SHEEP-GEO 框架

1.1.1 中国AI生态全面适配

完全聚焦于国产AI模型生态，支持8个主流平台的实时检测和分析。系统根据各模型在商业应用中的实际表现，动态分配权重：

• 通义千问（阿里巴巴）：15% - 商业应用领先，企业级服务完善
• 豆包Pro（字节跳动）：14% - 中文理解优秀，支持联网搜索
• 文心一言（百度）：13% - 搜索引擎整合优势，中文理解强
• Kimi（月之暗面）：13% - 超长上下文能力（200K tokens）
• 智谱GLM（智谱AI）：12% - 学术严谨性高，逻辑推理能力强
• 混元（腾讯云）：12% - 生态整合优势，企业级服务
• 讯飞星火（科大讯飞）：11% - 语音理解强，多模态AI能力
• DeepSeek（深度求索）：10% - 深度推理能力，数学推理优秀

1.1.2 联网搜索能力检测

系统支持7个AI模型的联网搜索测试，实时检测网站在AI搜索结果中的可见性：

• 智谱GLM：支持web_search参数
• 文心一言：原生搜索整合
• 混元：supports_search配置
• Kimi：moonshot平台联网搜索
• 讯飞星火：web_search_config支持
• 豆包：enable_search参数
• 通义千问：阿里云搜索增强

1.1.3 安全性与性能保障

为保护算法核心参数和提升系统可靠性，系统引入了多项安全机制：

• SHA-256完整性校验：确保评分算法不被篡改
• 加密核心参数存储：保护权重配置和评分基准
• 智能成本控制：基于配额的API调用管理
• 多端点格式支持：兼容OpenAI标准、豆包responses等格式
• 动态权重重新分配：模型失效时自动调整权重

2.1 S - Semantic Coverage（语义覆盖）权重：25%

2.1.1 维度定义

语义覆盖评估网站内容在8个主流国产AI模型中被识别、理解和引用的程度。该维度关注网站在AI语义空间中的"存在感"，即当用户向AI模型提问相关主题时，网站内容被引用或推荐的可能性。

2.1.2 评估方法

系统通过以下三个子维度进行评估：

• 模型覆盖率（40%）：网站在8个AI模型中的检测覆盖情况，采用加权平均计算
• 引用质量（35%）：AI模型引用网站内容的准确性和相关性
• 语义一致性（25%）：不同AI模型对网站核心主题的理解一致性

计算公式：

2.1.3 优化建议

• 确保网站核心内容清晰、结构化，便于AI提取关键信息
• 优化标题和元描述，使用明确的语义标记
• 提供丰富的上下文信息，帮助AI理解内容主题
• 使用结构化数据标记（Schema.org）增强语义理解
• 保持内容更新，提高时效性和相关性

2.2 H - Human Credibility（人类可信度）权重：25%

2.2.1 维度定义

人类可信度评估网站在AI系统中的权威性和可信度。AI模型在推荐内容时，会倾向于引用具有高可信度的来源。该维度模拟AI模型对网站权威性的判断过程。

2.2.2 评估方法

通过三个核心指标评估：

• 权威信号（40%）：域名年龄、HTTPS、专业认证等技术指标
• 专家认可度（35%）：引用来源质量、外链权威性、专业资质
• 社会证明（25%）：用户评价、社交媒体影响力、品牌知名度

计算公式采用加密算法保护核心参数：

2.2.3 优化建议

• 建立专业作者档案，展示专业背景和资质
• 获取行业认证和官方背书
• 引用权威来源并被权威网站引用
• 建立社交媒体影响力
• 收集和展示用户评价与案例

2.3 E - Evidence Structuring（证据结构化）权重：20%

2.3.1 维度定义

证据结构化评估网站内容的组织方式对AI理解的友好程度。良好的内容结构能够帮助AI模型快速定位关键信息，准确提取核心观点。

2.3.2 评估方法

从三个角度进行评估：

• 内容完整度（40%）：标题、摘要、正文、结论等要素的完整性
• 语义丰富度（35%）：关键词密度、上下文关联、多维度论述
• 结构质量（25%）：HTML语义标签、层次清晰度、逻辑连贯性

2.3.3 优化建议

• 使用语义化HTML标签（header, article, section等）
• 建立清晰的内容层次结构（H1-H6）
• 提供内容摘要和关键要点总结
• 使用列表、表格等结构化元素
• 添加Schema.org结构化数据标记

2.4 E - Ecosystem Integration（生态集成）权重：15%

2.4.1 维度定义

生态集成评估网站在AI推荐系统和相关技术生态中的整合程度。包括与搜索引擎、知识图谱、第三方平台的连接深度。

2.4.2 评估方法

综合评估三个维度：

• 推荐系统得分：网站在各AI模型推荐算法中的表现
• 行业集成度：与行业知识库、垂直平台的整合情况
• 生态覆盖率：在多个AI平台和渠道的分发程度

2.4.3 优化建议

• 建立与行业知识库的连接（如维基百科、百度百科）
• 在主流内容平台建立官方账号
• 参与行业标准和开放数据项目
• 提交网站地图到各大搜索引擎
• 建立与相关领域网站的互链关系

2.5 P - Performance Monitoring（性能监测）权重：15%

2.5.1 维度定义

性能监测评估用户通过AI推荐访问网站后的实际转化表现。该维度关注从AI推荐到用户行为的完整链路效果。

2.5.2 评估方法

基于两个核心指标：

• 采纳率：AI推荐后用户的点击和访问行为
• 转化潜力：网站吸引和留住用户的能力（页面加载速度、用户体验、内容质量）

评分逻辑：

2.5.3 优化建议

• 优化页面加载速度，提升Core Web Vitals指标
• 改善移动端用户体验
• 部署AI流量追踪代码，监测真实转化数据
• 优化落地页内容，提高用户停留时间
• 建立清晰的转化路径和行动号召