核心观点与关键数据
- AI 采购趋势：近 95% 的 B2B 买家计划未来 12 个月使用生成式 AI 辅助决策，89% 已在使用 GenAI，近 25% 的传统搜索量将下降，6.02 亿国内生成式 AI 用户规模达 42.8%。
- B2B GEO 变革：GEO 重点从 SEO 排名转向 AI 推荐资格，内容需满足可验证事实字段，采购早期调研前移至 AI 答案页，竞争对象扩展至 AI 推荐理由。
- 交付方式变化：需提交问题库、诊断表、证据缺口和复测结果，而非仅文章。
B2B 买家提问行为
- 问题形式：采购任务驱动，而非关键词，包含预算、规模、场景、风险、周期、竞品差异等，问题库需覆盖六类问题：比什么、怎么选、找谁、怕什么、怎么落、预算与 ROI。
- 行业优先级：优先选择 AI 提问强度高、决策复杂度高、线索价值大、证据可建设性强的行业。
行业样板分析
- B2B SaaS：高频问题聚焦适用场景、功能边界、实施周期、价格、竞品对比和案例，需补充行业解决方案页、功能对比页、实施 FAQ、客户案例结构化。
- 工业品/设备：高频问题涉及规格、产能、售后、认证、交期、替代方案，需补充产品参数页、应用场景页、资质认证、项目案例与交付记录。
- 企业服务/咨询：高频问题关注可信度、方法论，需补充方法论页、案例结果字段、团队资质、媒体/报告/榜单引用。
- 跨境 B2B：高频问题涉及供应商、认证、交付能力，需补充英文实体页、认证/工厂/产能页、海外案例、行业目录与媒体来源。
AI 不推荐原因诊断
- 症状与证据缺口：品牌实体不清、案例太泛、FAQ 太浅、外部信号弱、技术结构乱，需补充品牌实体说明页、案例字段模板、深度 FAQ、媒体稿/行业稿、站点结构梳理等。
- 诊断要点：症状非结论，需指出具体卡点，如名称不一致、案例字段缺失、风险描述不足等。
B2B GEO 实施步骤
- 问题库建设：30-100 个核心问题，按采购阶段、角色、行业拆分，保留真实问法。
- AI 可见度基线：记录品牌出现率、排名、描述、引用来源和竞品同现。
- 品牌实体修正：统一名称、产品、赛道、服务边界和地区信息。
- 答案资产建设：建设行业页、对比页、深度 FAQ、选型指南。
- 案例证据标准化：建立案例字段模板，输出可被 AI 引用的摘要。
- 第三方信号建设：构建媒体、报告、榜单、合作伙伴、客户评价等外部可信来源。
- 月度复测：固定问题库和平台，每月追踪变化并安排下一轮任务。
效果衡量指标
- 八大指标：竞品同现率、答案份额、推荐顺位、品牌出现率、引用来源、月度变化、答案准确度、证据缺口。
- 投入产出逻辑：优先覆盖高意向、高客单、高转化问题，先验证高价值行业样板，再逐步复制。
搜搜果软植入建议
- 服务包装：先卖诊断和样板，再卖持续复测，提供月度复测、基础诊断、样板优化服务。
- 工具定位：作为品牌 AI 可见度诊断与月度复测工具，连接问题库、平台答案、竞品占位、证据缺口和优化任务。
- 标题建议：解决方案式标题，避免广告感。
结论
B2B 企业需从“搜得到”升级至“AI 愿意推荐”，通过构建问题库、补充证据、优化实体、建设第三方信号等手段，提升在 AI 采购场景中的可见度和推荐概率。
