今年我发现外贸客户找供应商会直接问ChatGPT/Gemini等AI。
一个德国采购在AI里输入：
“寻找月产能50万件的针织厂，有GRS认证，孟加拉有分厂。”
3秒后系统推荐3家中国工厂。
没有一家是他在广交会上见过的。
其中一家才成立2年。
你是不是也感觉到：
·以前客户看样品、验车间、见老板。
·现在客户问AI、看数据、比参数。
·最可怕的是，你不知道客户在AI里问了什么。
AI选厂有三道过滤
第一道：参数匹配度
AI不看厂房照片。它看：
·设备型号是否在其“优质供应商数据库”里；
·认证编号能否被官方系统实时验证；
·产能数据是否有物联网回传证据。
那些写“约、左右、大概”参数的工厂，第一轮就被标为“数据可信度低”。
第二道：地域适配度
AI会算运输成本和时间风险。
例：客户在鹿特丹港，系统会比你的宁波厂和土耳其厂的到港成本。
若客户要快速返单，系统会看你在越南的分厂是否在500公里辐射圈内。
你的地理位置正在被AI重新定价。
第三道：风险系数预测
AI能算出人看不见的风险：
·根据海关出口数据波动，预测产能稳定性；
·扫停电记录，评估交期可靠性；
·分析客户集中度，判断是否过度依赖单一市场。
有玩具厂因客户集中在美国，被AI标为“贸易战高风险”，从推荐列表消失。
成为AI首选的GEO反杀策略
第一步：把工厂“地理编码化”
第二步：用GEO内容建“地域权威”
普通官网写“我们在浙江”。
新官网要写：“我们距宁波舟山港37公里，货柜从出厂到上船平均5.2小时。”
第三步：做“区域解决方案”数字资产
别只发画册，发能解决问题的方案：
《东南亚湿热下电机防潮维护手册》；
《欧盟碳关税应对：我们如何把湖南工厂碳足迹降37%》。
每个方案要含：当地气候/政策/物流数据、产线改造证据、实时服务案例追踪。
你完善一个GEO数据维度，AI的全球供应商地图就亮一点。
当客户都习惯问AI时，那些没被点亮的工厂会像不存在一样消失。
感·兴·趣 滴 ?
GEO
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一个德国采购在AI里输入：
“寻找月产能50万件的针织厂，有GRS认证，孟加拉有分厂。”
3秒后系统推荐3家中国工厂。
没有一家是他在广交会上见过的。
其中一家才成立2年。
你是不是也感觉到：
·以前客户看样品、验车间、见老板。
·现在客户问AI、看数据、比参数。
·最可怕的是，你不知道客户在AI里问了什么。
AI选厂有三道过滤
第一道：参数匹配度
AI不看厂房照片。它看：
·设备型号是否在其“优质供应商数据库”里；
·认证编号能否被官方系统实时验证；
·产能数据是否有物联网回传证据。
那些写“约、左右、大概”参数的工厂，第一轮就被标为“数据可信度低”。
第二道：地域适配度
AI会算运输成本和时间风险。
例：客户在鹿特丹港，系统会比你的宁波厂和土耳其厂的到港成本。
若客户要快速返单，系统会看你在越南的分厂是否在500公里辐射圈内。
你的地理位置正在被AI重新定价。
第三道：风险系数预测
AI能算出人看不见的风险：
·根据海关出口数据波动，预测产能稳定性；
·扫停电记录，评估交期可靠性；
·分析客户集中度，判断是否过度依赖单一市场。
有玩具厂因客户集中在美国，被AI标为“贸易战高风险”，从推荐列表消失。
成为AI首选的GEO反杀策略
第一步：把工厂“地理编码化”
第二步：用GEO内容建“地域权威”
普通官网写“我们在浙江”。
新官网要写：“我们距宁波舟山港37公里，货柜从出厂到上船平均5.2小时。”
第三步：做“区域解决方案”数字资产
别只发画册，发能解决问题的方案：
《东南亚湿热下电机防潮维护手册》；
《欧盟碳关税应对：我们如何把湖南工厂碳足迹降37%》。
每个方案要含：当地气候/政策/物流数据、产线改造证据、实时服务案例追踪。
你完善一个GEO数据维度，AI的全球供应商地图就亮一点。
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