市面上大多数官网体检只给一个分数，说不出分从哪来。这篇把七维评分的完整规则摊开：七个维度各占多少权重、单项怎么判三档、单页报告为什么只有六维、扫描抓多少页面、以及你拿浏览器就能自己核对的四个动作。
先说结论：体检不该是黑盒打分
官网 GEO 体检这个品类，市面上的通行做法是：输入域名，等一会儿，得到一个 62 分，外加一句「您的官网在 AI 时代还有较大提升空间」。
这种分数有三个问题：不知道分从哪来、不知道改完能不能涨、不知道下次测得一样不一样。客户拿着 62 分去问开发要改什么，开发问「这分怎么算的」，双方都答不上来，最后只能按“感觉”改一轮，下一次测出 71 分，也不知道是改对了还是波动。
我们把七维体检做成公开规则，就是为了让这三个问题都有答案。下面把评分体系完整摊开：查哪七个维度、每个维度权重多少、单项怎么判分、以及哪些地方我们刻意不给分。
七个维度与权重
总分是七个维度加权求和，权重固定如下：
| 维度 | 权重 | 查什么 |
|---|---|---|
| 技术可爬性 | 20% | HTTPS、移动端 viewport、meta 描述、内链密度、正文量、图片 alt、robots 可访问性 |
| 结构化数据 | 15% | JSON-LD 是否存在且可解析、类型覆盖（Article / FAQPage / Organization）、Open Graph |
| 内容质量 | 15% | 正文信息密度、标题层级、问答结构、段落可读性 |
| E-E-A-T | 10% | 作者与机构信息、发布与更新时间、联系方式与资质、外部引用 |
| AI 引用 | 20% | 该 URL 在真实 AI 引擎回答中被引用的次数与位次 |
| 答案型官网 | 5% | 转化收口 CTA、实体口径一致性、llms.txt 指路 |
| 信息架构 | 15% | 站点层级、栏目覆盖、页面归类与内链结构 |
三个设计决定需要说明：
① 技术可爬性给了最高权重（20%）。 这是最容易被忽略的一点：内容再好，如果 AI 爬虫进不来、读不到正文，后面六个维度全部归零。我们在扫描时会同时取「原始 HTML」和「渲染后页面」两份结果——很多站点正文是 JavaScript 渲染的，原始 HTML 里几乎是空壳，这类问题的分数差异非常明显。
② AI 引用同样给 20%，且用的是真实数据。 这个维度不是正则模拟，而是从平台已采集的 AI 可见性数据里反查：某个引擎在回答某个问题时引用过这个域名几次、排在第几位。没有采集数据时，这个维度给中性分而不是 0 分——「没测过」不等于「表现差」，这一点和我们对报告里所有指标的口径一致。
③ 答案型官网只占 5%。 因为它衡量的是“用户看完之后能不能行动”（CTA 是否清晰、实体信息是否统一、有没有给 AI 指路），属于锦上添花的增强项，不该和可爬性、引用这种基础项同权。
单项怎么判分：只有三档
每个检查项按 0 / 50 / 100 三档打分，维度分是该项下所有检查项的平均分。
为什么只有三档而不是百分制？因为检查项本身是确定性的（有就是有，没有就是没有），硬要拉成 100 档只会制造精度幻觉——比如「meta description 长度 137 字符」和「142 字符」在 AI 抽取上没有区别，但百分制会给出不同分数，让人误以为差 2 分有意义。
三档的实际含义：
- 100：满足，且符合当前最佳实践；
- 50：部分满足，或满足但有已知局限（比如有 meta keywords，但现代搜索引擎权重已经很低，给 50 而不是 100）；
- 0：缺失。
少数检查项会做适用性判定：不适用的项给中性分并在说明里写清原因，而不是直接算 0 分。比如一个纯展示型站点没有商品页，商品页相关的检查不会拉低它的分数。
单页报告为什么只有六个维度
这是客户最容易困惑的地方，必须讲清楚。
信息架构是站点级维度——它要看好几个页面之间的关系、栏目的层次、内链的结构，单页 HTML 里根本看不出来。所以单页报告不评这一维，其余六个维度按剩余权重重新归一化。
结果是：单页报告的分数和全站总分的口径不同，两者不能直接比较。单页 80 分不代表全站 80 分，反过来也一样。我们在报告里明确标注了这一点，因为把两个口径的数字放在一起比，是很容易犯的错。
扫描抓多少页面
抓取不设“抓全站”这个选项，也不写死一个页数。实际口径是层级 + 每层配额 + 总量三维策略：
- 从 sitemap 与站内链接做 BFS 发现；
- 按站点规模决定抓取深度（默认可配，服务端有硬顶）；
- 每层有配额上限，保证抽样结构稳定、两次扫描可比；
- 静态资源（图片、CSS、JS、PDF 等）不进入页面计数。
抽样范围会如实披露在扫描结果里。这一点很重要：一个两万页的站点不可能全量抓，但如果报告不说明“这次只看了首页加一层共 20 页”，客户会以为 62 分代表整个站。我们的口径是「说明看了哪些、没看哪些」，而不是给一个看起来精确的分数。
怎么自己复现这个分数
规则公开的价值在这里：你不需要信我们，可以自己逐条对。
- 技术项：浏览器打开开发者工具，看
<head>里有没有 viewport、description；右键查看网页源代码（不是 Elements 面板，那已经是渲染后的 DOM），看正文在不在原始 HTML 里。 - 结构化数据：搜索源码里的
application/ld+json，把内容粘到任意 JSON 校验器里；再确认@type里有没有 Article / FAQPage / Organization。 - AI 引用：直接在几个 AI 引擎里问你的品牌与核心产品问题，看回答里有没有引用你的域名、引用的是哪一页。
- 答案型官网：看首页和产品页有没有明确的下一步动作（咨询、试用、下载），联系方式在页面上是否统一。
这四项对完，你基本能判断出分数会落在哪个区间。
这套评分的边界
必须说清楚它不能做什么：
- 不能预测「发出去会被引用」。引用还取决于问题选择、引擎信源偏好、竞争格局，这些都在评分之外。
- 不能替代 AI 实测。七维体检评的是“官网作为 AI 可读信源的准备程度”，AI 引用那一维之外的其他六维，都是准备度而不是结果。
- 单页分数不能当全站分数用（见上一节）。
- 扫描有抽样，覆盖度在报告里，看结论前先看覆盖度。
评分回答的是「你的官网是否符合被 AI 引用的基础条件」，不是「AI 一定会引用你」。任何把体检分当成效果承诺的用法，都是误用——包括我们自己销售时这么说。