GEO周报里「AI引用率」的分母，我逼着技术把日志原始行数导出来对了一遍

我直接说怎么做。上周客户拿着我们GEO周报问了一句：「你这引用率12%，分母到底是多少条回答？」我当时答不上来，因为报表里只写了百分比，没写基数。回来我就把技术叫过来，让他把AI平台导出日志的原始行数导出来，一条一条对。

结果发现三个坑。

第一个坑：分母混了「有品牌提及的回答」和「全部抓取回答」。我们后台统计时，把品牌没出现的回答也算进了分母，但有些回答压根没到展示层，用户根本没看到。这批「僵尸回答」占了分母的37%，把引用率直接压低了快5个点。

第二个坑：去重规则不一致。同一个问题一天被问了20次，AI给了一模一样的答案，我们算20条，但平台后台算1条。两边分母差了一倍多，周报里的数字跟客户自己截图对不上，就是这么来的。

第三个坑：时间窗口错位。我们按自然周统计，但AI抓取有延迟，周一的数据可能周三才落盘。上周报里最后一天的数据永远是残缺的，分母偏小，引用率虚高。

我现在的做法很简单：周报里强制加三列——总抓取行数、去重后有效回答数、有品牌提及的回答数。引用率的分母统一用「去重后有效回答数」，并且在脚注里写清楚去重规则和时间窗口。技术每周导一次原始日志，我抽10%人工复核，对不上就回滚重算。

这么做之后，客户再没拿截图来质疑过数字。但新问题来了：不同AI平台的去重逻辑不一样，有的按问题去重，有的按答案指纹去重，跨平台汇总时这个分母到底该怎么统一？你们有踩过这个坑的吗？