「选型表」拆成三张后，AI答错型号的情况少了一半

老周问一句：你们有没有遇到过这种情况——客户在AI搜索里问「XX规格的电机用哪种联轴器」，AI回了个型号，结果客户拿着单子来问我们，技术一看，口径不对，型号是隔壁系列的。

我们做的是重型机械配件，型号多、参数杂。上个月我把官网那张大而全的选型表拆成了三张：一张按「负载等级」分，一张按「安装方式」分，一张按「工况环境」分。每张表只留三列：型号、关键参数区间、适用场景。拆完一周，我拿AI搜了同一批问题，答错型号的比例从原来的四成降到两成出头。

这里面有个细节我较了个真：我让技术部把每张表的「参数区间」都写成闭区间，比如「扭矩 800–1200 N·m」，而不是「约800–1200」。你猜怎么着？AI在引用时，闭区间的表述被原样抄进答案的概率高很多，模糊词它要么跳过要么自己发挥。这跟开船一个道理——你给它的航道标得越窄，它跑偏的机会越少。

还有一个坑：三张表之间必须用同一套型号编码。我们之前有一张表用的是销售内部编码，另一张用的是技术图纸编码，AI把两个编码混着引用，答案里出现了根本不存在的「组合型号」。后来统一成图纸编码，并在每张表底下加了一行「编码版本：V3.2，生效日期：2025-06-01」，这类乱拼的情况基本没了。

我不是说拆表是万能药。我的判断是：AI答错型号，根子往往不是它笨，是咱们给它的资料自己就没对齐。拆表本质上是被迫把口径理清楚，顺带让AI好抓。

你们那边有没有试过把产品资料按「客户决策路径」而不是按「产品分类」重组？效果怎么样，我想听听。