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基准评分

Seek AI 如何为每个产品评分：AI-Ready 与 GEO 两套基准如何测量、为何重要。

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AI-Ready Score

AI Agent 能不能真正用起来这个产品？

AI-Ready 衡量自主 Agent 能否端到端地操作一个产品。Agent 的失败顺序是可预测的：找不到产品的机器入口、学不会、操作不了、或者无法验证自己做了什么。评分沿这条路径展开——发现、学习、操作、验证——而不是只检查“有没有 API”。

  • 发现

    llms.txt 与 sitemap 声明——Agent 靠它们发现产品的机器可读入口。2 项检查。

    项检查

  • 学习

    文档质量：文档、快速上手、API 参考、OpenAPI 规范、请求/响应示例、错误语义。大多数产品在 这里把 Agent 挡在门外。7 项检查。

    项检查

  • 操作

    机器接口：HTTP API、非交互 CLI、SDK、MCP 服务器、webhooks 与机器友好的认证。7 项检查。

    项检查

  • 验证

    可验证性：结构化输出、成功信号、速率限制与版本管理，供 Agent 核对自己的工作。5 项检查。

    项检查

评分如何计算

由 Seek AI agent-readiness 基准聚合：六个维度、二十一项自动化检查（文档、快速上手、OpenAPI、MCP、CLI、结构化输出等），逐项对照公开文档验证——绝不采信厂商声明。有已发布审计的产品按审计计分；没有的显示明确标注的预览分。

为什么重要

  • Agent 评估产品的方式像一位新工程师：我能否不找人类帮忙就找到它、学会它、运行它并确认结果？
  • 文档与 MCP/Skill 入口是不依赖搜索排名的获客渠道——Agent 通过注册表和文档发现工具，而不是广告。
  • 基准刻意保守：未文档化或仅内测可用的接口在公开可用之前一律零分。

GEO-Score

AI 搜索引擎会引用这个页面吗？

GEO（生成式引擎优化）衡量页面被 AI 答案引擎——ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overviews——引用的就绪程度。经典 SEO 让你获得排名；GEO 让你被引用。评分审计的是页面本身：爬虫能否到达、机器能否解析、引擎是否信任到愿意引用。

  • AI 爬虫访问

    AI 爬虫能抓取页面：robots 规则放行关键爬虫、页面可索引、摘要不受限制。

    20

  • 机器可读性

    内容随服务端 HTML 输出——而非 JavaScript 注入——URL 干净、有 sitemap、声明了语言。

    20

  • 结构化数据

    JSON-LD 结构化数据（产品、FAQ、面包屑），明确告诉机器这个页面讲什么。

    20

  • 内容与可引用性

    内容是答案形状的：疑问式标题、开门见山的回答、列表与数据，让引擎干净地摘录。

    20

  • 信任与 E-E-A-T

    E-E-A-T 信任信号：作者信息、日期、一致的品牌身份、隐私与条款页链接。

    20

评分如何计算

五个维度，各 20 分，合计 100。每个维度运行固定的自动化检查项（通过/警告/失败）：通过得满分权重，警告得部分权重，失败得零分——因此分数会随页面的机器可读性提升而变化。

为什么重要

  • AI 答案引用的是可抓取、可解析、事实密度高的页面。每一个失败项，都是引擎选择竞争对手页面的理由。
  • 多数警告修起来很便宜：加 schema、暴露日期、放行爬虫、内容服务端渲染。小改动就能快速提分。
  • GEO 不取代经典 SEO——而是与之叠加。排名好且 GEO 好的页面，会同时被人类和机器引用。

常见问题

Seek AI 是什么？

Seek AI 是一个严选 AI 工具目录——写作、视频、代码、设计，每个任务都能找到最好的工具。每条收录由独立 AI 智能体按六个维度评分，定价每周核实，替代方案并排对比。

工具是怎么评分的？

每条收录由独立 AI 智能体按六个维度评分——从产出质量、可靠性到定价与易用性。工具和价格变化时会重新核分。

产品如何被收录？

打开提交页，粘贴产品链接，补充一段简短介绍并选择分类和定价方式，编辑审核通过后即可上线。

上线之后还能编辑产品信息吗？

可以。用提交产品的账号登录，在「我的工具」里即可管理一切：修改资料、发布更新或下架。

付费就一定能被收录吗？

不能。付费方案带来更快的审核和更好的展示位，但每个产品都要通过同样的编辑审核。

付费能提高分数吗？

不能。两个分数都由公开、可验证的信号计算。赞助展示位始终有标注，且绝不影响 AI-Ready 或 GEO。

怎样提高 AI-Ready 分数？

从“学习”阶段入手——文档、快速上手和 OpenAPI 规范是性价比最高的改进。然后暴露机器接口（MCP、非交互 CLI），并用结构化输出让结果可验证。每一项检查都会提升底层的基准维度。

真实审计什么时候替换预览分？

产品页当前展示的是确定性的预览分。自动化审计（与本页方法论相同的检查项）正在接入——维度与计分方式不会改变。