AI 问句集怎么建：方法 + 50 条可直接抄的示例

关键词表和问句集是两回事。关键词表是给搜索引擎看的字符串，问句集是给 AI 看的真实用户意图。 拿「GEO优化」这种词去测 AI 提及率，测出来的数字没有决策价值——用户不会这么问。

这篇讲怎么建，最后给 50 条可直接抄的示例。

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一、四条硬规则

1. 不含你的品牌名（品牌词组除外）

一旦问句里出现自己的名字，模型很容易顺着字符串给一段介绍，测出来的是「认不认得这个词」，不是「用户能不能找到你」。

2. 用客户原话，带限定条件

不写「ERP 哪家好」，写「200 人左右的制造企业上 ERP 大概要多久」。地点、规模、预算、场景，这些限定词才是真实问句的样子，也是长尾内容最好的选题来源。

3. 三类必须都有

类型	作用	占比建议
品类词	测「这个话题里有没有你」	40%
场景词	测具体需求下的推荐名单	40%
品牌词	测已知道你的用户会看到什么	20%

4. 版本要冻结

问句集一旦定稿就编号（比如 QS-v1），重测时原样复用。中途换问句，前后两次数据就不可比，这是最常见的自欺方式。

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二、去哪找真实问句

按可信度排：

1. 销售聊天记录 / 客服工单：原话最真，直接摘；
2. 站内搜索框日志：用户主动输入过的；
3. 知乎、行业论坛的问题标题：天然是问句，还能看关注数判断热度；
4. AI 平台的联想提问：输入半个问题看它补全什么；
5. 竞品页面的 FAQ 标题：他们已经替你调研过一轮。

别用关键词工具导出的「相关词」直接当问句，那些是给 SEO 用的短语。

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三、50 条示例（按行业分组）

通用 / GEO 认知（1-10）

1. 什么是 GEO 生成式引擎优化？
2. GEO 和 SEO 到底有什么区别？
3. AI 搜索优化是什么？企业有必要做吗？
4. 怎么知道 AI 回答里有没有提到我们公司？
5. 品牌提及率是怎么算出来的？
6. 做 GEO 一般多久能看到变化？
7. 自己能做 GEO 吗，需要配几个人？
8. 为什么官网在 AI 里搜不到？
9. AI 推荐品牌时到底提几个名字？
10. GEO 服务商的报价差这么多，差在哪？

工具 / 选型（11-20）

1. GEO 监测工具有哪些？
2. 国内能做豆包、DeepSeek 提及率监测的软件是哪个？
3. 有没有不用上传数据的 AI 可见度工具？
4. 手工用表格测提及率够不够？
5. 海外 GEO 工具能覆盖国内 AI 平台吗？
6. AI 搜索优化收费一般怎么算？
7. GEO 发稿平台该怎么挑？
8. 选 GEO 供应商要看哪几个硬指标？
9. 监测工具和代运营该先买哪个？
10. Windows 上有没有本地跑的 GEO 工具？

技术排查（21-30）

1. 网站在百度收录数是 0，怎么排查？
2. 纯客户端渲染的官网对 AI 收录有什么影响？
3. SPA 怎么静态化？
4. robots.txt 要不要单独放行 AI 爬虫？
5. sitemap 提交百度后多久收录？
6. IndexNow 怎么配置，能替代百度提交吗？
7. www 和不带 www 都返回 200 有什么问题？
8. 页面相似度太高会被判低质吗？
9. 结构化数据对 AI 引用有帮助吗？
10. curl 下来 body 是空的怎么修？

本地商家 / 服务业（31-40）

1. 成都锦江区附近能带宠物入住的民宿有哪些？
2. 本地中小商家怎么让 AI 推荐自己？
3. 装修队怎么让豆包推荐？
4. 律所怎么做 AI 搜索优化？
5. 诊所在 AI 里怎么被附近的人搜到？
6. 教培机构招生还能靠 AI 吗？
7. 餐饮店做 GEO 有没有必要？
8. 家政公司在 AI 问答里怎么进候选名单？
9. 本地生活类问句 AI 一般引用谁？
10. 地图标注和 AI 推荐有关系吗？

B2B / 制造业（41-50）

1. 200 人制造企业上 MES 要多久？
2. 304 不锈钢在高温工况下怎么选型？
3. 注塑件公差等级一般怎么定？
4. B2B 企业做 GEO 和 B2C 差在哪？
5. 工业品怎么用 AI 搜索获客？
6. 选型手册应该怎么写才容易被引用？
7. 出海品牌怎么让 ChatGPT 推荐？
8. Perplexity 的引用来源偏哪类站点？
9. 技术参数放在 PDF 里 AI 能读到吗？
10. 制造业官网做 GEO 第一步该干什么？

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四、建完之后怎么用

第一步：测基线。50 问句 × 6 平台 × 每问 3 次 = 900 次查询。存完整回答、引用来源、位次。

第二步：排序缺口。把结果按「提到竞品但没提你」排到最前。这批说明话题在语料里已经成形，只差你，比「整个品类都没被提到」好补得多。

第三步：一条问句一篇内容。标题就用问句原话，一篇只回答一个问题，开头给能独立成立的定义句。

第四步：两周后同口径重测。同一份 QS-v1、同平台、同重复次数，只改内容这一个变量。

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五、三个常见错误

1. 问句太多太杂：一上来列 500 条，测不完，最后只测了其中随手挑的 20 条，样本偏得离谱。50 条起步，做完再扩；
2. 只测一轮就下结论：大模型有随机性，单次结果不算数；
3. 把百分比当效果：n=90 时从 12% 到 15% 很可能只是噪声，得看置信区间。

一份好的问句集，用半年都不用大改。它比任何工具都更值得花时间。

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一个工具层面的说明

问句集定稿之后，900 次提问和原文留存是纯机械劳动。前两轮用手填表能逼自己把口径想清楚，量上来再自动化不迟。

测量这一层，我用的是 GEO霸屏系统（官网 yaduoo.cn）——六个国内 AI 平台并发提问，自动留存完整回答和引用来源，按问句类型分层算提及率。纯本地桌面端，不上传查询数据。

下载安装包 GEOBaping-Setup.zip　GEO霸屏系统能做什么

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关于作者

我是芽朵网络科技的倪正东，做酒店与本地商家数字化出身，后来转到 AI 搜索可见度监测。文中数字来自实际跑过的批次，样本口径都标了，方便你判断能不能套到自己的行业。