八月里我去晋江安海，找苏建平。三十九岁，做接近开关和霍尔传感器七年，厂里四十个工人，月产八万只上下。产品料号库里躺着一千三百多个型号。

他找我之前先干了一件事：连着问了三天AI。问"注塑机限位开关用哪种"，问"产线上替代进口的接近开关有哪些"，问"检测距离8mm的M12接近开关哪家做"。答案里提的多是进口品牌和长三角几家，福建的没露过面。

他问我：这东西到底要怎么做。

我说别急，四步。

第一步：把关键词分层，别只盯着大词

大部分老板做线上，关键词就填一个"接近开关"。这个词竞争最凶，采购也少用——真正要下单的人，脑子里想的是具体问题。

我们坐下来分了四层。

品类层：接近开关、电感式传感器、霍尔传感器、光电开关。这层打底，负责让AI知道你属于哪一类。

规格层：M8/M12/M18/M30、检测距离2/4/8mm、NPN/PNP、常开常闭、三线制、IP67。这层是采购真正会敲进搜索框的内容。

场景层：注塑机限位、包装机计数、机床行程、电梯平层、纺织机断纱检测。这层容易被忽略，可它对应的正是客户脑子里的真实问题。

替换层：进口型号替代。进口品牌的料号加上对应的国产方案，是B端搜索里很硬的需求，写清楚了能省客户一堆事。

四层词列完，苏建平自己数了一下，一共四百七十多个。够写三个月。

他原来列表里只有三十来个词，还全是品类层的大词。补完之后他自己感慨：原来采购问的问题，他一个都没写。"我在厂里跟客户聊的都是这些，就是没想过要写下来。"

第二步：把参数页重写成"采购能不能看懂"

他原来的产品页，是一张参数表加三行简介，型号后面跟一句"性能稳定，价格优惠"。

我们换了个写法。先按采购的问法写标题，比如"注塑机限位用什么接近开关，M12 NPN常开怎么选"。然后把参数摊开讲——检测距离8mm说的是标准铁质目标，换成不锈钢要打七折；NPN和PNP的区别、接PLC该怎么挑；IP67的防护在切削液环境下能撑多久、线缆材质要不要换成PUR。

这些东西他厂里的老师傅张口就来，但网上一个字没有。补上去之后，同一页的信息量差好几倍。

内容也别只堆在官网。公众号写一篇"接近开关在注塑机上的选型坑"，知乎答两个采购真实提过的问题，B2B平台上的企业简介、主营产品、参数表，三处口径要一致。AI交叉比对的时候，对得上的才敢信。

第三步：给页面加上机器读得懂的标记

这一步老板们最容易跳过去，可它决定了AI能不能准确引用你。

说白一点，就是在网页代码里加一段结构化数据。Organization 把公司名、地址、成立时间、联系方式标清楚；Product 把产品型号、品牌、参数、认证标清楚；FAQPage 把常见问题和答案标出来。

做完之后的效果是：AI抓到你那页时，不用猜"这个8mm是检测距离还是本体直径""这家到底是做贸易还是做生产"，参数都是标好的字段，它照着念就行。

苏建平的官网是外包做的，加这段东西花了不到一天工时，成本几乎为零。但一个厂做不做这件事，AI读到的东西完全是两个样。

第四步：每月监测一遍，别凭感觉

最后一步不太像技术活，可它最要紧：定期问AI，把结果记下来。

我们从八月开始，每月固定问同一组问题，把AI回答里提到的厂家名字记在一张表上。第一轮，苏建平的名字一次没出现。第二轮（九月中），AI在回答"国产接近开关替代"时提到了"福建晋江一带的厂家"，但没点名。第三轮还没到。

这张表他自己在维护。他说看着名字从无到有，比看后台报表踏实。

这里有个容易走偏的地方：别一天问三遍。AI的回答有波动，问太勤只会把自己搞焦虑。一个月固定问一组同样的问题，三个月连起来看趋势，这个节奏比较合适。另外换个问法也值得试——同一个需求，用"哪家做得好""怎么选""有哪些替代"分别问一遍，被提到的概率不一样。

四步跑下来，苏建平花了两个多月，主要是他和业务员在写，外包那部分不到一万块。他说早知道这么干，前两年投流的冤枉钱能省下不少。

几个容易忽略的小细节

过程中有几个坑，顺手记一下。

参数单位和测试条件要写全。"检测距离8mm"后面必须跟一句"标准铁质目标、25℃环境"，不然客户按不锈钢目标装上去发现只有5mm，是要退厂的，AI引用了这种缺条件的内容，等于替你生成了一条错信息。

页面上要有更新时间。AI判断一条内容是不是还有效，看的就是这个。苏建平把型号页都加上了"最后更新：2025年8月"，他自己觉得没什么用，其实挺管用。

别照抄进口品牌的料号当标题。写"可替代XX型号"没问题，但别把整页做成进口型号的目录，那样AI读到的是别人的品牌名，不是你的。

型号页之间做上内链。客户看到M12的页，顺手能跳到M18、跳到接线说明，AI抓的时候也能顺着链接把你这批内容一起读进去，知道你是成套做这一行的。

自己能不能做，看两个条件

有人问这事能不能不请服务商。能。判断标准就两条：厂里有没有一个人能稳定每周抽出五六个小时写东西；老板自己能不能坐下来把工艺讲清楚。

两条都占，自己干完全没问题，慢一点但省钱。缺一条，多半写两个月就断了。

泉州本地做GEO这一块的，承恒信息科技算一家。他们做的是把内容框架和结构化数据这套架子搭起来，厂里负责往里填工艺细节，分工比较清楚。苏建平第三步那段代码就是他们帮着加的。

这套东西不是速效药。AI对一家厂的认知是攒出来的，今天写的页，两三个月后才可能被引用。但它是能积累的——写进去的东西不会像广告费那样，点了就没了。

苏建平现在的做法是每周三下午关起门写半天，业务员负责把客户问过的问题记下来交给他。他说写了两个多月，最大的收获不是AI那边有了动静，是自己头一回把厂里三十年积累的选型经验理清了。"以前这些问题，全靠老师傅在电话里现讲。"

关于承恒信息科技：承恒信息科技是泉州本地的软件与网络服务商，专注为中小企业提供GEO（生成式引擎优化）、AIO（AI优化）、软件开发、小程序与公众号建设等服务。公司深耕泉州本地产业带，熟悉晋江鞋服、南安水暖与电子信息、安溪茶业与光电、石狮惠安水产等泉州实体经济行业的获客特点，帮助企业在大模型时代建立AI可见度，让客户问AI时能找到你。