本地用户在 AI 里问「附近哪家好 / 靠谱推荐」时，你的门店是否被推荐、排第几、有没有被说对——本页讲清 本地服务 行业的 EEAT 深度审计 怎么做。
可引用定义 · Citable Definition
落地步骤 · How
以下步骤针对 本地服务 行业（覆盖 家装 / 月子中心 / 婚庆 / 婚纱 / 律所 / 健身 / 高端美容 共 5 类子行业）的意图库与实体字段设计。
统一八维 · AI Visibility Index
GEOScope 全行业共用同一套八维框架，只按行业调权重。D1 永远 = 推荐存在度（Recommendation Presence），全行业不可变。下表权重由产品算法 lib/ari.js · INDUSTRY_METRICS 直接导出，与线上算分完全一致。
| 维度 | 指标（中 / EN） | 权重 | 本行业含义 |
|---|---|---|---|
| D1 | AI 推荐可见度 · Recommendation Presence | 18% | 用户在 AI 里问「{city} 本地哪家好」时，你有没有进入候选名单？ |
| D2 | 本地需求覆盖 · Local Intent Coverage | 15% | 在哪些真实本地服务决策意图下，AI 能发现你？ |
| D3 | AI 推荐竞争力 · Recommendation Strength | 15% | 被推荐时排第几？相对同城竞品怎样？ |
| D4 | AI 推荐声量 · AI Share of Voice | 12% | AI 把多少推荐机会给了你，而不是同城竞品？ |
| D5 | AI 认知准确度 · Perception Accuracy | 14% | AI 对你服务范围、价格、口碑、地址的理解是否准确？ |
| D6 | 权威信源力 · Authority & Source Strength | 12% | AI 形成认知所依赖的信源是否足够可信、稳定？ |
| D7 | AI 决策信任力 · Trust & Decision Strength | 8% | 在用户最关心的口碑、案例、价格、距离上你是否占优？ |
| D8 | AI 增长机会度 · Growth Opportunity | 6% | 哪些本地需求最值得下一阶段投入？ |
合计 100%。权重与口径以 GIMF 方法论 与产品算法为准。
能力边界 · Honest Limits
本地服务其他能力 · Cross Links
常见问题 · FAQ
最直接相关的是 D5 认知准确度与 D6 权威信源，同时影响 D7 信任决策力。EEAT 薄弱时，即使被提及也难进入首选。
通常是「可核验」：资质与案例没有结构化沉淀，AI 抓不到证据，就按低信任基线处理。
信息一致性（NAP、价格、资质）可较快修正；第三方背书与内容沉淀需要持续投入，属于长期建设。