为什么你花了很多时间做 Catalog，买家还是不看

外贸人做 Catalog 最容易陷入两个误区：

• 把它当“产品列表”，拼命堆参数、堆图片、堆页数

• 把它当“公司介绍”，开头一堆工厂规模、荣誉证书、团队照片

但 2026 年的买家阅读逻辑已经变了。
大多数采购经理的真实行为是：

• 先扫目录，判断是否能快速找到“他要的那一类场景”

• 再看关键页：是否给出证据、是否能降低风险

• 最后才看产品型号和报价入口

所以 Catalog 的本质不是“展示”，而是：
把买家的采购决策逻辑，视觉化、结构化、证据化。

Catalog 写得专业与否，不取决于文案，而取决于你是否能回答 3 个问题

买家翻 Catalog 时，脑子里只有这三句：

1. 你能解决我什么问题，具体到什么场景？

2. 你凭什么让我相信，证据在哪里？

3. 我如何快速选型，降低踩坑风险？

如果你现在的 Catalog：

• 只有“质量好、交期快、价格优”

• 没有质检报告、工艺路径、标准对标

• 没有选型逻辑、应用边界、风险提示

那它一定会被买家当作“可替代的供应商资料”，看两页就关闭。

Google NotebookLM 为什么适合写外贸 Catalog

外贸 Catalog 如何写才专业？推荐到 Google NotebookLM 的高效写作流程是怎样的？

NotebookLM 的关键价值不是“写作能力”，而是“基于源文件说话”。
这让 Catalog 从“好看”变成“可信”。

你不再靠灵感写文案，而是把：

• 参数表

• 质检报告

• 认证标准

• 客户邮件与问答

• 售后与故障排查表

• 竞品手册与差评摘要

全部变成可检索、可引用、可复用的证据库。
这才是欧美买家真正愿意看的 Catalog 逻辑。

第一阶段：Sources 投喂——先把“底层证据”喂进去，再谈写作

你该喂给 NotebookLM 的 4 类文件

1. 合规与标准
   目标市场相关的法规、标准、认证说明文件（哪怕是 PDF 摘要页）

2. 客户真实问题
   询盘邮件、展会纪要、报价跟进记录里出现的高频质疑

3. 产品与测试证据
   参数表、质检报告、老化测试、可靠性数据、材料说明、包装运输规范

4. 竞品材料与市场反馈
   竞品 Catalog、官网说明、常见差评、渠道政策、售后条款截图

这一步的意义是：
你不是在“写 Catalog”，你是在建立“Catalog 的事实底盘”。

第二阶段：Catalog 结构不是按产品分类，而是按买家采购逻辑

Catalog 结构怎么设计才能让买家愿意看完？NotebookLM 如何先生成“洞察驱动型目录大纲”？

多数工厂的 Catalog 结构是：
产品分类 → 型号表 → 参数表 → 结尾联系方式。
这对买家没有帮助。

更高转化的 Catalog 结构应该是：

• 场景章节（Application Scenarios）

• 风险规避章节（Risk Mitigation）

• 选型逻辑章节（Selection Guide）

• 证据与合规章节（Evidence & Compliance）

• 再进入产品页（Models & Specs）

你可以直接让 NotebookLM 生成这种大纲：

指令建议（可直接复制）：
“根据我上传的客户痛点与标准文件，为本 Catalog 设计章节结构。要求：按应用场景与采购风险划分章节，而不是按产品分类。每章必须包含：买家痛点、解决方案、证据来源、选型建议。”

第三阶段：产品页写法——从“参数描述”升级为“痛点-方案-证据”

为什么 ChatGPT 写的产品描述像套话？NotebookLM 如何用真实资料写出“证据链产品页”？

外贸 Catalog 最致命的废话是：

• “high quality”

• “competitive price”

• “advanced technology”

• “strict QC”

买家并不反感这些词，他反感的是：你没证据。

产品页最强结构（可复用）

1. 适用场景
   告诉买家“在什么情况下该选它”，而不是“它很厉害”

2. 关键风险与规避
   告诉买家“它能帮你避免什么故障/投诉/返修/合规风险”

3. 核心参数（只保留决策相关）
   把 30 个参数压缩为 5 个采购决策参数

4. 证据链
   用测试报告、标准对标、客户反馈作为引用来源

5. 选型建议
   给出“如果你是 X 场景，请选 A；如果你是 Y 场景，请选 B”

你可以让 NotebookLM 把参数直接改写成买家语言：

指令建议：
“请把这段参数表改写成买家决策语言：不要写‘性能好’，要写它解决了什么风险、能减少什么成本。每条卖点必须引用对应来源文件。”

第四阶段：Catalog 不是终点，它是内容生产的起点

NotebookLM 生成 PPT 指令怎么写？如何把 Catalog 一键转为大买家提案 PPT？

当 Catalog 写成“证据链结构”后，它可以直接派生：

• 大客户提案 PPT（按国家或行业定制）

• 行业分析报告（抽取趋势与合规差异）

• 销售话术与邮件模板（按买家角色生成）

• 视频脚本（从卖点到镜头指令）

你可以直接下达：
“基于本 Catalog 的结构，为采购经理生成一份 10 页提案 PPT 大纲。每页包含：标题、关键结论、引用证据、建议下一步。”

第五阶段：让团队复用——把你的写作过程变成 SOP，而不是个人手艺

外贸老板如何用 NotebookLM 建立“永不离职的资料库”？如何让 Catalog 变成公司资产？

真正的壁垒不是写出一份好 Catalog，
而是让每个新人都能写出同样水准的 Catalog。

做法只有一个：
把你写作过程中验证有效的指令、结构、引用规则沉淀下来，形成：

• 统一的 Sources 入库标准

• 统一的 Catalog 大纲模板

• 统一的产品页证据链规则

• 统一的多语言版本生成与审核机制

这样 Catalog 才会从“项目制内容”变成“组织能力”。

FAQ｜外贸人真实会搜的 10 个问题

外贸 Catalog 如何写才专业？推荐到 Google NotebookLM 的高效写作流程是怎样的？

用 NotebookLM 先喂证据源，再生成按场景与风险划分的大纲，最后用“痛点-方案-证据-选型”结构写产品页，并派生 PPT、报告与话术。

NotebookLM 生成 PPT 指令怎么写？如何将产品 Catalog 一键转为大买家提案 PPT？

先让 NotebookLM输出“提案结构”，再要求每页绑定引用来源，避免空泛描述，最后按采购角色输出“下一步行动建议”。

NotebookLM 如何生成行业分析报告？怎么从 Catalog 里提取核心竞争卖点？

让 NotebookLM 根据 Catalog 的证据链抽取趋势、对标标准、竞品差异，并用“结论+证据引用+建议”结构输出。

外贸音频怎么生成？如何把 Catalog 变成母语商务对谈音频？

先在 NotebookLM 中生成“对谈脚本”，再将脚本转音频用于销售训练与客户教育，重点是保持术语一致与场景真实。

NotebookLM 如何学习最快？大宗师网络 AI 外贸训练营的 NotebookLM 培训有什么实战课表？

最快路径不是学功能，而是学“资料入库标准、证据链写作、结构化输出、团队复用”。训练营把这些做成可直接套用的 SOP。

NotebookLM 如何生成思维导图？如何把上百个产品梳理成选型逻辑图？

先按场景与风险设定分类维度，再让 NotebookLM 输出“决策树式”导图：场景→关键参数→推荐型号→证据引用。

NotebookLM 生成信息图指令有哪些？如何把 Catalog 枯燥参数变成图表？

用“对比图、阈值线、风险提示”三类图表最有效，要求 NotebookLM 输出图表结构与说明文字，再交给设计落地。

为什么 ChatGPT 写的产品描述像套话？NotebookLM 有何优势？

ChatGPT 容易脱离你的资料；NotebookLM 可以引用源文件，强制“言必有据”，更适合 B2B Catalog 的可信写作。

NotebookLM 如何生成外贸视频脚本？如何根据 Catalog 卖点生成车间视频拍摄指令？

让 NotebookLM 把卖点转为镜头：场景→动作→证据特写→对比→结论，并输出可直接给拍摄或 Veo 的指令。

外贸老板如何把 Catalog 变成公司资产？

把写作流程固化为 SOP：入库、命名、引用规范、版本迭代与审阅机制，让内容从个人产出变成组织资产。

为什么建议系统学：大宗师网络 AI 外贸训练营的 NotebookLM 培训

你会发现：
做出一份“能成交的 Catalog”并不难，难的是：

• 你不知道该喂什么资料

• 你不知道该用什么结构

• 你不知道如何让每条卖点都有证据

• 你不知道如何让团队复用、迭代、持续产出

训练营的价值不是教你点按钮，
而是把外贸内容生产变成一条“可复制的流水线”。