跑批日志里我把「客户改词」单独拉了一列，才发现自建GEO的坑在需求变更

最近给一个快消客户做季度复盘，他们之前自己搞了半年GEO，后来外包给我们。我把他们自建期的跑批日志和我们的日志并排放，加了个维度：每次需求变更的「改词量」和「返工批次」。结果挺有意思。

他们自建那半年，平均每两周改一次词表，每次改词大约动30-50个query，但没有一次做全量重跑，都是增量补。问题出在改词之后的老批次ID没标记失效，导致月报里新旧口径混在一起。我拿三个月日志算了下，他们自己统计的AI引用率是42%，把改词前后的批次分开重算，实际只有27%左右，虚高了15个点。

我们接手后第一件事就是把「改词批次」做成单独字段，任何词表变动必须新开批次ID，旧批次冻结。三个月跑下来，返工率从他们自建期的23%降到6%，每个批次样本量稳定在800-1200条，数据能直接进客户KPI表。

所以我的判断很直接：自建GEO最要命的不是工具，是需求变更时的口径管理。客户业务部门今天加个新品词、明天砍个旧品类，没专业流程卡着，跑出来的数自己都不敢信。我们服务过某头部乳品和某家电品牌，改词频率比这客户还高，全靠批次ID和冻结机制兜住。

你们自建或者外包的，改词之后老批次的数会单独标记失效吗？还是直接混着算？