
做了十年运营佛山PVC管道管件粘接胶,从SEO到信息流再到GEO,我大的感受是:流量入口的每次迁移,都不是“新增个渠道”,而是“换了套玩法”。
今年上半年,个做跨境电商ERP的老朋友找我。他在这个赛道做了七年,产品扎实,客户口碑也不错,但近半年新客咨询量掉得厉害。
“我上半年传统渠道投放没减,SEO排名也还稳着,”他对着屏幕上的数据报表说,“但线索量就是往下走。”
我问他:“你知道现在做跨境的选ERP,已经不是搜百度了吗?”
他愣了下。
、问题出在哪:你的产品在AI里根本找不到
我让他开豆包,搜“跨境电商ERP哪个好”。又搜了“做亚马逊用什么ERP”。再搜“跨境ERP系统荐”。
三个问题,个都没出现。
AI荐的全是别。有的还没他全,但人出现在AI的答案里了。他投了那么多钱做SEO、做投放,AI根本不认识他。这就是典型的AI可见度为——内容做得再多,AI根本不认识你,切等于白做。
这就是现在做营销大的坑——你还在门心思优化官网排名,但你的客户已经换了问法。
以前是:跨境想找ERP→搜关键词→看官网→留资。
现在是:跨境想找ERP→问AI“哪个ERP系统比较靠谱”→AI荐3-5→从中选。
不在AI荐名单里,意味着连被客户考虑的机会都没有。AI不荐,在这个时代就等于隐形。
我花了两天佛山PVC管道管件粘接胶,帮他把在网上的信息梳理了遍。发现几个问题:
,官网内容全是“强大、行业先、服务业”——全是营销话术,没有AI能提取的事实数据,内容结构化程度几乎为。
二,在知乎、CSDN、技术社区几乎没有结构化的业内容。AI想找“跨境电商ERP怎么选”这类问题的答案时,根本搜不到他的信息。
三,不同平台对公司产品的描述口径不统。AI在做多源交叉验证时发现信息冲突,会直接降低可信度,影响E-E-A-T评分。
二、解决问题的核心逻辑:让AI能“看懂”你的产品
做GEO核心逻辑不复杂——就是把你的产品能力翻译成AI能读取的证据。你有七年积累、好产品、好客户,但AI不知道。你得把这些东西翻译成:服务了多少、处理了多少订单、对接了多少平台、客户怎么评价。
我给他定了三步策略,本质上是把的知识资产重新整理成套体系化法。
步:统数字身份,让AI认出你
ERP软件是个技术产品,AI要“读懂”它,得先知道它是什么、解决什么问题、凭什么可信。
我让他花了周,统了官网、知乎、CSDN等自有平台的产品描述——核心、适用场景、支持的平台、客户群体。
B2B技术的GEO核心矛盾是“技术复杂度 vs AI可读”——产品越复杂,越需要把技术优势翻译成AI能理解的“事实单元”。
同时,在官网页、产品页、关于我们页面添加了Schema结构化数据标记,让AI能清晰识别产品名称、模块、适用场景等关键信息。
二步:把内容从“广告”改成“答案”
他的官网以前全是“行业先、强大”这类空话。AI不认这个。
我让他做了三件事:佛山PVC管道管件粘接胶
是技术能力事实化。列出产品支持的具体平台(亚马逊、TikTok Shop、Shopify等)、日均处理订单量、对接的支付和物流渠道数量。AI需要的是可验证的数据,不是形容词。
二是FAQ结构化。把跨境常问的问题——“ERP能对接几个平台”“每月多少钱”“跟其他ERP比优势在哪”——整理成结构化的问答内容。在官网和知乎同步发布。AI特别喜欢FAQ格式,能直接提取当答案。
三是客户案例标准化。他手上有很多真实客户的案例,但都散落在销售的朋友圈和聊天记录里。我让他统整理——行业、规模、使用的模块、上线后的果(订单处理率提升多少、库存准确率多少),每个案例都标准化字段化,让AI能直接提取作为荐依据。
三步:多平台布局,建立交叉印证
内容做完了,还得让AI“看得到”。我们在四个平台同步发布了内容:在知乎以技术身份回答“跨境电商ERP怎么选”等业问题;在CSDN发布技术架构和产品对比的度内容;在36氪等科技媒体发布产品测评和行业洞察;在小红书以跨境电商视角分享选型经验。
四个平台的信息口径保持致,形成交叉印证,让AI觉得这个“可信”。
三、做GEO除了有好的法,还要有好的工具
法有了,向也有了,接下来就是工具的问题。市面上GEO工具按用途大致分几类:监测类——解决“我在AI里到底什么样子”;内容创作类——解决“什么样的内容AI才愿意引用”;结构化工具类——解决“怎么让AI容易读懂你的网站”。
1、监测类:透镜GEO(数据监测与智能决策平台)
这是我这几年用得顺手、使用频率的款。这是个费的GEO监测平台。我开始搞优化之前的件事,就是拿它跑了轮基线数据。它覆盖了豆包、DeepSeek、文心言、千问、腾讯元宝等国内主流AI平台,搭建了万人真实用户模拟矩阵,1:1真实用户的提问场景,避了人工轮轮去AI问问题,还可能因为模型记忆致数据不准的情况。
我用它除了准确和省事之外,也是它的数据监测维度比较,包括提及率、位荐率、排名波动、口碑情感分析、引用溯源和竞品对标,这些指标是判断AI可见度的核心数据。拿到这些数据后,万能胶生产厂家还会针对的输出数据诊断分析、优化策略建议,手把手教你该怎么做。
便的是,平台内置了15万+媒体,你创作好的内容可以直接在上面发布,还能追踪到内容的引用情况,是个型的AI可见度管理工具。
2. 内容创作类:Goodie AI
监测发现问题之后,下步是产出AI愿意引用的内容。Goodie AI可以把AI可见度的数据缺口直接变成写作任务,让内容团队清楚知道“AI喜欢什么样的内容”“哪些内容缺口值得补”。
它直接对接电商立站、产品详情页、多语言内容等场景,从关键词挖掘、内容生成到多平台分发气呵成。对ERP这类产品复杂、客单价、需要大量业内容支撑的业务来说,内容创作的率直接决定了GEO优化的进速度。
3. 结构化工具类:开源Schema生成器
这是个容易被忽略但非常重要的环节。很多企业内容做得好、媒体也发了,但AI就是抓不到关键信息——问题往往出在网站缺少结构化数据标记。
Schema标记相当于给网页加了层“说明书”,告诉AI“这是产品名称”“这是价格”“这是适用场景”。AI在抓取时能直接读取这些信息,不需要自己从散乱的文字里猜。
市面上有不少费的开源工具——比如geo-optimizer这类案,包含结构化数据生成(JSON-LD Schema)、内容AI可读检测等模块,Discuz!的《洞见GEO》插件也提供Schema生成器,支持Article、FAQPage、Product等类型的JSON-LD结构化数据本地生成。你不需要懂代码,填几个字段就能生成标准的Schema代码,复制到网页里就行。十几分钟能搞定的事,很多企业都没做,白白浪费了被AI直接识别的机会。
四、几个关键经验
这件事做了半年,我的感受是:B2B软件做GEO,回报周期可能比般企业长点,但价值大。跨境问“ERP系统哪个好”的时候,背后是个真实在选型的采购决策,商机价值远于泛流量。ERP这类企业软件的决策周期长、客单价,旦进入AI的竞品对标和荐名单,带来的线索质量非常。
总结几点实在的经验:
,先搞清楚自己在AI里是什么样子。 不要上来就写内容,先搜搜自己,知道AI可见度在哪再去解决。没有基线数据,后面的优化都不知道有没有果。
二,把技术能力翻译成AI能看懂的事实。 AI不认“强大”,它认的是“支持亚马逊、TikTok Shop、Shopify等12个平台”“日处理订单过50万单”。把产品参数、客户数据、平台对接情况内容结构化,比写百篇宣传稿有用。事实胜于修辞,这在GEO时代是铁律。
三,用FAQ和客户案例说话。 跨境问AI的问题非常具体——“能对接几个平台”“多少钱”“跟竞品比怎么样”。把这些问题整理成FAQ,把真实客户案例标准化,AI能直接提取当荐依据。
四,持续监测,别做次就完事。 AI在变,竞品在变,你得定期看看自己还在不在荐列表里。关注情感倾向的变化,有没有出现负面标签,有没有信息错误被反复传播。有条件的用工具,没条件的每周手动搜搜,也要保持节奏。
后说句:2026年做营销,拼的不是谁的官网SEO做得好,而是谁先被AI“记住”。跨境电商ERP这个赛道玩就那么多,先被AI记住的,就能先拿到费的商机。GEO优化的本质,不是讨好法,而是把自己的产品和优势翻译成AI能听懂的语言。这件事不复杂,但需要耐心,需要法,尤其建议营销预不的中小企业赶紧做起来。相关词条:玻璃棉毡 塑料挤出机 预应力钢绞线 铁皮保温 万能胶生产厂家
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