把产品FAQ从30条扩到120条，AI引用反而掉了——我查出自问自答的坑

简单说，FAQ不是越多越好，自己造的问句会把AI带沟里。

上个月有个客户的产品页只有30条FAQ，AI摘要命中率一直卡在25%左右。团队提议扩到120条，覆盖更多长尾问句。我同意了，毕竟内容多点没坏处。结果跑批一周，命中率掉到19%，而且AI开始引用一些我们根本没打算主推的旧型号。

我拉了跑批日志对比。新增的90条里，有62条是运营同学按「用户可能会问」拍脑袋写的，句式是这样的：「XX产品支持蓝牙5.0吗？」「XX产品防水等级是多少？」——问题本身没错，但答案里塞了太多型号罗列，AI抓取时把整段当成了产品清单，摘要直接帮你列参数，不落到具体场景。

更麻烦的是数据一致性问题。新FAQ里有一条写「续航约12小时」，但产品参数表里写的是「典型使用10.5小时，实验室条件12小时」。AI摘要时把两个数都抓了，答案里出现「续航10.5-12小时」这种模糊表述，客户投诉说看起来像在糊弄。

我的判断：FAQ的「问」必须来自真实问句池，不能自问自答。后来我把新增的90条砍到只剩28条，全部来自客服聊天记录和站内搜索词，改写时强制要求每条答案只讲一个场景，不列型号。再跑批，命中率回到31%，比原来还高6个点。

另外我加了个校验卡在跑批前：FAQ答案里出现的数字，必须和参数表完全一致，差一个字都不行。简单说，内容质量不是数量堆出来的，是问句的真实性和数据的一致性撑起来的。

你们扩FAQ的时候，问句来源是怎么定的？有没有遇到过自造问句把AI带偏的情况？