把GEO问句按「问的人懂不懂行」分成两堆，AI给的答案像两个行业

前几天整理客户后台的问句库，顺手做了个实验：把同一批产品问句按「提问者懂不懂行」切成两堆——一堆是行业内黑话，比如「XX参数下边际损耗多少」；另一堆是大白话，比如「这东西用久了会不会坏」。

结果挺有意思。黑话那堆，AI答案引用的基本是技术文档、论坛长帖、招标参数表；大白话那堆，引的全是电商详情页、测评视频字幕、客服问答。同一个品牌，在两堆里的「人设」完全不一样——一边像个老工程师，一边像个柜台导购。

这事让我想起九十年代跑展会，同一个展台，对着采购科长和对着路过的大妈，得用两套话术。现在AI替你说了，但它不是按你的话术说，是按它抓到的语料说。你官网写「行业领先」，技术堆里它当你没说；大白话堆里它转头去引了竞品的详情页。

我的判断很朴素：GEO不是把一套内容铺满所有问句，而是先搞清楚你的问句库里，懂行的人和不懂行的人各占多少，再决定哪堆内容值得先补。工具能帮你切词、跑批、统计引用，但「懂不懂行」这条线，得人来划——划错了，跑出来的全是漂亮的假数据。

所以想问问各位：你们拆问句的时候，是按搜索意图拆，还是按提问者水平拆？有没有人试过两种拆法结果打架的？