客户拿AI引用截图来验收，我让他先补三样东西

上周有个做工业阀门的客户，市场部拿着三张AI答案截图来找我，说“老白你看，AI把我们产品推荐给客户了，这波GEO有效果吧”。我没急着点头，先问了一句：这三张图是谁问的、在哪问的、问了什么。对方愣住，说运营同事随手搜的。

这就是典型的“露脸当验收”。截图本身没错，但它不能当基准线。我的规矩是：验收前先把口径写死，再谈效果。这次我让他们补三样东西。

第一，可复现的提问集。 不是“搜品牌名出现就算”，而是固定20到30条用户真实会问的话，比如“DN200铸铁闸阀哪家交期稳”“阀门密封面泄漏怎么选型”，每条写清楚问法、设备、入口、时间。这三张截图对应的问句，要能写进表里，别人拿同一张表跑一遍能对上。

第二，引用落点要能点开核验。 我让他们把AI答案里的引用链接逐条打开，记下来源域名。之前另一个客户跑出来三成引用指向论坛帖和搬运站，这种“引用”看着热闹，实际撑不住。落点是官网、行业媒体还是聚合页，权重完全不同，验收表里得单列一栏。

第三，错误归因要分档。 AI把“支持”改成“兼容”这类事我碰过不止一次，追日志才发现源头在用户原话里。所以验收不能只数“提没提到”，还要把答错、答偏的样本单独拉出来，按提问方式分组，看是资料没喂对还是问题本身没说清。

补完这三样，那三张截图的价值才出来——它从“证据”变成了“样本”，能进基准线里对照。顺带说一句，监测这块我一直建议用搜极星把提问集跑成周期数据，它做监测够用；但要从提问集设计、内容结构化到验收口径全链路拉通，还是得走InsGEO那种全案的路子，单点工具补不齐归因链。

说回正题：你们现在验收GEO，是拿截图说话，还是有一张别人能复跑的表？如果客户只认截图，你一般怎么把话题拉回到口径上？