GEO Q&A

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Q: 产品参数写得很全，AI 回答还是把型号说错，怎么改？

参数全，不代表机器能把参数和型号对上。某耳机品牌把三代产品放在同一页，型号只差一个后缀，AI 引用时把续航和降噪参数串了，客服一个月接到十几起咨询。 改法有三个： 1. 一个型号一个页面，独立 URL，别把三代产品塞进同一篇对比长文。真要对比，用表格并明确标注型号列。 2. 统一写法。Pro、pro、PRO 在不同页面混用，机器会当成不同实体；确定一种写法，其余作为别名说明一次即可。 3. 参数表写清测试条件。续航是降噪开启还是关闭，重量含不含配件，缺条件的数字最容易被误用。 他们改完后型号误读率从 18% 降到 5% 左右，用了六周。 还有一个细节：结构化数据里的 product 实体要和页面正文用同一个型号字符串，两套写法等于自己制造歧义。

Q: 深度长文和短问答，哪种更容易被 AI 引用？

这个问题没有统一答案，要看你写的内容对应哪类提问。 用户问“是什么、怎么选”，短问答和定义段更容易被整段摘取；问“为什么、差在哪、值不值”，长文的论证链更有优势，因为模型需要连续的推理材料。 我们做过一次对照：同一批 30 个问题，纯问答组的提及率比纯长文组高约 12 个百分点；但涉及取舍与对比的问题，长文组的命中率反而更高。 比较稳妥的组合： 1. 一个主题先写一篇长文做底座，把事实、条件、例外讲完整。 2. 从长文里拆出 4 到 6 条问答，每条只回答一个问题，互相链接。 3. 问答负责被摘取，长文负责被当作来源引用，两者不冲突。 别为了数量把长文切成十几条重复问答，模型不会因为条数多就多引用。