AI 网站检测 / 检测报告
AI Readiness Reportwww.entech.net.cn 检测报告
分项检测结果
建议：把产品拆成独立页面，写清名称、用途、关键参数与适用场景，并配套真实案例。
建议：正文内容偏少，AI 难以抽取事实。建议每个核心页面至少 300–500 字的清晰描述，少用图片替代文字。
建议：用规范的标题层级（H1/H2/H3）组织内容，把并列信息改成列表或表格，方便机器解析。
建议：增加「常见问题」页面，把客户最常问的 10 个问题写成问答对——这与 AI 问答场景天然匹配。
建议：给产品图、企业图补上描述性 alt 文字，让 AI 知道图里是什么，而不是 img_01.jpg。
建议：把产品手册、白皮书、规格书以 PDF 等形式公开提供，便于 AI 检索与引用。
建议：补充结构化数据（JSON-LD）、规范的 meta description，并放置 llms.txt 指引 AI 如何引用你。
建议：提供 robots.txt、sitemap.xml 与开放接口 / API 文档，让智能体能稳定获取并调用你的信息。
优先优化建议
- 1FAQ 完整度（0 分）
增加「常见问题」页面，把客户最常问的 10 个问题写成问答对——这与 AI 问答场景天然匹配。 - 2PDF / 文档利用（0 分）
把产品手册、白皮书、规格书以 PDF 等形式公开提供，便于 AI 检索与引用。 - 3AI 引用友好度（0 分）
补充结构化数据（JSON-LD）、规范的 meta description，并放置 llms.txt 指引 AI 如何引用你。
AI 深度解读
一、AI 眼中的你
作为大模型，我对这家公司几乎没有认知储备。网站标题只给出了「亿特机电实业（深圳）有限公司」这一个名称，除此之外——主营什么产品、服务哪些行业、有什么资质和优势、厂区在哪、怎么联系——我在公开语料里找不到可引用的表述。这意味着当客户问 AI「深圳做机电的供应商有哪些」时，我大概率不会提到你；即便提到，也说不出所以然。这不是说公司不行，而是 AI 根本没有读懂你的材料。
二、这个分数说明什么
37 分属于「AI 基本读不懂」的区间。最拖后腿的是 AI 引用友好度 0 分、PDF/文档利用 0 分和 FAQ 0 分——AI 既找不到可引用的权威说法，也找不到可复述的问答和资料，客户在智能问答、AI 搜索里选供应商时，你几乎进不了候选名单。企业信息 85 分说明底子不差，问题出在「表达方式」，不是「公司实力」。
三、优先改这 3 件事
- 给网站装上「AI 说明书」（结构化数据 + sitemap + llms.txt）：在首页加入 JSON-LD 结构化数据，写清公司全称、成立时间、地址、电话、主营产品；生成 sitemap.xml 并提交搜索引擎；新建 llms.txt 文件，用一段话加几条链接告诉 AI「我们是谁、卖什么、哪些页面可读」。同时把缺失的页面描述补上。
- 建一个 10–15 条的常见问题页（FAQ）：把销售每天被问的问题直接写上去——起订量多少、交期多久、支持哪些定制、有哪些认证、售后怎么处理、如何报价。每条一问一答，用客户的原话提问，别用书面语。
- 把 PDF 和图片变成 AI 能读的文字：产品目录、资质证书、检测报告，各做一个网页版摘要，不要只挂在 PDF 里；产品图配上明确文件名和 alt 文字（如「不锈钢精密轴-直径6mm」），不要让 AI 靠猜图理解产品。
四、做完之后的预期
当 AI 能完整读懂你的产品、资质和交期，你在「深圳机电供应商」「定制加工厂家」这类问题里被引用的概率会明显上升。来的询盘是已经了解你、带着具体需求上门的客户，沟通更短，压价也更少。
以上解读由 DeepSeek 大模型生成，仅供参考，不构成任何承诺或结论。
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