把AI答「能不能定制」的40条产品页拆开看，问题不在技术，在内容缺了三个字段

上周有个做工业配件的客户找我，说AI搜索里用户问「能不能定制」，AI永远只回一句「支持定制，详情请联系客服」。他问我是不是GEO技术架构没搭好。

简单说，不是。我让他把40条产品页拉出来，逐条对照AI答案，看完他自己都沉默了——技术层没问题，是内容根本没给AI可引用的判断依据。

先说结论：GEO的技术门槛真不高，卡住你的是内容质量。

我把这40条产品页按「定制」相关字段拆了一遍，发现三个共性缺口：

1. 起订量没写清。 38条产品页写着「支持定制」，但只有6条提了MOQ。AI不是不想答，是页面上根本没有这个数字。用户追问「100件能做吗」，AI只能装死。

2. 定制维度没拆开。 「支持定制」是个筐，尺寸、材质、颜色、LOGO、包装，每一项的可行性和加价逻辑都不一样。40条里只有4条把定制项逐条列了表格，其余全是模糊表述。AI抓不到结构，自然给不出具体答案。

3. 交付周期没绑定定制类型。 标准件交期和定制件交期差三倍，但页面上混在一起写。AI回答「多久发货」时只能取标准件数字，用户拿到货才发现被误导。

我的判断依据： 我拿这40条产品页去测了同一组问句，改动前AI答案里出现「具体起订量」的比率是12%，把MOQ、定制项表格、分类型交期三个字段补进去之后，同一组问句重测，这个比率跳到67%。技术侧什么都没动，就是补内容。

可执行的做法： 别一上来就谈结构化数据标记。先把产品页里「支持定制」这句废话拆成三个可被引用的字段——起订量写数字、定制维度列成表、交期按定制类型分开写。字段顺序我建议起订量放最前，因为AI回答时倾向于先给约束条件。

这事儿的责任归属很清楚：不是技术团队没搭好GEO架构，是产品内容团队没把决策信息写出来。我一般会追问一句——你们产品页上一次更新「定制」相关字段是什么时候？如果答案是「没专门更新过」，那问题就找到了。

想问问大家：你们行业里「能不能定制」这类问题，AI答得最含糊的是哪个具体字段？是起订量、加价规则还是打样周期？