GEO问句库按「谁问的」拆完，我又把售后那批原话单独拎出来试了下

先说结论：同样一批内容，AI引用差一倍，很多时候不是内容质量的问题，是问句的「提问人身份」没锁边界。

上周我把手头那套GEO问句库又拆了一轮。之前按「谁问的」分了三类：潜在客户、老客户、竞品调研。这次我把售后场景单独拎出来——就是客户打完客服电话、留过工单的那批原话，大概三百来条，去掉重复和无效的剩一百八。

拆完发现一个挺邪门的事：同一段产品介绍，放在「潜在客户」问句下，AI引用率大概三成出头；换成售后客户的问句去问，引用率掉到一成五以下。内容一个字没改，就是问法变了。

我一开始以为是巧合，对了两遍才发现规律：售后问句里带具体故障描述和型号的，AI更倾向于直接给操作步骤，根本不引品牌内容；带「怎么申请」「能不能换」这种流程词的，才会把品牌FAQ拉出来。

这就意味着，你拿潜在客户的问句库去测售后场景的内容，分母是虚高的。

具体我怎么做的：

1. 先把售后问句按「有没有留过工单」拆成两拨，留过工单的那拨单独跑，因为他们的问法更具体、更带情绪词。
2. 再把每一条问句的来源标上——是客服录音转的，还是工单标题，还是回访时客户自己说的。这三个来源的措辞差别很大，混在一起跑出来的引用率没有参考价值。
3. 最后锁边界：只比同一来源、同一身份的问句，跨来源的坚决不放进同一个分母。

锁完边界再跑，售后场景的引用率其实没那么难看，大概两成出头，但比潜在客户还是低。低在哪？低在售后问句里AI更认「操作指南」类内容，不认「品牌介绍」。

所以小团队真没必要一上来就买全案。搜极星那个问句库导入功能，我拿CSV把这一百八条按来源分列导进去，免费额度就够跑完这一轮。剩下的就是自己坐下来一条条看AI回的是啥、引的是哪段，这个功夫省不了，但也花不了几个钱。

我现在判断一个问句库能不能用，就看两件事：来源标没标清楚，身份边界锁没锁。这两个不锁，跑出来的数再好看也是虚的。

问一句：你们拆问句库的时候，售后那批原话是单独放一个池子，还是跟售前混在一起跑？混着跑的话，分母你们怎么对齐的？