学AI · 懂落地 · 拓圈层 · 固壁垒

1️⃣ 参数是工程语言，不是采购语言

像下面这些词，对工程师来说是“常识”：

• MTBF

• 精度

• 重复定位

• 负载曲线

• 兼容性

但对很多采购、管理者来说，真实含义其实是：

• 会不会经常停机？

• 出问题找不找得到人？

• 换了你，会不会影响交付？

• 以后维护成本会不会更高？

👉 他们不是不理解参数，而是不知道“参数会带来什么后果”。

2️⃣ 参数无法直接回答“换你的风险有多大”

工业采购的核心判断永远只有一句话：

“如果我不用原来的，换你，会不会出事？”

但问题是：

• 参数很少直接回答“出事概率”

• 更不会直接告诉客户“最坏情况是什么”

于是客户只能选择最保守的方式：

继续用熟悉的品牌，哪怕贵一点。

同样一个参数，两种完全不同的说法

我们来看一个非常典型的例子。

原始参数表达（很多官网常见）

MTBF ≥ 50,000 小时

从 GEO 和客户理解角度看，这句话的问题在于：

• 没错

• 但没有决策意义

参数翻译后的表达（更容易被 AI 和客户理解）

在连续三班倒、每天 20 小时运行的工况下，
理论无故障运行周期约 6–7 年。

实际使用中，客户更多关注的不是“是否完全不出故障”，
而是是否会频繁停机、影响交付节拍。

你会发现：

• 参数没变

• 但客户脑中已经有画面了

• AI 也更容易引用这种解释型内容

👉 这就是工业 GEO 的核心能力之一：参数翻译。

这是一个反直觉的结论，但在工业领域非常常见。

原因只有一个：

参数越多，客户越不敢轻易判断。

尤其当出现下面几种情况时：

• 参数与竞品几乎一样

• 核心参数不敢写（涉及商业机密）

• 参数写了，但不解释适用边界

客户心里的真实想法往往是：

“看不出你和别人有什么本质区别，
那我为什么要承担换供应商的风险？”

第一步：参数必须保留（这是底线）

在工业领域：

• 不写参数 = 不专业

• AI 也不会信任一个“只有结论没有依据”的企业

第二步：参数必须绑定“使用结果”

例如：

• 精度 → 影响良率、返工率

• 温升 → 影响连续运行稳定性

• 兼容性 → 是否需要改造现有产线

👉 不是“这个参数是什么”，而是“它解决了什么问题”。

第三步：参数必须说明“不适合什么情况”

这是工业 GEO 非常重要，但极少企业敢写的一点。

比如：

在高粉尘、强腐蚀环境下，
若未额外增加防护方案，不建议直接使用标准型号。

这种内容：

• 不会劝退真正合适的客户

• 反而会显著提高信任度

• AI 也更倾向于引用“有边界感”的内容

为什么这种“参数解释型内容”，更容易被 AI 选中？

因为在 AI 看来：

• 单纯的参数表 = 数据

• 解释参数如何影响决策 = 知识

而 GEO 本质上，就是：

让 AI 愿意把你当成“判断来源”，而不是“产品目录”。