1. 项目概述
1.1 背景
在 GEO（生成式引擎优化）领域，如何量化评估一个品牌在 AI 搜索中的"可见性"一直是
技术难点。传统的 SEO 有明确的排名指标，但 AI 搜索的推荐机制更加复杂，难以直接量
化。
本文介绍 GEO 数据面板 V2.0 的技术架构设计，核心解决两个问题：
1. 如何建立可量化的 AI 可见性评估体系
2. 如何实现持续、稳定的效果监测
1.2 核心指标体系
指标名称 说明 取值范围
AI 可见性评分 品牌在 AI 搜索中的综合可
见度
0-10 分
AI 推荐率 品牌被 AI 主动推荐的比例 0-100%
场景覆盖率 品牌在各类搜索场景中的覆
盖程度
0-100%
2. 系统架构设计
2.1 整体架构
系统采用四层架构设计：
层级 名称 核心组件
第一层 数据采集层 豆包接
口、ChatGPT、Claude、
文心一言
第二层 数据处理层 关键词解析、情感分析、场
景匹配

第三层 评分计算层 可见性评分、推荐率计算、
场景覆盖
第四层 数据展示层 仪表盘、趋势图、报告生成
2.2 核心类设计
以下是核心数据模型类的 Python 实现：
# geo_panel/models.py
# 核心数据模型
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
from datetime import datetime
from enum import Enum
class PlatformType(Enum):
"""支持的 AI 平台"""
DOUBAO = "doubao"
CHATGPT = "chatgpt"
CLAUDE = "claude"
WENXIN = "wenxin"
@dataclass
class KeywordContext:
"""关键词上下文"""
keyword: str # 关键词
brand_mentioned: bool # 品牌是否被提及
mention_position: int # 提及位置: 0=未提及, 1=靠后, 2=靠前, 3=首位
sentiment_score: float # 情感倾向 -1.0 ~ 1.0
context_relevance: float # 上下文相关性 0.0 ~ 1.0
@dataclass
class VisibilityMetrics:
"""可见性指标"""
timestamp: datetime # 记录时间
ai_visibility_score: float # AI 可见性评分 0-10 分
recommendation_rate: float # AI 推荐率 0-100%
scene_coverage: float # 场景覆盖率 0-100%
keywords_tested: int # 测试关键词数量
platforms_checked: List[PlatformType] # 检测平台列表
@dataclass
class ClientData:
"""客户数据"""

client_id: str # 客户编号
client_name: str # 客户名称（脱敏）
industry: str # 所属行业
core_keywords: List[str] # 核心关键词列表
metrics_history: List[VisibilityMetrics] # 指标历史记录
def get_latest_metrics(self) -> Optional[VisibilityMetrics]:
"""获取最新指标"""
if not self.metrics_history:
return None
return self.metrics_history[-1]
def calculate_improvement(self, days: int = 90) -> Dict[str, float]:
"""计算改善幅度"""
pass
3. AI 可见性评分算法
3.1 评分模型
评分算法基于四个维度加权计算：
评分维度 权重 说明
品牌提及 35% 是否被 AI 推荐中提及
推荐位置 25% 推荐位置排名（首位/靠
前/靠后/未提及）
情感倾向 20% 推荐语的情感倾向评分
内容相关性 20% 推荐内容与搜索关键词的相
关程度
# geo_panel/scoring.py
# AI 可见性评分器
import numpy as np
from typing import List
from geo_panel.models import KeywordContext
class VisibilityScorer:
"""AI 可见性评分器，基于多维度权重计算综合评分"""
# 评分权重配置
WEIGHTS = {

"brand_mention": 0.35, # 品牌提及权重
"position": 0.25, # 位置权重
"sentiment": 0.20, # 情感权重
"relevance": 0.20, # 相关性权重
}
def calculate_keyword_score(self, context: KeywordContext) -> float:
"""计算单个关键词得分，返回 0-10 分"""
# 品牌提及得分
mention_score = 10.0 if context.brand_mentioned else 0.0
# 位置得分
position_scores = {0: 0.0, 1: 3.0, 2: 7.0, 3: 10.0}
position_score = position_scores.get(context.mention_position, 0.0)
# 情感得分（转换到 0-10 范围）
sentiment_score = (context.sentiment_score + 1) * 5
# 相关性得分
relevance_score = context.context_relevance * 10
# 加权求和
total_score = (
mention_score * self.WEIGHTS["brand_mention"] +
position_score * self.WEIGHTS["position"] +
sentiment_score * self.WEIGHTS["sentiment"] +
relevance_score * self.WEIGHTS["relevance"]
)
return round(total_score, 2)
def calculate_visibility_score(self, keyword_contexts: List[KeywordContext])
-> float:
"""计算综合可见性评分，返回 0-10 分"""
if not keyword_contexts:
return 0.0
keyword_scores = [self.calculate_keyword_score(ctx) for ctx in
keyword_contexts]
scores_array = np.array(keyword_scores)
# 动态权重：得分越低权重越低
weights = (scores_array / 10.0) * 0.5 + 0.5
weighted_avg = np.average(scores_array, weights=weights)
return round(weighted_avg, 2)
def calculate_recommendation_rate(self, keyword_contexts:
List[KeywordContext], total_queries: int) -> float:
"""计算推荐率百分比"""

mentioned_count = sum(1 for ctx in keyword_contexts if
ctx.brand_mentioned)
rate = (mentioned_count / len(keyword_contexts)) * 100
return round(rate, 2)
4. 数据采集模块
4.1 多平台采集器
系统采用异步采集架构，支持多平台并行查询：
# geo_panel/collectors.py
# 多平台数据采集器
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict
from geo_panel.models import PlatformType, KeywordContext
class BaseCollector:
"""采集器基类"""
def __init__(self, platform: PlatformType):
self.platform = platform
self.api_endpoint = self._get_api_endpoint()
def _get_api_endpoint(self) -> str:
"""获取 API 端点 - 子类实现"""
raise NotImplementedError
async def query(self, keyword: str, client_brand: str, session:
aiohttp.ClientSession) -> KeywordContext:
"""查询单个关键词"""
raise NotImplementedError
class DoubaoCollector(BaseCollector):
"""豆包采集器"""
def __init__(self):
super().__init__(PlatformType.DOUBAO)
self.api_key = "YOUR_API_KEY"
def _get_api_endpoint(self) -> str:
return "https://api.doubao.com/v1/chat/completions"

async def query(self, keyword: str, client_brand: str, session:
aiohttp.ClientSession) -> KeywordContext:
"""向豆包查询"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "doubao-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": f"{keyword}，有哪些靠谱的推
荐？"}],
"temperature": 0.7
}
async with session.post(self.api_endpoint, json=payload,
headers=headers) as response:
result = await response.json()
return self._parse_response(result, client_brand)
def _parse_response(self, response: Dict, brand: str) -> KeywordContext:
"""解析响应，提取品牌提及信息"""
content = response.get("choices", [{}])[0].get("message",
{}).get("content", "")
brand_mentioned = brand in content
mention_position = self._get_mention_position(content, brand)
sentiment = 0.5 if brand_mentioned else 0.0
relevance = 0.7 if brand_mentioned else 0.3
return KeywordContext(
keyword="", brand_mentioned=brand_mentioned,
mention_position=mention_position,
sentiment_score=sentiment, context_relevance=relevance
)
def _get_mention_position(self, content: str, brand: str) -> int:
"""判断品牌在推荐中的位置"""
if brand not in content:
return 0 # 未提及
lines = content.split("\n")
for i, line in enumerate(lines):
if brand in line:
if i == 0: return 3 # 首位
elif i < len(lines) // 2: return 2 # 靠前
else: return 1 # 靠后
return 1
class MultiPlatformCollector:
"""多平台采集管理器"""

def __init__(self):
self.collectors: Dict[PlatformType, BaseCollector] = {
PlatformType.DOUBAO: DoubaoCollector(),
}
async def collect_batch(self, keywords: List[str], brand: str, platforms:
List[PlatformType]) -> List[KeywordContext]:
"""批量采集多个关键词在多个平台的数据"""
results = []
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for keyword in keywords:
for platform in platforms:
if platform in self.collectors:
collector = self.collectors[platform]
context = await collector.query(keyword, brand, session)
context.keyword = keyword
results.append(context)
return results
5. 数据存储与展示
5.1 数据存储设计
采用 SQLite 轻量级数据库，包含三张核心表：
表名 用途 核心字段
客户表 存储客户基本信息 客户编号、客户名称、所属
行业
关键词表 管理客户关键词 编号、客户编号、关键词
指标历史表 记录每次评估的指标数据 客户编号、可见性评分、推
荐率、场景覆盖率、记录时
间
# geo_panel/storage.py
# 数据存储管理
import sqlite3
from datetime import datetime
from typing import List
from geo_panel.models import VisibilityMetrics
class DataStorage:

"""数据存储管理"""
def __init__(self, db_path: str = "geo_panel.db"):
self.db_path = db_path
self._init_database()
def _init_database(self):
"""初始化数据库表结构"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
# 客户表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS clients (
client_id TEXT PRIMARY KEY,
client_name TEXT NOT NULL,
industry TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")
# 关键词表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS keywords (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
client_id TEXT,
keyword TEXT,
FOREIGN KEY (client_id) REFERENCES clients(client_id)
)
""")
# 指标历史表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS metrics_history (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
client_id TEXT,
ai_visibility_score REAL,
recommendation_rate REAL,
scene_coverage REAL,
keywords_tested INTEGER,
platforms_checked TEXT,
recorded_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (client_id) REFERENCES clients(client_id)
)
""")
conn.commit()
conn.close()
def save_metrics(self, client_id: str, metrics: VisibilityMetrics):
"""保存指标数据"""

conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO metrics_history
(client_id, ai_visibility_score, recommendation_rate,
scene_coverage, keywords_tested, platforms_checked)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", (client_id, metrics.ai_visibility_score,
metrics.recommendation_rate, metrics.scene_coverage,
metrics.keywords_tested,
",".join([p.value for p in metrics.platforms_checked])))
conn.commit()
conn.close()
def get_client_metrics_history(self, client_id: str, days: int = 90) ->
List[VisibilityMetrics]:
"""获取客户指标历史记录"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT ai_visibility_score, recommendation_rate,
scene_coverage, keywords_tested, recorded_at
FROM metrics_history
WHERE client_id = ? AND recorded_at >= datetime('now', ?)
ORDER BY recorded_at ASC
""", (client_id, f"-{days} days"))
results = cursor.fetchall()
conn.close()
return [VisibilityMetrics(
timestamp=datetime.fromisoformat(row[4]),
ai_visibility_score=row[0], recommendation_rate=row[1],
scene_coverage=row[2], keywords_tested=row[3],
platforms_checked=[]
) for row in results]
6. 使用示例
6.1 完整使用流程
# geo_panel/example.py
# 完整使用示例
import asyncio

from geo_panel.collectors import MultiPlatformCollector
from geo_panel.scoring import VisibilityScorer
from geo_panel.storage import DataStorage
from geo_panel.models import PlatformType, VisibilityMetrics
from datetime import datetime
async def run_geo_assessment():
"""运行 GEO 评估完整流程"""
# 配置评估参数
client_brand = "某宝鸡开锁企业"
keywords = ["宝鸡 24 小时开锁", "宝鸡开锁电话", "宝鸡专业开锁", "宝鸡开锁服务"]
platforms = [PlatformType.DOUBAO]
# 第一步：数据采集
print("正在采集数据...")
collector = MultiPlatformCollector()
contexts = await collector.collect_batch(keywords, client_brand, platforms)
# 第二步：计算评分
print("正在计算可见性评分...")
scorer = VisibilityScorer()
visibility_score = scorer.calculate_visibility_score(contexts)
recommendation_rate = scorer.calculate_recommendation_rate(
contexts, len(keywords) * len(platforms)
)
# 第三步：输出结果
print(f"\n{'='*50}")
print(f"GEO 评估报告")
print(f"{'='*50}")
print(f"品牌: {client_brand}")
print(f"AI 可见性评分: {visibility_score}/10")
print(f"推荐率: {recommendation_rate}%")
print(f"测试关键词: {len(keywords)}个")
print(f"测试平台: {len(platforms)}个")
# 第四步：保存数据
print("\n 正在保存数据...")
storage = DataStorage()
metrics = VisibilityMetrics(
timestamp=datetime.now(),
ai_visibility_score=visibility_score,
recommendation_rate=recommendation_rate,
scene_coverage=0.0,
keywords_tested=len(keywords),
platforms_checked=platforms

)
print("数据已保存!")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(run_geo_assessment())
7. 总结与展望
7.1 当前成果
基于上述架构，实现了：
 AI 可见性评分从主观判断到可量化评估
 多平台数据统一采集和分析
 历史数据追踪和趋势分析
7.2 典型案例数据
行业 优化前评分 优化后评分 提升幅度
本地生活服务 2.3 7.5 226%↑
B2B 制造业 3.0 7.8 160%↑
专业设备 3.0 7.2 140%↑
7.3 未来方向
3. 支持更多 AI 平台
4. 引入机器学习优化评分模型
5. 开发自动化报告生成功能
 专业内容创作

免责声明
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现可能因平台 API 变化需要调整。如有技术交流需求，欢迎联系。