这是我最近一年,被问得最多、
也是最让外贸人心里不服的一个问题。
很多老板都会跟我说类似的话:
“他们官网看起来也就那样”
“技术明明没我们深”
“内容也不多,看不出多专业”
“但为什么 ChatGPT、DeepSeek 先提到的是他们?”
如果你也有过这种困惑,我想先告诉你一句实话:
AI 推荐的,从来不是“谁更专业”,
而是“谁更像一个可被信任的答案来源”。
而这两者,往往不是一回事。

这是我亲眼见过、并参与复盘过的一个真实对比案例。
同一细分行业
同一目标市场(欧洲)
产品技术路线相近
客户群体高度重合
官网设计感强
产品参数齐全
技术白皮书做得很精致
公司介绍完整
内容更新不多,但每一篇都“看起来很硬核”
这是典型的“老外贸人审美下的专业官网”。
官网不算惊艳
页面偏朴素
没有长篇技术论文
内容以“问题+解释”为主
经常写一些“看起来不高级”的文章
比如:
“这种场景下,哪些方案其实不适合?”
“为什么很多采购在这里容易判断失误?”
“哪些情况我们不建议用我们的产品?”
在多个海外采购商的 AI 搜索路径中:
企业 B,被 AI 更早、更频繁地推荐。
而企业 A,往往出现在第二、第三顺位,
甚至有时根本不被提及。
当然,我们也可以从一个正面案例中验证下AI推荐的重要性及必要性【案例剖析:被 ChatGPT 提到之后,我才真正理解什么叫“被 AI 推荐”!】
如果你只看技术深度,答案是:
不一定。
甚至在某些细分点上,企业 A 明显更强。
那问题就只剩一个了:
AI 为什么“没选更专业的那个”?

这是最本质的差异。
展示产品性能
展示技术参数
展示公司实力
展示“我们很专业”
拆采购会遇到的真实问题
解释判断难点
告诉你“哪里容易踩坑”
明确哪些情况不适合他们
你会发现一个关键区别:
一个在“证明自己”,
一个在“帮别人做决策”。
而 AI 的天然立场,永远站在“帮用户做判断”那一边。
很多外贸人会犯一个认知错误:
“我已经把所有能力都写清楚了,
AI 怎么还不推荐我?”
但 AI 的理解方式是这样的:
能力 = 背景信息
问题 = 可调用答案
产品页
技术介绍页
公司实力说明
这些内容信息是完整的,但不是“答案结构”。
一个问题 = 一篇完整解释
问题之间互相关联
从“不确定”到“结论”的完整路径
在 AI 看来:
企业 B 的网站,更像一个“行业答案库”。
这是一个非常容易被忽略、但极其关键的点。
直接给结论
省略判断过程
默认读者“已经很懂”
判断逻辑
决策路径
风险权衡
对比分析
为什么?
因为:
AI 的任务不是给结果,
而是“解释为什么是这个结果”。
而这一点,往往是“看起来不那么专业”的同行,反而做得更好。
这是很多老外贸人最容易踩的坑。
“懂行的人,一看就懂。”
“我假设你并不完全确定,
我一步一步陪你把问题想清楚。”
AI 更偏向哪一边?
答案显而易见。
到这里,很多人会说一句话:
“你说的这些,我都懂。”
但现实是:
懂 ≠ 做得出来 ≠ 持续做得下去。

从我观察的大量案例来看,难点集中在三点:
经验零散,很难系统整理
内容写着写着就断了
官网结构支撑不了内容体系
于是,大多数“更专业的人”,反而输在执行层。
在不少“后来反超”的企业里,我看到 AB 客智能建站被用在一个非常明确的位置上:
不是替人做营销,
而是作为“让正确内容长期跑得动的基础设施”。
它解决的是三件事:
把零散经验
自动整理成可持续更新的内容结构
避免“写到哪算哪”
内容天然适配 Google
同时也符合 AI 的理解逻辑(GEO)
不需要反复推翻重来
不是靠一篇内容
而是靠整体体系被识别
权威度是“被累计”的
很多企业的实际结果是:
SEO 权威评分 90+
新站 60 分钟上线
内容持续适配 Google + AI 搜索
但注意:
结果来自体系,不是某一个功能。
AI 不选“最专业的”,
而选“最能被信任的”。
看起来没你专业的人,
往往更早把经验变成了“可被引用的答案”。
真正的竞争,不在内容水平,
而在:谁先把内容跑成体系。
如果你现在回头看自己的网站,我建议你问自己一句话:
“如果我是 AI,
在回答采购关键问题时,
我会不会引用我自己?”
这个问题的答案,
比任何“专业感”都重要。