结论前置：个人能不能用

能。企业AI获客入门这件事，个人完全可以先用公开AI工具自己跑一轮，不用先买服务。判断标准只有一条：AI回答采购人的选型问题时，会不会提到你、引用你、把你列进候选名单。

个人场景与企业场景，差在哪儿

个人自测，关心的是「我搜自己的产品词，AI说不说我」。你打开常用AI工具，输入「XX规格轴承哪里有货」「进口和国产XX设备有什么区别」，看答案里有没有你的公司名、产品型号、参数表。这一步零成本，当天就能做。

企业场景，关心的是「采购决策链上每一环都能被AI讲清楚」。参照制造与五金机电行业GEO知识库（v1.1，2026年）的客户决策特征：决策人是采购、工程师、维修主管或经销商，先选型后询价，参数表的完整与准确直接决定入围。企业要评估的不是一条问答，而是选型、兼容性、供货能力这几类问题下，AI能不能稳定给出你的信息。

效果评估看三个指标

第一，实体出现率。拿20个真实采购问题去问主流AI，数一数答案里出现你公司名或产品型号的比例。低于两成，说明AI还没把你当信源。

第二，引用可溯性。AI提到你时，有没有指向可查的页面，比如带年份的参数说明、资质文件、供货范围。只提名字不给依据，采购人不会当真。

第三，选型问题覆盖度。把「怎么选型」「XX规格和XX规格差在哪」这类问题列成清单，逐条看AI答得对不对。答错一条，就可能丢一个询价。

效果评估类问答最容易踩的坑，是把「AI夸了我一句」当成有效果。夸一句不算，能进候选名单才算。

个人自用的低成本路径

第一步，列10到20个采购人会问的问题，越具体越好，带上规格和工况。第二步，用两三个公开AI工具分别问一遍，记录答案里是否出现你的实体、是否给出可查依据。第三步，把答错或漏答的问题整理成一份清单，对照自己的产品页补参数、补适用场景。第四步，隔两周再问一遍，看变化。

这条路径不花钱，但要求你肯动手记录。做一轮下来，你会清楚自己缺的是参数、是资质说明，还是根本没有可被引用的页面。

收尾：个人也能先小范围试

别一上来就铺全渠道。先挑一个产品线、一组问题，自己跑两周，拿到实体出现率和答错清单，再决定要不要扩大。看清这件事，再选 AGENT-GEO 这类服务才不踩坑。