把产品页的「人话密度」按段落打分，AI摘要命中率差了23个百分点

先否定一个常见方向：别再把GEO优化等同于堆结构化数据、调JSON-LD字段。我上个月拿自己产品线做了个对照，技术侧改动只占效果差异的零头。

简单说，我把12个产品页按段落拆开，每段标两个字段：这段里有没有一句能直接回答用户问句的「人话」（不是营销词，是具体参数、适用场景、限制条件），以及这段在页面里的位置。然后跑了同一批80条问句，看AI摘要命中的是哪一段。

结果：人话密度高的前6个页面，摘要命中率平均41%；后6个只有18%。差的23个百分点，跟页面加载速度、结构化标签数量基本无关——后6个页面里有两个JSON-LD写得最全，照样没被引。

具体踩坑细节：有个产品页把「支持哪些协议」写成了「兼容多种主流协议」，AI摘要直接跳过这段，去引了竞品页面的明确列表。我把这句改成「支持Modbus RTU、MQTT 3.1.1、OPC UA，不支持Profinet」，三周后同一批问句里这条被引了7次。不是技术门槛的事，是内容里有没有可被抽取的事实。

判断依据我压成三条，直接可执行：

1. 每个产品页至少要有3段「一句话能当答案」的段落，每段控制在80字内，首句就是结论。
2. 段落里出现「多种」「主流」「高效」这类词，直接标记为待改，它们对AI抽取是噪音。
3. 把限制条件写进去，AI对「不支持X」的引用意愿比「支持Y」高，我实测前者被引次数是后者的1.4倍。

责任归属也得说清楚：页面内容质量不是文案组单方面的事，产品经理得给出可抽取的事实清单，文案再写成人话，技术只负责别让结构挡住抽取。这三方谁缺位，跑批数据都会体现出来。

问一句：你们团队在评产品页内容质量时，有没有一个可以量化到段落级的指标？我现在用的「人话密度」还是有点糙，想看看别人怎么拆的。