Meet AI 出海 | 出海提效卡在哪？GenAI 精准生成 BigQuery SQL 帮你破局！
09.03
/ 2025
数字化运营中，业务人员与出海企业用 GenAI 生成 BigQuery SQL 已成常态，但需求描述模糊导致 SQL 结果偏差大，耗时又耗力，是很多人的痛点。Meet Experience 整理的精简指南，以结构化描述帮 GenAI 精准输出 SQL，高效解决数据需求。
一.核心框架+步骤：
GenAI 高效生成 BigQuery SQL
想要让 GenAI 工具快速理解需求、生成符合预期的 BigQuery SQL，无需反复调整，关键在于用CRISP 框架将 “需求描述” 与 “操作步骤” 深度融合。
1. Context（背景）：
说清来龙去脉，让 GenAI 懂场景
操作要点：需完整覆盖 “业务场景背景 + 分析目的 + 后续使用场景”，尤其要说明需求的业务价值，避免 GenAI 偏离核心方向。
示例：“我需要分析 2023 年 Q4 各营销渠道的客户转化率，重点追踪从广告点击到最终完成购买的完整漏斗转化路径，后续将基于这份数据优化下一年度渠道投放策略。”
2. Requirement（核心需求）：
用模板聚焦目标，让 GenAI 知重点
操作要点：套用固定模板明确 “动作 + 目的 + 关注点”，拒绝模糊表述，让 GenAI 快速抓取分析核心。
示例："我想计算各产品类别的月度复购率，目的是识别高客户忠诚度的产品类别，重点关注复购率超过30%的品类。"
3. Inputs（输入）：
给全数据说明书，让 GenAI 不迷路
操作要点：必须提供 “三段式表名 + 字段说明 + 数据关系”，这是 SQL 准确生成的基础，尤其要标注字段特殊属性（如取值范围、关联逻辑）。
4. Structure（输出结构）：
定义结果格式，让 GenAI 出即用
操作要点：明确 “返回字段 + 排序方式 + 分组维度 + 显示格式”，确保结果直接适配报告、看板等场景，无需二次加工。核心逻辑在于：避免 “能用但不好用” 的情况。
示例：“查询结果需包含：月份（YYYY-MM 格式）、渠道名称、订单数、GMV；按月份升序、GMV 降序排列；金额单位转换为万元（除以 10000）。”
5. Preferences（特殊偏好）：
补充细节规则，让 GenAI 无偏差
操作要点：说明 “去重 / 空值 / 条件逻辑 / 日期 / 单位” 等特殊要求，这些是 GenAI 无法默认判断的业务规则，直接影响数据准确性。核心逻辑在于让不同业务有专属规则。
示例：“查询需排除测试账号（customer_id 以‘TEST’开头）；amount 字段空值按 0 计入 GMV；所有日期判断基于中国时区（UTC+8），避免多时区导致的统计误差。”
二.高级技巧：
让 GenAI 生成 SQL 更贴合需求
若想让GenAI生成的BigQuery SQL更贴合技术规范、适配复杂需求，可运用三项实用技巧：
第一，用注释引导 AI：在需求里加入 SQL 注释风格指引，明确技术要求，比如标注 “用 WITH 子句提升可读性、加字段注释、含查询性能提示”，帮 AI 精准把握代码规范。第二，分步骤拆解复杂查询：复杂需求按三步走：先让 AI 说明表关联逻辑，再生成基础查询框架，最后补充计算逻辑，降低沟通成本，避免结果偏差。第三，提供样本数据格式：直接描述期望的结果示例，像 “月份、品类、平均客单价” 的具体呈现形式，让 AI 清晰理解输出格式，无需二次调整。
三.案例点睛：漏斗分析查询
背景：想知道移动端用户从“浏览商品”到“完成支付”的转化情况，看哪个环节流失多
核心需求：算清楚每个转化步骤的独立用户数（UV），以及步骤间的转化率
表结构：只用一张表——events.mobile.user_actions，含3个关键字段：user_id（用户ID）、event_time（行为时间）、event_type（行为类型：view=浏览、cart=加购、checkout=结算、payment=支付）
输出结果：要包含“转化步骤名称（如‘浏览’‘加购’）、该步骤独立用户数、比上一步的转化率、比第一步的总体转化率”，直接看清漏斗各环节表现
总结
无论是日常数据复盘，还是出海业务分析，用好这份指南，就能让GenAI精准生成BigQuery SQL，少走调整弯路。从框架到技巧再到案例，简单落地，高效解决数据需求，为业务决策省出更多精力。
