采购员的供应商初筛，
正在从百度迁到AI对话框
"重庆有哪些做__配件的厂家？"——AI给出的那3到5个名字，就是第一轮筛选。工厂AI获客做的，是让你的工厂进入这份名单，并让AI说得出你的产能、认证和起订量。
先自查：AI认识你的工厂吗
五项检查，工厂老板今天就能做，不需要花一分钱。
| 自查项 | 标准 |
|---|---|
| 在AI中搜索"行业+地区+产品" | 你的公司是否出现在回答名单中 |
| 官网四项硬参数 | 产能、起订量、交期、认证是否以文字形式明确写出（AI读的是结构化参数，不是画册） |
| 1688与官网信息一致性 | 两处档案的产能、地址、资质是否一致——不一致会被判定为不可信 |
| 近一年可被引用的行业内容 | 是否有工艺、选型、认证解读类内容存在于可被索引的平台 |
| 第三方提及 | 行业目录、地方媒体、商会渠道中是否有独立于官网的信息 |
交付内容：60天试点
B2B内容收录与询盘产生通常在第2-3个月起效——方案按这个周期设计。
采购问法实测与诊断
以真实采购问法（行业+工艺+地区）在豆包、千问、DeepSeek实测，出具现状报告与缺口清单。
第1-2周参数结构化与一致性校准
官网四项硬参数结构化改造；1688档案与官网、第三方目录逐字段对齐，建立交叉佐证。
第2-4周行业内容矩阵
4-6篇结构化内容：工艺解读、选型指南、认证说明、常见采购问题——每篇独立角度，可被AI检索引用。
第3-6周工厂实拍证据链
车间、设备、发货场景的实拍归档与发布——AI评估工厂实体可信度的重要证据来源。
第3-6周询盘归因与月报
建立询盘来源记录表（AI渠道/搜索/B2B平台/转介绍），每30天输出归因报告。
每30天
关于效果预期：B2B决策链长、询盘周期慢，这是行业事实。我们不承诺"当月询盘翻倍"，只交付三样可核对的东西：诊断报告、参数一致性、归因记录——询盘的增多是证据结构正确后的自然结果。
为什么工厂比门店更需要关注AI搜索
采购员换了工具
年轻一代采购员的供应商初筛，越来越多通过AI助手完成：问一圈，得到3-5个候选名单。不在名单里，连递样的机会都没有。
工厂的信息结构天然适合AI
产能、认证、起订量、交期——工厂的证据全是可结构化的硬事实。比起依赖口碑积累的行业，工厂的AI可见度建设路径更确定、更快。
产业带半径优势
永川及重庆的制造业工厂，距离自己的货源与客户更近；在AI推荐名单的竞争中，"真实、可验证、近产地"是正在升值的信号。
竞争密度低
C端门店的AI可见度竞争已经激烈，而重庆周边制造业工厂做过系统性AI获客基建的比例很低——先做者占据先发的信源位置。