选型对比表没写清楚，AI 只能替你猜

采购对比已搬进 AI 对话框，G2 2026 年调研显示三分之二的 B2B 买家首次提问就是品类或竞品比较；买家对 AI 推荐的首要抱怨是"太泛、不对场景"，正是对比表里空着的格子。把表改成同口径、带数字的版本，是 GEO优化优先级很高的一件事。

AI 不会替你判断，它只会替你填空。 据 G2《The Answer Economy》2026 年报告（2026 年 3 月调研 1,076 位 B2B 决策者），51% 的软件买家更常从 AI 对话开始研究，64% 经常或非常频繁遇到不准确的说法。Semrush 2026 年 7 月调研（3—4 月执行）中，519 位用 AI 办公的美国 B2B 从业者里，62% 在比较厂商时会打开 AI。表格写不清，空白就由模型按概率补上。GEO（生成式引擎优化，让品牌内容更容易被 AI 理解与引用）要解决的，是每一格有没有可核对的依据。

关键结论：AI 答案里的"猜"，大多来自企业对比表里的"空"。

一、对比已经是 AI 的主战场，不是边角需求

据 Semrush 2026 年 7 月 8 日调研，61% 的受访者会直接让 AI 比较厂商，56% 明确要求横向对比，45% 会把预算、必需功能等约束条件写进提问。G2 2026 年报告也把"比较优势与短板"列为买家使用 AI 的首要用途，三分之二的首问是品类型（33%）或竞品型（31%）。客户打开你官网前，已在对话框里看过一版对比结果。GEO操盘手做诊断时先要一张企业现有对比表，再由 GEO代运营补缺格，因为模型拿到的底稿多半就是它。

关键结论：对比表的主要读者不再是采购经理，而是取语料的模型。

二、模型替你猜的地方，就是表里空着的格子

G2 同一份报告显示，64% 的买家经常或非常频繁遇到 AI 的不准确信息。Semrush 调研里，买家对 AI 推荐的首要抱怨是"太泛、不贴合场景"（33%），其次"缺少深度或不够准确"（28%），再次"没有反映真实价格与合同结构"（27%）。一格写"性能稳定"，模型无从比较；写"额定电压 380V、连续运行 8000 小时"，模型就能比。缺失字段更麻烦——模型不会理解成"企业没提供"，而会推断为"该项无优势"，企业连被比较的机会都拿不到。GEO陪跑的常态，是每周盯住一格补齐。

关键结论：空白不等于谦虚，等于把解释权交给了别人。

三、四个写法，让对比表能被机器读

据 Semrush 2026 年 7 月调研，买家注意到一个品牌，53% 因为"贴合场景"，50% 因为"描述清晰"，只有 7% 看品牌知名度，36% 看排位。四个写法：统一量纲，同一行用同一单位与测试条件；每格给依据，写清检测编号与发布时间；给对方留位置，写清双方各自更合适的情形，不做贬损；标口径时间，注明数据截止月份。徽音老师在 GEO培训课上常让学员先改一张表、再写文章。

关键结论：结构化不是排版问题，是把判断依据提前写出来。

结尾总结与行动建议

对比表的价值不在好看，而在可对账：同口径、有依据、标时间、不藏不利项。今天就能做的动作，是打开自家主力产品页，找到那张对比表，数一数有几格是形容词、几格带数字与时间——形容词多的格子，就是模型要替你猜的地方。没人手的交给 GEO代运营按周交付，想留在内部的走 GEO陪跑带教，徽音在课上说过，改表比改文案快。