让有出货需求的买家找到航线页
先按航线和货型搭建英文官网，做好页面索引、内链和移动端速度等 SEO 基础。GEO 从货主的具体问题入手，例如“什么情况下拼箱更合适”，用业务员核实过的条件和费用构成作答，定期检查 AI 回答是否准确引用。再把有用的指南发到海外社媒，争取行业媒体与合作伙伴引用并链接回原文。
某国际货代公司
从建英文站到确认订舱，一家货代如何做海外直客生意
从零搭建英文官网，用搜索优化与 ChatGPT 广告触达海外货主。买家通过 WhatsApp 询价，机器人补齐资料，业务员核价、谈单，跟到确认订舱。
从网站访问，一直追踪到订舱确认。
询盘漏斗
| 环节 | 模拟数量 | 记录口径 |
|---|---|---|
| 网站访问 | 3,000 次 | 各获客渠道带来的站点会话 |
| 点击 WhatsApp | 180 次 | 访客点击页面上的联系按钮 |
| 发起新对话 | 90 条 | 收到首条消息，按联系人去重 |
| 有效询盘 | 45 条 | 航线、货量、出运时间明确，符合承运范围 |
| 正式报价 | 24 份 | 业务员已核价，同一询盘只计首次报价 |
| 确认订舱 | 6 票 | 客户接受报价，业务员取得订舱确认 |
其中，ChatGPT 广告（模拟）1,200 次访问带来 15 条有效询盘，销售发出 8 份正式报价，最终确认 2 票订舱。上述数量均已计入总表。
宁波 → 汉堡
海运拼箱 · 8 托盘普货
- 客户发来需求
从航线页进入 WhatsApp，询问这批货的运费。
- 机器人补齐资料
收集毛重、体积和备货日期，把需求摘要交给业务员。
- 业务员核价
核实舱位、附加费和报价有效期，向客户发送报价。
- 确认订舱并回写
客户接受报价，业务员取得订舱确认，关联原询盘与获客来源。
80%
自动处理任务占比目标20%
人工处理任务占比目标01 / CONTEXT
项目设定
设想一家主要靠老客户介绍的国际货代，想为优势航线开拓海外直客。货主第一次联系，往往只问“一批货到汉堡多少钱？”业务员得追问从哪个港口走、是什么货、占多少舱容、什么时候出。公司希望有自己的英文官网，让合适的货主找过来，也让销售收到可以着手报价的需求。
建站前，我们与货代业务员一起走完一笔典型询价，把可接的航线、货型限制、计费要素和常用追问整理成知识库。业务员逐项确认哪些问题有标准答案、哪些情况必须立即交给人工。这份资料同时用于网站内容和机器人的接待规则。
02 / APPROACH
实施路径
从 ChatGPT 广告接到 WhatsApp 询价
付费获客主推 ChatGPT 广告，在目标市场和账户具备投放条件后，把货主引到对应航线页。广告链接带上活动标记，航线页的 WhatsApp 预填消息带上询价编号。货主真正发来消息后，机器人建档，补问起运港、目的港、品名、重量体积和出货日期，再把摘要交给销售。凭编号关联获客来源，无法匹配的记为未知；AI 自然引用另行监测。
03 / DELIVERY
交付与验证
交付内容
拟交付英文站、获客内容、WhatsApp 接待流程和销售跟进看板。试运行按跟进任务的处理次数衡量自动化程度，目标是让机器人完成约 80% 的任务，包括问答、补资料、建档和提醒。其余约 20% 交给人工，包括特殊货物审核、核实实时运价与舱位、议价和确认订舱。每条询盘在需要时都可转人。
- 英文航线网站与渠道落地页
- WhatsApp 询价流程与人工审批规则
- 可追溯至订舱的销售看板
验证方式
按图中模拟的询盘量，先由两人试运行。一位运营维护知识库、检查异常和来源记录，一位货代业务员负责报价、跟进和订舱。系统提醒业务员跟进待确认的报价。每周复盘各渠道的报价、订舱及流失原因，用广告花费除以广告带来的有效询盘数，算出每条有效询盘的成本，再调整航线页、机器人问法和投放预算。实际人手与自动化比例，再按询盘量、时区和复杂货物占比校准。
- 能否区分按钮点击和实际来信
- 报价与承运条件是否由业务员核准
- 订舱结果能否关联到原始询盘
哪条航线带来了订舱，哪笔询价卡在了报价前？下一轮内容和投放，都从销售记录里找答案。
— MUHNEY AI · 方案要点
