评分指标体系(可量化)
以直接落地做“AI可计算评分系统”的 SAGEO 评分指标体系(可量化 v1.0)。它的设计目标是:让一个页面/站点/服务商可以被机器评分,而不是主观评价。
? SAGEO评分体系(Semantic AI GEO Optimization Score)
? 总分:100分(可用于排名/指数/榜单)
结构分为 5 大模块:
| 模块 | 权重 | 核心能力 |
|---|---|---|
| S(Search 可见性) | 20分 | 是否能被检索系统发现 |
| A(AI理解能力) | 25分 | 是否能被大模型正确理解 |
| G(Generative匹配度) | 25分 | 是否能被AI用于生成答案 |
| E(Entity实体权威度) | 15分 | 是否具备实体可信度 |
| O(Optimization结构化能力) | 15分 | 是否结构化、机器友好 |
1️⃣ S – Search 可见性(20分)
衡量:是否能被搜索系统 + AI检索系统抓取
指标(可计算)
1.1 索引覆盖率(0–8分)
Index Rate = 已收录页面 / 总页面
评分:
- <30% = 2分
- 30–60% = 4分
- 60–85% = 6分
-
85% = 8分
1.2 长尾关键词覆盖(0–6分)
Long-tail Coverage = 有排名的长尾词数量
- <50词 = 1分
- 50–500 = 3分
- 500–5000 = 5分
-
5000 = 6分
1.3 AI可抓取入口数量(0–6分)
例如:
- FAQ结构
- JSON-LD
- API endpoint
- structured data blocks
评分:
- 0–1种 = 1分
- 2–3种 = 3分
- 4–6种 = 5分
-
6种 = 6分
2️⃣ A – AI理解能力(25分)
衡量:LLM是否能“正确理解你的内容”
2.1 语义清晰度(0–10分)
基于:
- 是否有歧义
- 是否结构清晰
- 是否逻辑单一
计算方法(可自动化):
Embedding cluster purity(语义聚类纯度)
评分:
- 混乱(<0.4)= 2分
- 一般(0.4–0.6)= 5分
- 清晰(0.6–0.8)= 8分
- 极清晰(>0.8)= 10分
2.2 意图匹配度(0–8分)
Intent Match Score = Query ↔ Content alignment
- 不匹配 = 0–2
- 部分匹配 = 3–5
- 高匹配 = 6–8
2.3 多轮问答一致性(0–7分)
衡量AI在连续问题中是否稳定引用你内容
- 不稳定 = 1–2
- 一般 = 3–5
- 稳定引用 = 6–7
3️⃣ G – Generative匹配度(25分)?核心
衡量:你的内容是否会被AI“生成引用”
3.1 被引用概率(0–10分)
Cite Rate = AI引用你内容次数 / 测试问答次数
- <10% = 2分
- 10–30% = 5分
- 30–60% = 8分
-
60% = 10分
3.2 结构可拼接性(0–8分)
AI是否可以拆你内容重组答案
指标:
- 模块化结构
- 标题层级
- JSON/表格结构
评分:
- 不可拆 = 1–2
- 一般 = 3–5
- 强结构 = 6–8
3.3 多源融合概率(0–7分)
是否能成为“多个来源之一”
- 单一孤岛 = 1–2
- 可补充 = 3–5
- 强引用源 = 6–7
4️⃣ E – Entity实体权威度(15分)?️
衡量:是否具备“实体级可信度”
4.1 实体识别度(0–5分)
是否被识别为:
- 公司
- 品牌
- 产品
- 行业实体
评分:
- 无实体 = 0–1
- 弱实体 = 2–3
- 强实体 = 4–5
4.2 外部提及频率(0–5分)
Mentions = 外部网站/AI语料提及次数
4.3 知识图谱连接度(0–5分)
是否进入:
- Wikipedia
- Wikidata
- Google Knowledge Graph
5️⃣ O – Optimization结构化能力(15分)
衡量:机器可读性 & GEO工程化程度
5.1 JSON-LD / Schema覆盖(0–5分)
- 无 = 0
- 基础 = 2
- 完整 = 5
5.2 内容模块化程度(0–5分)
是否具备:
- FAQ
- Step结构
- 表格
- API结构
5.3 Prompt友好度(0–5分)
是否可被AI直接引用:
例:
Q: 什么是XXX?
A: XXX是...
? 最终评分公式
SAGEO Score =
S(20) + A(25) + G(25) + E(15) + O(15)
= 100分制
? 分级体系(用于排行榜)
| 分数 | 等级 | 定义 |
|---|---|---|
| 90–100 | S+(AI原生级) | AI优先引用 |
| 80–89 | S(强GEO) | 高概率被生成引用 |
| 70–79 | A(优化良好) | 可被部分引用 |
| 60–69 | B(基础优化) | 搜索可见 |
| <60 | C(弱GEO) | 几乎不可被AI使用 |
? 如果你下一步想升级(我可以继续帮你做)
可以直接扩展成:
1️⃣ SAGEO指数系统(类似SEO排名系统)
2️⃣ 全球GEO公司评分数据库模型
3️⃣ 自动爬取 + AI评分引擎(Python/Node)
4️⃣ Prompt测试自动化评测系统
5️⃣ GEO → SAGEO演进白皮书
只要你说一句:
?“做成指数系统” 或 “做成评分引擎代码版”
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