上周我去了三家不同城市的工厂。
看到一样的场景：
生产线都开着，设备24小时运转。
仓库堆满成品，质检都合格。
但老板很着急，库存周期从45天拉到117天。
而且他们不知道客户被谁抢走了。
你是不是也遇到这些问题？
生产线越优化，单件成本越低，但总利润下降。
老客户还在返单，但每次单量少10%–15%。
参加展会加了很多微信，最后成交为0。
现在发生三种截杀：
1.采购权被AI抢走。
过去采购靠人看样、比价、验厂。
现在公司用AI采购系统。
输入要求，AI给3家推荐，线下核验后下单。
如果你的工厂数据不在AI库里，你连比较资格都没有。
2.信任靠数据，不靠人情。
以前靠喝酒交关系。
现在靠数据链来证明可信。
3.需求从“广撒网”变“精确匹配”。
客户不再搜“电机供应商”。
他们在AI里问具体场景，例：
“要能承受撒哈拉昼夜温差的矿山电机，月供500台。”
如果你的页面只写“耐高温电机”，AI不会把你推荐给客户。
制造业新生存法则，三步走：
第一步：做“机器可读”的改造
给工厂上“AI身份证”。
可用指令例子：
把主打产品的技术参数表转成ISO8000结构化数据。
把生产流程拆成可API调用的128个节点。
把质量证书做成可扫码验证的区块链存证。
输出格式兼容GoogleStructuredData、AmazonSupplierAPI、IBMProcurementAI。
这样，AI就能识别你是一个真实供应商。
第二步：做“问题→解决方案”内容矩阵
别再只写产品说明书。写能解答采购问题的内容。
这种内容会被AI认定为高价值解决方案。
第三步：接入“供应链可视化”信任网
客户要看到实时数据才放心。
要做：
把关键工位摄像头（脱敏）接入客户后台。
每批原材料生成溯源数字护照。
成品检测数据实时同步到客户MES。
当别人只说“放心”时，你把“放心”的证据放到客户屏幕上。
真实案例数据：
广东佛山某陶瓷厂做了GEO优化，变化很大：
库存周期降到39天。
76%的获客来自AI推荐。
季度客户流失率4%左右。
关键点：某欧洲连锁酒店因为能实时看到“防滑系数监测数据”，跳过老供应商，下首单€460,000。
感·兴·趣 滴 ?
GEO
#制造业 #GEO优化 #外贸 #工厂 #制造业工厂 #制造业转型
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生产线都开着，设备24小时运转。
仓库堆满成品，质检都合格。
但老板很着急，库存周期从45天拉到117天。
而且他们不知道客户被谁抢走了。
你是不是也遇到这些问题？
生产线越优化，单件成本越低，但总利润下降。
老客户还在返单，但每次单量少10%–15%。
参加展会加了很多微信，最后成交为0。
现在发生三种截杀：
1.采购权被AI抢走。
过去采购靠人看样、比价、验厂。
现在公司用AI采购系统。
输入要求，AI给3家推荐，线下核验后下单。
如果你的工厂数据不在AI库里，你连比较资格都没有。
2.信任靠数据，不靠人情。
以前靠喝酒交关系。
现在靠数据链来证明可信。
3.需求从“广撒网”变“精确匹配”。
客户不再搜“电机供应商”。
他们在AI里问具体场景，例：
“要能承受撒哈拉昼夜温差的矿山电机，月供500台。”
如果你的页面只写“耐高温电机”，AI不会把你推荐给客户。
制造业新生存法则，三步走：
第一步：做“机器可读”的改造
给工厂上“AI身份证”。
可用指令例子：
把主打产品的技术参数表转成ISO8000结构化数据。
把生产流程拆成可API调用的128个节点。
把质量证书做成可扫码验证的区块链存证。
输出格式兼容GoogleStructuredData、AmazonSupplierAPI、IBMProcurementAI。
这样，AI就能识别你是一个真实供应商。
第二步：做“问题→解决方案”内容矩阵
别再只写产品说明书。写能解答采购问题的内容。
这种内容会被AI认定为高价值解决方案。
第三步：接入“供应链可视化”信任网
客户要看到实时数据才放心。
要做：
把关键工位摄像头（脱敏）接入客户后台。
每批原材料生成溯源数字护照。
成品检测数据实时同步到客户MES。
当别人只说“放心”时，你把“放心”的证据放到客户屏幕上。
真实案例数据：
广东佛山某陶瓷厂做了GEO优化，变化很大：
库存周期降到39天。
76%的获客来自AI推荐。
季度客户流失率4%左右。
关键点：某欧洲连锁酒店因为能实时看到“防滑系数监测数据”，跳过老供应商，下首单€460,000。
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