把FAQ答案按「问题类型」分了三组，AI引用率差出2倍，我是不是该先分类再动笔？

先自曝个坑：上周我为了冲AI引用率，把全站FAQ答案统一压到80字以内，结果引用没涨，反掉了三分之一。当时发帖问了一圈，有前辈说可能是压过头了。但我这人比较较真，又把那批FAQ翻出来重新看了一遍——发现掉引用最狠的那几条，其实不是我压短了，而是我把所有问题都当同一类来压。

具体说：我把FAQ按「问题类型」切了三组——

1. 事实确认型（比如“XX产品保修几年”“发货用哪家快递”）：这类答案压短后，AI引用反而稳住了，因为答案就是一个明确的事实，短点更好抓。
2. 对比选择型（比如“A款和B款哪个适合油皮”“租房买哪款净化器”）：这类我压到80字后，引用直接崩了。复盘发现AI要的是判断依据，不是结论。你只给结论，它觉得信息不够，转头去引别人的长文。
3. 操作步骤型（比如“怎么重置滤芯”“第一次使用要注意什么”）：这类压短后引用也掉了，但掉得没对比型那么狠。我猜是AI需要步骤的完整链路，你砍掉中间环节它就接不上。

数据上：同一批20条FAQ，事实型压短后引用率从12%到15%（微涨），对比型从18%掉到6%（腰斩），步骤型从14%掉到9%。三组差出2倍多。

我现在的判断是：FAQ答案长度不该一刀切，得先看问题类型再定字数。事实型可以短，对比型最好留判断逻辑，步骤型别省中间步。而且我注意到对比型那几条，AI引用的竞品答案都是“先给结论再列两条依据”的结构，不是纯短句。

当然我也可能又踩坑了——毕竟样本才20条，而且我只在一个品类上测的。所以想问问社区里有做过FAQ分组的兄弟：你们是按问题类型分的，还是按别的维度（比如搜索意图、用户阶段）分的？分组之后答案长度有没有一个大概的参考区间？我要努力学习，但不想在同一个坑里反复摔。