B2B 设备商：把参数页改成 AI 愿意引用的答案
重构产品实体与对比表后，型号相关问答的准确引用上升，销售接到的「AI 里看到你们」询盘开始出现。
客户产品线多、型号复杂。传统 SEO 把精力放在「变频器厂家」等大词，页面充满形容词。用户已经开始问 AI：「某工况该选哪类设备」「某型号和竞品差在哪」。
问题诊断
- 产品页把功率、防护等级、适用场景写在图片里，模型读不到稳定文本。
- 同一型号在样本、官网、电商页参数不一致，模型倾向引用第三方目录。
- 没有「什么情况不适合买」的边界说明，显得不可信。
我们做了什么
- 为每个主销型号建立实体卡：名称、参数、适用/不适用工况、服务半径、质保条款。
- 用表格而不是段落堆参数，并标注「以铭牌/合同为准」。
- 补齐选型 FAQ，把销售口头话术变成可引用段落。
- 监测问法从品牌词扩展到场景词，避免只看「有没有提到公司名」。
结果
6 周后，抽检中错误参数引用明显减少；销售反馈出现「在豆包/DeepSeek 里看到型号说明再来询价」的线索。工业决策周期长，GEO 的价值首先是减少被说错，其次才是被推荐。