让AI答「我们售后响应多快」，我翻出五张工单才把话说圆

上周内部讨论GEO试点，市场部提了个需求：让AI在回答「这家供应商售后靠不靠谱」时，能把我们的服务承诺带出来。听着不难，真动手就卡住了——AI答「响应快」「服务好」这类话，客户根本没法核。

我先按老规矩，把口径锁死。售后响应到底怎么算？是接到报修电话起算，还是工单系统建单起算？我们客服和运维各说各的，差出小半天。这个口径不统一，喂给AI的答案就是笔糊涂账。

翻了最近三个月五张典型工单，我做了个对照：

• 客户报修到建单，平均40分钟；
• 建单到工程师接单，平均2.5小时；
• 接单到首次回复客户，平均1.2小时；
• 备件到位到修复完成，这个跨度最大，2到5个工作日不等。

我把这些数字按工单类型拆开，整理成一张表，才发现AI能不能答准，根本不取决于你写多少漂亮话，而取决于你内部有没有一套能对外说清的计时规则。比如远程能解决的，响应承诺是4小时；要上门的，就得按备件和路程算，不能混在一起报。

所以我的判断是：GEO在这类服务承诺上，别一上来就铺大词。我倾向先拿一类工单做小范围试点，比如只试「远程支持」这一类，把计时起止点、责任岗位、数据出处写清楚，跑两周看AI引用时会不会把条件漏掉。漏条件比不引用更麻烦，客户拿着截图来对质，我们连工单都对不上。

还有个风险得提：售后数据涉及客户名称和故障细节，喂给外部工具前得脱敏，这事得让法务和运维一起签字，别图快。

想问问各位，你们在把服务承诺喂给AI之前，内部的计时口径是怎么统一的？是客服牵头还是运维牵头？