上一课你学到了什么

如果你做完了 Brand Authority 5 大平台自评，你现在知道了 AI 怎么判断"你这个来源够不够格"。

但 AI 引用决策不只是看来源，它还要看这篇具体内容够不够好。Brand Authority 是来源信任，E-E-A-T 是内容信任，两者缺一不可。

这一课讲透 4 件事：

  1. E-E-A-T 4 维详细信号清单（每维 0-25 分，4 维加 100 分）
  2. 5 大组件加权：E-E-A-T 60% + 内容指标 15% + AI 评估 10% + 主题权威 10% + 新鲜度 5%
  3. 8 项 AI 生成低质红旗：避开就够 80% 用户
  4. YMYL 类的特殊权重：Trustworthiness 升到 35-40%

E-E-A-T 在 6 维评分里占多少

上一课讲过 6 维评分体系：

  • Citability 25%（§2 段落级评分）
  • Brand Authority 20%（§3 品牌权威）
  • E-E-A-T 内容质量 20%（这一课）
  • Technical 15%（后续）
  • Schema 10%（后续）
  • Platform 10%（后续）

E-E-A-T 这 20% 内部又拆成 5 大组件：

组件 权重（占 E-E-A-T 20%） 占 6 维总分
E-E-A-T 4 维（Experience + Expertise + Auth + Trust） 60% 12%
内容指标（字数 / 可读性 / 结构） 15% 3%
AI 内容评估（是否疑似低质 AI 生成） 10% 2%
主题权威（站点对主题的覆盖深度） 10% 2%
内容新鲜度（更新日期可见性） 5% 1%

E-E-A-T 4 维内部 4 维平分 60%，每维各 15%（占 6 维总分）。

下面这张图把 5 大组件和它们各自的关注重点列出来：

E-E-A-T 内容质量 5 大组件加权
① E-E-A-T 4 维（60%）
Experience（经验，25 分）+ Expertise（专业，25 分）+ Authoritativeness（权威，25 分）+ Trustworthiness（可信，25 分）。Trustworthiness 是地基：其他 3 维必须建立在它之上。
主导组件，60% 权重
② 内容指标（15%）
字数（按页面类型分级）+ 可读性（Flesch 60-70）+ 段落结构（2-4 句一段）+ 标题层次（H1/H2/H3 不跳级）。
结构性指标，相对客观
③ AI 内容评估（10%）
是否疑似低质 AI 生成。8 项红旗：通用语病 / 零原创洞察 / 无第一手经验 / 完美但空洞结构 / 无具体例子 / 重复结论 / 过度对冲 / 缺人声。
AI 生成本身不扣分，低质 AI 才扣分
④ 主题权威（10%）
站点对一个主题的综合覆盖深度。20+ 页强集群 = +10 加分，5-10 页弱集群 = 0 修正，< 5 页 = -5 扣分。
长期目标，6-12 个月达成 Authority 等级
⑤ 内容新鲜度（5%）
3 个月内更新 Excellent，12 个月内 Acceptable，24+ 个月 Critical（AI 平台可能去优先级）。Perplexity 对此特别激进。
时间敏感内容必须 6-12 个月更新一次
计算公式
内容分（0-100）= EEAT × 0.60 + 内容指标 × 0.15 + AI 评估 × 0.10 + 主题权威 × 0.10 + 新鲜度 × 0.05
EEAT 子分由 4 维 × 25 相加

4 维各自的信号清单

每维 0-25 分，4 维加起来 0-100 分。下面是每维的具体信号 + 评分细则。

Experience（经验，25 分）

测量"作者亲自做过这件事吗，还是只是在写关于它"。

信号 分值
第一人称叙述（“I tested…” / “We implemented…"） 5
原创研究或独有数据 5
含具体结果的案例研究（带数字） 4
截图、照片、直接使用证据 3
个人经验中的具体例子 4
流程演示（不仅是结果） 4

Experience 弱信号红旗：

  • 只总结他人观点，不增加新视角
  • 通用建议（“It depends on your needs”）
  • 不提及实际使用、测试、亲自参与
  • 暗示无直接知识的对冲语（“reportedly” / “supposedly” / “some say”）

Expertise（专业，25 分）

测量"作者真的懂这个领域吗”。

信号 分值
作者资质可见（bio / 学位 / 证书） 5
技术深度合于话题（不是表面覆盖） 5
方法论解释（如何得出结论） 4
数据支撑断言（统计 / 研究引用） 4
行业术语用得正确 3
详细作者页 4

Expertise 弱信号红旗：

  • 断言无证据或来源
  • 复杂话题表面覆盖
  • 误用术语
  • 无作者或作者无相关资质
  • 内容广而泛而非深而专

Authoritativeness（权威，25 分）

测量"别人是否承认这个作者 / 网站是权威"。

信号 分值
来自权威源的入站引用 5
作者被媒体引用 4
行业奖项或认可 3
演讲资质（会议 / 活动） 3
在同行评议或权威媒体发表 4
综合主题覆盖（topical authority） 3
在 Wikipedia 等百科类被提及 3

Authoritativeness 弱信号红旗：

  • 单话题站，无深度覆盖
  • 无外部验证
  • 无权威反向链接
  • 自封"专家"无证据

Trustworthiness（可信，25 分，地基）

测量"内容和发布者是否可靠透明"。

信号 分值
联系信息可见（地址 / 电话 / 邮箱） 4
隐私政策有且可访问 2
TOS 服务条款 1
HTTPS 有效证书 2
编辑标准 / 更正政策 3
商业模式与利益冲突透明 3
真实客户评论 3
准确的断言（无明显错误） 4
联盟 / 赞助清晰披露 3

Trustworthiness 弱信号红旗：

  • 无联系信息或物理地址
  • 缺隐私政策或 TOS
  • 未披露的联盟链接或赞助内容
  • 可验证为虚假或误导的断言
  • 无法联系发布者更正

为什么 Trustworthiness 是地基：Google 在 2022 年 Quality Rater Guidelines 更新里明确把 Trustworthiness 定为"地基"，其他 3 维必须建立在它之上才有意义。一个有医师执照的医生在不可信的网站上发文章，专业再强也用不上：读者无法验证身份、无法举报错误、无法联系。

5 大组件加权计算

E-E-A-T 4 维拿到分数后，再叠加另外 4 个组件：

E-E-A-T 子分（0-100）= Experience + Expertise + Auth + Trust（每维 0-25 相加）
内容分（0-100）= EEAT × 0.60 + 内容指标 × 0.15 + AI 评估 × 0.10 + 主题权威 × 0.10 + 新鲜度 × 0.05

下面分别讲清楚另外 4 个组件。

内容指标（15%）

包含 4 个子项：

维度 标准
字数 见下方按页面类型分级表
可读性（Flesch Reading Ease） 60-70（8-9 年级水平）是大众 web 内容最佳区
段落结构 2-4 句一段，每段一个想法，以核心主张开头，可独立引用
标题层次 每页 1 个 H1 / H2 用于主要章节 / H3 用于子节 / 不跳级

字数分级（按页面类型）：

页面类型 最低词数 理想范围
首页 500 500-1,500
博客文章 1,500 1,500-3,000
主柱内容 / 终极指南 2,000 2,500-5,000
产品页 300 500-1,500
服务页 500 800-2,000
About 页 300 500-1,000
FAQ 页 500 1,000-2,500

关键原则：字数是底线不是目标，词更多 ≠ 内容更好。

AI 生成内容评估（10%）

Google 2024-03 政策：AI 生成内容可接受，前提是表现出真实的 E-E-A-T 信号 + 人工审核。问题不在"如何创建"而在"是否提供价值"。

8 项 AI 生成低质红旗：

红旗 描述
通用语病 “In today’s fast-paced world…” / “It’s important to note that…” / “delve into”
零原创洞察 只重述广为流传的信息
无第一手经验 全篇没有"I/We did X"
完美但空洞结构 标题列表都齐，每节内容浅
无具体例子 “Various tools are available…” 但不举具体例子
重复结论 主题陈述被换皮 3 次
过度对冲 “Generally speaking” / “It depends on various factors” 但从不说哪些因素
缺人声 完全中立，无观点 / 偏好 / 专业判断

8 项高质量信号（无论是否 AI 生成）：

信号 描述
原创数据 调查 / 实验 / 基准 / 专属分析
具体例子 具名产品、公司、日期、数字
反向或细致观点 与传统智慧不同，有理由支撑
第一人称经验 “When I tested this…”
更新信息 引用近期事件 / 当前数据
专家观点 清晰的专业判断，不仅是事实
实操建议 具体可操作，不是模糊指导
承认权衡 “This works well for X but not for Y because…”

主题权威（10%）

定义：站点是否综合覆盖一个主题，而不是浅尝辄止。

等级 描述 分数修正
Authority（权威） 20+ 页综合覆盖话题，强集群 +10 加分
Developing（发展中） 10-20 页含一些集群 +5 加分
Emerging（萌芽） 5-10 页含话题，集群有限 0
Thin（薄） <5 页，无集群 -5 扣分

评估 5 个维度：

  1. 内容广度：站有多个页面覆盖核心主题的不同方面吗？
  2. 内容深度：单个页面对子话题深入吗？
  3. 主题集群：页面是否组织成逻辑组并内链？
  4. 内容空缺：是否有明显该覆盖但没覆盖的子话题？
  5. 竞品对比：竞品覆盖了哪些子话题，本站缺失？

内容新鲜度（5%）

为什么新鲜度重要：

  • 没日期的内容被 AI 平台当作"低可信"
  • 时间敏感话题（新闻 / 统计 / 技术）特别看重新鲜度
  • Perplexity 的新鲜度去优先级化比其他平台更激进：12 个月以上未更新的内容引用率显著降低

5 档评分：

标准 评分
3 个月内更新 Excellent
6 个月内更新 Good
12 个月内更新 Acceptable
12-24 个月前更新 Warning
无日期或 24+ 个月前 Critical（AI 平台可能去优先级）

长青指标（不受年龄影响）：

  • 覆盖不变的基础概念（物理 / 数学 / 法律定义）
  • 明确标记为持久概念的参考 / 指南
  • 不含时间依赖的断言（“the latest” / “currently” / “in 2024”）

YMYL 类的特殊权重

YMYL（Your Money Your Life）= 健康 / 金融 / 法律 / 安全。

要求 普通站 YMYL 站
Trustworthiness 权重 25%（4 维平分） 35-40%
作者资质要求 推荐 必须（医生执照 / CFP / 律师执照）
来源引用要求 推荐 必须（每个医学 / 金融断言带链接）
编辑标准 推荐 必须（公开 review 流程）
内容更新频率 季度 月度（医学指南 / 税法变化）

重要扩展：Google 2025-12 把 E-E-A-T 从 YMYL 专属扩展到所有竞争性查询。意味着 YMYL 标准（严格作者资质 / 严格来源引用 / 公开编辑标准）正在向所有领域渗透。

内容评级（5 档）

E-E-A-T 4 维加权计算后的总分，对应 5 档评级：

总分 评级 含义
85-100 Exceptional AI 引用首选，跨平台强
70-84 Good 基础扎实，特定改进可提 citability
55-69 Average 多个 E-E-A-T 缺口削弱 AI 可见度
40-54 Below Average 明显内容质量与可信问题
0-39 Poor 需根本内容策略重整

现在动手做一次"内容质量评分"

动手 5 分钟 不要等理论讲完，选你网站上 1 个最重要的页面，按 4 维 × 信号清单各打分，算出 E-E-A-T 总分。

步骤：

  1. 打开你网站上 1 个最重要的页面（产品介绍 / 教程 / 行业指南）
  2. 按 4 维信号清单逐项打分（Experience 25 + Expertise 25 + Auth 25 + Trust 25 = 总 100 分）
  3. 加上 4 个组件：内容指标（字数 / 可读性 / 结构）+ AI 评估（8 项红旗有几项）+ 主题权威（站点页数集群）+ 新鲜度（最后更新时间）
  4. 按 5 档评级：85+ Exceptional / 70-84 Good / 55-69 Average / 40-54 Below Average / 0-39 Poor

典型新站结果：30-50 分（Below Average / Poor）。最常见的缺口在 Experience（无第一人称）+ Trustworthiness（无联系信息 / 无作者页 / 无编辑标准）。这两块是改造成本最低、收益最大的优先项。

反话术：服务商常说什么，你应该警惕什么

反话术 #1：批量 AI 生成 1000 篇内容快速建立 E-E-A-T
判定：❌ 反向降权风险高。
直接发布纯 AI 生成内容的 8 项红旗（通用语病 / 零原创洞察 / 无第一手经验 / 过度对冲）让 Google / AI 都很容易识别。"批量 AI 生成"换来的通常是被识别为低质内容站后整站降权，长期成本远高于短期收益，离 E-E-A-T 提升反而更远。AI 应该用来辅助人类创作（提供草稿 + 校对），真实经验和原创洞察必须由人提供。
反话术 #2：付费提升 E-E-A-T 评分服务
判定：⚠️ 部分有效但常常卖错东西。
真正能"付费提升"的是 Trustworthiness 部分（HTTPS 证书 / 隐私政策 / 编辑标准模板）和部分 Authoritativeness（PR 投放 / 媒体引用），这些有合理价格。但 Experience（你亲自做过）和 Expertise（你真的懂）不能付费提升。服务商承诺的"提升 Experience"通常是代写"看起来像第一人称"的内容，但缺乏真实经验细节会被识别为通用语病。

关键术语表

术语 解释 这一课怎么用
E-E-A-T Experience / Expertise / Authoritativeness / Trustworthiness 4 维 占 6 维评分总分的 12%
Quality Rater Guidelines Google 给质量评估员的内部文档（公开） E-E-A-T 标准来源
YMYL Your Money Your Life：健康 / 金融 / 法律 / 安全 Trustworthiness 权重升到 35-40%
Topical Authority 主题权威：站点对一个主题的综合覆盖深度 20+ 页强集群 = +10 加分
Flesch Reading Ease 英文可读性公式（60-70 是大众 web 最佳区） 中文场景需要本地化
AI 生成低质红旗 8 项识别 AI 低质内容的特征 通用语病 / 无第一手经验 / 过度对冲等
内容新鲜度 内容最后更新日期 Perplexity 对此特别激进

本课小结

  1. E-E-A-T 4 维：Experience 25 + Expertise 25 + Authoritativeness 25 + Trustworthiness 25 = 总 100 分
  2. Trustworthiness 是地基：其他 3 维必须建立在它之上
  3. 5 大组件加权：E-E-A-T 60% + 内容指标 15% + AI 评估 10% + 主题权威 10% + 新鲜度 5%
  4. 8 项 AI 生成低质红旗：通用语病 / 零原创洞察 / 无第一手经验 / 完美但空洞结构 / 无具体例子 / 重复结论 / 过度对冲 / 缺人声
  5. 主题权威：20+ 页强集群 = +10 加分；< 5 页 = -5 扣分
  6. 内容新鲜度 Perplexity 对此特别激进，时间敏感内容必须 6-12 个月更新一次
  7. YMYL 类：Trustworthiness 权重升到 35-40%，作者资质 + 来源引用 + 编辑标准全部从"推荐"升级到"必须"

完成本课的下一步

立即去做（30 分钟）
1. 选 1 个最重要的页面，按 4 维信号清单 + 5 大组件打分
2. 算出 E-E-A-T 总分 + 评级（5 档对照）
3. 找出最大的 1-2 个缺口（多数情况在 Experience 和 Trustworthiness）
4. 优先改 Trustworthiness（联系信息 / 隐私政策 / 编辑标准 / 作者页），改造成本最低
5. 再补 Experience（加第一人称叙述 + 具体案例 + 截图证据），需要重写部分内容

下一课预告：第 5 课「Technical 技术地基：爬虫能不能正确读到你的内容」。E-E-A-T 是内容信任，Brand Authority 是来源信任，Technical 是基础设施，决定 AI 爬虫能不能爬到、能不能解析、能不能正确归因。

国际生态篇 4/13 完成。如果你做完了页面打分 + 找出缺口 + 优先改 Trustworthiness，你的 E-E-A-T 总分大约能从 30-50 分提升到 60-70 分（Average → Good 等级），这是国际生态篇早期最高 ROI 的工作。

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