案例剖析：被 ChatGPT 提到之后，我才真正理解什么叫“被 AI 推荐”！

以前我总觉得：

“AI 推荐”是个很虚的概念。

直到有一天，一个客户在视频会议里，很自然地说了一句话：

“ChatGPT 里看到你们的案例解释，

所以我们直接跳过了第一轮筛选。”

那一刻，我才意识到：

被 AI 推荐，和被 Google 排名靠前，完全不是一回事。

到底是什么真正的被AI推荐，前面已经在这篇文章【做了 10 年外贸，我第一次发现：客户不是在 Google 选供应商，而是在 AI 里】详细讲过，有兴趣的可以去看下。

一、这个案例为什么值得讲？

在正式拆解之前，我先把话说清楚：

• 这不是一家“明星企业”

• 没有融资背景

• 没有流量投放

• 也不是头部品牌

它的背景非常普通，甚至可以说——

就是大多数外贸 B2B 企业的真实状态。

正因为如此，这个案例才有价值。

二、企业背景：一家“典型但不突出”的外贸公司

基本情况

• 行业：工业类 B2B（非消费品）

• 市场：欧洲 + 中东

• 团队规模：20 人左右

• 外贸经验：10 年以上

• 产品并不复杂，但应用场景偏专业

一句话总结：

产品不差，但不“性感”；

行业稳定，但不“出风头”。

三、调整前：官网“看起来没问题”，但就是没结果

在调整之前，这家企业的官网状态，可以说是80% 外贸公司都会点头认同的那种。

1️⃣ 网站“看起来很专业”

• 英文站

• 设计干净

• 产品分类清晰

• 有下载资料

• 有认证图片

站在老板视角，会觉得：

“这个站，起码不丢人。”

2️⃣ 真实获客困境（非常典型）

但实际情况是：

• Google 流量不低

• 询盘数量不稳定

• 高质量询盘占比偏低

• 客户经常问重复问题

• 报价后消失率高

更关键的是一句内部反馈：

“我们讲得很专业，

但客户好像并不完全信。”

3️⃣ 一个被忽略的细节

他们发现：

• 客户在第一次沟通时

• 经常已经“带着答案”来

• 会直接问某一个具体细节

但这些细节——

官网上并没有系统讲清楚。

四、真正的转折点：一次“反常”的客户反馈

真正的变化，来自一次非常普通的询盘。

客户来自欧洲，一开始邮件非常短：

“We found you via ChatGPT recommendation.”

没有寒暄，没有背景介绍。

视频会议中的关键一句话

在第一次视频里，客户说了这样一句话：

“When we asked about common risks in this application,

your explanation appeared several times.”

翻译过来就是：

“我们在问这个应用的常见风险时，

AI 多次引用了你们的解释。”

注意三个关键信息：

1. 客户不是“看到广告”

2. 不是“搜到产品页”

3. 而是——在风险问题中反复看到同一家企业的内容

五、调整后：客户如何“描述”你，比你自己说更重要

在后续沟通中，这家企业总结了一个非常关键的变化：

以前客户怎么说？

• “你们产品参数是多少？”

• “价格能不能再谈？”

• “和 XX 有什么不同？”

现在客户怎么说？

• “你们对这个应用场景的理解，和我们很接近”

• “你们提到的风险点，正是我们担心的”

• “我们想直接确认落地方案”

注意：

客户的语言，从“比较型”，变成了“确认型”。

六、GEO 核心变化点：AI 到底在“用”你哪部分内容？

这是整个案例里，最值得拆解的部分。

1️⃣ 被 AI 反复引用的，并不是产品页

这是很多老板最容易误判的地方。

实际上：

• 产品参数页

• 公司介绍页

• 证书下载页

几乎没有被 AI 直接引用。

2️⃣ 真正被反复提到的，是这些内容

AI 引用频率最高的，是三类页面：

第一类：应用场景中的“失败风险解释”

例如：

• 选型不当会带来什么后果

• 常见误区有哪些

• 为什么某些参数“看似合格，实际有隐患”

第二类：决策对比型内容

例如：

• 不同方案在同一工况下的差异

• 成本差异背后的真实原因

• 为什么低价方案反而更贵

第三类：经验型问题页

例如：

• “我们在这个场景下踩过哪些坑”

• “哪些情况不建议用我们的产品”

注意：

这些内容，全部不是“卖产品”的内容。

七、为什么不是“产品页”，而是“问题页”？

这个问题，我后来想了很久。

答案其实很简单：

AI 的任务不是“帮你卖”，

而是“帮用户避坑、做判断”。

产品页解决的是：

• 你有什么

• 参数是什么

问题页解决的是：

• 选错会怎样

• 风险在哪里

• 为什么要慎重

而采购决策，

永远发生在“不确定性”里。

八、AB 客在这个案例中的真实角色

在这个案例中，AB 客并不是：

• 帮他们写了某一篇“爆文”

• 也不是靠某一个技巧“突然起量”

它真正的作用，只有一句话：

作为“承载和放大专业内容的基础设施”，

让整体内容体系开始生效。

三个关键点（非常现实）

1️⃣ 内容不是零散存在，而是形成体系

2️⃣ 每一个问题，都能被“关联到上下文”

3️⃣ 官网第一次变成一个“完整知识源”

这也是为什么：

AI 不是提到“一篇文章”，

而是“持续提到这家公司”。

九、这个案例给外贸人的 3 个真实启示

我最后想用三点，结束这篇文章：

1️⃣ 被 AI 推荐，不是“运气事件”

而是：

当你在一个问题域内，

长期、稳定、专业地输出答案，

AI 自然会找到你。

2️⃣ 真正有价值的内容，往往“不讨喜”

• 不好看

• 不好卖

• 但极其真实

而 AI，对这种内容异常敏感。

3️⃣ 不要再问“AI 会不会推荐我”

你更应该问：

“如果我是采购，

我会不会引用我自己的网站？”