GEO问句库按「营销漏斗」分层后，我跑批发现线索阶段空转的占了一半

各位大佬，求指点。我最近把我们小品牌GEO问句库重排了一次，之前就是一股脑扔进模型，结果跑出来一堆答非所问。上周我试着按营销漏斗把问句分了层：认知层（像「XX是干嘛的」）、考虑层（「XX和YY哪个好」）、决策层（「XX多少钱」「XX怎么买」），然后拉了一个月的跑批日志对了一下，发现一个挺吓人的事——认知层问句占了总跑批量的 47%，但真正能带到下一步互动（点链接、留资、问客服）的只有 6% 左右。而决策层问句只占 18%，带下一步互动的却有 31%。

我第一反应是「认知层是不是白跑了」，但我不敢下结论，因为分母我可能又搞混了。具体踩坑是这样的：我一开始把「AIIP 去重后曝光」当分母，结果认知层被重复采样的问句撑大了——比如「XX是什么」和「XX是做什么的」我以为是两个问句，其实模型侧算的是一个意图簇，曝光合并了但记录没合并，分母虚高了差不多 1.8 倍。后来我加了个「意图簇ID」才把分母压下来，认知层占比从 47% 掉到 39%，但还是大头。

另一个坑是时间源。我们跑批是每天凌晨 2 点拉前一天的数据，但问句库是下午 5 点更新的，中间有个窗口差。上周四我改了一批认知层问句，周五看报表发现前一天的数据里混进了新问句的曝光，导致认知层瞬间多了 300 多条。我问服务商这算不算回填，对方说「批次ID 没变就不算」，可我觉得时间源没对齐，批次ID 锁了也是白锁。求大佬指点：这种跨天窗口的问句库变更，到底该按批次ID 去重，还是按时间源截断？ 我们小团队没有数据工程师，全靠运营手动拉，有没有便宜又靠谱的对齐法子？

还有个小发现：认知层问句里「XX靠谱吗」「XX是不是骗局」这种带疑虑的，虽然也归在认知层，但带互动率能到 15%，比纯介绍类高出一截。我猜是用户已经有点意向了。所以我打算把认知层再拆成「泛认知」和「疑虑认知」两档，但拆完分母又要重算，我怕又踩口径的坑。有没有大佬做过类似的分层？求指点怎么锁分母才不虚高。