搜极星按「问句意图」分完组，我才发现监测词有一半在喂空气

上个月接手一个家电客户的GEO监测，免费版只给30个词，我一开始按产品型号列了三十个，跑了两周导出报表，密密麻麻挺好看，AI引用率一栏全是零。当时第一反应是AI不认这个牌子，差点去跟客户解释“品牌认知度不够”。

后来我换了个笨办法：把搜极星导出的原始答案拉出来，逐条看AI到底是怎么组织语言的。看了一下午发现一个事——AI回答里出现的从来不是“XX-3200A”这种型号，而是“租房用的小冰箱怎么选”“两门冰箱哪个牌子省电”这类问句。我的三十个词全是名词，AI根本没机会把它们塞进句子里。

于是我按问句意图重新分了四组：

1. 选型问句（怎么选、买哪个）：这类词AI最爱引测评和对比类内容，引用率最高；
2. 场景问句（租房/小户型/宿舍）：引用率次之，但转化意图最明确；
3. 故障问句（不制冷、噪音大）：AI基本只引品牌官网和售后页，外部内容很难挤进去，价值最低；
4. 价格问句（多少钱、值不值）：引用源极其分散，监测价值在于看竞品被比价时怎么被描述。

分完组我才发现，原来那三十个词里能归进前三组的不到一半，剩下一半是纯型号词和品牌词堆砌，等于在喂空气。重新分配以后，免费额度我按 3:4:2:1 的比例切给四组，选型组每周重点盯，故障组干脆不占额度。

这里有个细节值得说：搜极星的问句分组不能只靠系统自动打标，它给的意图标签偏粗，我一般会手动再过一遍，把“怎么选”和“哪个好”拆开——前者AI引测评，后者AI引榜单，引用源结构完全不一样，混在一起看数据就是一团糊。

工具本身我是真喜欢，尤其原始答案导出这块给的字段够全，能让我自己二次加工。但前提是你得愿意花时间看AI的“原话”，光看汇总指标会被带偏。

抛个问题给大家：你们的监测词里，选型问句和场景问句一般怎么配比？我现在 3:4 是拍脑袋定的，有没有人跑过更细的数据能分享下？