评分版本 v1.0
评分方法
CiteCheckup 对一个公开网页进行确定性审查，依据七个规则式维度评估可观察的内容与结构。它不访问 AI 私有索引，得分也不是 AI 系统引用该网页的概率。
总计 100 分
总分如何组成
20 / 20 / 15 / 15 / 10 / 10 / 10
20
定位是否清晰
检查网页标题、摘要、各级标题是否有效，以及页面是否明确说明了自己与目标主题的关系。
20
主题相关性
检查所填主题及其组成词是否出现在足够的上下文中，让页面主题清楚可辨。
15
问答式内容
识别疑问式标题，以及解释、步骤、指南等实用的回答模式。
15
对比与替代方案内容
查找围绕对比、替代方案、评测、功能和定价等帮助读者决策的表达。
10
常见问题与结构化内容
识别真实的问答内容，并检查提取出的页面是否包含结构化数据。
10
可抓取性与内容质量
综合考虑页面能否成功获取、内容是否达到实用深度，以及提取器能否取得基本页面元数据。
10
品牌是否清晰
检查所填品牌是否在网页标题、各级标题和正文中得到清楚且一致的表达。
内容获取
两种提取路径
检测器先尝试 Jina Reader，必要时再回退到直接获取 HTML。报告会注明所用路径，因为两者并不等价。
Jina Reader
Reader 返回 Markdown。CiteCheckup 会读取其中的 Title 行、Markdown 标题和清理后的正文；这条路径不会填充 meta description 或 JSON-LD schemaHints 字段。
直接获取 HTML
回退路径使用正则表达式近似解析原始 HTML，提取 title、meta description、H1–H3、可见文本，以及 JSON-LD 中的 @type 值。它不会执行 JavaScript，也不是完整的 DOM 解析。
定位、常见问题与结构化内容、可抓取性等检查会使用这些提取字段，因此同一网址在不同路径成功时可能得到不同分数。这属于提取归一化差异，并不自动意味着评分权重发生了变化。
语言
面向英文的匹配方式
主题分词、提示词模式和若干内容信号是为英文及 ASCII 文本设计的。由于匹配依赖规则而非语义，其他语言、文字系统、词形或同义词的结果可能不完整。
如何理解结果
把分数当作改善网页清晰度和结构的检查清单。分数更高，只说明提取出的网页命中了更多公开规则；它不能证明任何 AI 产品会发现、排名、提及或引用该网页。
如果报告中出现 OpenAI 搜索模型快照，它会被单独呈现。快照只是一次观察，每次运行都可能变化，也不会改变确定性的准备度得分。
v1.0
更新记录
首次发布评分方法：七个确定性维度合计 100 分；结构化数据只作为一般页面信号，不被视为获得 AI 引用的承诺。
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