让 AI 在回答”该找哪家供应商”时
念出你的名字
海外采购的调研正在从 Google 结果页迁移到 ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI 概览。这些答案只会点名两三家供应商，并引用少数几个”读得懂、查得实、信得过”的来源。我们把你的工厂做成其中之一。
AI 的答案框，没有十个位置
搜索结果页能容纳上千家供应商，一段生成式答案只点三家。排名第一，也不再等于被看见。
买家看到的第一屏，不再是链接列表
当买家直接问 AI “这个品类有哪些可靠的供应商”，回答里只有几家公司、几条链接。其余供应商在这场对话里根本不存在——哪怕它在 Google 上排第一。
你的网站是写给人看的，不是给检索用的
模型只引用拆得开的页面：一句明确结论、一张标注规格的参数表、一份带日期的认证、一个标题对应一个问题。宣传式文案与图库照片里没有任何可摘取的信息，模型只好跳过你。
被不被引用，你根本看不见
排名可查，AI 答案却个性化、波动大、工具也测不到。没有固定问题集与定期采样，你无法判断自己是在赢得答案份额，还是在悄悄丢掉它。
我们具体改什么
GEO 不是装个插件、提交个表单。它是”模型能找到、能解析、能验证、能复述”的关于你公司的全部事实——被有意识地重构出来。
答案型内容结构
每条产品线都配一批页面，回答采购在下单前真正会问的问题：产能、公差、起订量、交期、认证、出口经验。
- 一个标题对应一个问题，第一句就给出答案
- 规格上参数表，不写成散文
- 可核实的证据：认证、验厂报告、产线产能，带名称与日期
- 对比页：买家问 “A 和 B 选哪个” 时，模型引用的就是这类页面
实体与结构化数据基础
模型识别的是实体，不是关键词。关于你公司的事实必须处处一致，回答才敢把它当作事实讲出来。
- Schema.org 标记：Organization、Product、FAQPage、Service
- 官网、领英、行业目录、Wikidata 上的公司信息保持一致
- 产品实体与生产它的工厂建立关联
- 作者与关于页面，交代”谁在说这句话”
抓取与检索通道
被读到是技术前提。多数外贸站还没谈到内容，就已经在这一步失败。
- llms.txt 与面向 GPTBot、OAI-SearchBot、PerplexityBot、ClaudeBot 的 robots 规则
- 服务端渲染：关键内容不藏在 JavaScript 里
- 稳定 canonical、一个主题一个页面，不自我竞争
- 压掉页面体积，避免爬虫解析中途超时
引用监测与迭代
被测量才会被修正。每月用同一组采购问题去问，记录答案里念到的是谁、引的是哪一页。
- 固定 30–50 条真实采购问题的问题集
- ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot 与 AI 概览五引擎采样
- 答案份额月度报表，看趋势而不是听汇报
- 针对每个被竞品占住的位置，给出优先级修复清单
四步：从查不到，到被引用
先测清楚引擎现在怎么描述你这个品类，之后每一步都在补一个具体的缺口。
基线诊断
用 30–50 条采购意图问题跑五个 AI 引擎，记录点名了哪些公司、引用了哪些网址、你在哪里出现过。
事实与实体梳理
统一产能、认证、联系方式与产品参数，让模型读到的每个来源都在讲同一个故事。
改造与发布
重构重点页面、补 schema 与 llms.txt，并发布模型更愿意引用的参数页与对比页。
监测与迭代
每月复跑问题集，出答案份额报表，把仍被竞品占住的页面逐个改回来。
GEO 常见问题
客户最常问的几件事，我们直接给出答案。
GEO 和 SEO 有什么区别？
SEO 争的是结果页上的位置，GEO 争的是”成为答案的少数几个来源之一”。技术底子重叠，但内容单元不同：不是一篇围绕关键词的页面，而是可摘取的答案、可核实的事实与一致的实体信息。
能保证被 ChatGPT 引用吗？
不能，任何承诺保证的都是猜。能控制的是抓取通道、内容结构、事实一致性与话题覆盖度。所以我们每月出答案份额报表，让进度可验证，而不是靠话术。
多久能看到效果？
检索索引几周内会刷新，模型层面的认知需要几个月累积。多数客户在技术与内容改造上线后 4–8 周看到第一批新引用。
需要推倒网站重做吗？
通常不需要。大部分工作是重构已有页面、补结构化数据、补上缺失的答案页。只有当内容困在无法标记、无法抓取的模板里，重做才划算。
做了 GEO，还需要做 Google SEO 吗？
需要。同一批页面同时服务两个渠道。把 GEO 看成同一份内容资产的第二用途：不只出现在结果页，也出现在 AI 的回答里。
先看看 AI 现在怎么评价你的工厂
把产品品类与主要出口市场发给我们，我们跑一遍问题集，把答案原文、引用来源，以及”本该是你、却被竞品占住”的位置一并给你。