研究AI搜索中的采购问题，可以从一张能够维护的分类表开始。第一层说明谁在作决定，第二层说明他正在理解、比较还是确认。标签服务于分析与内容选择，问题数量本身不代表研究质量；下面的示例全部用于说明方法，没有真实搜索量或客户数据。
选一个主维度，让团队能作决定
Peec公开帮助资料介绍按角色、阶段等方式组织提示问题。这里借鉴分类的思路，独立设计外贸采购工作表，不复刻其界面或宣称所有工具的标签机制相同。企业首先需要回答：分组之后，谁会据此决定补哪项资料？若无法回答，标签可能只是装饰。
| 问题示例 | 角色 / 阶段 | 需要的资料 |
|---|---|---|
| 如何判断配件是否适合现有设备 | 工程评估 / 理解 | 识别条件与需要确认的输入 |
| 两种维护方案有哪些取舍 | 使用负责人 / 比较 | 同口径差异、限制和工作条件 |
| 合作前需要提供哪些资料 | 采购执行 / 确认 | 清单、负责人和真实接收方式 |
| 已有产品怎样找到支持资料 | 现有客户 / 使用 | 对象、版本与支持入口 |
保留原问题，允许一题有多个关系
问题研究卡
原问法及语言：
主要角色：
主要决策阶段：
涉及产品或服务：
当前资料能回答什么：
尚缺依据：
拟采取的内容行动：一个问题可能涉及多个角色，但应保留本次分析的主任务。例如比较方案，采购可能关心合作流程，工程人员更关心适用条件。可以关联同一专题下不同资料，不必为每种角色复制一篇只换几个称呼的文章。原始问法保留，便于以后核对分类是否误解。
把标签转成编辑安排
1找缺口某组问题是否缺少可公开依据。
2选形式对比用条件表，操作用路线，判断用清单。
3定责任技术事实、服务范围和文字各有审核者。
4回看任务新增资料是否真的帮助完成原决定。
- 初期避免同时建立大量互相重叠的标签。
- 分类变更保留规则与日期，方便前后比较。
- 监测样本覆盖什么就说明什么，不冒充全体买家。
- 无资料支持的问法可以暂存，不自动生成肯定答案。
标签建好就能提升AI推荐吗？
标签首先帮助团队研究和分配任务，外部推荐仍需实际观察，不能由分类表保证。
每个标签都要建一个专题页吗？
看是否有独立读者任务与足够资料，不按标签数量机械建页。