研究问题
先把直觉改写成可以检验的问题
系统通常只能从作者、链接、内容、实体和行为等可观察信号推断，不能直接读取“真实可信度”，因此会存在误判。
理论与证据
把研究对象、变量和证据边界分开
至少同时观察四类变量
1
输入：页面、实体、查询和平台条件
2
中介：抓取、检索、重排、上下文和生成
3
结果：答案采用、来源引用、品牌提及和用户行为
4
调节：时间、语言、竞争、模型版本和内容可信度
已有证据能够说明什么
E-E-A-T源自Google内容质量与搜索质量评估语境。本站把它作为内容可信度审查框架，用于检查经验、专业性、外部认可和透明责任；它不是可直接计算的单一排名分数，也不能假定所有AI平台以相同方式使用。
一个可证伪的表达方式
在固定平台、提示词分布和时间窗口内，只改变与“AI系统能否稳定识别E-E-A-T，还是只能识别代理信号”相关的目标变量；若实验组与对照组在预定义指标上的差异没有超过自然波动，就不能认为该假设得到支持。
实验设计
最低限度做到可复核、可证伪、可解释
公开真实的内容负责人和责任页
把经验、专业判断和外部证据分别说明
补充利益关系、版本历史和纠错入口
读完后常见的追问
把当前问题的边界再说清楚
研究“AI系统能否稳定识别E-E-A-T，还是只能识别代理信号”时，最容易出现什么过度解释？
最常见的问题是把单平台、单样本或一次实验的相关性，直接写成因果关系或跨平台规律。
怎样把这个问题改写成可证伪假设？
明确干预变量、对照条件、结果指标和时间窗口，并说明出现什么结果时应拒绝原假设。
最少需要公开哪些实验条件？
至少公开平台与模型、提示词组、页面版本、运行次数、排除规则和分析方法。第一步是：公开真实的内容负责人和责任页。
哪些结果仍不能支持因果结论？
没有对照、没有重复测量，或无法排除平台更新和自然波动时，即使指标上升也不能单独证明因果。
本页依据、边界与责任
证据可以继续追溯，但不打断主阅读路径
内容依据依据3项官方指南或技术规范；E-E-A-T尚未纳入67条核心主张编号体系
内容负责人白磊
当前版本第1.3版 · 最近复核2026-07-25
适用边界本页讨论研究框架。结论只能在公开的平台、模型、语言、样本和时间边界内解释。
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