B2B企业长期倾向于在营销文案中回避产品短板，以尽可能扩大潜在客户范围。但随着采购方越来越多地借助AI筛选供应商，这一做法的代价正在显现。B2B营销机构Intercept管理合伙人Andrew Au指出，企业需要更清晰地公开产品适用边界、能力不足之处以及何种情况下其他方案更为合适，否则AI将自行填补这些信息空白。
当前多数B2B产品页面采用宽泛表述，例如宣称产品既适用于大型企业也适用于成长型公司，既服务专业团队又对新手友好，兼具强大、灵活、可扩展等特性，几乎适合任何有预算的买家。这种写法将判断产品是否匹配的任务留给了采购方，或采购方所使用的AI工具。
Au表示，企业对外产出的内容大多在强调自身多么出色、多么完美，却很少有人说明自己在哪些场景下可能并非合适选择。这形成了一个特殊的营销悖论：看似最安全的文案——回避排除性表述、回避弱点、回避任何可能被销售团队视为损失机会的内容——反而使企业对AI如何描述自身失去控制。
Intercept及其受众情报平台Watchtower分析了约200万条B2B对话，发现采购委员会中的技术与非技术成员都更倾向于使用AI寻找新的或被忽视的供应商。定性访谈也印证了这一趋势。Au提到，有受访者表示自己会先从已知供应商入手，再借助AI寻找此前不了解的细分专业厂商。这对规模较小、知名度较低的供应商构成利好，同时也让采购方能够更快验证这些供应商的短板所在。
Au指出，采购委员会使用AI的目的之一正是查找供应商弱点，因为所有厂商都宣称自己表现出色。而典型的B2B内容在这一环节显得尤为无力：如果厂商声称适合所有类型买家却不解释取舍，最终可能由他人或其他系统来判断产品适合与不适合的场景。
在内容审计中，Au观察到当可供模型参考的有用内容不足时，AI会自行补充缺失的上下文。模型可能得出某客户不适合某些场景的结论，而这一结论与事实不符。问题在于，当缺乏可供审查或引用的内容时，模型会进行推断，而这种推断很可能成为幻觉。解决路径在于为AI提供更充分的素材，例如面向大型分布式团队的产品可以明确说明自身不提供某项自助服务能力，从而让模型获得准确的判断依据。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
