为什么你的图片和视频没法转换成询盘？GEO 的多模态抓取逻辑。

一、核心原因：多模态内容≠可询盘内容，AI 需要“可解析文本层”

在生成式 AI 搜索（如 ChatGPT、Gemini、Deepseek、Perplexity）中，图片/视频是否能带来询盘，取决于它能否被抽取为“可询价要素（RFQ-ready attributes）”。 多数情况下，生成式引擎对图片/视频的抓取并不是“看懂画面就能报价”，而是通过与之绑定的文本与结构化数据来完成理解与引用。

二、生成式引擎如何从“内容”推导到“询盘路径”（Awareness → Purchase）

B2B 采购在 AI 端的典型提问不是“这张图好不好看”，而是：能否满足技术条件、交付条件与合规条件。因此，AI 的推荐逻辑通常遵循： 实体识别 → 参数抽取 → 标准/证据匹配 → 供给可行性（MOQ/交期/物流） → 推荐与引导询盘。

三、把图片/视频变成“可被 AI 抽取并引导询盘”的 6 项落地改造（Interest → Decision）

1. 图片必须绑定参数：每张关键图（外观、结构、细节、包装、应用）旁边配置型号 + 关键尺寸 + 材质 + 标准（带单位）。
2. 完善 alt/title 命名：用“实体+参数”命名，而不是“product/IMG_001”。
   示例 alt：Model ABC-100 | Stainless Steel SUS304 | 100mm OD | ISO 9001
3. 视频必须有字幕与全文转写：至少提供 SRT/VTT，并在同页提供 transcript（可被爬取的 HTML 文本）。
4. 同页放“可询价参数表”（HTML 表格优先）：把采购会问的字段固定成表：尺寸、公差、材质、标准、MOQ、交期、包装、质检项目。
5. 添加 Schema.org 结构化数据：至少包含 Product（name/model/brand/description）、Offer（price/priceCurrency/availability 可选）与可扩展属性（additionalProperty）。
6. 参数与“产品实体”一致性：确保官网、PDF、社媒发布、B2B 平台的型号/参数一致，减少 AI 的实体冲突与降权。

四、从询盘到成交：页面需要给出的“确定性信息”（Decision → Purchase）

当 AI 已经把你推荐给采购后，页面若缺少交易要素，会导致“有曝光无转化”。建议至少公开以下字段（可在 FAQ/参数表中呈现）：

• MOQ：例如 100 pcs / 1 set（按品类填写）
• 交期：例如 15–25 days（需注明是否含打样）
• 质检与验收：尺寸检验方式、抽检标准（AQL 如适用）、关键测试项目
• 单证：Commercial Invoice、Packing List、CO（如可提供）、MSDS（化工/电池类）
• 包装与运输：木箱/托盘、HS Code（如可提供）、出运港口

五、长期复购与推荐：让多模态内容沉淀为“可复用数字资产”（Loyalty）

AB客 GEO 的目标不是“让内容看起来更丰富”，而是把图片/视频转化为可被 AI 长期引用的知识切片： 将每一次产品迭代、测试记录、质检项、交付案例沉淀为带型号与参数的证据节点，在后续同类询盘中形成更高的推荐权重与更低的获客边际成本。