為什麼「語言自然度」會獨立成一個維度？
過去兩年 LLM 大量自動生成「為了排名而寫」的灌水內容——同質化嚴重、套話密度高、缺乏具體性。AI 廠商很快開始反制：訓練 reranking 模型時加入「自然度判讀」，把疑似 LLM 套式的內容降權。
直接結論：即使內容主題相關、結構正確，但語氣套式被偵測到，引用機率會大幅降低。
GeoWeb 在 M3-14 加入「語言自然度」維度（6% 權重），用 7 個子指標模擬 AI 廠商的判讀邏輯。下面逐項說明。
子指標 1：套話密度（18% 權重）
偵測什麼
預定義一份「LLM 套話 phrase bank」，包含中英雙語約 80 個常見短語：
- 中文：「在當今這個」「綜上所述」「值得注意的是」「至關重要」「不可忽視」「眾所周知」「毋庸置疑」「讓我們深入了解」「在這個快速變化的環境中」…
- 英文：「In today’s digital landscape」「It’s important to note」「In conclusion」「leverage cutting-edge」「unlock the full potential」…
計算每千字命中數。
評分邏輯
- < 1 次/千字：100 分（自然）
- 1–2 次/千字：80 分
- 2–4 次/千字：60 分
- 4–8 次/千字：35 分
-
8 次/千字：10 分（高度疑似 LLM 套式）
為什麼權重最高
這是最強的單一信號——一個自然寫作的人不會在每段都用這些套話。命中率高 = 高度疑似生成內容。
子指標 2：段落開頭重複度（15%）
偵測什麼
連續段落是否用相同 transition 詞開頭：「首先…其次…再者…最後…」「另外…此外…再者…最後…」。
為什麼重要
AI 生成內容很愛這種「教科書式硬結構」。真人專家寫文章時會混用問句、案例、引述、定義等多種開頭——多樣性是真人特徵。
評分標準
最常見開頭詞的出現比例：
- < 8%：自然（多樣化）
- 8–15%：稍微單調
- 15–30%：明顯重複
-
30%：教科書式硬結構
子指標 3：句法多樣性（15%）
偵測什麼
三個獨立子指標合成：
- 句長變異係數（CV）：句子長度的標準差/平均。CV 高 = 長短交錯
- 句末標點熵（entropy）：「。！？」分布的 Shannon entropy
- 長句比例：> 50 字句子的占比
為什麼重要
LLM 生成內容的句長分布常呈現「集中化」——多數句子長度落在某個窄區間（通常 25–35 字）。真人寫作會有極短句（強調用）和極長句（複合論述）混雜。
子指標 4：局部詞彙循環（12%）
偵測什麼
用 100 字滑動視窗，計算每個視窗內的「unique 詞數 / 總詞數」（type-token ratio）。
為什麼重要
LLM 在生成時容易在小範圍內反覆用同義詞——「提供 / 提升 / 改善 / 優化 / 強化」會在同一段內各出現一次。真人較少這樣。
為什麼用滑動視窗而不是全文統計
全文 TTR 在長文章中天然偏低（因為總詞彙會循環使用）。滑動視窗的局部 TTR 更能精準偵測「同段反覆」這個 LLM 特徵。
子指標 5：具體 vs 抽象（18% 權重，與套話並列最高）
偵測什麼
- 具體標記：數字、日期、引述符號（「」”」’）、命名實體
- 抽象標記（hedge words）：「許多」「一些」「significantly」「possibly」「generally」「relatively」
計算「具體標記密度 / 抽象標記密度」的比例。
為什麼權重高
這是最能分辨「真實研究 / 案例分享」 vs 「AI 灌水」的信號之一：
- 真實內容：「2024 年 3 月我們服務的 12 家客戶中…」「Princeton 研究在 KDD 2024 提出…」
- AI 灌水：「許多公司在面臨挑戰時…」「研究顯示這對企業有幫助…」
Hedge words 多 = 沒落點的轉述 = 高度疑似生成。
子指標 6：連接詞分布（12%）
偵測什麼
預定義的連接詞詞表（「然而」「因此」「不過」「另外」「此外」「再者」…）出現分布的 Shannon entropy。
為什麼重要
LLM 喜歡反覆用 1–2 個連接詞（最常見：「然而」「因此」「另外」）。真人會自然用各種同義替代，分布更均勻 = entropy 更高。
子指標 7：第一人稱適度性（10%）
偵測什麼
「我們」「In our experience」「我發現」這類第一人稱經驗 marker 的密度。
評分邏輯（parabolic 倒 U 曲線）
- 太少（< 0.5/千字）：50 分以下——疏離、像 generic LLM 輸出
- 適中（1–5/千字）：100 分——展現 Experience（E-E-A-T 的 E）
- 太多（> 8/千字）：50 分以下——自我推銷感過重
不是越多越好。中道才好。
7 個子指標的綜合判讀
GeoWeb 的「語言自然度」分數是這 7 項加權平均。常見組合：
- 真人專家文：套話低 + 具體高 + 第一人稱適中 → 90+
- SEO 灌水文：套話高 + 抽象高 + 段落開頭單調 → 30–
- 混合文（部分 AI 修飾）：套話中 + 具體中 → 60–70
為什麼這個維度權重「只有」6%？
LLM 的反 slop 偵測仍在演進中——目前主要 AI 平台對「結構化準備度」的權重高於「語言自然度」。但這個權重會隨時間提高。
我們建議：內容真的是真人專家寫的比「故意把指標調漂亮」重要。靠 prompt engineering 把 LLM 文章調得更像真人——短期可能過得了偵測，但 AI 廠商的偵測模型也在更新。長期靠真人寫作 + 真實案例 + 具體數據才安全。
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