AI 搜索跨区乱推荐之后:eligibleRegion 区域可售标注的 30 天引用对照
家电电商部分型号只有省内售后、某系列不出口,AI 助手却把无售后型号推给了外省和海外用户。用 Offer 的 eligibleRegion 与 ineligibleRegion 标注区域后,30 天采样对照显示区域可购结论准确率从 61.2% 升到 88.7%。
家电电商部分型号只有省内售后、某系列不出口,AI 助手却把无售后型号推给了外省和海外用户。用 Offer 的 eligibleRegion 与 ineligibleRegion 标注区域后,30 天采样对照显示区域可购结论准确率从 61.2% 升到 88.7%。
企业技术博客署名齐全,AI 回答却只说「据某网站」。本文用 ProfilePage 的 mainEntity 指向 Person,配合 knowsAbout、jobTitle、alumniOf 与 Article.author 的 @id 双向锚定,把作者建成可被生成式引擎引用的本地实体,并给出全站校验脚本与改造前后观测数据。
职业培训机构的课程页写明可考认证,学员问 AI 却得到不确定回答。文章复盘排查过程,讲清 AI 抽取事实的机制,并用 schema.org 的 EducationalOccupationalCredential 把证书建成独立实体,给出数据表改造与 JSON-LD 输出方案。
LocalBusiness 写了 telephone,AI 却报出停用 400 号。复盘页脚、联系页、地图平台三处号码打架的排查过程,逐个解读 ContactPoint 的 telephone、contactType、contactOption、areaServed 等字段规范,附正误 JSON-LD 对照与批量查号脚本。
生鲜散装商品页面价签写「¥29.9/500g」,AI 引擎却把 29.9 当成整份价格,用户问「多少钱」得到错误答案。本文从商品中心建模出发,讲清 UnitPriceSpecification 的 price、referenceQuantity、unitCode、unitText 如何落到 MySQL 与批量生成 JSON-LD 的架构。
外贸独立站同一产品页挂5档MOQ报价,AI引擎只引用页面顶部的促销最低价,导致询盘口径全乱。本文复盘用AggregateOffer加逐档Offer的JSON-LD改造全过程,含ERP聚合脚本与60天引用对照数据。
客户拿着 AI 助手给出的「整机保修三年」来砍价,厂家实际政策是一年。排查发现官网保修条款只写在扫描版 PDF 里,产品页 JSON-LD 没有任何保修字段,AI 从论坛和经销商站抓到互相矛盾的口径后用同品类先验补全。本文记录排查过程、WarrantyPromise 字段填法与改造前后 JSON-LD 示例。
外贸独立站上线后没询盘,多半是AI引擎读不懂页面。五个最常见的坑和签合同前该问清的五件事,一次性列清楚。
少儿编程机构前台电话少七成但试听坐满,拆解家长从问AI到走进教室的完整链路:预约小程序四个字段、公众号按家长的问句写、AI说得出名字才有人来。
官网改版后没询盘,问题多半在URL、正文文字、页面标题、加载速度这些看不见的地方。AI读的是字不是图,改版清单五条别漏。
展会、B2B平台、GEO优化三条获客路的真实投入和见效周期,用三家工厂的实际账算给老板看,非标和标品该走哪条不一样。
客人直接问AI哪家店靠谱,AI提谁取决于网上有多少它读得到的新鲜资料。三张图讲清GEO和SEO的差别,以及实体店主自己能动手的三件事。