同行竞品频繁被 AI 推荐，我方很少出现，从哪几个维度做差距诊断

      核心逻辑：AI 推荐供应商，看实体证据链完整度、事实信息丰富度、交叉信源、内容质量、实体曝光基数；不是看谷歌网页排名高低。谷歌排名好≠AI 会优先推荐。
一、站内网站维度（自身官网）
1、实体事实信息丰富度对比
      竞品：官网有明确可核验事实：建厂时间、产能规模、车间设备、产能数据、认证清单、重点项目案例、主要服务市场，少空泛营销形容词，多客观数据。
      我方：大量 “professional、high-quality” 这类营销话术，缺少量化事实；案例少、工厂实拍少、认证展示薄弱。
      AI 从页面提取事实，空话无法建立实体画像。
2、实体名称的锚定频率
      竞品：首页、关于我们、产品页、案例、FAQ，多处自然出现完整公司英文实体名称，产品和企业强绑定。
      我方：页面大多只讲产品名词，很少带上公司全称；AI 读到产品，但不容易关联到你的企业。
3、信息一致性（多语言）
      竞品：英文、小语种站点，企业信息、参数、认证统一，不存在互相打架。
      我方：不同语言页面，产能、产品范围、MOQ 描述互相冲突；AI 遇到矛盾信息会降低采信。
4、结构化数据 Schema
      竞品：正确部署`Organization`、`Product`结构化标签，企业主体信息完整。
      我方：缺失或 Schema 信息错误，大模型识别实体效率低。
5、页面技术与内容质量
    （1）是否重度 JS 渲染：谷歌可以抓取渲染，但部分 AI 爬虫读取困难；
    （2）翻译质量：竞品多为人工润色；我方大量机器翻译，语句生硬；
    （3）案例页：竞品大量真实项目案例；我方案例少、图片为网图。
二、站外实体信源维度（GEO 非常关键）
      1、NAP 一致性（Name-Address-Phone）
      竞品：B2B 平台、行业目录、社交媒体、黄页，企业英文名称写法统一，地址、联系方式统一。
      我方：各个平台公司名称写法版本混乱，地址邮箱不统一；AI 无法合并为同一个实体。
      2、提及基数
      竞品：行业媒体报道、项目公示、优良 B2B 平台、海外社媒，多处出现公司实体，多条来源交叉佐证。
      我方：只有自己官网讲自己；外部大多是低质量垃圾爬虫 B2B，缺少权威第三方信源。
      AI 遵循 E-E-A-T，单一官网说服力有限，优先采信多方交叉印证的实体。
3、第三方内容质量
      区分：竞品是行业媒体、项目案例、正规 B2B 平台；我方只有采集垃圾站点，垃圾信源不增加实体可信度。
三、内容选题与内容类型维度
1、采购类问答、选型、对比内容储备
      竞品：网站有大量采购视角内容：选型指南、产品对比、FAQ、常见问题，覆盖海外买家真实提问句式。
      我方：只有产品 + 公司简介，缺少采购决策类知识库内容。
      AI 回答采购问题时，优先调取这类问答、指南类素材。
2、内容偏向事实，减少营销吹嘘
      竞品内容侧重参数、应用场景、项目条件；
      我方内容大量夸大宣传话术，AI 会过滤这类营销内容。
四、实体基线测试维度（直接做对照实验）
      1. 准备一套统一测试问句库（20-40 条海外买家真实提问），同一批问题，分别在 Gemini、Perplexity 测试
      统计：竞品出现频次、我方出现频次；
      统计：AI 输出信息是否正确；
      统计：AI 回答是否溯源引用官网链接。
2. 观察现象：
      竞品：既出现名称，同时引用官网链接；
      我方：几乎不出现；或者偶尔出现，但不溯源官网。
      只出现名字但是信息错误，属于 AI 幻觉，不算有效推荐。
五、客观现实维度
       1. 企业出海时长：竞品出海时间久，历史实体积累时间更长；我方属于新出海企业，实体沉淀时间短。
       2. 赛道竞争度：赛道供应商多，AI 优先选用信号更强的实体。
       3. 产品定位：竞品主打热门细分赛道；我方产品分散，没有聚焦实体标签。
六、快速诊断执行步骤
       1. 对标竞品官网，逐项对比：事实信息、案例、认证、实体名称曝光、多语言一致性、Schema。
       2. Google 搜索竞品完整英文公司名，看外部有多少权威页面提到该企业；同样搜索我方企业做数量对比。
       3. 检查 NAP，我方名称地址是否版本混乱。
       4. 统一 AI 测试问句库，横向对比 AI 输出结果。
       5. 检查知识库内容，竞品是否大量采购问答、选型指南类内容。