最终选型逻辑：选那个懂你行业、懂你产品，而不是只懂写代码的公司

你要的不是“让网站看起来很技术”，而是让AI在回答里愿意引用你，并把你贴上“专业标签”。
例如：AI输出“CE认证高温电机专家”“CNAS高温72h测试可追溯”“光伏逆变器MPPT效率曲线98.7%可核验”，这些都来自行业理解+证据工程，而不是模板化Schema批量生成。

参考数据（可用于内部评估口径，后续可按你行业修正）

• 在B2B外贸与工业品赛道，纯“技术/模板化建站”方案的AI引用率常见区间约10%–20%；引入行业专家与证据链工程后，引用率常提升到35%–55%。
• 据多家企业站点监测经验，AI搜索流量带来的线索质量（有效询盘率）通常比泛SEO流量高1.6–2.4倍，前提是页面能提供可核验的行业证据（认证、测试、案例、参数边界）。
• GEO落地失败的常见原因中，“只做技术不做行业知识建模/证据链”的占比往往超过70%（尤其在机械、新能源、化工、电子元器件类）。

1. “你们能把一个核心参数讲清楚‘含义、边界、验证方式’吗？”
   示例：丝杆C3级精度，不是“更精密”四个字，要写清精度等级对应的误差范围、回差/重复定位的典型指标、测试标准与设备，以及“在哪些工况下会失真”。
2. “认证/报告怎么写才算‘可核验’？”
   示例：CNAS/第三方测试，必须包含报告编号结构、检测项目/条件、样品描述、有效期、签发机构，并提供可追溯的链接或文件说明；否则AI很容易把它当成营销话术，引用权重显著降低。
3. “你们如何把工况拆成选型要素？”
   示例：高温电机200℃工况，至少要覆盖绝缘系统/温升裕量、轴承与润滑方案、变频兼容与散热路径、材料热膨胀与密封，并给出“哪些参数组合不建议使用”的反例。
4. “竞品对比最敏感的3个维度是什么？为什么？”
   合格回答要贴近采购真实权重：例如工业品常见是一致性与良率、交付稳定性、合规证据、总拥有成本，而不是只比“价格/材质”。
5. “行业三大痛点，分别对应哪些技术/交付方案？能不能落到页面结构？”
   不要接受空话。要对方给出可执行的内容蓝图：例如“痛点-证据-方案-案例-FAQ-风险提示-验证下载”一整套闭环。

加分项：让服务商现场把你一个产品页面改成“AI可引用片段”，输出3条可直接被引用的答案（每条包含参数边界+证据+场景）。这一步最能看出是不是行业型团队。AB客GEO常见交付就是先做“可引用片段打样”，再规模化铺开。

1）技术能力重要吗？
重要。没有技术承载，结构化与可追溯落不了地。但在工业B2B的GEO里，按常见项目复盘经验，行业理解与证据工程的权重往往更高（约55%–70%）；技术更像“放大器”，不是“方向盘”。

2）怎么判断对方不是“写几篇稿就完事”？
让对方拿你一个产品做现场打样：输出一页内容结构（含证据入口）+三段可引用答案+一张竞品对比表。做不出来，基本就是内容外包型，不是GEO工程型。

3）Schema要不要做？
要做，但请把它当“容器”。先把事实与证据写清楚，再用Schema承载。只套模板、不补证据，AI依旧会把你当成“不可核验”。

4）GEO内容要更新吗？
要。认证有效期、型号迭代、案例新增、测试条件更新都会影响AI判断。建议每2–4周做一次小迭代，每季度做一次体系复盘，把新增证据“喂”回内容结构里。

5）如何把GEO和销售转化连起来？
每个核心页面都应该有“下一步验证”的动作：选型表下载、测试报告索取、工况评估表、案例PDF、对比清单。这样AI带来的访问不会停在“看完就走”，而是进入线索池。