AEO 問題庫點建立？由微信、YouTube 與客戶對話整理真實提問
把跨渠道原句去識別化、按意圖合併，再為每題設定 Prompt ID、正式答案頁、證據、平台及每週測試，形成可追蹤的 AEO 問題庫。
直接答案
先收集微信、YouTube、WhatsApp、銷售及客服中的真實問題，移除個人資料，再按讀者、情境及決策意圖合併。每組問題設定固定 Prompt ID、正式答案頁、證據、平台和測試日期，才算可量度的 AEO 問題庫。
不要由 AI 猜五十條問題
AI 可以協助改寫及分類，但第一層題庫應來自真實客戶語言。客戶可能不會問『甚麼是聲譽管理解決方案』，反而會問『Google 有負評係咪應該即刻覆？』後者更接近真正決策。
題庫亦不等於把所有留言複製入表格。公開留言、私人對話及客戶紀錄的權限不同；原文可能包含姓名、電話、公司內部資料或敏感情況。內容團隊應只保留回答問題所需的最少資料。
七步建立問題庫
- 收集：每週從微信、公眾號回覆、YouTube 留言、WhatsApp、銷售及客服整理問題。
- 去識別化：刪除姓名、聯絡資料、訂單、個案細節及不必要的私人資料。
- 標記情境：記錄讀者角色、渠道、問題階段及原始日期。
- 合併意圖：把不同字面但同一決策的問法放入同組。
- 指定答案：連到一個 canonical 頁面；未有頁面才建立內容任務。
- 建立 Prompt：每組保留六至十條穩定問法，設定 Prompt ID、語言、市場及測試平台。
- 每週量度：記錄品牌有否被提及、是否被引用、引用網址、答案準確度、競爭品牌及新舊變化。
問題表最少要有的欄位
| 欄位 | 例子 |
|---|---|
| Prompt ID | ORM-NEG-01 |
| 原始問題（已去識別化） | Google 有負評應否立即回覆？ |
| 意圖 | 緊急流程 |
| 主要搜尋詞 | 負評首 24 小時處理 |
| Canonical | 對應官網文章 |
| 證據狀態 | 已核實／待核實 |
| 測試平台 | 豆包、Perplexity、Gemini |
| 觀測 | 提及、引用、準確度、日期 |
點樣由 YouTube 留言開始？
先選近 90 日與服務直接相關的影片，整理頂層留言及重複追問。YouTube Data API 支援按影片讀取留言串，亦可取得回覆；實際使用仍要遵守權限、配額及私隱要求。沒有 API 時，可以由團隊每週人工整理十條高價值問題。
微信及 WhatsApp 私人對話不應整段交給公開模型。先由獲授權人員在受控環境刪除身份及個案資料，再只保存問題模式。香港個人資料私隱專員公署的 AI 個人資料保障框架亦強調風險評估、資料管理及人為監督。
AEO 排名應該怎樣記？
多數生成式平台沒有一個像 Google 第一至第一百位的穩定公開排名。週報應記『被提及』『被引用』『引用了哪個 Chiwa URL』『答案是否準確』及『競爭品牌引用份額』。同一批 Prompt、語言、地區及平台在固定時間重測，才能比較變化。
Google 搜尋排名則用 Search Console 的曝光、點擊、CTR 及平均位置記錄。兩套量度不要混成一個『AEO 排名』。
常見問題
豆包、Perplexity、Gemini 要用完全相同問題嗎？
核心 Prompt 應相同，並記錄平台、模型、語言、市場及日期。若平台需要不同格式，保留一條 canonical 問法及對應變體。
每週要測幾多條問題？
先固定 50 條高價值問題，再按三個平台測試。若人手不足，先測 10 條決策型問題，但不要每週換題，否則不能比較。
客戶的新問題何時加入？
先放候選區，確認不是現有意圖的變體，再由負責人批准。固定面板與探索題要分開，避免破壞基線。
參考資料
- Google：生成式 AI 搜尋與 query fan-out
- YouTube Data API：留言串實作
- Search Console：查詢資料與私隱限制
- 香港個人資料私隱專員公署：AI 個人資料保障框架
資料核對日期：2026 年 9 月 7 日。各 AI 平台及 API 功能會更新；量度不代表保證被提及或引用。
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