先把你最关心的说清楚:交付什么、你能管什么、怎么追踪、哪些不承诺。
概念可以后面慢慢看。下面这些,是上线后你能亲自验收、亲自查证的东西。
上线后你能看到什么
- 一份「能不能被 AI 读到」的可见性基线报告,上线后按月对比
- 网站结构化数据通过 Google Rich Results / schema.org 官方校验(可自查)
- 站内 AI 销售员产生的对话与结构化询盘,进后台可逐条查看
后台你能自己管什么
- AI 销售员的知识库由你团队审核入库,内容你说了算
- 页面文案、产品 / 案例、FAQ 可自行更新,不必每次找我们
- 询盘线索可导出,接你现有的跟进 / CRM 流程
多久交付 · 怎么追踪
- 核心站(双轨架构 + 机器可读层 + 站内 AI 销售员)约 6 周左右上线
- 全程分阶段验收:诊断 → 架构报价 → 打样确认 → 开发 → 上线
- 上线后按月给一次追踪:AI 引用频次、对话数、有效询盘的变化
哪些我们不承诺(说在前面)
- 不保证「第几名」或具体引用次数 —— AI 答案由各家模型决定,我们能做的是把可被引用的概率做到最高
- AI 销售员只基于你审核过的知识库作答,涉及报价 / 承诺类问题会标「以销售确认为准」,不擅自拍板
- 询盘量受你的产品力、市场与投放共同影响,网站是其中一环而非全部
具体交期、报价与 SLA 在第 1–2 周的诊断阶段随你的实际情况给出 —— 不套模板、不先报空价。
不是一本画册,
是一个会成交的 聪明接待员
最大的不同,一句话:传统网站是一本印好的画册——挂在那儿,谁来都翻到同一页,不会开口;AI 原生网站是一个有脑子的接待员——会主动招呼、听懂你要什么、当场答上来, 还顺手把你接成一条能跟进的询盘,7×24,从不下班。
往细了分,三种站差在哪——
- 传统网站:固定橱窗,人人打开同一页,内容人工更新,AI 读起来一团模糊。
- 外挂 AI 网站:原站不动,侧边加个聊天框,只会答预设问题,改不了页面、进不了 AI 的答案。
- AI 原生网站:AI 是内核,从底层为「被 AI 读懂、被买家选中」而生——不是用 AI 把站建得更快,是让 AI 真能读懂、引用、推荐你。
我们交付的 AI 原生,核心是两件本站现在就在跑、你能当场验的事:① 被 AI 答案引擎引用——结构化的内容,让 ChatGPT、豆包回答买家时点名你(GEO/AEO);② 双端适配——同一套架构,人看可视化网页,AI 读标准化结构化数据直接调取你的信息。再加站内 AI 销售员(RAG 知识库作答、不编造)7×24 接待转化。
更进阶的实时个性化渲染、全自动 Agent 运营,按你的业务【按需配置】——本站「现场生成行业页」就是这类能力的轻量演示。我们只把已经做到、能验的当承诺,做不到的不写在卖点里。
上面的验收结果,是这套架构在底层支撑的。
感知 → 推理 → 表达 → 行动,一个完整的闭环。每层都配一句「对你的生意意味着什么」。
感知层
Perception识别谁在访问——地区、来路、行业线索,并接收文字 / 语音 / 文件等多模态输入,把一次模糊的访问解析成结构化的需求。
对你的生意:进来的访客是德国采购还是同行,网站当场认得出,不再千人一面。
推理层
Reasoning以你的产品、案例、认证、历史 Q&A 向量化成的企业知识库为大脑(RAG),结合意图评分,推理此刻最该回答与推荐什么——基于真实资料,而非模型幻觉。
对你的生意:AI 答的是你的真资料(产品 / 认证 / 案例),不会乱编,踩坑责任可控。
表达层
Expression对人类买家按地区 / 角色动态呈现最相关内容与对话;对机器同步输出 JSON-LD、llms.txt 与结构化 API——人看得舒服,AI 读得懂、引得到。
对你的生意:同一个站,人看着专业,ChatGPT / Perplexity 也读得懂、引得到你。
行动层
Action把对话变成结果:对话式收集需求 → 结构化询盘 → AI 草拟提案;并以开放 API 与 MCP 端点,让买家自己的 AI Agent 直接调用你的能力。
对你的生意:对话直接变成可跟进的结构化询盘,买家的 AI 助手也能直接找上你。
让机器一次读懂你的全部能力
B2B 查询中,企业官网只贡献少部分 AI 引用,大头在第三方平台。要被 AI 看见,先得让 AI 读得懂——这是目前最被忽视、却性价比最高的一层。
JSON-LD 深度标记
Schema.org不止告诉搜索引擎你卖什么,而是构建一张完整的企业能力知识图谱:Organization、Service、Product、FAQPage、HowTo、Review——让 AI 一次读取就理解你的全部核心属性。
对你的生意:AI 能一次读懂你卖什么、有哪些认证,你可在 Google 官方工具自查通过与否。
开放 API
REST / JSON把能力声明、服务目录、结构化询盘暴露成可被程序调用的接口(capabilities / services / quote)。当买家的 AI 助手筛选供应商时,你的 API 就是你的销售员。
对你的生意:买家用 AI 批量比价、筛供应商时,程序能直接读到你,而不是把你漏掉。
MCP 端点
B2A 接口MCP 是 Anthropic 主导的 AI Agent 工具调用标准。部署 /.well-known/mcp.json 后,任何兼容 MCP 的 AI 助手都能直接调用你的接口,无需模拟人类浏览——面向 agentic web 的前瞻入口。
对你的生意:一笔低成本的前瞻布局,提前占住「AI 帮买家下单」这条新入口。
24/7 多语言,基于你的知识库回答,而不是瞎编。
站内 AI 销售员走 RAG 架构:把你的产品规格、案例、认证、历史询盘 Q&A 向量化成专属知识库,回答前先检索真实资料再作答。它能多语言答疑、引导选型、对话式收集需求并转成结构化询盘,把每一次对话变成可跟进的线索——是你不下班、跨时区同时在岗的最资深业务员。
- 多语言实时对话(英/中/西/德等)
- 选型引导 + 产品/案例卡片直出
- 对话式收询盘,自动结构化
- 回答可标注「以销售确认为准」
交付物清单
像打样一件好产品一样,把网站做出来。
- 1第 1 周
需求与诊断
盘清市场、买家画像与现有资产,实测当前网站的 AI 可见性基线。
- 2第 1–2 周
架构与报价
出双轨信息架构、可引用内容结构与设计方向,给出明确报价框架。
- 3第 2–3 周
打样与确认
高保真首屏 + 关键页打样,确认视觉气质与交互范式后再全量开发。
- 4第 3–6 周
开发与机器可读层
落地页面、站内 AI 销售员(RAG),植入 JSON-LD / llms.txt / API / MCP。
- 5第 6 周起
上线与引用追踪
部署上线,接入 CF + HTTPS,开始按月测量 AI 引用频次与有效询盘。
关于 AI 原生网站,买家常问
传统网站是给人看的静态页面,后来贴上一个聊天框只是 bolted-on 的补丁。AI 原生网站是从底层为 AI 时代设计:内容结构本身就便于被 ChatGPT、Perplexity 引用(GEO/AEO),并通过 JSON-LD、开放 API、MCP 让买家的 AI Agent 能直接读取调用。简言之——AI 看不到你的设计稿,它看到的是你的 HTML 与结构化数据。
GEO(生成式引擎优化)与 AEO(答案引擎优化)的目标不是排在搜索结果第一页,而是成为 AI 在回答买家问题时点名引用的权威来源。当买家不再逐条点链接、而是直接问 AI「推荐几家有 ISO 认证的某品类厂商」时,被 AI 引用就等于免费且高信任的流量入口。研究显示带 FAQ schema 的页面被引用概率提升约 3 倍,结构化的表格/列表内容更易被提取约 2.3 倍。
不会脱离事实。我们用 RAG(检索增强生成)架构,AI 回答前先从你的企业知识库检索真实资料再作答,而非凭模型记忆臆造;知识库由你的团队审核后入库,AI 不能自行写入未经验证的信息。回答可标注「以销售确认为准」,并建立人工抽样复核机制。准确性永远高于完整性。
MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 主导的 AI Agent 工具调用标准协议。部署 /.well-known/mcp.json 后,兼容 MCP 的 AI 助手在筛选供应商时可直接调用你的产品、能力、报价接口,无需模拟人类浏览网页。Gartner 预计到 2026 年底 40% 的企业应用将嵌入 AI Agent——提前布好这层接口,是抢占 agentic web 流量入口的低成本前瞻投资。
核心站(双轨架构 + 机器可读层 + 站内 AI 销售员)通常在 6 周左右上线,之后进入持续的内容与引用增长阶段。我们按「建站」一次性 + 可选「运营」月费两段计价,也支持建站与 AI 营销组合成一体方案。具体报价在第 1–2 周的诊断与架构阶段给出明确框架,先聊清你的市场与现有资产再定。