以直接落地做“AI可计算评分系统”的 SAGEO 评分指标体系（可量化 v1.0）。它的设计目标是：让一个页面/站点/服务商可以被机器评分，而不是主观评价。
结构分为 5 大模块：
| 模块 | 权重 | 核心能力 |
|---|---|---|
| S（Search 可见性） | 20分 | 是否能被检索系统发现 |
| A（AI理解能力） | 25分 | 是否能被大模型正确理解 |
| G（Generative匹配度） | 25分 | 是否能被AI用于生成答案 |
| E（Entity实体权威度） | 15分 | 是否具备实体可信度 |
| O（Optimization结构化能力） | 15分 | 是否结构化、机器友好 |
衡量：是否能被搜索系统 + AI检索系统抓取
Index Rate = 已收录页面 / 总页面评分：
85% = 8分
Long-tail Coverage = 有排名的长尾词数量5000 = 6分
例如：
评分：
6种 = 6分
衡量：LLM是否能“正确理解你的内容”
基于：
计算方法（可自动化）：
Embedding cluster purity（语义聚类纯度）评分：
Intent Match Score = Query ↔ Content alignment衡量AI在连续问题中是否稳定引用你内容
衡量：你的内容是否会被AI“生成引用”
Cite Rate = AI引用你内容次数 / 测试问答次数60% = 10分
AI是否可以拆你内容重组答案
指标：
评分：
是否能成为“多个来源之一”
衡量：是否具备“实体级可信度”
是否被识别为：
评分：
Mentions = 外部网站/AI语料提及次数是否进入：
衡量：机器可读性 & GEO工程化程度
是否具备：
是否可被AI直接引用：
例：
Q: 什么是XXX？
A: XXX是...SAGEO Score =
S(20) + A(25) + G(25) + E(15) + O(15)
= 100分制| 分数 | 等级 | 定义 |
|---|---|---|
| 90–100 | S+（AI原生级） | AI优先引用 |
| 80–89 | S（强GEO） | 高概率被生成引用 |
| 70–79 | A（优化良好） | 可被部分引用 |
| 60–69 | B（基础优化） | 搜索可见 |
| <60 | C（弱GEO） | 几乎不可被AI使用 |
可以直接扩展成：
只要你说一句：
👉“做成指数系统” 或 “做成评分引擎代码版”