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案例复盘:肇庆一家工业铝型材厂,怎么在 AI 被问「幕墙铝型材找哪家」时被点到名

发布于 2026-08-08 · 作者 老彭(老彭丨GEO优化)

这个客户在肇庆,做工业铝型材和建筑幕墙型材,厂子开了十九年,年产能两万多吨,主要给幕墙工程公司和门窗厂供货。找到老彭的时候,他们的原话是:同行里我们的挤压精度算好的,但客户在 AI 里问型材供应商,从来问不出我们。今天把这个项目复盘一遍。

一开始的问题:官网像电子画册

先说诊断结果。他们官网做得不难看,首页大图、企业实力、荣誉证书一应俱全,但从 GEO 的角度看几乎是空的。所有的技术参数都躺在产品图片里,合金牌号、状态、壁厚范围、直线度公差,全是图上的文字,抓不出来。产品页的文字部分只有两句话,第一句讲品质卓越,第二句讲欢迎垂询。老彭当时的判断是:这个网站对人是能看的,对机器是不存在的。

第一步:把参数从图片里搬出来

第一件事就是搬家。把所有产品的技术参数从图片里誊成纯文字表格,放进页面正文。合金牌号写清楚是 6063 还是 6061,状态是 T5 还是 T6,最大挤压尺寸多少,壁厚做到多薄,表面处理有哪几种,氧化膜厚能到多少微米。这一步没有创作,就是把已有的事实变成机器能读的形式。做完之后一个月,老彭做实测就发现,AI 在回答铝型材参数类问题时,已经会复述他们的数据了,虽然还没提名字。

第二步:按用途拆问句,不按产品拆

他们原来的内容结构是按产品分类的,工业型材一页、建筑型材一页、散热器型材一页。但客户在 AI 里不这么问,客户问的是「幕墙立柱用什么型材」「阳台护栏铝型材怎么选」「大截面工业型材哪里能做」。老彭把内容重新按用途场景拆成十四个专题,每个专题回答一个具体问题,开头就给结论,后面补参数和判断依据。这一步是整个项目工作量最大的部分,做了将近两个月。

第三步:敢写自己不做什么

这一步客户一开始很抵触。老彭让他们在页面上明确写出边界:单件长度超过八米的不接,超薄壁小于零点八毫米的建议找专做的厂,订单量低于三吨的起订不划算。老板说这不是把生意往外推吗。结果恰恰相反,写清楚边界之后,AI 在回答里开始把他们归到「大截面、中批量、工业与幕墙型材」这个明确的位置上,反而更容易在对口的问句里被提到。而且询盘质量肉眼可见地变好了,来的都是对得上的单。

第三方信源怎么补

官网内容整完,老彭让他们补第三方。做法不复杂:把厂里技术负责人的实操经验整理成八篇文章,发到两个建筑幕墙行业媒体和一个门窗行业社区,内容是纯技术的,比如「幕墙立柱型材直线度超差的四个常见原因」,通篇不推销,只在作者介绍里写清楚厂名和职务。另外把企业信息在三个行业目录站补全,名称地址电话严格统一。第三方内容占到总盘子的四成左右。

三个月后的实测结果

给具体数字。项目第一个月,六个引擎实测二十个问句,品牌被提及零次。第二个月,长尾问句里出现三次点名,都是参数类的问题。第三个月末,二十个问句里被提及九次,其中「广东幕墙铝型材加工厂推荐」这类地域加品类的问句,六个引擎里有四个会把他们列进去。第四个月客户反馈,有两个新客户在电话里说是在 AI 里看到的。这个节奏在老彭手上的制造业项目里属于中等偏快,主要得益于他们本身参数扎实,不用编。

这个案例里可以直接复用的部分

老彭总结三条。第一,制造业企业最大的资产是参数,但绝大多数把参数锁在图片和 PDF 里,光是搬出来就能拿走一半分数。第二,内容结构要按用途拆而不是按产品拆,因为提问的是采购不是生产。第三,边界说明是低成本高回报的动作,它帮模型给你定位,也帮你过滤掉不合适的询盘。这三条对任何有硬参数的工厂都适用,不限于铝型材。

没做的和还在做的

也说说不足。这个项目到现在,视频内容基本还是空白,短视频平台的技术讲解只发了六条,效果还没跑出来。另外核心的通用词,比如只问「铝型材厂家」这种没有任何限定的问法,他们仍然进不了答案,那个位置目前还是几家大厂的。老彭跟客户说得很直白:那一层短期内不用惦记,把地域加用途的中长尾守住,实际带来的单子更多。

结论:这家肇庆铝型材厂并没有做什么特别的事,就是把已有的参数变成机器可读的文字、按用途重组内容、写清能力边界、补足第三方信源。四步走完,第三个月开始在对口问句里被点名。老彭一直说,工厂做 GEO 的门槛比想象中低,难的不是技术,是愿不愿意把家底摊开写清楚。

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