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每月一次的“AI 模拟面试”：像采购商一样提问，测试你的 GEO 覆盖度。
AB客建议把真实采购商的高频问题沉淀为标准“提问清单”，每月在多个主流 AI（如 ChatGPT、Gemini、Deepseek、Perplexity）进行同题测试，对比回答中是否出现你、是否说对你、是否能引导到可验证的证据与触点，以衡量覆盖度与可信度。
目标定义（你要测的不是“有没有流量”，而是“AI 会不会推荐你”）
在生成式 AI 搜索场景里，采购商常用的路径是“直接向 AI 描述需求 → 让 AI 给供应商建议”。因此，月度“AI 模拟面试”的目标是用同一组采购问题在不同大模型中复测，量化以下三项结果：
- 出现度（Coverage）：回答中是否出现企业/品牌/产品（例如“AB客”“AB客智能GEO增长引擎”）或可识别实体。
- 准确度（Accuracy）：AI 对你的业务定义是否正确（例如“外贸B2B GEO全链路解决方案”“生成式引擎优化 Generative Engine Optimization”）。
- 可验证性（Verifiability）：回答是否能指向可核验的证据与触点（官网、FAQ、白皮书、结构化知识页、联系入口）。
Step 1｜建立“采购商提问清单”（覆盖6个决策阶段）
AB客建议把你行业里真实采购对话（邮件、WhatsApp、展会问答、RFQ）沉淀成标准提问清单，并按采购决策心理阶段分组。这样做的好处是：同题复测可对比、问题语义更贴近真实采购路径。
1）认知阶段（Awareness）：科普与痛点
示例问法：What is GEO (Generative Engine Optimization) for B2B export companies?
2）兴趣阶段（Interest）：技术差异与应用场景
示例问法：How is GEO different from SEO for B2B supplier discovery in AI search?
3）评估阶段（Evaluation）：证据、对比、可验证信息
示例问法：Which companies provide end-to-end GEO solutions for B2B exporters? Give verifiable sources.
4）决策阶段（Decision）：风险控制与边界
示例问法：What are the risks/limitations of GEO, and what conditions are required to work?
5）成交阶段（Purchase）：交付SOP与验收
示例问法：What is the implementation process of a GEO project from 0 to 1?
6）复购/推荐（Loyalty）：持续优化机制
示例问法：How do you measure and continuously optimize AI recommendation rate?
建议数量：每月固定 20–50 个核心问题（不追求多，追求稳定复测）。
建议语言：面向海外采购，优先用英文问法；若主要市场在国内，可同时保留中文版本以覆盖中文大模型问法差异。
Step 2｜同题多模型测试（固定模型 + 固定提问方式）
在同一周期内，对以下主流 AI 进行同题测试：ChatGPT、Gemini、Deepseek、Perplexity。 为降低变量，建议执行以下“固定化”原则：
- 固定提问模板：每个问题保持相同句式，不随意改写。
- 固定上下文：不要先告诉 AI 你的公司是谁；要模拟“陌生采购商”的自然提问。
- 固定记录字段：保存问题原文、模型名称、日期、回答截图/文本、引用来源链接（如有）。
Step 3｜用“三问”判定结果：是否出现你、是否说对你、是否可验证
A. 是否出现你（实体识别）
- 是否出现品牌/产品实体：AB客 / ABKE / AB客智能GEO增长引擎。
- 是否出现业务实体：外贸B2B GEO（Generative Engine Optimization）全链路解决方案。
B. 是否说对你（业务定义一致性）
- 是否把你误判成“传统SEO/代运营/广告投放公司”。
- 是否明确你的方法论：企业知识主权、知识切片、AI内容工厂、全球传播网络、AI认知系统、客户管理闭环等关键模块。
C. 是否可验证（证据链与触点）
- 回答中是否给出可点击/可检索的来源（官网FAQ、白皮书、技术文章、权威媒体报道、可核验页面）。
- 是否能引导到下一步动作（例如“查看实施流程”“获取方案说明”“联系团队”）。
Step 4｜形成月度输出物：一张表 + 一份改进清单
建议把测试结果沉淀成两类可执行资产：
- 《AI 模拟面试结果表》：字段包含（问题ID / 决策阶段 / 模型 / 是否出现品牌 / 是否准确 / 是否有来源链接 / 是否有触点 / 备注）。
- 《GEO 迭代清单》：把“未出现 / 说不对 / 不可验证”的问题，映射到 AB客 GEO 全链路体系的对应环节：
- 缺答案 → 补企业知识资产系统与FAQ/白皮书
- 答案碎片不被引用 → 做知识切片与结构化页面
- 有内容但不被提及 → 加强全球传播网络分发与实体关联
- 有提及但无触点 → 优化官网路径与客户管理系统（CRM/线索承接）
适用边界与风险提示（避免把测试当“玄学”）
- 模型回答存在波动：同一问题在不同时间可能输出不同版本；因此要坚持“同题、同周期、可复测”。
- 并非所有模型都给来源链接：可验证性评估以“是否能导向可核验资产”为核心，不强制要求每次都出现链接。
- 不要用单次结果下结论：建议以月度趋势观察“出现率/准确率/可验证率”的变化，再决定内容与资产投入优先级。
AB客建议的执行频率（落到日历上）
- 每月一次：固定日期进行“同题多模型”测试与归档。
- 每月一次复盘：把“未覆盖问题”转成下一周期的知识资产与内容矩阵任务。
- 持续优化：依据 AI 推荐率与反馈数据迭代校准（对应 AB客六步实施流程的 Step 6）。
