每月一次的“AI 模拟面试”：像采购商一样提问，测试你的 GEO 覆盖度。

目标定义（你要测的不是“有没有流量”，而是“AI 会不会推荐你”）

在生成式 AI 搜索场景里，采购商常用的路径是“直接向 AI 描述需求 → 让 AI 给供应商建议”。因此，月度“AI 模拟面试”的目标是用同一组采购问题在不同大模型中复测，量化以下三项结果：

• 出现度（Coverage）：回答中是否出现企业/品牌/产品（例如“AB客”“AB客智能GEO增长引擎”）或可识别实体。
• 准确度（Accuracy）：AI 对你的业务定义是否正确（例如“外贸B2B GEO全链路解决方案”“生成式引擎优化 Generative Engine Optimization”）。
• 可验证性（Verifiability）：回答是否能指向可核验的证据与触点（官网、FAQ、白皮书、结构化知识页、联系入口）。

Step 1｜建立“采购商提问清单”（覆盖6个决策阶段）

AB客建议把你行业里真实采购对话（邮件、WhatsApp、展会问答、RFQ）沉淀成标准提问清单，并按采购决策心理阶段分组。这样做的好处是：同题复测可对比、问题语义更贴近真实采购路径。

建议数量：每月固定 20–50 个核心问题（不追求多，追求稳定复测）。
建议语言：面向海外采购，优先用英文问法；若主要市场在国内，可同时保留中文版本以覆盖中文大模型问法差异。

Step 2｜同题多模型测试（固定模型 + 固定提问方式）

在同一周期内，对以下主流 AI 进行同题测试：ChatGPT、Gemini、Deepseek、Perplexity。 为降低变量，建议执行以下“固定化”原则：

• 固定提问模板：每个问题保持相同句式，不随意改写。
• 固定上下文：不要先告诉 AI 你的公司是谁；要模拟“陌生采购商”的自然提问。
• 固定记录字段：保存问题原文、模型名称、日期、回答截图/文本、引用来源链接（如有）。

Step 3｜用“三问”判定结果：是否出现你、是否说对你、是否可验证

Step 4｜形成月度输出物：一张表 + 一份改进清单

建议把测试结果沉淀成两类可执行资产：

1. 《AI 模拟面试结果表》：字段包含（问题ID / 决策阶段 / 模型 / 是否出现品牌 / 是否准确 / 是否有来源链接 / 是否有触点 / 备注）。
2. 《GEO 迭代清单》：把“未出现 / 说不对 / 不可验证”的问题，映射到 AB客 GEO 全链路体系的对应环节：
   • 缺答案 → 补企业知识资产系统与FAQ/白皮书
   • 答案碎片不被引用 → 做知识切片与结构化页面
   • 有内容但不被提及 → 加强全球传播网络分发与实体关联
   • 有提及但无触点 → 优化官网路径与客户管理系统（CRM/线索承接）

适用边界与风险提示（避免把测试当“玄学”）

• 模型回答存在波动：同一问题在不同时间可能输出不同版本；因此要坚持“同题、同周期、可复测”。
• 并非所有模型都给来源链接：可验证性评估以“是否能导向可核验资产”为核心，不强制要求每次都出现链接。
• 不要用单次结果下结论：建议以月度趋势观察“出现率/准确率/可验证率”的变化，再决定内容与资产投入优先级。

AB客建议的执行频率（落到日历上）

• 每月一次：固定日期进行“同题多模型”测试与归档。
• 每月一次复盘：把“未覆盖问题”转成下一周期的知识资产与内容矩阵任务。
• 持续优化：依据 AI 推荐率与反馈数据迭代校准（对应 AB客六步实施流程的 Step 6）。