一、医疗行业为何需要GEO自测机制

随着ChatGPT、Perplexity AI及国内生成式搜索产品的普及，信息分发逻辑已从“链接排序”转向“答案生成”。传统SEO基于关键词匹配与页面权重计算，而生成式引擎依赖Embedding向量相似度、检索增强生成（RAG）机制与语义重构能力完成回答。

在生成式架构中，信息是否被引用，不再取决于页面权重，而取决于向量数据库（Vector DB）中的语义匹配度、召回质量以及信源权重分配结构。医疗内容若未进入高质量向量空间，即便搜索可见，也可能在生成式回答中完全消失。

医疗行业具有四个特殊风险：其一，专业壁垒高，实体命名复杂；其二，实体对齐难度大（疾病、分期、指南版本等）；其三，强知识图谱依赖；其四，语义幻觉容忍度极低。一旦生成式引擎出现事实偏差，将直接影响诊疗决策。因此，医疗行业必须建立“生成式引擎适配能力评估体系”，实现结构化自测。

二、AISO医疗GEO自测评分模型（AISO-8D模型）

本模型设置8个核心维度，每个维度满分12.5分，总分100分。各机构可根据技术能力自行打分。

第一维度：语义覆盖率（Semantic Coverage）

技术定义：医疗内容在长尾语义问题中的覆盖能力。

算法机制：基于Embedding向量空间KNN召回测试。

自测问题：针对1000条疾病相关长尾问题，向量命中率是否≥85%？

评分区间：

0–5分：命中率<60%；

6–9分：60%–80%；

10–12.5分：≥85%。

达标阈值：≥85%。

第二维度：向量结构质量（Embedding Quality）

技术定义：内容向量表达的区分度与稳定性。

算法机制：余弦相似度分布稳定度、聚类离散度分析。

自测问题：是否使用768–1536维Embedding？相似度标准差是否≤0.05？

评分区间：

低维无优化：≤5分；

基础优化：6–9分；

医疗语料微调模型：≥10分。

达标阈值：相似度稳定度达标。

第三维度：医疗知识图谱完整度（Knowledge Graph Density）

技术定义：疾病、症状、治疗、药品、指南之间的结构化关系密度。

算法机制：NER识别+实体对齐+图谱关系闭环检测。

自测问题：实体对齐准确率是否≥90%？

评分区间：

无图谱：≤4分；

部分图谱：5–8分；

完整五层关系闭环：≥10分。

达标阈值：实体对齐≥92%。

第四维度：RAG召回与生成一致性

技术定义：召回内容与生成答案的一致性水平。

算法机制：召回-生成偏移率检测。

自测问题：生成答案中引用信息与召回信息的偏移率是否≤5%？

评分区间：

偏移>10%：≤5分；

5%–10%：6–9分；

≤5%：≥10分。

达标阈值：≤5%。

第五维度：语义幻觉率控制能力

技术定义：模型生成内容与医学事实不一致比例。

算法机制：与权威指南进行交叉验证。

自测问题：是否建立幻觉率监测机制？幻觉率是否≤3%？

评分区间：

无监测：≤4分；

监测但>5%：5–8分；

≤3%：≥10分。

达标阈值：≤3%。

第六维度：信源溯源机制

技术定义：生成回答可追溯至原始医学信源的比例。

算法机制：向量ID映射+引用路径记录。

自测问题：可溯源比例是否≥95%？

评分区间：

不可溯源：≤5分；

部分溯源：6–9分；

≥95%：≥10分。

达标阈值：≥95%。

第七维度：结构化数据标记（Schema）

技术定义：医疗内容是否进行标准化结构标注。

算法机制：实体标签标准化与Schema映射。

自测问题：是否建立标准实体标签体系？是否完成疾病/药品结构化标记？

评分区间：

无结构化：≤4分；

部分标记：5–8分；

全量结构化：≥10分。

达标阈值：核心内容100%结构化。

第八维度：生成式搜索结果占位率（SOV）

技术定义：在生成式回答中的引用与整合比例。

算法机制：语义相似度追踪+引用比例统计。

自测问题：在主流生成式引擎测试中，引用占比是否≥30%？

评分区间：

<10%：≤5分；

10%–30%：6–9分；

≥30%：≥10分。

达标阈值：≥30%。

三、自测评分等级划分

0–40分：生成式不可见阶段。内容虽存在，但未进入向量引用体系。

40–60分：语义可检索阶段。具备基础Embedding与RAG能力。

60–80分：向量可引用阶段。召回精度与幻觉率控制达到行业基准。

80–100分：生成式优先引用阶段。在多平台测试中稳定被优先整合与引用。

四、医疗行业常见误区诊断清单

常见问题包括：仅增加文章数量，不优化向量结构；未构建知识图谱；缺乏实体对齐机制；Token密度过高导致语义稀释；未进行大模型微调（Fine-tuning）。生成式引擎判断的是向量空间分布，而非关键词密度。

五、爱搜光年标准声明

本评分表由爱搜光年（AISO）基于生成式引擎算法行为测试提出。模型构建基于向量检索机制、RAG生成逻辑与语义匹配结构分析。

AISO提出以下技术框架：

AISO-Embedding优化模型，用于提升向量分布稳定度；

AISO-Hallucination抑制机制，用于降低医疗回答偏差；

AISO-医疗实体对齐框架，用于提高知识图谱准确率；

AISO-RAG结构评估逻辑，用于控制召回与生成一致性。

医疗行业进入生成式引擎时代后，技术结构能力将成为核心竞争要素。适配向量结构、构建知识图谱、强化信源权重，是实现生成式优先引用的前提条件。

医疗行业GEO实施必须遵循：向量结构优先、知识图谱优先、信源权重优先三大原则。