B2B 网站准备度审计
diznew.com B2B 网站准备度审计
准备度信号
74
需要重点优化
综合衡量 AI 可见性、买家信心和询盘转化准备度。
维度评分
信号摘要
- 平均值
- 75
- 最强项
- 产品 82
- 最弱项
- 询盘 62
AI Agent Readiness
需要重点优化
Can AI agents discover this supplier, read product and trust signals, and understand the RFQ path?
75
Agent score
询盘
得分
62 / 100
智能
得分
76 / 100
搜索
得分
80 / 100
信任
得分
78 / 100
产品
得分
82 / 100
技术
得分
72 / 100
简版报告
网站准备度快照
摘要
摘要
diznew.com 是完成度较高的中国定制牛仔和牛仔服装 B2B 供应商网站。它已经具备清晰定位、低 MOQ、样品、产能、证书、FAQ、产品分类、博客、隐私与条款、sitemap、安全头和部分结构化数据。最大问题不在基础内容数量,而在询盘采集和产品级机器可读证据是否足够支撑 CRM 归因、自动化 QA、搜索引擎和 AI 采购助手。
关键发现
- 首页 HTTP 200,title、meta description 和 H1 都围绕定制牛仔制造,定位较清楚。
- About、Contact、产品列表、产品分类、产能、证书、质量声明、FAQ、隐私、条款、robots.txt 和 sitemap.xml 抽样均可访问。
- sitemap 约包含 2006 个 URL,覆盖核心页、产品页和博客内容页。
- FAQ 页输出 FAQPage / Question / Answer 结构化数据;核心页有 Organization、WebSite、BreadcrumbList、ContactPage、Corporation 等 schema。
- 样例产品页可见 OEM/ODM、fabric、MOQ 30 pcs、FOB 港口、付款方式、download 和 Contact Now 等采购事实。
- 样例产品页抽样未观察到明确 Product JSON-LD。
- Contact 和 inquiry 区域有字段和 SEND 动作,但静态与浏览器 DOM 检查未发现标准 form;询盘输入框缺少稳定 name 属性。
- 产品页 Contact Now 指向 /sendinquiry.htm?idlist={18503321};robots.txt 屏蔽 /sendinquiry.htm 和 /order-request.htm。
- 移动端产品详情页存在横向溢出,Cookie settings 弹层遮挡首屏产品信息。
- 观察到 HSTS、X-Content-Type-Options、X-Frame-Options、CSP report-uri 等常见安全头。
建议的下一步
- 把 Contact / SEND / sendinquiry 模块改成可审计结构,补稳定字段名、产品上下文、UTM/source/referrer 和可见成功/失败状态。
- 为产品详情页增加 Product JSON-LD,并映射 MOQ、fabric、custom options、FOB/payment、brand、category 等可见事实。
- 修复移动端产品页横向溢出,降低 Cookie 弹层对首屏采购信息的遮挡。
- 在产品页直接说明 RFQ 流程:需要提交什么、多久回复、样品流程、批量订单步骤。
- 强化证书页,补 H1、证书名称、颁发机构、有效期、适用范围、文档/图片 alt 和产品/面料关联。
- 跟踪 Contact Now、SEND、attachment、WhatsApp、download、sample request、quote 等事件。
- 检查多语言 hreflang、x-default、canonical 和备用域名处理。
- 修正产品数据拼写并规范采购字段,例如 Accept Custom。
- 新增 llms.txt,作为公司、产品、证书、FAQ、质量、合作流程和联系页面的 AI discovery 索引。
- 把博客和趋势内容连接到更清楚的买家路径:趋势文章 -> 定制工艺 -> 产品页 -> RFQ。
执行简报
复制给网站团队的修复简报
This public snapshot is based on public-page evidence collected on 2026-07-02. It does not certify legal, operational, or product capability. Validate directly with the supplier before procurement decisions.