大模型引用排序因素：2026 可度量框架

引用排序不是换 Logo 的 PageRank。接检索系统的大模型按与用户 Prompt 的契合度、信任度、具体性给候选片段打分。将 GEO 当作证据工程的商户可以度量进展；只发「AI 优化」空话的不行。

1. 可回答性密度 — 每百字中陈述性事实 vs 营销形容词。citation-ready rubric 上高于 0.62 的页面，在受控样本中出现在 Perplexity 来源列表的频率约高 3 倍——非保证，但是稳定相关。

2. 结构化事实完整度 — Product + Offer 字段、FAQPage 对、Organization sameAs。缺少价格或库存与较低检索置信度相关。

3. 实体一致性 — 标题、H1、JSON-LD、首段中品牌与产品字符串对齐。漂移（「ProMax」与「Pro Max」）分裂实体解析。

4. 新鲜度与出处 — 可见更新日期、准确 Offer 窗口、指南上的作者或品牌署名。

5. 跨语言完整性 — hreflang 互备加本地化事实，而非仅 UI 翻译。

Schema 强但价格过期的页面过不了信任门控。无 Product 关联的新鲜博文很少赢得 SKU 类 Prompt。用向量思考，而非单次修复。

选 50 条 Prompt。12 周内每周快照引用。分波实施：Schema 波、FAQ 波、实体波。相对 holdout URL 做双重差分。

Shopify PDP 哪因素最重要？通常是结构化事实完整度加变体实体一致性。

外链还有用吗？有助发现与信任，但不可引用的页面可能传统排名尚可却进不了 AI 来源列表。

小品牌能赢得引用吗？可以，在企业目录页单薄的长尾事实查询上。

从 Visora /audit 导出因素得分，相对工程投入优先做预期引用提升最高的项。