数据边界：本报告为 GEO · Compare2Best 站内监测样本的 2026年6月底版，不声称代表全球全部B2B市场。统计口径包含当前仍处于 active 状态的客户与监测任务；已停用客户不计入本报告。
一、基准结论
2026年6月底的B2B GEO基准观察显示，多数企业仍处在“网站已存在、AI未稳定引用”的阶段。GEO成熟度不应只看是否安装Schema，而应同时衡量：实体一致性、采购信息完整度、第三方信源、AI提及稳定性和引用可追溯性。
二、基准指标定义
| 指标 | 定义 | 本期观测口径 |
|---|---|---|
| AI可见性 | 品牌是否在AI回答中被提及 | 22/110 次采样出现提及 |
| 引用可追溯性 | 回答是否附带可记录的来源链接 | 16/110 次采样出现引用 |
| 采购问题覆盖度 | 企业内容是否覆盖核心采购问题 | 875 个启用问题，14 个类别 |
| 引用来源集中度 | 引用是否过度依赖少数域名 | 以top引用域名分布观察 |
三、分问题类别表现
当前样本显示，品牌监测类问题更容易触发提及和引用；更接近真实采购的品类、价格、安装、技术类问题仍然较难进入答案层。这意味着B2B企业不能只做品牌词优化，必须把产品、参数、认证和交付能力做成可被AI直接复用的页面。
| 问题类别 | 采样次数 | 出现提及的采样 | 出现引用的采样 | 引用采样率 |
|---|---|---|---|---|
| brand_monitoring | 66 | 22 | 16 | 24.2% |
| lighting_type | 14 | 0 | 0 | 0.0% |
| pricing | 10 | 0 | 0 | 0.0% |
| B2B Sourcing | 10 | 0 | 0 | 0.0% |
| installation | 6 | 0 | 0 | 0.0% |
| technical | 4 | 0 | 0 | 0.0% |
四、GEO成熟度分层
| 成熟度阶段 | 典型表现 | 优先动作 |
|---|---|---|
| L0 不可识别 | AI无法稳定识别企业实体，品牌名/域名/品类信息分散 | 统一企业实体信息、补全About/Contact/认证页 |
| L1 可抓取 | 页面能被搜索引擎访问，但缺少结构化数据和采购问答 | 部署Organization/Product/FAQ Schema，建立采购FAQ |
| L2 可引用 | 部分答案开始引用官网或第三方平台页面 | 把技术参数、认证、案例变成独立可引用页面 |
| L3 可推荐 | AI在供应商初筛中主动推荐品牌 | 扩展第三方信源，持续监测并季度复测 |
五、6月底行动建议
- 先做实体一致性排查：官网、B2B平台、社媒、目录站中的公司名称、域名、主营品类必须一致。
- 把认证、质检、产能、MOQ、交期从PDF或图片中释放为HTML文本。
- 每个核心产品线至少建立一个“采购问答页”，回答规格、应用场景、定制、合规和交付问题。
- 每月用固定问题集复测，不要用随机提示词判断GEO效果。
发布日期：2026-06-30。该基准为站内active样本观察，不发布未授权客户明细，不对外暴露采集凭证或内部通道。