为什么AI总推荐你的同行？

9大AI“取材习惯”拆解

现在，一些海外采购商找供应商，已经不再逐个打开Google搜索结果了。

他们会直接问ChatGPT：

几秒钟后，AI就列出了几家公司。

对采购商来说，效率提高了。

但对工厂来说，一个更现实的问题出现了：

是你的工厂规模不够大吗？不一定。

是你的网站没有排在Google第一页吗？也不完全是。

很多被AI提到的企业，未必是行业规模最大的，也未必所有关键词排名都很好。

但它们往往有一个共同点：

我最近集中整理了ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Claude、Bing Copilot、千问、Kimi、百度AI搜索、豆包和DeepSeek等产品公开披露的搜索与内容处理机制。结果发现，不同AI虽然都在“联网搜索”，但取材习惯并不完全一样。

先说明：什么叫AI的“取材习惯”？

目前，没有任何一家大模型公司公开完整的网站名单、引用权重和排序算法。

所以，本文所说的“取材习惯”，主要来自三个方面：

• 平台公开的搜索爬虫和联网检索机制；
• 平台展示的网页、文档和多模态处理能力；
• 根据常见搜索表现总结出的内容适配方向。

它不是所谓的“AI排名公式”，更不能理解为：只要按照某个格式写，AI就一定会推荐你。

GEO真正能做的，是提高企业被发现、读懂、验证和引用的概率。

一、AI获取网站内容，主要有三条路径

1. 模型训练阶段接触过

大模型训练时，可能使用公开网页、书籍、论文、代码、图片、视频和授权数据。但企业通常无法确认：

• 自己的网站有没有进入训练数据；
• 哪些页面被使用过；
• 模型记住了多少；
• 数据什么时候更新；
• 回答问题时是否会提到你。

所以，外贸企业不能把GEO全部押在“进入模型训练库”上。

2. 进入AI或搜索引擎的索引

部分AI会通过搜索爬虫或搜索引擎索引发现网页。例如：

• ChatGPT有面向搜索的网页抓取机制；
• Google AI建立在Google搜索体系之上；
• Bing Copilot依赖Bing搜索；
• Perplexity和Claude也有面向搜索或用户访问的网页工具。

这种方式与传统SEO联系最紧密。

3. 用户提问后临时读取网页

AI回答某个问题时，也可能临时打开网页，提取正文，再组织答案。

所以，企业不应该只问“AI有没有爬过我的网站”，更应该问：

二、9大AI“取材习惯”总表

这张表建议收藏。

从这张表可以看出，做GEO不是给每个AI分别写一套文章，而是把同一套企业资料做得更完整，让不同AI都能找到适合自己的信息。

三、模拟测试：同一个采购问题，不同AI会怎样寻找答案？

假设一位采购商提出：

这个模拟案例反映了一个很重要的问题：不同AI不是简单地搜索同一个关键词，然后复制第一页结果。它们可能会改写问题、拆分子问题、搜索产品别名、对比不同来源、读取技术文档，并寻找能够支持结论的数据。

所以，一个只写着“我们是专业制造商”的首页，很难满足所有AI的取材需求。

四、ChatGPT：更喜欢“可以直接放进答案里”的内容

假设采购商问：

ChatGPT需要的不是一个只写着“We are a professional FRP grating manufacturer.”的企业首页，而是能够直接回答采购问题的内容。

• 如何判断工厂是否可靠；
• 采购前应该检查哪些参数；
• 不同树脂类型有什么区别；
• 如何验证承载能力；
• 工厂应该提供哪些报告；
• OEM订单打样需要多长时间。

ChatGPT的核心习惯

• 一个小标题回答一个问题；
• 小标题下面直接给结论；
• 参数和事实放进网页正文；
• 重要信息不要全部藏在图片里；
• 减少“高品质、专业、服务全球”等空泛表达。

不要只写“Fast delivery.”，可以写得更具体：“Standard samples are normally completed within 7 days, while the typical lead time for bulk orders is 20–30 days.”第二种写法更容易被准确提取。

五、Google Gemini：更相信搜索体系已经认可的内容

Google的AI Overview和AI Mode建立在Google搜索体系之上。

所以，Google GEO的基础仍然是Google SEO。如果页面长期没有被Google收录，或者网站整体质量较低，就很难指望Google AI稳定引用。

• 产品主页面；
• 材质对比；
• 参数说明；
• 选型指南；
• 安装方法；
• 测试标准；
• 应用场景；
• 实际案例；
• 常见问题。

Google的核心习惯

• 工厂真实测试；
• 一手数据；
• 实际项目；
• 生产经验；
• 原创图片和视频；
• 技术人员的判断。

Google AI还可能把复杂问题拆成多个子问题分别搜索。因此，一个产品最好形成完整的内容群，而不是只做一个孤立页面。

六、Perplexity：不仅要答案，还要找到出处

Perplexity的产品特点之一，就是为回答附上来源。

因此，它不只是要找到答案，还需要找到适合标注出处的页面。

• 产品参数；
• 材料性能对比；
• 行业标准解释；
• 检测报告说明；
• 市场数据分析；
• 不同型号对比；
• 选型表。

Perplexity的核心习惯

• 温度范围；
• 材料等级；
• 产品公差；
• 测试时间；
• MOQ；
• 打样周期；
• 标准编号；
• 数据更新时间。

页面最好同时提供数据来源、测试方法、标准名称、审核人员和原始技术资料。被引用只是第一步，用户打开来源页面后能不能建立信任，才决定最终有没有询盘。

七、Claude：更关注条件、边界和完整上下文

Claude比较适合处理长文档、复杂解释和多步骤分析。

它不仅想知道结论，还会关注结论在什么条件下成立、有没有例外、适用范围是什么，以及存在哪些限制和风险。

• 技术白皮书；
• 长篇选型指南；
• PDF技术手册；
• 复杂产品对比；
• 行业标准说明；
• 风险与限制；
• 故障排查文档。

Claude的核心习惯

• 适用条件；
• 对比对象；
• 成本因素；
• 选择边界。

例如，不要简单写“Vinyl ester resin is always the best choice.”更专业的表达应说明它在高腐蚀环境中的优势，同时指出在腐蚀较弱或预算有限的项目中，其他树脂也可能足够。

八、Bing Copilot：偏爱结构清楚、更新及时的页面

Bing体系比较强调清楚的小标题、参数表格、FAQ、案例和数据、观点依据、页面更新时间，以及文字、图片和视频的一致性。

适合Bing Copilot的内容结构包括产品定义、参数表、优缺点、应用场景、型号对比、FAQ和更新时间。

• Bing Webmaster Tools；
• XML Sitemap；
• IndexNow；
• HTML参数表；
• 旧内容更新；
• 清晰的FAQ；
• 页面修改时间。

Bing的核心习惯

产品标准、交期和参数发生变化后，要及时更新。旧信息长期不修改，很容易影响AI回答准确性。

九、千问：喜欢改写问题，再进行多源搜索

千问的联网检索不一定只搜索用户输入的原句。它可能会先改写问题，再从多个角度查找资料。

例如用户询问“中国有哪些靠谱的控制电缆厂家”，系统可能继续寻找中国控制电缆制造商、Push Pull Cable Manufacturer China、Mechanical Control Cable Supplier、OEM Control Cable Factory等表达。

• 正式产品名称；
• 行业常用名称；
• 英文名称；
• 产品简称；
• 应用设备；
• 材料名称；
• 定制类型。

千问的核心习惯

• Bowden Cable；
• Push Pull Cable；
• Mechanical Control Cable；
• Control Wire；
• Throttle Cable；
• Remote Control Cable。

如果网站只使用其中一个名称，AI能够建立的产品关联就会比较弱。

十、Kimi：页面转成纯文字后，仍然要看得懂

Kimi比较适合读取网页、长文档和PDF。网页被提取后，通常会转换成更适合模型处理的文字结构。

这会带来一个现实问题：页面看起来漂亮，不代表AI读取起来清楚。

• 正文完全通过复杂脚本加载；
• 页面打开后先出现全屏弹窗；
• 核心内容藏在轮播图里；
• 参数全部做成图片；
• 页面文字顺序混乱；
• 手机端缺少正文；
• 只有PDF下载按钮，没有网页说明。

Kimi的核心习惯

• 长篇技术文章；
• 清晰的HTML正文；
• 可复制的PDF；
• 产品手册；
• 分层明确的文档；
• 有标题和表格的说明页面。

检查网站时，可以把页面正文复制到纯文本工具中，看看内容顺序是否仍然合理。如果纯文字版本只剩下一堆混乱的按钮、标题和参数，AI也很难准确理解。

十一、百度、豆包、DeepSeek：公开规则较少，怎么办？

和Google、OpenAI、Anthropic相比，部分国内AI公开的网站抓取规则还不够完整。

所以不能确定地宣称：

• DeepSeek主要使用哪个搜索引擎；
• 豆包一定优先抖音内容；
• 百度AI只参考百科；
• 某个B2B平台是固定训练数据源。

实际结果还会受到模型版本、是否开启联网、官方应用还是第三方应用、接入了什么搜索工具以及用户所在地区等因素影响。

但可以确定的是，国内AI正在加强对中文和英文网页、PDF和长文档、图片、视频、字幕、百科和结构化信息、实时搜索结果等内容的处理。

企业没必要为每个国内AI分别制作一套内容，先把通用基础做好：

• 中英文公司名称一致；
• 产品名称和别名完整；
• 网站能够正常收录；
• 页面正文可以读取；
• 图片和视频有文字说明；
• PDF能够复制；
• 官网和第三方平台信息一致。

十二、B2B外贸企业应该怎样调整内容？

1. 每个核心产品建立独立页面

不要把几十种产品全部堆在一个Products页面里。每个重点产品都要有独立的名称、参数、应用和FAQ。

2. 把重要信息写进网页正文

包括材质、尺寸、MOQ、打样周期、交期、定制范围、检测方法和执行标准，不要让这些信息只存在于图片或PDF中。

3. 围绕采购问题写内容

不要只围绕关键词写文章，更应该回答怎么选、怎么比、怎么验、怎么定制、有什么风险，以及出问题怎么处理。

4. 增加真实经验和一手数据

例如设备数量、生产能力、测试数据、项目案例、生产流程、常见问题和技术人员观点。

5. 同步建设图片、视频、字幕和PDF

同一项工厂能力，可以制作成官网页面、技术文章、YouTube视频、短视频、产品图片和PDF手册。

6. 保持全网信息一致

统一中英文公司名称、品牌名称、官网域名、公司地址、主营产品、企业简介和联系方式。官网、LinkedIn、YouTube、B2B平台和行业目录不要互相冲突。

写在最后

现在网上很多人把GEO讲得非常复杂。有人说必须做llms.txt，有人说必须批量生产几千篇AI文章，还有人声称，只要把内容提交到某个平台，就能进入ChatGPT或DeepSeek的数据库。

但研究完这些主流AI公开的搜索和内容处理机制后，会发现真正重要的事情并没有那么神秘。

Google更看重已经收录、有真实价值的内容。

ChatGPT更需要能够直接回答问题的内容。

Perplexity更喜欢有数据、有出处的内容。

Claude更关注完整、严谨和有边界的解释。

Bing更容易理解结构清楚、更新及时的页面。

千问更重视问题改写、中英文名称和多源检索。

Kimi更适合读取结构清楚的长文本和文档。

百度、豆包和DeepSeek则提醒企业，不要只依赖一种内容形式。

说到底，AI真正需要的并不是更多营销口号，而是：

以前外贸网站主要解决的是“客户能不能找到我”，接下来还要解决：

业务承接

我最近也在按照这套逻辑，帮助制造业和B2B外贸企业检查网站在ChatGPT、Google、Perplexity、DeepSeek等平台中的可见度。

很多网站并不是完全没有被AI发现，真正的问题往往是：

• 企业身份不够清楚；
• 产品页面内容太空；
• 参数和检测依据不足；
• 重要信息全部藏在图片和PDF里；
• 官网和第三方平台信息不一致；
• AI找到页面以后，也无法形成准确引用。

相比一开始就批量生产大量内容，先把这些基础问题查清楚，通常更有效。

文末互动

可以现在打开ChatGPT、DeepSeek或千问，输入：

看看AI是否提到了你的公司。如果没有，再看看它推荐了哪些同行、引用了哪些页面。

很多时候，差距并不在工厂规模，而在于：