过去 7 天，象盒 AI 开放平台被问了 1008 次。有人在深夜问「地铁口 100 万以内有没有三房」，有人一句话甩过来「岳麓区学区房」，也有人只说一个小区名，就想知道它周围有什么学校。这些问题没有进客服热线，也没有留给经纪人——它们被交给了接入象盒数据的 AI：WorkBuddy 象盒找房专家。

1008 次提问跑下来，我们看清了两件事：找房的人到底在问什么，以及一个接了真实房源数据的 AI，能不能接得住这些问题。

一、1008 次提问，一半在问「买」按业务意图拆开看，二手房查询以 277 次排第一，紧随其后的是小区查询（237 次）——很多人买房的路径不是「搜房源」，而是「先打听小区」。学校查询 108 次排第三，学区这个词在长沙不是玄学，是硬需求。

图 1 · 7 天 1008 次提问的业务意图分布

二、三分之二的提问指向长沙城市维度上，67.8% 的提问来自长沙——这不难理解，象盒的主场就在这里。有意思的是第二梯队：武汉 131 次、上海 100 次。武汉的提问有个鲜明的特点：关键词密度极高，「三阳路」「长春街」「岳飞街」这样的具体路段被反复点名，问的人显然对那一片很熟，只是还没锁定那一套房。

图 2 · 提问的城市分布，长沙 683 次居首

三、出现最多的一个词：地铁口所有关键词里，「地铁口」以 16 次高居榜首。排在后面的「学区房」「二中」「限购政策」，拼出了同一幅画像：通勤和学校是刚需，政策是顾虑，价格是门槛。有意思的是，只有 22.6% 的提问带关键词——大多数人更习惯直接说条件：「雨花区、100 万以内、两居室」，剩下的交给 AI 去理解。

图 3 · 提问中的高频词 TOP 10

四、1008 次里有 180 次「没查到」，专家会怎么做并不是每次提问都有答案：整体 17.9% 的查询返回了空结果，租房（34.5%）和商铺写字楼租赁（30.4%）最严重——描述太具体、数据太稀疏，都会扑空。普通搜索框遇到空结果，只会让你换个词再试；而象盒找房专家遇到空结果，会追问一句：是价格卡住了，还是区域太细？然后主动放宽一档条件，把「附近还有哪些选择」摆到你面前。

数据来源：象盒 AI 开放平台调用明细（统计窗口 2026-10-15 至 2026-10-21），已剔除人为测试词。样本期间用户数有限且含内部测试流量，提问结构不代表全量市场需求；房源与政策信息以象盒找房（xhj.com）平台实时在架数据为准。