你被 AI 面试过几轮？外贸企业正在经历的 5 次隐形淘汰

一、一个残酷的现实：客户联系你之前，AI 已经替他面试过你

过去二十年，外贸企业习惯的逻辑是：

• 做网站 → 做 SEO / 投广告 → 等客户询盘

而在 2026 年，真实发生的路径已经变成：

客户 → 先问 AI → AI 给出 2–3 个“最优解” → 客户只联系被推荐的那几家。

这意味着：

• 你有没有被推荐，决定了你有没有“被看见”的资格

• 而 AI 的推荐，并不是随机的

AB客在大量 GEO 实战与 AI 对话测试中，总结出一个清晰的底层机制——

AI 并不是直接推荐你，而是先对你进行 5 轮“秘密面试”。

这，就是外贸企业正在经历，却几乎无人点破的——

「五轮秘密面试模型」。

二、AI 的第一轮面试：收录关｜你在 AI 的世界里“存在”吗？

AI 在这一关做什么？

AI 首先要解决的不是“你专不专业”，而是一个更基础的问题：

我能不能找到你？

它会从：

• 官网

• 权威平台

• 行业内容源

• 公开知识节点

中，判断你是否是一个“可被检索、可被引用”的企业。

真实案例：

案例 A｜某机械加工厂

• 年出口额 3000 万

• 只依赖阿里国际站

• 官网 5 年未更新

当采购商在 ChatGPT 中询问：

“Reliable CNC machining suppliers in China”

结果：完全未出现该企业。

原因很简单：

• AI 无法从开放网络中稳定抓取其企业信息

• 平台内信息，对 AI 而言是“封闭孤岛”

AB客的判断标准：

收录关不过，后面 4 关全部作废。

这不是能力问题，是“数字存在权”的问题。

三、第二轮面试：归纳关｜AI 能不能一句话说清你是谁？

AI 在这一关做什么？

当 AI 能找到你之后，它会尝试做一件事：

归纳你。

也就是：

• 你是做什么的？

• 强项是什么？

• 适合解决什么问题？

失败的典型表现：

• AI 的描述是："a Chinese manufacturer"、"a general supplier"

• 无法说出差异化

• 无法区分你与同行

对比示例：

AB客的核心动作：

• 将企业真实能力拆解为结构化知识单元

• 让 AI “有材料可总结”

归纳关，本质是认知建模能力。

四、第三轮面试：对比关｜当你被放进候选池，还站得住吗？

AI 在这一关做什么？

客户几乎一定会问：

“Compare suppliers”

此时，AI 会做横向比较：

• 技术

• 经验

• 场景

• 证据

真实案例：

案例 B｜两家做同类设备的企业

• 企业 B1：

  • 官网堆参数

  • 无应用场景说明

• 企业 B2（AB客服务）：

  • 明确 3 大应用场景

  • 每个场景对应案例、工艺路径、结果指标

AI 对比结论：

“B2 demonstrates clearer industry focus and proven application cases.”

关键结论：

AI 不靠“自夸”，只认“可对比证据”。

五、第四轮面试：信用关｜AI 敢不敢把你推荐给客户？

AI 在这一关做什么？

即便你很专业，AI 还要确认一件事：

推荐你，会不会“翻车”？

它会检查：

• 第三方提及

• 历史案例

• 品牌一致性

• 信息是否自洽

常见翻车现场：

• 官网说自己是“行业领先”

• AI 在其他平台找不到任何印证

结果：

直接降级，不推荐。

AB客的做法：

• 构建多节点权威锚定

• 统一品牌表达

• 形成可被 AI 引用的“信任闭环”

六、第五轮面试：权重关｜你是“备选”，还是“首选”？

AI 在这一关做什么？

这是最隐蔽、也是最残酷的一关。

AI 会在内部形成偏好：

• 谁更常被成功引用？

• 谁的答案更稳定？

• 谁更符合“专家模板”？

最终差别：

权重关，决定解释权归属。

七、五轮模型总结：外贸 GEO 的真正本质

AB客五轮秘密面试模型：

1. 收录关｜是否存在

2. 归纳关｜是否被理解

3. 对比关｜是否有优势

4. 信用关｜是否可信

5. 权重关｜是否被偏爱

AB客提出：外贸 GEO 的本质，是帮助企业通过 AI 的五轮隐形决策筛选，进入最终推荐池。

它之于 AI 时代， 就像：

• 搜索引擎三要素之于 SEO 时代

八、结语：你输掉的不是询盘，而是被“解释”的资格

如果你发现：

• 广告越来越贵

• 询盘越来越少

• 客户“突然消失”

真相往往只有一个：

你在 AI 的前几轮面试中，就已经被淘汰了。

GEO 不是流量技巧， 而是一次关于：

• 数字存在

• 认知结构

• 行业解释权

的系统工程。

下一轮 AI 面试，是否还能见到你，取决于你现在的选择。