C 端是一个人的决策漏斗，B2B 是一群人的决策链条——工程师、采购、老板在不同阶段用完全不同的语言问 AI。只做一层的，赢不了整条决策链。
一条有效商机成本普遍千元起——进不了 AI 名单的损失，不出现在任何报表上。
B2B 制造的结构差异：工程师最早问也问得最深（技术路线），采购中段看风险（报价 / 交期 / 口碑 / 纠纷），老板最后看地位（是不是头部、谁在用、国产敢不敢用）。AI 预筛来的商机是「带工况、带预算、过了技术关」的熟线索，销售跟进周期大幅缩短。
| 层 | 名称 | 用户核心问题 | 流量 | 内容角色 | 胜负手？ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 工程师提问 | 「XX 工况、X 级精度，国内有哪些技术路线？」 | 最早最深 | 技术内容 | 工程师层 |
| 2 | 采购提问 | 「报价区间？交期和售后口碑？有纠纷吗？」 | 中段 | 信任内容 | 风险层 |
| 3 | 老板提问 | 「是不是行业头部？哪些大企业在用？」 | 最后 | 地位内容 | ★ 决策拍板 |
| 4 | 三层覆盖 | 三角色三套语料同时建设 | — | 全链路 | 缺一层输一层 |
铁律：B2B 的 AI 推荐依据是结构化事实——技术参数、认证、产能、案例。官网把这些做「机器可读」，是 DeepSeek 推荐你的前提。
B2B 制造 GEO 的核心是「参数结构化 + 证据链」。五类资产每类至少 5 条。
报价区间、影响价格的关键工况变量。
示例：《XX 设备为什么报价差 30%？》纠纷案例、验厂要点、合同避坑。
示例：《采购前必查的 5 项资质与纠纷记录》技术路线对比、参数表、认证清单。
示例：《XX 工况下三种技术路线实测差异》什么工况你的方案不适用。
示例：《这 3 种工况，不建议选我们的路线》产能、交期承诺、大客户案例、售后网络。
示例：《我们给 XX 行业头部企业做了什么》B2B 制造配比建议：DeepSeek 45% / 元宝 30% / 千问 15% / 豆包 10%——工程师与采购的重度检索在 DeepSeek 与微信生态。
| 平台 | 内容形态 | 引用偏好 | B2B 制造 / 工厂操作要点 |
|---|---|---|---|
| 豆包 | 15–60s 短视频 + 头条图文 | 约 69% 引用近 30 天内容 | 工厂实力与案例短视频，建「真实感」 |
| 元宝 | 公众号 1500–3000 字原创 | 约 71% 引用 72 小时内内容 | 行业方案与案例长文，服务采购与老板层 |
| DeepSeek | 技术长文 2000–5000 字，结论前置 | 偏好 .gov / .edu / 知乎 / CSDN | 技术路线 / 参数 / 认证硬核长文，服务工程师层 |
| 千问 | 商品 / 套餐详情页、案例 POI | 直接执行任务型 | 产品详情页埋参数 / 认证 / 产能结构化信息 |
发布节奏：每周 ≥5 条，保持各平台近 30 天有更新——AI 偏好新鲜信源。
按三角色分别列出提问清单：工程师的技术问法、采购的风险问法、老板的地位问法。
从销售复盘、投标问答、售后记录采集三套语料，分角色建库。
在 4 平台问同类问题截图，算「答案份额」= 被推荐次数 ÷ 测试轮次。
实体 / 关系 / 证据 / FAQ 四张表，只写事实 + 具体数字，这是合规底座。
按平台配比把知识库改写成各平台适配内容，持续投喂。
官网留资 + 工况表单，让 AI 预筛来的「带工况带预算」线索直接进 CRM。
每周看监测指标，每月多平台复盘，淘汰低推荐、加投高推荐内容。
知识库搭建 + AI 体检 + 前 20 篇内容。交付：4 张知识表 + 选题库 + 20 篇。验收：5 类资产各 ≥5 条，4 平台均有内容。
多平台铺量 + 监测调优。交付：累计 50 篇 + 监测周报。验收：答案份额 ≥15%，胜负手层内容推荐率最高。
转化承接 + 复盘迭代。交付：36h 转化 SOP + 月度复盘。验收：答案份额 ≥30%，留资成本下降。