「GEO 指数」：我设计了一套衡量 AI 世界热度的算法

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🌏 我设计了一套「GEO 指数」，用来衡量 AI 世界的“热度地图”

老朋友，新朋友，你好呀～ 最近在研究 AI 平台的内容分布， 发现一个有趣的现象 👀

同样一个关键词，在不同 AI 平台上的热度差异， 居然能反映出整个行业的「智能认知格局」。

于是，我设计了一套算法体系—— GEO 指数（Global Exposure & Orientation Index） 它可以量化一个「提示词 / 品牌 / 主题」 在整个 AI 世界里的曝光度与认知度。

🧩 一、GEO 指数想解决什么问题？

一句话概括：

GEO = 衡量一个主题在 AI 世界的“智能曝光度 + 认知度”

它就像「百度指数、微信指数」， 但测的不是用户，而是 AI 自己的理解力。

比如👇

• • 🤖 DeepSeek 真的理解“华为”吗？
• • 🔍 元宝最近提了多少次“新能源车”？
• • 💬 小红书上大家还在聊“Claude 3”吗？

这些碎片数据， 都能通过 GEO 指数整合成一张「AI 认知热力图」。

⚙️ 二、GEO 的算法结构

核心公式👇

GEO指数(G) =w₁×N(Exposure) + w₂×N(ResponseQuality)+w₃×N(SocialHeat) +w₄×N(UpdateFreq)

别被公式吓到 😂 其实它就四个维度：

📊 三、权重建议（可灵活调整）

不同阶段权重可变： 初期看曝光，中期看质量，后期看影响。

🧮 四、每个子指标如何计算？

1️⃣ 曝光度 Exposure 在多个 AI 平台搜索关键词， 统计结果数量，归一化到 0~1。

例如：

• SearchHits_i：在第 i 个 AI 平台搜索“新能源车”返回的条目数量
• MaxHits_i：平台最高结果数量（归一化基准）

→ 得到 0–1 范围的值。

2️⃣ 响应质量 ResponseQuality 用统一问题提问，再用语义相似度或 LLM 打分。

类似“AI 智商测试”，看谁更懂你 🤓

其中 SimScore_i 可通过以下方式获得：

使用 OpenAI Embedding 或 BERT embedding 计算回答与理想答案的语义相似度；

或用 LLM 对回答进行质量打分（0~100）。

示例

# 计算语义相似度
score = cosine_similarity(embedding(answer), embedding(reference_answer))

3️⃣ 社会热度 SocialHeat 整合百度指数、知乎、小红书、公众号热度趋势。 做一次外部世界的「热度脉搏检测」。

用外部平台（百度、知乎、小红书、微信等）的结果数量 + 趋势指数综合。

→ 再归一化到 0~1。

4️⃣ 更新频率 UpdateFreq 分析平台更新频次、模型升级频率。 更新快 ≈ 学得快。

🧠 五、归一化与标准化

所有指标都会被标准化到 [0,1]， 避免因量纲不同导致偏差。

若数据差距太大，可使用对数归一化（Log Scaling）。

📈 六、GEO 实测案例（示例）

📊 小结：

DeepSeek 的“理解力”最强； Kimi 社交热度上升明显； 通义千问在外部传播上表现突出。

🔍 七、GEO 的衍生玩法

🌡 GEO 趋势指数（GeoTrend） —— 看最近 7 天热度变化曲线。

💡 GEO 贡献度（GeoContrib） —— 看哪个平台贡献最多。

🕸 关键词聚类图（GeoNetwork） —— 用 Embedding + KMeans 绘制“AI 世界主题关系图”。

✅ 八、总结一句话

GEO 指数 = AI 世界的“智能温度计”。

它告诉我们：

• • 哪个话题正在升温？
• • 哪个平台在变聪明？
• • 哪个品牌最被 AI 理解？

💬 尾声：当 AI 也开始“理解世界”

AI 在学我们， 我们也该学会观察 AI 的世界。

如果你也在研究 AI 平台生态、 或者想知道你的品牌在 AI 世界有多火 🔥 欢迎来聊聊 GEO。

我是建峰，沪漂10年，互联网创业者，野生程序员，希望未来成为一名全球旅居的自由职业者。

如果你也对GEO感兴趣，喜欢学习、思考、阅读、分享，相信长期主义。欢迎链接我，我们一起成长进步。