把GEO问句按「谁在问」分了四类，跑批后AI引用率差了四倍多

各位大佬，求指点。最近我在死磕跑批口径，发现之前把所有问句混在一起跑，数据根本没法看。

上周我翻后台日志，把过去一个月抓到的 900 多条 GEO 问句按「谁在问」重新分了四类：

1. 行业新人在问（比如「GEO 是什么」「怎么入门」）
2. 甲方在问（比如「GEO 服务怎么报价」「效果怎么验收」）
3. 同行在问（比如「跑批脚本怎么写」「日志怎么对齐」）
4. 纯信息检索（比如「XX 工具官网」「XX 平台登录」）

分完我拿同一批问题去跑，结果 AI 引用率差得离谱：

• 甲方类问句引用率 31%，而且引用的多是官网案例页和报价页；
• 同行类问句引用率 27%，但引用的全是第三方博客和社区帖子，官网几乎不出现；
• 行业新人问句引用率 19%，AI 更爱引百科和知乎；
• 纯信息检索类只有 7%，基本都是官网首页直接命中。

踩坑细节：

我一开始没锁「提问者身份」这个字段，跑批时把「GEO 服务报价」和「GEO 入门教程」混在一个批次里，结果 AI 引用来源被拉平，看着像官网占比 40%，实际拆开看，甲方类问句官网占比 62%，新人问句官网只有 11%。

后来我强制在跑批前加了一步：先给每条问句打上「提问者身份」标签，再按标签分组跑。 口径固定后，数据才敢往报告里写。

我的判断：

GEO 不是所有问句都值得铺内容。甲方问句和同行问句的引用逻辑完全不一样——甲方看案例和报价，同行看实操和踩坑。如果内容页不区分「写给谁看」，AI 抓取时也会跟着混乱。

求大佬指点：

你们跑批时会给问句打「提问者身份」标签吗？还是按「决策阶段」分层？我目前两个维度都在试，但标签体系还没统一，怕后面归因又对不上。有没有人踩过类似的坑，求个可复用的字段定义模板！