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AI 时代,外贸官网内容到底该怎么写? 一套我亲测有效的 GEO 内容模型

发布时间:2025/12/25
作者:AB客
阅读:480
类型:专题报道

外贸官网难在内容不对 AI 有用?本文拆解 GEO 核心逻辑:将外贸人口头经验转化为结构化知识,分享采购问题反推法、主题集群、语义关联三大实操步骤,搭配智能工具解决执行难题,助力官网获客。

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如果你问我:

“现在重做官网,最难的是什么?”

我的答案不是技术,不是预算,而是——

不知道内容该怎么写,才真正“对 AI 有用”。


一、我们以前是怎么回答客户问题的?

做外贸久了,你一定有这种感觉:

很多客户问题,你根本不用查资料

比如:

  • “这个产品能不能用在高温环境?”

  • “你们和 A 供应商方案差别在哪?”

  • “这种应用,最容易踩的坑是什么?”

  • “价格差这么多,是不是有隐藏风险?”

这些问题,我们往往是:

  • 在邮件里回

  • 在 WhatsApp 里语音说

  • 在 Zoom 里随口解释

这就是外贸人的“隐性资产”——口头经验。


但问题在于:

这些经验:

  • 没被系统记录

  • 没被结构化整理

  • 没存在官网上

于是结果就是:

客户听过了,但 AI 永远“没听过”。


二、为什么这些“口头经验”,AI 根本看不到?

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这是我真正理解 GEO(Generative Engine Optimization)之后,才想通的一点。

AI 不是不认可你的经验,而是——

AI 只能理解“被写下来、且有结构的经验”。


1️⃣ AI 不参与对话,只参与“文本判断”

  • 客户问你 10 次问题

  • 你回得再专业

  • 如果没沉淀成内容 = AI 视角中等于 0


2️⃣ 零散内容 ≠ 可引用知识

很多外贸官网也写内容,但问题在于:

  • 一篇讲一点

  • 没体系

  • 没上下文

  • 没逻辑关联

AI 的判断是:

“这是零碎信息,不是完整答案。”


3️⃣ AI 需要的是“可复用模型”,不是临场发挥

AI 更偏好这种内容:

  • 能回答一类问题

  • 能覆盖一个完整决策路径

  • 能被多次引用

而不是:

  • 单点技巧

  • 偶发案例


三、我后来用的一套 GEO 内容模型(核心结构)

我后面重构官网内容时,给自己定了一个原则:

每一条内容,都必须回答“采购决策中的一个关键问题”。

不是为了写文章,而是为了——

让 AI 在“关键问题场景”中能调用我。

具体怎么写,以前我们在这篇文章GEO 内容创作:如何打造吸引 AI 且打动客户的优质内容?里探讨过,可以参考下。


四、GEO 实操模型第一步:采购问题反推法(这是核心)

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❶ 不要再从“我有什么产品”开始写

这是大多数外贸官网内容失败的起点。

GEO 内容的起点,永远是:

采购在某一个阶段,最想问什么?


❷ 采购问题从哪来?(3 个最实用来源)

来源一:你真实接触过的客户问题

我自己常用的方法:

  • 把近一年客户邮件翻一遍

  • 把“被反复问到的问题”列出来

  • 不改、不润色,直接用原话

这些问题,AI 非常喜欢


来源二:行业“高风险决策点”

比如:

  • 选型失败的常见原因

  • 应用不匹配的后果

  • 参数看似一样,实际差异巨大的地方

这些问题往往:

  • 客户不好意思问

  • 但 AI 一定会提


来源三:你最擅长“解释”的那一类问题

想一个问题:

客户一问,你就知道他是不是“懂行”。

这种问题,极具内容价值。


❸ 把问题写成“可被 AI 理解的标题”

错误示例:

《某某产品技术介绍》

正确示例:

《这种工况下,为什么 80% 的采购会选错这类产品?》


五、GEO 实操模型第二步:行业知识主题集群

这是我后来意识到的分水岭

AI 推荐的不是“某一篇文章”,而是:

“你在这个主题下,是否足够权威”。


1️⃣ 什么是“主题集群”?

简单说就是:

  • 一个核心主题

  • 多个问题拆解

  • 内容之间互相关联

例如:

核心主题:某类产品选型

下面可以拆成:

  • 应用场景差异

  • 常见误区

  • 参数理解

  • 成本 vs 风险

  • 真实失败案例


2️⃣ 为什么 AI 偏爱主题集群?

因为在 AI 看来:

  • 单篇内容 = 观点

  • 主题集群 = 专业领域

AI 更愿意推荐“领域型信息源”。


3️⃣ 实操建议(新手也能做)

  • 不追求一次写完

  • 先确定 1–2 个核心主题

  • 每周补 1 个关键问题

  • 形成“问题网络”


六、GEO 实操模型第三步:内容之间的“语义关联”怎么搭?

这是最容易被忽略,但对 AI 极其重要的一步

以前我们做内容:

  • 每一篇都是孤岛

  • 互不提及

  • 互不引用


GEO 逻辑下,内容必须“彼此认识”

你需要做三件事:


1️⃣ 同一主题内容,互相引用“问题”

比如在 A 文章中:

“关于这个问题,在 XX 场景下的差异,我们在另一篇内容里详细拆过。”

这是在给 AI 指路


2️⃣ 用“问题”而不是“关键词”做内链

AI 更理解:

  • “这个问题的延伸”

  • 而不是“某某关键词链接”


3️⃣ 明确内容之间的层级关系

例如:

  • 入门问题

  • 决策问题

  • 风险问题

  • 对比问题

这在 AI 看来,是一套完整认知路径


七、执行层最大的难点是什么?(也是很多人放弃的原因)

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说实话,问题不在“方法懂不懂”,而在:

能不能长期、系统地把经验变成内容。

我自己踩过三个坑:

  1. 写几篇就断了

  2. 内容越来越散

  3. 后期维护成本极高


八、我后来是怎么解决“执行难”的?

这一步,我用的是 AB 客智能建站 这类工具作为“执行支撑”。

它真正解决我的,不是“帮我写内容”,而是三点:


1️⃣ 把零散经验,自动归到内容体系里

我只需要:

  • 提供问题

  • 提供经验要点

系统会帮我:

  • 归类主题

  • 建立关联

  • 保证结构统一


2️⃣ 内容天然适配 SEO + GEO

我不用纠结:

  • 标题怎么写

  • 结构合不合理

  • 会不会“AI 看不懂”

因为底层逻辑就是:

为 AI 设计的内容结构。


3️⃣ 内容第一次“跑得动”,而不是靠人硬撑

这是最现实的一点。

  • 内容能持续积累

  • 官网开始形成“知识密度”

  • AI 推荐概率显著提高

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九、如果你只记住这一篇里的 3 句话

我会建议你记住这三点:

1️⃣ AI 不需要你更会营销,只需要你更会“讲清楚问题”。

2️⃣ 外贸官网内容的本质,是把经验变成“可被引用的知识”。

3️⃣ GEO 不是写作技巧,而是一套长期内容组织方式。

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