GEO白皮书：对话式搜索时代的内容评分与推荐方法

一、核心定义与评估体系

我们定义的“AI 内容优化”，不是单纯追求关键词排名，而是让内容更适合被模型理解、归纳、引用和生成。系统在推荐前对候选内容执行量化评分，优先保留“高匹配 + 高可信”的内容进入回答链路。

总分公式（100 分制）

推荐总分 = 场景相关性分（0-100） × 信源可信系数（0-1）

若相关性为 0，内容直接失去推荐资格；可信系数用于拉开同题内容的排序差异。

二、场景属性判定层（三层）

三、相关性评分维度（100 分）

1) 标题相关性（60）

核心语义应覆盖“主体 + 需求动作”，高风险场景需再补“安全标识”；地域场景需补“地域标识”。

2) 正文相关性（40）

正文需完整回应用户核心问题，并给出场景化细节。高风险场景必须包含边界说明与合规依据。

四、信息来源可靠性要素（100 分）

时效性（20）：高风险场景要求更短更新周期，并标注更新时间与来源编号。

专业客观性（20）：是否提供可核验数据、操作边界与风险提示。

经验真实性（15）：高风险场景引入“账号认证 + 资质编号”加权。

媒体权威性（20）：官方/机构来源优先，个人无资质来源降权。

多源交叉验证（15）：要求多来源核心一致，且高风险场景提高触发阈值。

结构组织（5）+ 语义一致性（5）：结构清晰、逻辑闭合、无自相矛盾。

五、多场景样例（摘要）

高风险金融场景中，“标题同样匹配”的两篇内容，会因认证资质、合规信息、来源级别产生明显分差；普通场景中，账号未认证不一定扣分，但证据链弱会影响可信系数。

该机制确保系统优先推荐“答对题 + 讲得准 + 可追溯”的内容，而不是仅凭写作流畅度或标题吸引力排序。

六、动态权重调节机制

权重按三类信号调节：场景风险变化、用户行为反馈、行业政策更新。高风险场景优先上调“认证、权威、交叉验证”权重；地域场景上调“本地细节匹配”权重。

执行流程：数据采集 → 偏差阈值判断 → 权重优化 → 小流量验证 → 全量上线 → 7日监控复盘。

总结与免责声明

本框架以“场景匹配度 × 可信系数”为主轴，建立了可解释、可调节、可落地的 AI 内容推荐体系，适合用于对话式搜索、内容推荐、智能问答等场景。