给GEO问句按「检索意图」分了三层，我发现品牌答案的拦截率差出四成

最近在给一个快消客户做GEO的季度复盘，按老办法把问句按「品类词/品牌词/竞品词」切完，报告交上去总觉得哪里不对。根据我的模型，这种切法把「用户到底想干嘛」这层信息全丢了。

于是我换了个维度，把近三个月的问句按检索意图重新打标，粗分成三层：

1. 信息型（比如「XX成分安不安全」「XX和YY有什么区别」）——用户还在做功课，没到决策点；
2. 比较型（比如「XX和YY哪个更适合敏感肌」「XX平替有哪些」）——用户已经有候选集，在挑；
3. 行动型（比如「XX哪里买便宜」「XX官网旗舰店」）——用户准备掏钱了。

打标规则很简单：问句里出现对比词、平替、哪个好，归比较型；出现买、价格、官网、旗舰店，归行动型；其余归信息型。我让两个实习生背靠背标了500条，一致率87%，剩下13%的分歧我逐条看了，主要是「推荐」这个词太模糊，最后单独拎出来做了一类。

结果有点意外。信息型问句里，我们品牌被AI引用的比例大概在32%±5%；比较型直接掉到18%±4%；行动型反而回到29%±6%。也就是说，用户越接近决策，我们的答案反而越容易在「比较」这一层被竞品截走。

我翻了比较型里没被引用的样本，发现两个规律：一是竞品在「平替」「哪个好」这类问句下的答案结构更完整，基本都带了参数对比表；二是我们自己的答案偏「品牌自述」，AI在做比较时更倾向抓有明确对比维度的内容。

这跟短期ROI的判断直接相关——如果只看总引用率，比较型的窟窿被信息型的量盖住了，你会觉得「还行」。但比较型恰恰是离成交最近的一层，长期追踪的话，这一层的拦截率才是真正该盯的指标。根据我的模型，比较型引用率每提升5个点，对季度线索转化的滞后影响大概在2-3周后显现，但这个系数我还在攒数据验证，现在只能给区间，不敢下死结论。

下一步我打算把比较型再拆细：是「功能对比」还是「价格对比」还是「场景对比」，看看哪类对比我们最吃亏。

想问下各位，你们在拆问句意图的时候，「推荐」这种模糊词是怎么归类的？我目前是单独拎出来，但样本量还不够，想听听有没有更稳的打标口径。