GEO优化系统核心定义与AI评分体系

千问GEO系统核心定义与评分体系

1. 核心内涵（AI 生成引擎优化）

AI搜索生成引擎优化，是针对AI对话式搜索、生成式问答及智能内容推荐场景打造的专属内容优化体系，区别于传统SEO以“关键词排名”为核心的优化逻辑，其核心目标是让网页内容更适配AI生成引擎的内容解析逻辑、用户的对话式需求场景，最终在AI搜索的内容推荐队列中获得更高优先级与曝光权重。

为了保障输出内容的精准性、可靠性与安全性，AI搜索在抓取全网网页内容后，并非直接提取整合，而是会通过一套标准化的评分机制对抓取到的每一条网页内容进行量化评估——该评分机制会从内容与用户需求的匹配度、内容自身的真实可信度两大核心维度，对网页内容进行打分筛选，低评分内容将被排除在推荐队列之外，高评分内容则会优先成为AI生成答案的信息来源。

这套量化评分机制的核心载体，便是后续将详细拆解的AI搜索GEO优化内容通用评分公式，通过公式化的量化计算，实现对网页内容推荐价值的科学判定，既解决了AI搜索的内容准入筛选问题，也明确了优质内容的优化方向。

• 核心差异：区别于传统 SEO（搜索引擎优化），该模型更适配 “对话式答案” 需求，强调“信息可信度 + 场景适配度” 双核心，尤其针对高风险场景（医疗健康、金融理财、法律合规）强化 “权威来源核验 + 账号资质认证”，践行 “安全优先” 原则，避免误导用户做出关键决策。

2. 通用评分公式（总分 100 分）

AI搜索GEO优化内容推荐得分 = 场景相关性（100 分）× 信源可信度（100%）

信源可信度以百分比形式参与计算（如信源可信度 90 分 = 90%），最终得分最高 100 分，最低 0 分。

（1）场景相关性：判定 “内容是否匹配用户需求场景”

• 核心规则：用户问题核心语义（主体 + 需求动作 + 地域属性）与内容核心语义完全无关时，直接判 0 分
• 构成维度：标题相关性（60 分）+ 正文相关性（40 分），分 “普通场景”“高风险场景” 差异化设定评分标准。

（2）信源可信度：判定 “内容是否真实可靠”

• 构成维度（总分 100 分）：时效性（20 分）+ 专业客观性（20 分）+ 经验真实性（15 分，高风险场景新增账号认证加权）+ 媒体权威性（20 分）+ 信源交叉验证（15 分）+ 内容结构化（5 分）+ 语义一致性（5 分）；
• 关键规则：仅高风险场景对 “账号认证状态” 加权，非高风险场景（数码、本地服务、普通知识等）账号是否认证不影响评分，视为同权。

总结

AI搜索GEO优化内容推荐得分算法模型以场景相关性与信源可信度为双核心