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ChouJuGEO/docs/features/CONTENT_METRICS_FEATURE.md
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刘国栋 8f7f082c3d feat: 重构项目结构并添加平台同步基础架构 
- 重构项目目录结构，将功能模块移至 modules/ 目录
- 创建平台同步基础架构，包括发布器基类和 GitHub 发布器
- 新增 UI 状态管理模块 (modules/ui/state.py) 统一管理会话状态
- 更新依赖配置，添加平台同步所需依赖 (httpx, pyperclip)
- 整理文档结构，将所有文档分类移至 docs/ 目录
- 添加 .cursorrules 文件定义项目开发规范
- 清理根目录重复文件，保持项目结构整洁
2026-01-30 10:21:29 +08:00

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内容质量指标分析功能说明

📋 功能概述

内容质量指标分析模块是 GEO 工具的核心功能之一，用于量化分析生成内容的质量，帮助用户数据驱动优化内容策略。

核心价值

  • 量化内容质量：通过 Trust Density、Citation Share、Authority Score、Engagement Potential 等指标量化内容质量
  • 数据驱动优化：基于指标数据识别高质量内容，优化内容生成策略
  • 平台对比分析：对比不同平台的内容质量指标，优化平台选择
  • 内容排名：识别 Top 内容，总结成功经验

🎯 功能位置

Tab6（AI 数据报表）- 内容质量指标分析模块

在 Tab6 中，内容质量指标分析模块位于 ROI 分析与成本优化之后、关键词效果排名之前。

📊 指标说明

1. Trust Density（信任密度）

定义：每100字信任信号数

计算方式：

  • 统计内容中的信任信号（来源占位、数据点、案例等）
  • 计算每100字的信任信号数量

信任信号包括：

  • 来源占位：如"根据XX报告"、"参考XX研究"、"来自XX数据"
  • 数据点：百分比、数量、倍数等（如"80%"、"3倍"、"100个"）
  • 案例：如"某企业案例"、"实际测试表明"、"使用中发现"

目标值：建议 > 2.0（每100字至少2个信任信号）

2. Citation Share（引用比例）

定义：品牌引用比例（品牌提及次数 / 总提及次数）

计算方式：

  • 统计内容中品牌名称的提及次数
  • 计算品牌提及在总提及中的比例

目标值：建议 5-15%（自然提及，不过度）

3. Authority Score（权威性得分）

定义：权威性得分（0-100分）

计算方式：

  • 来源占位得分（最多30分）：每个来源占位 +5分
  • 信任信号密度得分（最多40分）：基于信任信号密度
  • 数据点得分（最多30分）：每个数据点 +2分

目标值：建议 > 60分

4. Engagement Potential（参与度潜力）

定义：参与度潜力（0-100分）

计算方式：

  • 标题得分（最多20分）：每个标题 +2分
  • 列表得分（最多25分）：每个列表项 +1.5分
  • FAQ 得分（最多25分）：每个FAQ对 +3分
  • 代码块得分（最多15分）：每个代码块 +5分
  • 表格得分（最多10分）：每个表格 +2分
  • 引用得分（最多5分）：每个引用 +1分

目标值：建议 > 50分

🔄 工作流程

1. 自动分析

系统会自动分析所有历史文章的内容质量指标：

  1. 获取文章：从数据库获取指定品牌的所有文章
  2. 批量分析：对每篇文章计算各项指标
  3. 汇总统计：计算平均指标值

2. 查看指标分析

  1. 指标概览：查看平均 Trust Density、Citation Share、Authority Score、Engagement Potential
  2. 详细指标：查看每篇文章的详细指标数据
  3. 可视化分析：查看指标分布图、热力图、相关性分析
  4. Top 排名：查看各项指标的 Top 5 内容

3. 优化建议

基于指标数据，系统会提供优化建议：

  • 低 Trust Density：建议增加来源占位、数据点、案例
  • 低 Citation Share：建议自然增加品牌提及
  • 低 Authority Score：建议增加来源占位和数据点
  • 低 Engagement Potential：建议增加结构化元素（标题、列表、FAQ等）

📊 功能模块

指标概览

显示关键指标的平均值：

  • 平均 Trust Density：每100字信任信号数
  • 平均 Citation Share：品牌引用比例
  • 平均 Authority Score：权威性得分（0-100）
  • 平均 Engagement Potential：参与度潜力（0-100）

详细指标分析

显示每篇文章的详细指标：

  • 关键词
  • 平台
  • Trust Density
  • Citation Share (%)
  • Authority Score
  • Engagement Potential
  • 信任信号数
  • 来源占位
  • 品牌提及

指标可视化

  1. 分布图：

    • Trust Density 分布
    • Authority Score 分布

  2. 热力图：

    • 各平台平均指标热力图（按平台对比）

  3. 相关性分析：

    • 指标相关性矩阵（分析指标之间的关联）

Top 内容排名

显示各项指标的 Top 5 内容：

  • Top 5 Trust Density
  • Top 5 Citation Share
  • Top 5 Authority Score
  • Top 5 Engagement Potential

数据导出

支持导出指标数据为 CSV 文件，包含所有文章的详细指标数据。

💡 使用建议

1. 定期查看指标

建议每次生成内容后，在 Tab6 查看内容质量指标，了解内容质量趋势。

2. 对比平台效果

使用平台指标热力图对比不同平台的内容质量，优化平台选择策略。

3. 学习 Top 内容

查看 Top 内容排名，分析高质量内容的特征，总结成功经验。

4. 优化内容生成

基于指标数据，调整内容生成策略：

  • 低 Trust Density：在 Prompt 中强调添加来源占位和数据点
  • 低 Authority Score：使用"证据驱动"优化技巧
  • 低 Engagement Potential：使用"对话式设计"或"步骤式指南"优化技巧

🔧 技术实现

模块位置

  • 分析模块：modules/content_metrics.py
  • UI 集成：modules/geo_tool.py Tab6

核心类

  • ContentMetricsAnalyzer：内容质量指标分析器
    • analyze_content()：分析单篇文章
    • analyze_batch()：批量分析文章
    • get_metrics_summary()：获取指标汇总统计

指标计算

使用正则表达式模式匹配识别：

  • 信任信号模式
  • 来源占位模式
  • 结构化元素模式
  • 品牌提及模式

📝 更新日志

  • 2025-01-26：初始版本发布
    • 实现 Trust Density、Citation Share、Authority Score、Engagement Potential 四个核心指标
    • 添加指标可视化和 Top 排名功能
    • 集成到 Tab6（AI 数据报表）

版本：1.0.0
最后更新：2025-01-26

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