B2B 制造企业：让采购在 AI 里搜到你的工艺能力

#背景

典型的 B2B 制造企业网站：首页写"专业制造、品质保证"，产品页只有图片和型号，采购想知道"能不能做这个公差、最小批量多少、交期多久"却找不到答案。于是询盘多是无效咨询，AI 回答"哪家能做"时也不会引用它。

#方案

• 能力矩阵：把工艺能力拆成可检索的页面（材料 / 公差等级 / 表面处理 / 批量区间 / 交期），每页写清能力边界与不可做的情形；
• 事实化表述：直接写数字（"公差可做到 ±0.01mm，批量 500 件起，常规交期 15 天"），不用"高精度、快速交付"这类无法引用的形容词；
• 结构化数据：产品页带 Product、FAQ 页带 FAQPage、全站面包屑，让机器能解析；
• 机器可读出口：llms.txt 列出核心能力页与联系入口，/posts/{slug}/md 提供纯文本；
• 可观测：放行主流 AI 爬虫并记录抓取，用日志验证"是否真的被读"。

#结果

• 18 个能力页成为可被引用的入口，采购与 AI 都能直接读到关键数字；
• 抓取观测显示 AI 爬虫已按预期访问能力页；
• 询盘内容更明确（附图纸、说明批量与材料），无效咨询占比下降。

#取舍

• 不做关键词堆砌：与其在 20 个页面重复"CNC 加工"，不如把 3 个能力页写到可引用——AI 与采购都更需要"能做什么、不能做什么"；
• 不隐藏能力边界：写明"最小批量 500 件"会挡掉部分小单，但省下的沟通成本远大于损失；
• 不追短周期排名：GEO 的效果以季度计，前两个月主要投入在内容与数据上。