拿二十年前的参数验收单对比，现在GEO连「问句分类」都没人认真做
前两天收拾书柜，翻出1998年厂里那份「设备参数验收单」，蓝黑墨水手写的，每一栏都标了「必填/选填」和「单位」。看着看着我就乐了——那时候我们做技术文档，连「转速」后面跟rpm还是转/分都要开会吵半天。现在倒好，一堆人做GEO，AI答非所问，回头就怪模型不行、工具不行。
我把这两周追踪的几十条AI答偏的case，按问句类型重新分了个类，发现一个挺尴尬的事实：大部分所谓的「AI回答不准」，根本不是内容没写好，而是问句类型跟内容结构对不上。
举个例子。我们之前给一家做工业配件的客户做GEO，产品页写得那叫一个细，参数表格、尺寸图、材质说明，一样不落。结果用户问「你这型号能装在我2015年的老设备上吗」，AI直接回了个「该型号适用于多种设备」——废话。问题在哪儿？用户的问句是「兼容性判断」，属于条件推理型；而我们的内容全是「属性陈述型」，AI没得可推，只能糊弄。
翻回那张老验收单，上面有一条我当年写的备注：「本表仅验收静态参数，动态工况另附测试报告。」你看，二十年前我们就知道，「参数」和「工况」是两码事，得分开验。现在做GEO，多少人把「问句分类」这步直接跳过了，拿一堆陈述句硬喂，然后抱怨AI「理解能力差」。
后来我们改了个笨办法：把客户历史咨询的200条原话，按「是什么/能不能/怎么选/出问题怎么办」四类拆开，每类对应一种内容块——定义块、条件块、对比块、排查块。改完再跑，AI答「能不能装」的时候，终于会先追问一句「您设备的具体型号是？」。就这一个追问，客服那边转人工率降了两成。
所以说，工具是辅助，模型也是辅助，真正卡脖子的还是那句老话：你得先弄清楚用户在问什么类型的问题，再决定内容长什么样。 参数表再漂亮，问句类型错了，AI照样给你打太极。
对了，你们做GEO的时候，有没有专门把「问句分类」当成一个环节来拆？还是直接拿关键词库就开跑？我挺好奇大家现在实际是怎么处理的。
