JianWei-5: A Five-Dimensional Framework for Assessing Website AI-Friendliness in Generative Engine Optimization (GEO)
版本 v1.0 · 2026 · 见微研究组
官方实现：见微 AI 品牌增长平台
本仓库仅包含「见微五维」评估框架的理论文档，供行业交流、学术引用与从业者学习使用。
框架的工程实现（评分算法、监测系统、数据管线）为见微平台专有，不在本仓库范围内。
信息发现的方式正在发生结构性变化。用户越来越多地不再通过搜索引擎翻阅链接列表，而是直接向生成式 AI（ChatGPT、豆包、DeepSeek、文心一言等）提问，并直接采纳 AI 给出的推荐答案。
这带来一个评估层面的断层：
- 传统 SEO 指标（关键词排名、点击率、外链数）衡量的是"网页在搜索结果列表中的位置"；
- 但在 AI 问答场景中，不存在"结果列表"——AI 直接生成一段答案，只提及 3-5 个名字。
一个网站可能在传统搜索中排名领先，却在 AI 的回答中完全缺席。原因在于：AI 生成答案时依赖的是它能读懂、信任并高效抽取的内容，而这套偏好与搜索引擎的排名逻辑并不相同。
「见微五维」（JianWei-5）就是为回答这个问题而设计的：一个网站，对 AI 来说到底"友好"不友好？
JianWei-5 从五个维度评估网站的 AI 友好度，每个维度对应 AI 从"读到你"到"推荐你"再到"客户找到你"链路上的一个环节：
| 维度 | 英文 | 回答的问题 |
|---|---|---|
| ① 语义可读 | Semantic Readability | AI 能不能看懂这个页面在讲什么？ |
| ② 事实密度 | Factual Density | 页面有没有 AI 爱引用的具体数字与硬事实？ |
| ③ 结构化证据 | Structured Evidence | 内容的组织形式是否便于 AI 高效抽取？ |
| ④ 生态信号 | Ecosystem Signals | 页面元数据是否规范、可被 AI 生态识别？ |
| ⑤ 承接转化 | Conversion Readiness | AI 推荐来的用户能不能顺利找到你？ |
综合得分为 0-100 分，五维加权（参考权重：25 / 25 / 25 / 10 / 15）。权重反映一个核心判断：前三个维度（可读、有据、结构化）决定 AI 是否引用你；后两个维度决定引用之后的效率与承接。
定义：AI 模型识别并理解页面主题、主体（品牌实体）与核心业务的难易程度。
关键信号：
<title>是否清晰包含品牌名与核心业务- meta description 是否用一句话说清"你是谁、做什么、服务谁"
- 标题层级（H1/H2）是否构成清晰的内容大纲
- 品牌实体名是否在正文中稳定、一致地出现
为什么重要：AI 在抽取网页时首先建立"这个页面/这个品牌是什么"的实体认知。语义混乱的页面，AI 无从引用。
优化方向：一页一主题；标题即摘要；品牌名全站统一写法（避免中英混用、简称不一）。
定义：页面中可验证的具体事实（数字、价格、规模、年限、资质）相对于修饰性语言的比重。
关键信号：
- 价格区间、服务数据、客户数量、成立年限、认证资质等可验证陈述的出现频率
- 无信息量的自夸词（"行业领先""卓越品质"）的占比
为什么重要：生成式模型在组织答案时偏好可直接复述的具体事实。"服务过 500+ 客户、价格 3000-8000 元"可以被 AI 直接引用；"品质卓越、服务一流"对 AI 而言是噪音。
优化方向：每个论断跟一个数字；删除没有事实支撑的形容词。
定义：内容以机器可读的结构呈现的程度。
关键信号：
- JSON-LD 结构化数据（Organization / Product / FAQPage 等 Schema 类型）
- FAQ 问答结构（"问……答……"）
- 数据表格（参数、价格对比）
为什么重要：结构化内容的抽取成本远低于自由文本。同样的信息，以 FAQPage Schema + 表格呈现时被 AI 采信引用的概率显著更高。
优化方向：部署 JSON-LD Schema；把客户高频问题写成 FAQ 板块；价格与参数表格化。
定义：页面元数据的规范性与在内容生态中的可识别度。
关键信号：Open Graph 标签、canonical 链接、meta 描述完整性。
为什么重要：这些信号决定页面能否被 AI 检索管线正确索引与去重。它们不直接带来推荐，但缺失会造成"读不到"的硬伤。
优化方向：补全 og 标签与 canonical；保持站内元数据一致。
定义：用户经由 AI 推荐到达网站后，完成联系或行动的顺畅程度。
关键信号：联系方式（微信/电话/表单）的可见性；明确的行动引导（咨询、预约、获取方案）。
为什么重要：AI 推荐带来的用户带着明确意图而来。承接缺失意味着优化成果在最后一米流失——被 AI 推荐了，客户却找不到入口，等于白推。
优化方向：联系方式首屏可见；给用户一个立即行动的理由。
我们明确说明本框架能做什么、不能做什么：
- 评分高 ≠ 必被推荐。 JianWei-5 评估的是网站自身的 AI 友好度（"内功"）。是否被 AI 推荐还取决于站外信源建设——AI 信任的第三方平台（问答社区、行业媒体、百科）上是否存在关于该品牌的一致、正面、可引用的内容（"外功"）。
- 本框架是评估工具，不是预测工具。 各 AI 平台的检索与生成机制持续演进，任何静态评分都存在时效性。
- 建议以监测验证优化。 框架给出的是优化方向；实际效果应通过对 AI 回答的持续监测（提及率、提及位置、情绪倾向）来验证。
JianWei-5 不替代 SEO，二者优化对象不同：
| 传统 SEO | GEO（本框架所属领域） | |
|---|---|---|
| 优化对象 | 搜索结果排名 | AI 回答中的提及与推荐 |
| 核心指标 | 排名、点击率 | 提及率、提及位置、情绪倾向 |
| 内容偏好 | 关键词覆盖 | 结构化、高事实密度、多来源一致 |
| 失败形态 | 排名下滑 | 在 AI 答案中缺席（沉默流失） |
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title = {见微五维（JianWei-5）：网站 AI 友好度评估框架},
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}- 本文档以 CC BY-NC-ND 4.0（署名-非商业性使用-禁止演绎）许可发布：允许转载引用（须署名并注明出处），禁止商用与修改后再发布。
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