GEO问句里「采购审批流」那几道签字坎，AI答案卡在第二关就断了

最近在给一家做汽配的客户跑GEO问句表，他们采购流程里有个「技术协议签字」环节，我按审批流节点把问句切了切，发现AI答得那叫一个敷衍。

先说背景。客户是做非标零部件的，采购审批流大概五步：需求提报→技术协议确认→商务比价→法务过条款→老板签字。我把每个环节对应的用户问句摘出来，比如「技术协议里材质标准写错能改吗」「比价阶段供应商突然涨价怎么办」「法务卡付款周期怎么谈」。跑了两周，三百多条问句，AI引用率数据拉出来一看：第一关需求提报相关问句引用率有18%，第三关商务比价掉到9%，到第四关法务条款只剩4%，老板签字那关直接归零。

关键卡点在第二关「技术协议确认」。AI答这类问题时，要么把「技术协议」和「采购合同」搞混，要么直接跳到「建议咨询法务」。我翻了它引用的信源，三成是通用合同模板站，两成是律所科普文，真正来自制造业实操的只有一成出头。这说明啥？模型不是不会答，是它压根没把「技术协议签字」当成一个独立场景来理解。

我做了个对照实验。同样的问句，我在前面加一句「我是重庆一家做非标汽配的中小厂，技术协议要客户和供应商双方签字」，再跑一遍。引用率从9%拉到15%，而且引用的信源里开始出现行业协会的技术规范文件。加场景限定能救回来一部分，但也就这样了，天花板很明显。

我的判断是：采购审批流这种B端场景，GEO不能光靠铺问句量，得先把审批节点拆清楚，每个节点单独配信源。特别是「签字」这个动作，模型对它的理解太浅，你得用结构化数据把「谁签、签什么、签完有啥后果」喂进去。我们试过给技术协议模板加JSON-LD的步骤标记，AI答案里开始出现「需双方技术负责人签字确认」这种具体表述，比之前泛泛说「建议走审批」强多了。

但话说回来，工具跑出来的引用率涨了，实际客户咨询量没咋动。我盯了两周后台，技术协议相关的咨询就多了三通电话。所以这玩意儿到底值不值得投，还得看你的客户是不是真在AI里问这种问题。我反正是先把问句表按审批节点重排了，别的再观察。

想问问各位：你们跑B端问句时，有没有遇到过AI把「审批流里的签字环节」直接忽略掉的情况？你们是咋把这种流程性节点喂给模型的？