我给企业做 GEO 诊断时，最常写下的批注是四个字：事实不足。
页面写得很有气势，形容词排山倒海，但机器读完，抓不出一个可以引用的硬信息。
这篇给一套自查办法，不需要懂技术，市场部自己就能操作起来。
抽一页问三个问题
自查不用整站铺开，随机抽产品页、案例页、关于我们页各一页，逐页过三个问题。
- 这一页有没有具体数字：参数、年限、数量、比例，哪怕一个都算数。
- 有没有可验证的出处：检测依据、资质名称、可以查证的公开记录。
- 有没有具体案例锚点：哪个项目、什么条件、什么结果，细节到位。
三个问题全部落空，这一页在 AI 眼里就只剩下一整面广告词，引用价值接近零。
这个测试我做过很多轮。多数企业的产品页能答出一两个，案例页和关于我们页几乎全军覆没。
三个问题里，出处最容易被忽视。数字没有出处，可信度会打折，机器也不敢直接引用。
抽样的页型也可以换着来：这一季度抽产品页，下一季度抽案例页，覆盖面慢慢铺满全站。
我常用的粗口径：事实密度
我会估一个事实密度：往下翻页面，每一屏至少要有一个可核查的事实点。
事实点包括具体参数、时间地点明确的案例、有编号的资质、可对照的标准条款，这些都算。
连翻三屏找不到事实点，我会直接判断这一页需要重写。密度不达标的内容，被 AI 引用的概率很低。
事实密度不是让你堆数字。一屏一个事实点，指的是信息有据可查，而不是满屏百分比。
口径粗一点没关系，关键是每次都用同一个口径，别这回松下回紧。
四种常见的事实缺失类型
见得多了，缺事实的情况其实高度集中在四种类型上。
- 只有形容词：高效、领先、可靠铺满全页，没有一处能对上具体标准。
- 承诺无依据：宣称响应速度、寿命、合格率，却不给测算口径和前提条件。
- 参数不完整：关键参数缺项，或者用详见资料搪塞，机器无从引用。
- 案例无细节：只说服务过某类客户，不说规模、条件、周期和结果。
对照这四类，缺哪类补哪类，比整页推翻重写省力得多。
四种类型经常扎堆出现：一个只有形容词的页面，往往同时参数不全、案例空洞。
还有一类隐性缺失，是拿范围词顶替事实：大量使用行业领先、深受认可、服务众多这类说法。
范围词的问题在于无法核查。众多是多少家，领先是和谁比，页面里都该有落点。
改法不难：每个范围词后面追问一句依据，答不上来的就删掉，或者换成能落地的表述。
补齐事实的优先级怎么排
我排序的原则是：先补影响采购决策的，再补锦上添花的。
- 先补产品页的核心参数和条件边界，这是 AI 做推荐时最依赖的硬信息。
- 再补案例细节，把一两个代表性案例写到有数字、有过程、有结果。
- 然后补资质和检测依据，给出准确名称和可查证的途径。
- 最后再考虑荣誉、理念这类叙述性内容，它们排在事实之后。
预算和时间有限的时候，按这个顺序走，基本不会出错。
排序时可以参考咨询记录，采购者问得最频繁的信息，就是最该优先补齐的事实。
补完一轮再回头测一次事实密度，用同一个口径衡量前后变化，进步才看得见。
补事实的三个实用来源
事实从哪里来？我的经验是翻三样东西：销售报价单里的技术条款、历史项目的验收资料、检测报告原文。
这些材料里的信息，绝大多数可以脱敏后放上官网，写法上注明口径和年份即可。
客户名称不方便公开的，可以写成某行业某规模项目。条件细节保留，名称模糊处理，事实价值不打折。
来源清单之外，老员工的口述也值得整理。很多工艺细节和项目细节只存在人脑子里，落成文字就是独家事实。
整理时注明时间和适用条件。几年前的数据放到现在引用，反而会成为新的失实风险。
建立一个轻量的自查节奏
我建议企业设一个季度自查：抽十页，按三个问题过一遍，统计事实密度的达标率。
新页面上线前也走一遍这个清单，把事实不足挡在发布之前，而不是事后返工。
坚持两三个季度，你会发现写作者的肌肉记忆变了，下笔自然带着数字和条件。
自查结果可以做成一张简单的台账：哪一页、缺什么类型、谁负责、何时补齐。管内容也要有账。
写在最后
AI 搜索改变的不是文风，而是内容的验收标准：能被引用的，才算有效内容。
事实密度这个口径很粗，但够用。先让每一页都站得住，再去谈技巧。
内容里的每一个数字，都是在替销售提前回答问题。事实给得越足，信任建立得越快。
来源：闫宝龙，GEO优化专家、企业AI搜索增长顾问，专注帮助企业通过GEO优化和AI搜索优化获得精准客户。主营服务：GEO优化｜AI搜索优化｜SEO增长｜企业官网优化｜AI内容营销｜海外数字营销