upio.ai / Akke / 高中低意向打分 · 客户标注校准版

高 / 中 / 低意向 打分标准 · 客户标注校准版

Akke 项目 · 2026-06-08 · 上一版见 06-04 版 · 「意向」= 一条评论背后的人有多想找装修服务 · 数据为实测快照
00 由来 01 上一版机制 02 客户 vs 我们（举例） 03 五个关键发现（举例） 03·反向 我们判高客户判低 04 方案总览 05 三层方案详解 06 实际上线 = B+C 07 同批 520 条实测 08 我的看法 附录 标注全表
CASE这次校准从哪来的

客户拿我们之前导出的评论文档，逐条人工标注了 99 条（《客户评论标注-20260606》），给每条打了 0–100 分（半随机抽样 + 半「我们判得跟同类多数不一样」的分歧样本）。这是第一次有客户侧的"标准答案"来校准我们的意向打分——以前都是我们自己定标准。

这一版的所有改动，都是拿客户这 99 条标注当尺子量出来的：先看我们和客户哪里判得不一样（§2）、归纳出关键发现（§3）、把问题按"该改哪一层"分类（§4），再分层落地（§5）。
SECTION 01上一版打分机制（回顾）

每条评论先由大模型（DeepSeek V4 Flash）拆成 3 个维度，代码按固定公式算出 0–100 分，再按阈值落四档。得分 = 基础分（类型）+ 加分（具体程度）+ 加分（时效），上限 100：

① 评论类型基础分② 具体程度加分③ 时效加分
问购（想买/找服务）60具体+25近窗（刚发）+15
问工艺（问知识/做法）40一般+10在调研+8
感慨（闲聊/玩梗）15模糊+0无时间+0

落档：高 ≥80 / 中 ≥60 / 低 ≥30 / 其余无关。举例：

高意向 93 「包做好吗我有500平方多少钱一平方」
问购 60 + 具体 25 + 在调研 8 = 93
中意向 78 「这套下来多少钱」
问购 60 + 一般 10 + 在调研 8 = 78（够 60 不够 80）
低意向 58 「这么好的采光，当时装修的时候有没有纠结过做柔光砖」
问工艺 40 + 一般 10 + 在调研 8 = 58
🧮 自己算一条试试（按上一版 v1 公式）
+ + =
100
高意向
问购 60 + 具体 25 + 近窗 15 = 100

↑ 这就是第一层「评分配方」在做的事：大模型把评论拆成上面三个维度后，代码纯查表加减分、落四档。改它=改这几个数字，立刻生效、随时回滚。

SECTION 02客户的标准 vs 我们的，差在哪

把客户的 0–100 分也归成四档，跟我们的判定并排比（96 条可比）：

档位我们判了几条客户判了几条差异
高意向2147客户比我们多 26 — 我们把一大半真高意向看走眼
中意向3018我们多 12（大多被客户判成了高）
低意向2323基本一致
无关2611我们多 15 — 我们把客户觉得还能碰的当垃圾扔了
严格同档一致 51%，±1 档内一致 91%——没有离谱乱判，但一档之差是系统性的、有方向的：该捞的高意向没捞上来，不该扔的当无关扔了。

典型分歧（库里实抓 · 我们 vs 客户）：

「博主，这客厅多少平？」
我们 78 / 中意向  →  客户 100 / 高意向（卡在 80 线下一点点）
「这套下来多少钱」「可以给我一份装修清单吗[玫瑰]」
我们 78 / 中意向  →  客户 100 / 高意向
「请教一下老师，水泥墙上有涂料，如果用预拌砂浆贴的话需要把涂料铲掉吗？如果用环氧碳基的话，需要把涂料铲掉吗」
我们 0 / 无关（误判成非装修品类）  →  客户 100 / 高意向
「我这有两户过来给我帖」
我们 33 / 低意向  →  客户 100 / 高意向（客户把同行合作当线索）
「空调装哪里？」
我们 15 / 无关  →  客户 60 / 中意向

一句话总结客户的"评分观"：客户的门槛整体比我们松、更看重"人愿意开口具体提问"这件事本身——问价、深度请教、求资料、甚至同行搭话，在他眼里都是值得碰的线索；而我们的模型偏"学术"，按"知识 vs 产品""具体 vs 泛"打分，反而把"具体的技术请教"误当成了无意向。

SECTION 03今天分析出的 5 个关键发现
#发现例子
1真高意向被压成"中意向"（最大漏召）
我们判中意向的 30 条里，客户有 21 条判成高；多数卡在 78 分，差 80 线一点点		「这套下来多少钱」「186平 可以设计吗」我们 78/中 → 客户 100/高
2预算/价格类被系统性低估
这类平均比客户低 26 分		「多付钱不」我们 35/低 → 客户 80；「已经真的看了好久[流泪] 10000-1000 8000-800 6000-600，4000-400，5000-500到底还有没有，没有我就别的地方买了」我们 30/低 → 客户 80
3知识类判得"一刀切"
大批做法/工艺咨询统一给 58/低，但客户劈成两半		闲好奇「这样搞，风水上没问题吗」→ 低；真请教「请教一下老师，水泥墙上有涂料，如果用预拌砂浆贴的话需要把涂料铲掉吗？如果用环氧碳基的话，需要把涂料铲掉吗」→ 100
4"无关"下手太狠 + 误杀
我们判无关的 22 条里 11 条客户要留		一条认真技术请教被判 0 分（误判成非装修），客户给 100
5同行/分享类客户当高价值
工长/师傅客户把同行合作当线索，跟我们默认相反		「我这有两户过来给我帖」「大庆有推荐的装修公司吗」我们低 → 客户 80-100
SECTION 03 · 反向反过来：哪些是我们判高、客户判低

§2/§3 讲的都是「我们判低、客户判高」（漏召）。反方向——「我们判高、客户判低」（过判）——是少数：96 条可比里，欠判 40 条、过判只有 16 条。我们的错主要是看走眼漏掉，不是把垃圾捧上天。

AI 档 < 客户档（欠判·漏召）
40
条 · 主要问题
AI 档 > 客户档（过判）
16
条 · 次要
过判里同一个模式
13/16
问工艺给低意向、客户判无关

过判几乎全是一个模式：问工艺/知识类，我们给「低意向 58」，客户直接判「无关 20」——就是纯吃瓜闲问，我们当它还值得留个底，客户觉得根本不该碰。真正「我们判高、客户才中」只有 2 条（「多少平」「太糟糕了求求哪个公司给推倒重来」，轻微过自信）。

评论（库里实抓）我们客户四轴
没有卡片吗，中68无20product/low/active
楼板够承重你这全屋水泥家具不？低58无20knowledge/medium/active
这么好的采光，当时装修的时候有没有纠结过做柔光砖低58无20knowledge/medium/active
这要多大面积的卫生间才能做出这个效果[呲牙]低58无20knowledge/medium/active
热胀比差那么多的东西适合在一起吗低58无20knowledge/medium/active
嘿，你能帮我画一下我的房间吗？房间宽3米，一面墙有窗户，另一面墙有门，最长的两面墙是7米。请帮帮我！低58无20knowledge/medium/active
2 开间怎么整[捂脸]低58无20knowledge/medium/active
顶面那个黄色木纹是什么？贴纸吗？低58无20knowledge/medium/active
这样搞，风水上没问题吗低58无20//
洗洁精占个孔，我净水机往哪放？低58无20knowledge/medium/active
这是什么原因？低48无20knowledge/low/active
这里是个洗衣机吗？低48无20knowledge/low/active
多少平高85中60product/medium/urgent
太糟糕了。求求哪个公司给推到重来吧高85中60product/medium/urgent
楼梯浇三步是因为二次浇筑点需设在楼梯每跑的1/3处，不是因为好掏垃圾，如果层高高了，每跑楼梯踏步多于9步了，那浇筑的踏步低40无20share/high/none
[赞][赞][赞]低30无20//
这其实对我们是好消息：误差是不对称的——绝大多数是「该捞没捞」，少数过判也只是「给闲问题留了低意向底」，没有把垃圾大批捧成高意向。而第二层 prompt 这次的修法（知识类具体度拆两端：深度请教进高、闲好奇掉无关）正好把这 13 条闲问的「低意向底」一起收掉，跟漏召的修法同向、不打架。
SECTION 04方案总览：问题分两类，修法不同

5 个发现按"该改哪一层"分类——有的改评分公式表能解，有的只能改大模型的 prompt，有的是产品决策：

问题占多少根因修在哪
高意向漏召（中→高 21 条）大头评分表门槛卡太高配方表立竿见影
中段太严（低↔中 错位）中中意向门槛 60 太高配方表
认真技术请教被判 0/无关4 条但最伤大模型把它判成 off_topic / 没吐轴prompt表救不了
明确问价被判无关个别大模型误判 off_topicprompt
同行/share 客户当高价值整类客户行业特殊偏好产品决策
为什么要分层：同一个误判，可能是"大模型把评论的类型/具体度拆错了"（prompt 的事），也可能是"公式阈值划错了"（配方表 的事）。先分清是哪一层再动手——乱动阈值是最容易出事的。
SECTION 05三层方案详解

第一层 评分配方 v6_calibrated（改公式表）已备好 · 暂未默认启用

系统已有"配方"机制（INTENT_PROFILE 环境变量一键切换、随时回滚）。用客户这 99 条标注当标准答案、网格搜索出的最优配方：

参数现网 v1新 v6_calibrated为什么
product（问购）底分6065把「问购·一般·在调研」78→83 顶过高意向线
knowledge（问工艺）底分4045客户认为技术问询比我们看得重
share（同行/分享）底分1525同行/分享类整体提一档（= 第三层的"普适提权"）
具体度加分（具体）+25+30拉开知识类两端：深度请教进高、闲好奇落低
时效加分15/8/0不变
高意向门槛≥80≥80（不变）靠底分提，不动线更稳
中意向门槛≥60≥50⭐ 最大杠杆：捞回中段
低意向门槛≥30不变

拿 99 条标注实测的效果：

跟客户严格同档
42% → 54%
漏掉的高意向
29 → 9
条
我们抓到的高意向
19 → 38
客户认 47
代价：误判成高
6 → 11
条
⚠️ 这套配方已写进代码但暂未设为默认——因为全量切会让高意向池子 3.3 倍（见 §6）。留作"产能就绪后"的目标态，INTENT_PROFILE 一行环境变量即可启用。

第二层 prompt 层：3 条公式表救不了的硬伤 已上线 Langfuse v11

这 3 个是大模型"拆维度"本身就拆错了，改分数表无济于事，必须改 prompt：

① 认真技术请教被当 off_topic → 0 分
例：「请教一下老师，水泥墙上有涂料，如果用预拌砂浆贴的话需要把涂料铲掉吗？如果用环氧碳基的话，需要把涂料铲掉吗」 客户 100、我们 0
修复：带「请教/求教 + 具体工艺细节 + 自家情况」的长问句，必须判 type=知识、具体度=高，禁止判 off_topic。
② 知识类具体度"一刀切"打 medium
闲好奇「这样搞，风水上没问题吗」 vs 真请教「请教一下老师，水泥墙上有涂料，如果用预拌砂浆贴的话需要把涂料铲掉吗？如果用环氧碳基的话，需要把涂料铲掉吗」——以前全打 medium，分不开
修复：含具体尺寸/型号/自家户型/施工细节 → 具体(high)；纯泛问 → 模糊(low)。高的自然进高意向，低的掉无关，不再都卡中间。
③ 明确问价被判 off_topic
例：「这套沙发的尺寸和价格是多少」 我们判 0
修复（按客户细化）：房子/全屋定制相关的问价/要清单/求联系方式 → 一律 home，禁判 off_topic；但成品家具(沙发/床)、家电、数码这类非定制品的问购，仍判 off_topic→0（沙发是成品家具不是定制，该判 0 是对的）。

第三层 产品决策：同行/share 类 结果：A 普适提权

同行/分享类（「我这有两户过来给我帖」「大庆有推荐的装修公司吗」客户给 80-100，我们给低）——决定普适提权：所有 org 都把 share 类整体提一档（即第一层里 share 底分 15→25），不只针对这一个客户。

但「整体提一档」有个坑要先填——这恰恰是一个能单独上线的小步：
现在代码里 share 是个大杂烩兜底桶——同行搭话（「我这有两户给我帖」= 工长 B2B 线索）、晒家炫成果、点赞、纯表情、@别人，全塞一起、统一底分 15。直接 15→25，会把没价值的「晒家 / 点赞 / 兜底」也一并抬上来。
更稳的做法：先在 第二层 prompt 把「同行」从 share 里拆成单独一类（认出「找施工 / 找同行合作 / 求推荐装修公司」），再由第一层只给「同行」加分、「分享 / 点赞 / 兜底」保持低。
关键点：这是个小桶、不爆池，可以脱离 v6 那套大改、单独上线——它跟「中意向门槛 60→50」那个让池子涨 3.3 倍、要等产能的大动作完全是两件事，别绑一起等。
SECTION 06实际上线的是什么 = B + C（不爆池折中）
关键判断：第一层 v6 配方虽然对齐客户最优，但拿全库 39,471 条实测，只要把「问价/要清单」(中意向 78 分那批) 提进高意向，高意向池子会从 2,896 涨到约 9,500（7.3% → 24%，3.3 倍）。这批是评论里最大的一桶，运营 5 人 + 私信配额扛不住 3.3 倍。而且客户标注 49% 是"故意挑的分歧 case"，不代表真实分布——"对齐客户最优" ≠ "线上能跑"。

所以这版没有全量切 v6，走"修真错 + 不爆池"的折中：

动作是什么状态
B｜prompt 修真错第二层那 3 条（技术请教不再判 0、知识具体度拆分、问价按房子/成品家具区分）。改的是"四轴拆得准不准"，不动阈值表。已上线 v11
C｜中意向内按分优先真高意向（78 分那批）暂不硬提档（避免爆池），改成：运营拉单时，中意向桶里高分的排在最前面优先碰。等于"暂不提档、但优先处理"。已部署生产库
D｜同行/分享拆类 + share 提权第二层 prompt 把「同行」从 share 杂烩桶里拆出来，第一层只给同行加分（share 底分对同行 15→25，分享/点赞/兜底不动）。小桶、不爆池、不依赖产能——跟下面 v6 那套要等产能的大改不是一回事。可独立上线 · 待拆类
第一层 v6 配方（改阈值）会让池子 3.3 倍，暂不默认启用备用 gated
新版举例（实测）：
· 「请教一下老师，水泥墙上有涂料，如果用预拌砂浆贴的话需要把涂料铲掉吗？如果用环氧碳基的话，需要把涂料铲掉吗」→ 不再 0 分（深度请教归"具体"，进中意向，C 里优先）
· 「异地可以装修吗，98平小三室预算多少」→ 高意向 93（报面积 = 强购买意图）
· 「这样搞风水没问题吗」→ 低意向（泛泛闲好奇，不再误占中档）
SECTION 07同一批 520 条真实评论 · 老版 vs 新版

取库里最新 520 条真实评论，分别用老 prompt(v10) 和新 prompt(v11) 各跑一遍（阈值表都用现网 v1，隔离出 prompt 的纯效果）：

档位老版 v10新版 v11变化
高意向16 · 3.1%15 · 2.9%≈ 持平 ✅ 没爆池
中意向58 · 11.2%85 · 16.3%+27 把边界/技术请教捞回中档
低意向64 · 12.3%40 · 7.7%−24 上移到中意向
无关382 · 73.5%380 · 73.1%≈ 持平（噪音仍是大头）
老版 v10
中 85
新版 v11
读这张表：① 高意向几乎不变（16→15）——证明 B+C 没把高意向池子搞大，跟激进版 v6 的"3.3 倍"形成对照，产能不受冲击。② 真正的变化是 低意向 −24 → 中意向 +27：被旧 prompt 误压的"技术请教、边界问购"被捞回中意向，再由 C 在桶内优先碰。③ 无关基本不变（73%）——装修评论区噪音是绝对大头，筛得准比抓得多重要。
关于耗时：520 条各版约 3.4–4.4 分钟跑完（同一个模型）。两版时长相当——打分机制不影响处理速度，实测差异是当时 API 响应波动，不是版本差异。所以"快慢"不是考量点，分布质量才是。
SECTION 08我对"意向分演变"的看法
① 分数不是目的，"该不该碰这个人"才是意向分只是把"要不要私信"这个动作可排序、可解释。演变的尺子永远是业务侧的真值（客户/运营认不认）。这次第一次有客户标注当外部真值，比我们自己调参靠谱得多。
② 分类（prompt）和打分（公式表）要分开演变先分清错在哪一层再动手——这次大部分问题是 prompt 拆错（技术请教被当非装修），改 prompt 就好，不该动阈值。乱动阈值最容易出事。
③ 召回和产能是一对约束，不能只看准"判得跟客户一样准"和"运营能消化多少"是两件事。把召回拉满、池子翻几倍但发不出去，等于把真高意向稀释在一堆里——反而更差。意向分演变必须带着下游产能一起算。这就是为什么这版选 B+C 而不是直接全切 v6。

下一步

优先级动作为什么
高新一批客户标注 / A-B 回测验证 B 的 prompt 修复在新数据上的真实精度，并决定 v6 是否值得切
中产能上来后评估切 v6真要把"问价/要清单"提进高意向，得先有消化 3.3 倍的私信产能
中意向打分 ↔ 号源打分联动高意向集中在少数号 → 反哺号源 A/B/C 分级
⚠️ 诚实标注：v6 配方的"严格对齐客户 54%"是拿 99 条 in-sample、且基于旧 prompt 产出的四轴调出来的，是"对着答案考试"的上限值，真实新数据会更低；且 prompt 一改四轴会变、最优阈值会漂。正确顺序是先上 prompt（已做）→ 新批标注复核 → 再谈要不要切 v6。
附录客户标注原始全表（99 条）

源文件《客户评论标注-20260606》客户返回版逐条铺开（含作者 / IP / 视频链接）。行底色：绿=同档 橙=我们判高了 红=我们判低了（漏召）。

▸ 点击展开全部 99 条标注明细
评论原文作者IP视频四轴AI客户对比
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