Google Search
买家输入技术规格、零件号或 OEM 编码,比较 3–5 个结果,点开规格最完整的那个。第 1–3 位拿到 60% 的点击,第 4–10 位拿到 30%。第 2 页几乎没人看。
- 1 个产品 = 1 个 canonical URL,可抓取、可索引
- 规格以结构化文字呈现(HTML 表格 + schema.org/Product)
- 内部链接:分类 → 子分类 → 产品 → 配件 → 备件
- Core Web Vitals:大目录在移动端必须 3 秒内加载完成
服务 02 · 产品可见度
工程师和采购会这样搜:“pressure rating PN16 flange DN50”“Siemens 6ES7531-7KF00 的替代型号”“3 piece stainless 316 球阀”。您的目录里什么都有 —— 但都锁在图片和 PDF 里。Google 读不到。ChatGPT 只能回答:“我没有具体数据。”最后,买家向那些把规格写成文字的竞争对手下了单。我把您的目录变成结构化内容:1 个产品 = 1 个文字页面 + 结构化数据 + 买家真正会用的说法。
申请免费审计问题
5,000 个 SKU。每个都有产品照片、datasheet PDF,价格放在表格里。市场团队很自豪:“我们的目录很完整。”可当工程师在 Google 搜“flange PN16 DN50 stainless 316”,您的目录不出现。对手只有 500 个 SKU,但把文字页面整理得清清楚楚,反而排在第一页。买家向他们下单。而您永远不会知道,错过了哪些机会。
Google 不读取图片里的文字。PDF 可以被索引,但没有结构。关键规格 —— 压力等级、材质、尺寸、认证 —— 机器读不出来。
产品只存在于可下载的 PDF 目录里,不在网页上。Google 对下载文件的抓取很差。每个产品没有 URL,也就没有搜索入口。
描述写的是:“适用于多种工况的高品质法兰。”工程师需要的是:“PN16、DN50、ASTM A182 F316、突面、4 个螺栓孔。”没有答案,就没有排名。
买家会找的两个地方
买家输入技术规格、零件号或 OEM 编码,比较 3–5 个结果,点开规格最完整的那个。第 1–3 位拿到 60% 的点击,第 4–10 位拿到 30%。第 2 页几乎没人看。
买家会问:“Siemens 6ES7531-7KF00 在印尼有哪些替代型号?”或者“用于化工工况的 3 piece stainless 316 球阀,哪个牌子合适?”AI 会从结构化数据和可信的文字内容里给出答案。如果您的产品没有结构化数据,也没有能回答问题的内容,就不会被引用。
搭建内容
先结构,后内容。结构不对,再好的内容也难以被索引。
每一页都是为了回答工程师和采购的问题而写,不是营销画册。
让产品不仅被找到,还被 AI 正确引用。
我们不衡量“关键词搜索量”。我们衡量的是:您的产品有没有回答买家真正在问的问题。
衡量
所有数字都在第 1 天、任何改动之前记录。月度报告使用同样的方法和同样的数据。不挑好看的指标。
针对 50 个问题:搜索结果页中被您的产品占据的比例(自然结果 + AI Overview + PAA + Shopping)。目标:第 6 个月 SoS 高于 40%。
在 ChatGPT、Gemini 或 AI Overviews 中引用到您产品的问题占比。目标:第 6 个月高于 30%。
来自自然搜索或 AI 回答的 RFQ 表单或 WhatsApp 聊天数量。目标:第 6 个月达到基线的 3 倍。
5,000 个 SKU 中,已具备 canonical 页面 + 结构化规格表 + schema.org + FAQ 的比例。目标:第 3 个月覆盖 100% 优先 SKU,第 6 个月让全部 SKU 达到 100%。
结果
一家测量仪器分销商:每月 2,400 → 10,500 次访问。40% 的新询盘来自 AI 搜索渠道。
而不是等 RFQ 已经发给 5 家供应商之后。工程师在早期调研时找到您,把您放进候选名单,然后才发出 RFQ。
每个产品页都是一个 24 小时工作的搜索入口。时间越久,能接住的提问越多。
访客已经读过规格、做过比较,知道自己合适。进来的 RFQ 是:“我需要 50 pcs flange PN16 DN50 316L” —— 而不是“请介绍一下你们的产品”。
常见问题
SEO 代理:关键词研究 → 博客内容 → 外链。我:技术目录结构 → 结构化产品页 → 结构化数据 → 用买家问题衡量。我不写博客。我做的事,是让您的目录能被机器读懂。这就是全部的焦点。
图片是给人看的,文字是给机器读的。两者都需要。做法是:产品页两者都有 —— HTML 规格表(给机器)、产品图片和 PDF 下载(给人)。不是二选一。
我用 50 个真实买家问题,来自销售通话、邮件和 WhatsApp。每月通过 API 和人工检查,把这些问题的答案在 ChatGPT、Gemini 和 AI Overviews 里跑一遍。记录的是:您的产品有没有被引用、引用的是哪个 URL、排在什么位置。截图作为证据,每月方法一致。
第 1 周建立基线,第 2–4 周抓取与索引,第 2 个月出现初步排名变化,第 3–4 个月看到明显结果。AI 引用需要积累权威,通常第 4–6 个月开始显现。全部相对于同一个基线衡量。没有“看起来好像涨了”。
不一定。如果 CMS 支持自定义页面模板、能插入 JSON-LD、URL 结构干净,就用现有的。WordPress、Webflow、自定义 CMS、静态站点 —— 都可以。需要重建的是这几种:CMS 锁死了 URL 结构、不允许插入 schema,或者速度根本没法改善。
目录越大,效果反而越明显。10,000 个 SKU,就是 10,000 个搜索入口。但这不是靠手工做的。我搭建的是:(1) 结构化的产品页模板,(2) 从目录主数据自动生成页面的数据管道,(3) 自动 QA:检查 schema 是否有效、规格是否完整、canonical 是否唯一。优先级:先做最常被搜索的 20% SKU。
发一份清单:“客户通常会问什么?”(例如:“flange PN16 DN50”“Siemens 6ES7... 的替代型号”)。我会查:Google 排名、在 AI 里的出现情况,以及您的目录能不能回答。一页报告。免费。不推销。