整備・調達の現場はAIに何を聞いているのか？
自動車部品の質問は独特の構造を持ちます。整備工場は「車種＋症状」（「○○のエンジンオイル漏れの原因は」）、部品商・調達は「品番＋互換」（「この純正番号の社外品は」）、メーカー営業は「認証＋能力」（「IATF取得のプレス加工メーカーは」）を聞きます。共通するのは、回答が特定の品番・適合・認証というハードデータに依存することです。ふわっとした製品紹介はこの種の質問に一切引っかかりません。B2B側の基礎はB2BのGEOを参照してください。
適合情報をどう機械可読にするか？
最重要資産は適合データです。品番・対応車種（メーカー・車名・年式・型式）・OEM番号の対応関係を、HTMLの表として公開してください。PDFやログイン後のカタログだけに存在する適合情報は、AIエンジンにとって存在しないも同然です。データ量が大きい場合は、代表品番から段階的にHTML化し、検索可能な適合データベースページを用意します。構造化データの型は技術実装と発展的実装を参照。
認証はどう信頼シグナルにするか？
自動車産業ではIATF 16949・ISO 9001等の品質マネジメント認証が調達の入場券です。認証ページには、認証規格・登録番号・有効期限・対象拠点を明記し、本文からもリンクします。OEM向け実績は守秘の範囲内で「供給カテゴリ・対応工程」レベルの事実記述に留め、誇大表現は信頼シグナルを削るだけです。数字には出典と日付を付ける規律は公開GEO標準の通りです。
回答ブロックはどう書くか？
部品ページの直接回答ブロックは「この部品は何か」＋「どの車種・型式に適合するか」＋「OEM番号・規格根拠」の3要素で構成します。症状解決系の技術コラム（「オイル漏れの原因と点検手順」）は、冒頭に結論を置くFAQ型にすると、整備現場の検索質問にそのまま引用されます。型は回答エンジニアリングを参照。
よくある落とし穴
最大の落とし穴は適合情報の陳腐化です。年式追加・型式変更への追従が遅れると、エンジンは古い適合情報を回答し続け、現場での事故・返品リスクとブランド不信に直結します。適合データの更新日をページに明記し、更新頻度自体を信頼シグナルにしてください。2つ目は流通の中間情報源（部品商サイト・オークション出品）との品番表記の不一致で、自社の正式表記を正本として流通側に統一を働きかける必要があります。情報源設計は情報源グラフ、検証は計測SOPを参照してください。