一看到「AI 假照片害人花钱翻修」这类新闻题材，我想到的不是生成图片有多逼真，而是另一个更贴近商家的问题：如果网上的每家店都漂亮、专业、服务周到，ChatGPT 到底凭什么挑你？
我倾向一个有点扫兴的答案：想被推荐，先把自己不适合谁写清楚。
这不是什么保证入选的神秘指令。我的推理很土：推荐要解决的是需求匹配，而「我们什么都能做」几乎没提供匹配线索。
「本地首选」到底选了什么？
假设有人问：「妈妈膝盖不好，周日想在板桥吃饭，六个人，希望不用爬楼梯，说话听得清楚。」
甲餐厅官网写：顶级美味、温馨环境、聚餐首选。
乙餐厅写：入口有一处高低差，可提供移动坡道；洗手间位于二楼；周日午餐较吵，下午两点后较安静；六人桌需预约。
乙看起来比较不完美。但就这个需求而言，它提供了能拿来比对、也能拿来排除的条件。甲只提供形容词。形容词很努力，膝盖却不买单。
我不能据此断言 ChatGPT 一定推荐乙。信息是否被找到、是否可信，以及回答采用哪些来源，都会影响结果。但乙至少让推荐有了可以核查的理由。
被找到，和被推荐，是两道不同的工程题。
营销怕劝退，匹配却需要排除
传统文案常有一种焦虑：限制写太多，客人就跑了。
这个担心合理。摄影师公开「不接当日交付」，确实可能少一次咨询；空调师傅写「不承接高楼外墙吊装」，也会缩小客群。
可是当需求变成「明天要用照片」或「室外机在十二楼外墙」，那些限制就是关键信息。藏起来，换到的可能只是双方浪费二十分钟，最后还是不能成交。
这里有个拉扯：曝光希望入口越大越好，推荐希望条件越准越好。把搜索流量的逻辑原封不动搬进 AI 推荐，很容易把「更多人看见」误认成「更多适合的人找上门」。
所以我会先改服务页，不急着塞满「最佳」「推荐」「专家」。写出服务区域、预约方式、交付时间、价格包含什么，以及哪些业务需要转介。让人的专业变成具体条件，才有东西可匹配。
别把结构化数据当开光仪式
有人会把希望押在格式、标记或一篇号称「AI 爱读」的文章上。整理信息有用；把格式当推荐保证，就有点像换了网线，期待业绩自动翻倍。
真正麻烦的是信息互相打架：官网说周日营业，其他页面说休息；服务页写全台湾上门服务，预约时才说只接台北。即使被找到了，这些矛盾也让推荐理由站不稳。
而且写得清楚仍不等于做得好。虚构案例、漂亮假照片、过期承诺，都能包装成工整文字。能核查的作品、明确日期、具体服务记录，比再多一句「值得信赖」更有讨论价值。
晚上十点，一位水电师傅把首页的「各式疑难杂症，使命必达」删掉，改成：「老房漏水可先看照片判断；涉及公共管线，需物业管理委员会配合；今晚无法到场。」
这段话少了一点英雄气概。手机那头的人看完，传来三张照片，补了一句：「物业管理委员会明早九点有人，你那时能来吗？」