网硕互联帮助中心打开豆包，输入"东莞CNC加工厂哪家好"，答案一般只给三五个名字。珠三角做定制加工的工厂上千家，AI 挑出这几家，靠的不是谁投了钱，是它在做一件事，把客户的话翻译成意图，再去找能答对意图的页面。你的官网没被引用，多数不是权重不够，是答错了题。
AI 把客户的话拆成意图
客户不会对 AI 说，请推荐一家 IATF16949 认证的精密注塑厂。他说的是，找一家做手机外壳注塑的厂，交期能控在十五天。这句话里藏着三层。表层是找供应商，中层是筛选条件，工艺和交期，底层是决策顾虑，质量和账期。AI 把这句话拆成可检索的意图标签，再去候选页面里找匹配。
官网常见的写法是，我厂成立于二〇〇五年，厂房八千平，设备五十台。这些是事实，但不是答案。客户问的是哪家厂能做手机外壳注塑、交期十五天，你的页面里没有这层，AI 只能跳过你。
四类意图，官网要各有一块
把珠三角工厂客户在 AI 里的问法归一归，基本落进四类。
第一类是供应商筛选。问法是哪家厂好、找谁做、有没有推荐。这一页要答的是工艺覆盖、产能区间、服务区域，让 AI 能确认你是候选。
第二类是询价和交期。问法是多少钱一模、打样几天、能不能接急单。这一页要给出计价方式、常规交期、打样流程。不必写具体报价，但要让 AI 抓到你答的是这个意图。
第三类是资质和验厂。问法是有 IATF16949 吗、能过验厂吗、有什么认证。证书编号、审核记录、体系文件，这些是 AI 判断可信度的硬信号。
第四类是技术方案。问法是 PA66 加玻纤注塑变形怎么办、阳极氧化色差怎么解。这类内容最容易被引用，因为它不是卖货，是答问题。AI 偏爱能直接回答怎么办的页面。
四类意图落到官网，就是四块内容。缺哪块，那类问法的客户就轮不到你。
探针代码，查官网答对了几类
下面这段脚本把四类意图的问法做成关键词表，抓官网页面看命中了哪几类，顺带查有没有结构化数据。
import re
import urllib.request
INTENTS = {
"供应商筛选": ["哪家好", "找谁", "推荐", "厂家", "加工厂", "定制"],
"询价交期": ["多少钱", "价格", "报价", "交期", "打样", "急单"],
"资质验厂": ["认证", "IATF", "ISO", "验厂", "审核", "体系"],
"技术方案": ["怎么办", "如何解决", "变形", "色差", "不良", "开裂"],
}
def check_intent(url):
html = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8", "ignore")
text = re.sub(r"<[^>]+>", " ", html)
has_ld = "application/ld+json" in html
covered = {}
for name, words in INTENTS.items():
covered[name] = [w for w in words if w in text]
return has_ld, covered
if __name__ == "__main__":
ld, cov = check_intent("https://example-factory.com")
print("结构化数据:", "有" if ld else "无")
for k, v in cov.items():
print(k, "->", "命中" if v else "空", v)
跑一遍就能看到官网现在答对了几类。哪一类是空，那一类的客户问法就轮不到你。结构化数据那一行别跳过，页面有内容但 AI 抽不出来，等于白写。
三种失效，比没收录更常见
第一种是只有公司简介。全篇是厂房、设备、年份，没有一句对客户问法的回应。AI 抽不到意图信号，直接跳过。修法是在简介之外，按四类意图各补一块。
第二种是产品页只有参数表。参数是给采购比价用的，AI 要的是一排"材质 PA66、克重 28g"，不如一句"手机外壳注塑，月产能三十万件，交期十五天"。参数表保留，前面加一段场景描述。
第三种是内容齐全但抽不出来。页面是 JS 渲染的空壳，或者文字都压在图片里，或者没有结构化数据。AI 读到的是空 HTML。这一类和前两类不一样，不是内容问题，是抓取问题，要先解决能不能被读到，查法见上一段代码的最后一行。
边界
两类情况别急着做。
一是没有独立官网，只有平台店铺，页面结构你改不了，先建官网。
二是客户全靠线下关系、从不上网找供应商，AI 搜索的量撑不起投入。
深圳、东莞的工厂老板不缺产能，缺的是让 AI 说清你能干什么。把四类意图各答一遍，比再加十台机器有用。
GEO优化阿文
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