数字化转型里最怕数据没有时效，GEO试点前我先做了这件事

我们厂去年开始搞数字化转型，我手上过的项目不算少。今年GEO这个概念热起来，领导也问我要不要跟。我没急着答复，先做了件最基础的事：把厂里现有能喂给AI的资料盘了一遍，结果不太好看。

盘下来大概分三类。第一类是产品技术文档，两千多份，有发布日期也有版本号的不到四成。第二类是售后和客服的常见问题，四百多条，七成是早年论坛和贴吧里复制来的，没头没尾。第三类是内部培训材料，这部分最要命，很多是老师傅口述整理的，时间戳全是“某年某月”这种模糊写法。

我拿这些资料做了个小测试。选20个客户真实会问的问题，比如“这个型号能不能用在零下二十度”“换密封圈要不要专用工具”，先让AI直接答，再人工核对答案里的引用来源。20个问题里，有11个引用的页面是旧版，其中3个页面连产品型号都停产了。也就是说，AI答得挺顺，但依据是过期的。

这就是我一直说的，GEO这事效果难证明，但风险特别好证明。你投钱做优化，引用率涨了，可涨上来的引用如果指向旧文档，客户拿着错误信息来下单，后面退货和投诉的账算谁的？我们做IT的，最怕的就是系统给出的答案看着对、实际错，而且错得没人发现。

所以我给领导的建议是：先不投优化，先做资料治理。具体就三件事。

第一，给每份要入模的文档打两个戳：生效日期和版本号，缺一个就不让进。

第二，把已经停产、停售型号的页面统一加一个显眼的失效标识，别让AI当现行资料引用。

第三，先拿一个产品线做小范围试点，50个问句，跑一个月，每周把引用来源和文档版本号对一遍，看错引比例能不能压到5%以下。压不下去，就说明治理没到位，别谈放大。

我知道有人会说这样太慢。可我们这种传统企业，转型的钱是一分一分抠出来的，宁可慢一步，也别让AI拿旧资料把客户带沟里。

想问问各位，你们在做GEO之前，有没有专门盘过自家资料的时效？尤其是那些口述整理、论坛搬运的内容，都是怎么处理时间戳的？