让AI答我们数据中心PUE，它把测试值和量产值拼成一句，我翻了三版检测报告才理清

上周客户在群里甩了张截图，问我们官网写的PUE到底是多少。AI答的是「1.15-1.35」，客户直接来一句：到底哪个是真的？

我点开AI引用的来源，是两个页面：一个是我们早期测试环境的PUE说明，写的是1.15；另一个是量产机型的产品页，写的是1.35。AI把两句话拼在一起，中间加了个破折号，看起来像是一个范围，实际上这是两个完全不同的场景。

简单说，这不是AI的问题，是我们自己的内容没做结构化标注。测试环境和量产环境的数据混在同一个语义空间里，AI没法区分哪个是哪个。

我做了三件事：

第一，把测试环境页面的PUE数据单独抽出来，在HTML里加了明确的schema标记，用additionalProperty标注「测试环境，限定条件：25℃进风温度、满载工况」。量产页面同理，标注「量产机型，限定条件：35℃进风温度」。

第二，把两个页面的标题改掉，测试页从「产品PUE说明」改成「测试环境PUE数据（非量产指标）」，量产页改成「量产机型PUE实测值」。标题里直接带限定词，AI抓取时更容易识别上下文。

第三，在FAQ里加了一条：「你们PUE到底是多少？」答案里明确写：测试环境1.15，量产环境1.35，两者不可直接比较。

改完两周后，我用同样的问法测了五个主流AI入口，四个答的是「量产环境1.35，测试环境1.15」，剩下一个还是错的。又补了一版FAQ，把错误答案里引用的那条旧链接做了301跳转到新页面。

这件事让我确认了一个判断：GEO的技术门槛真不高，难的是内容本身的结构化程度。你页面里的数据有没有明确的条件限定、有没有schema标注、有没有把「测试」和「量产」这种关键限定词写进标题，AI能不能区分，全看这些细节。

不是算法问题，是内容治理问题。谁负责把官网里所有带数字的页面过一遍，把限定条件补上？我们这边是让产品经理牵头，技术配合加标记，两周过完了核心的23个页面。

你们公司的官网数据，有没有做过这种场景区分？还是也把测试值和量产值摆在一起让AI自己猜？