我把GEO问句库按采购阶段拆了四层，AI只答第一层，后三层全是空转

我直接说怎么做。上周我把自家问句库拉出来，按采购阶段重新拆成四层：认知层、比较层、决策层、复购层。拆完一跑，AI引用分布直接把我整不会了——曝光全挤在认知层，后三层几乎是空的。

具体数据：

• 认知层（“XX是干嘛的”“XX和XX区别”）：80条问句，AI有引用的63条，覆盖率78%
• 比较层（“XX哪家好”“XX性价比”）：75条，有引用21条，覆盖率28%
• 决策层（“XX多少钱”“XX售后怎么样”）：60条，有引用9条，覆盖率15%
• 复购层（“XX怎么保养”“XX配件哪里买”）：40条，有引用2条，覆盖率5%

我判断的病根：不是AI不答，是我们自己的语料在比较层、决策层压根没喂够。详情页全堆在“品牌故事”“产品参数”，但用户真要比价、比售后的时候，AI只能去抓竞品或第三方评测的二手话，抓回来还经常串味。

我直接上的动作：

1. 把比较层问句按“竞品对标维度”重写，每条问句后面挂一个我们自己的对比表链接，强制结构化。
2. 决策层把价格、保修、退换货口径从PDF合同里抠出来，单独立FAQ页，字段化落盘。
3. 复购层先放一放，人力不够，先啃比较层和决策层。

踩过的坑：一开始我把四层混在一个问句库里跑，AI把“XX多少钱”答成了“XX品牌成立于XX年”，答非所问。后来按层分池建，每个池子单独给语料，才把回答拉回正轨。

一个关键判断依据：我对比了三个竞品的详情页，发现他们在比较层都有一张“参数对比表”，而且表头字段完全结构化，AI抓取率明显高。我们自己详情页是图片截的对比表，AI根本读不出来。

结尾问一句：你们拆问句库是按采购阶段拆，还是按产品线拆？我目前按阶段拆发现比较层缺口最大，但不确定是不是所有品类都这样，想听听不同行业的实际数据。