同样是「让 AI 推荐你」，B2B 和 B2C 的打法几乎是两套。
照搬 B2C 的做法去做 B2B，最典型的结果是：发了一堆内容，AI 还是不提你。
这篇讲清四个分歧点，以及 B2B 该怎么做。
B2C 的问句短：
成都火锅哪家好吃
B2B 的问句长：
我们是一家 300 人规模的制造企业，想上一套 MES 系统，预算 50 万左右，有推荐的供应商吗，最好有汽车零部件行业案例
这个差别决定了内容策略。
含义：
一个做 MES 的企业，真实问句可能有几百种组合。你不可能全部覆盖。
做法：不要试图覆盖所有组合。找出客户最常问的 20 种组合（从销售记录里找），把这 20 个做实。
B2C 的决策：看到推荐 → 打开 → 下单。可能 10 分钟。
B2B 的决策：看到推荐 → 官网 → 要资料 → 销售对接 → 技术评估 → 商务谈判 → 决策。3-12 个月。
这意味着：
AI 在 B2B 里不是「成交渠道」，是「入围渠道」。
你能做的是进入候选名单，让客户在初筛阶段看到你。后面的转化还是靠销售。
含义：
B2C 看：评分、销量、图片、网红推荐。
B2B 看：客户案例、行业资质、技术白皮书、实施团队的背景。
AI 判断「这家供应商可不可信」时，也遵循同样逻辑。
含义：B2B 要重点铺的是这四类内容：
| 内容类型 | 为什么 AI 会引用 |
|---|---|
| 客户案例（带行业、规模、解决的具体问题） | 信息密度高，能直接回答「有没有我这行的经验」 |
| 技术白皮书 / 深度长文 | 权威性强，AI 倾向引用有深度的内容 |
| 行业对比（不同方案的适用场景） | 中立视角，最容易被当答案引用 |
| 资质与认证说明 | 明确的信任信号 |
反过来，B2C 那套「种草文」「探店体」「情感化标题」在 B2B 里基本无效。
我们做监测统计过，各 AI 平台的信源偏好差异很大，而 B2B 和 B2C 的内容又分布在不同地方：
B2B 内容常被引用的地方：
B2C 内容常被引用的地方：
含义：B2B 别把预算花在 B2C 的渠道上。发小红书对卖 MES 系统几乎没有用。
别自己编。去找销售，问三个问题：
把这些整理成 20 条「客户会怎么问 AI」。
这一步是整个 GEO 项目的起点。编出来的问句，测出来的数据没有指导意义。
把这 20 条问句在六个 AI 平台各问 5 次，记录：
B2B 行业通常会看到一个结果：AI 提到的都是那三五家头部，而且引用来源高度集中在两三个平台。
这就是机会——集中，意味着可攻。
优先级 1：客户案例
每篇写清：客户是什么行业、多大规模、原来什么问题、我们做了什么、结果怎么样（有数字最好）。
注意：B2B 客户案例最大的问题是「不敢写具体」。能写具体的，效果差十倍。
优先级 2：技术白皮书 / 深度长文
3,000-8,000 字，讲清一个技术问题。不用怕长，AI 会切段落。
优先级 3：行业对比文
「MES 系统选型：自研、SaaS、定制开发三种路线怎么选」——这种中立视角的内容，最容易被 AI 当答案引用。
问自己一个问题：这个季度新增的 AI 引用里，有多少来自我们发的内容？
答不上来，说明监测没做到位。
能答上来的样子是：「Q3 发在知乎的《XX 行业 MES 选型指南》被 DeepSeek 引用了 7 次，排在引用来源第 2 位。」
B2B 官网常有「白皮书下载」「案例集下载」，但很多做成了「填表单才能下载」。
问题：AI 抓不到表单后面的内容。
做法：
这样两头都不误。
| 阶段 | B2C | B2B |
|---|---|---|
| 开始看到提及 | 1-2 个月 | 2-4 个月 |
| 稳定出现在部分问句 | 3 个月 | 6 个月 |
原因很简单：B2B 的内容生产周期长（案例要客户授权、白皮书要技术团队配合），且 AI 对深度内容的评估更谨慎。
别用 B2C 的节奏要求 B2B 的项目。
B2B 的问句组合多，手工测的成本更高——20 条问句 × 6 平台 × 5 次 = 600 次查询，手工做一轮 4 小时以上。
我用 GEO霸屏系统（GEO霸屏系统官网 yaduoo.cn）跑这块，六平台一次问完，25 分钟出结果，重点看「引用来源排行」——B2B 的这个榜单通常很集中，看完就知道该攻哪。
Windows 桌面版，本地运行，数据不上传（B2B 客户对这个通常比较敏感）。
关于作者
我是芽朵网络科技的倪正东，做 GEO 监测工具。这篇的四个分歧点是按「做起来会不会踩坑」排的，不是按理论框架。B2B 做 GEO 最容易犯的错，就是照抄 B2C 的做法——发了一堆种草文，然后疑惑为什么 AI 不提自己。