案例库

这里只放能核对的记录。我们自己的站是第一个样本——包括不好看的那部分：技术层做满之后，AI 引荐仍然是 0。

收录标准

把自家站当样本有两个好处：不用客户授权，数字随时能复查；坏消息也得写，否则没意义。

时间	做了什么	当时发现的问题
2026 年 8 月	站点上线，技术层逐项补：结构化数据、站点地图、给 AI 的说明文件	骨架有了，内容和站外信源几乎是零
10 月 8 日	第一轮 GEO 体检	8 个页面的结构化数据损坏，当天修复
10 月 14 日	日志分析	DeepSeek 爬虫 327 次请求里有 270 次落在 www 主机上被 301 挡掉；站点地图有缺口
11 月 5 日	全量体检 + 11 天日志分析	入口全通，结构化数据全覆盖；但 AI 爬虫只读进 17 个内容页，引荐 0
11 月 6 日	内容层动手：独立站 GEO 页、英文页修复、验收清单、季度观察报告	开始补“可被引用”的部分

同一时期，Googlebot 读透了 50 个内容页，Bingbot 74 个。传统搜索的抓取是正常的，卡住的是 AI 这一侧。

技术层是门票。它决定 AI 能不能读到你，决定不了 AI 愿不愿意推荐你。我们把 80 个页面的 h1、结构化数据、站点地图、Markdown 全文版都做齐之后，AI 里的名字依然一次没被提到——8 个采购问法测下来是 0/8，前 5 名被四家行业站点占着。

真正缺的是站外信源：同一组事实在三个以上独立平台出现，AI 才敢点名。这一层没有技术捷径，只能一篇一篇发、一家一家谈。

把这条路径继续走完：内容按采购问法组织，站外按平台体例分发同一套事实，每季度复测同一组问题。结果会继续公开在这个页面——包括没做成的部分。

完整数据和方法，见《2026 外贸 GEO 观察》v1，含 10 页 PDF 与复现方法。

客户案例一律匿名：只写行业和品类，不写公司名、不放工厂照片、不贴后台截图。

手上有做完的项目，但客户名称与数据都没有拿到公开授权，所以这里不放。我们不接受“先写案例再补授权”的做法，也不编造客户评价或数字。

下面三篇是行业实操拆解，讲的是方法，不含任何客户后台数据。放在案例库里是因为它们回答同一个问题：不同品类的采购商在 AI 里到底怎么问。

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