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免费 · 上线后每天 1 次 · 下面是真实样例

谁被引用了,而不是你?

你给它一个问题。它组成检索池、跑一遍助手,然后报告哪些来源被依赖了 —— 以及那些来源比你多了什么。

实时工具随免费层一起上线 · 下面是来自我们已公开实验的真实数据

真实样例 / best ai ppt maker / 池内 14 条来源 · 6 次运行里 5 次可用 被引用:14 条里的 2–5 条
01大多被跳过the pool

抓了十四个页面,被引用的是二到五个。

这是大多数工具藏起来的部分。你竞争的不是整个互联网 —— 你竞争的是一份检索系统已经判定「值得一读」的短名单。这十四条里有八条,每一次都是被读了然后丢掉。如果你连名单都进不去,你页面上的任何东西都不重要。

这次运行产出了什么
# query
best ai ppt maker

# retrieval pool
14 unique sources

# cited, run by run
2 · 5 · 3 · 2 · 5

# run-to-run overlap
0.472  <- the least stable of our five

# cited in every usable run
1 / 14  (ppt.ai, 1,861 words)

# never cited, in any run
8 / 14

十四个页面里只有一个每次都被引用,而且它不是最长的那一篇。其余的引用在每次运行之间挪动。这个挪动才是重点,而这一类工具里没有一家报告它。

02有升有降snippet vs page

让模型读到页面,帮了一些,也害了一些

有三个页面,在模型只看标题和摘要时从未被引用,等它能读页面之后被引用了 —— aipowerpointmaker.com 从 0/5 变成 3/5。另外四个页面反向走 —— 看摘要时至少被引用过一次,看页面时一次都没有:dokieai.com 从 4/5 变成 0/5。这个条件不是普涨。而池里最长的那一页 —— 6,105 词、排第一 —— 两种条件下都一次没被引用。

同一个池子,两种条件
# gained — 0 on snippets, cited on page
aipowerpointmaker.com    0/5 -> 3/5
m.aippt.com              0/5 -> 1/5
presentationgpt.com      0/5 -> 1/5

# lost — cited on snippets, 0 on page
dokieai.com              4/5 -> 0/5
microsoft.com            3/5 -> 0/5
wps.com (blog post)      1/5 -> 0/5
ppt.thirdme.com          1/5 -> 0/5

# longest page, ranked first, cited neither way
aipresentationmakers.com  6,105 words   0/5 -> 0/5

两种条件用的是同样的五条查询、同样的池子、同样的模型。唯一的变量是模型能不能读到页面正文。效果有升有降,这正是我们报计数而不报分数的原因。

03不舒服的部分across queries

有些问题比其他问题稳

我们五条查询的运行间重合度落在 0.472 到 0.700 之间。最不稳的是 best ai ppt maker —— 它十四条来源里,每次被引用的是二到五条。最稳的是 robots.txt allow ai crawler gptbot —— 每次都由同样那两三条回答。稳不稳是问题本身的属性,不是能靠平均消掉的噪声,它告诉你一个新页面还有没有位置。

我们报的东西,而不是分数
# most stable — overlap 0.700
robots.txt allow ai crawler gptbot
  the same two or three sources every run

# least stable — overlap 0.472
best ai ppt maker
  2 to 5 of 14 cited, and the set churns

# we publish the run count, not a rank

我们不会给你一个可见性分数。有人实测过:同一个品牌、同一批 40 个提示词,三家工具分别报 22、19、24 个命中。我们报的是一个决策:哪些问题值得你花时间。

这只是已公开研究里五个查询中的一个 读完整方法论 →

实时工具会做什么,什么时候上线

诚实状态

实时版会接收你的问题和域名,组一个全新的检索池,跑六次助手,然后报告被引用集合、重合度,以及和那些赢过你的页面的对比。每天免费一次。

它还没开,原因是算术问题不是工程问题。每一次运行都要花一次搜索查询和一次模型调用,成本随使用人数增长。我们不会先开、看着它被刷爆、然后再关掉 —— 所以它和免费层一起上线,带每日限额,开了就不关。

在那之前,两个「跑起来不花我们钱」的工具是开着的,而且无限次。可读性体检和修复生成器都在你的浏览器里跑,它们合起来覆盖了我们真的拿被引用率测过的那两项检查。

关于引用试跑的问题

尚未开放
现在能跑吗?

不能。工具还没开放,页面上的按钮是禁用的,而不是装作能用。这页上有的是我们已经跑完的测量,以及它背后的方法。

为什么会有每日次数限制?

因为每次运行都要花模型调用。可读性体检免费且不限次,因为它是你浏览器里的算术;这一项要让模型反复回答同一个问题,每次都有成本。

跑一次到底告诉我什么?

一条查询、一次运行里,哪些来源被引用了、哪些能被抓取却被跳过。这是一个快照,不是一个分数:在我们自己的实验里,同一条查询各次运行之间的重合度在 0.472 到 0.700 之间。

为什么同一条查询每次结果不一样?

因为被引用的集合不是固定的。在我们那五条查询里,最稳的一条各次运行重合度是 0.700,最不稳的是 0.472。单次运行分不清你是真有问题,还是这次运气不好。

这一页上的数字是哪来的?

来自一场实验:五条真实查询、网页搜索返回的 48 条唯一来源、一个固定的模型对每条查询问六次。30 次运行里 28 次可用。每个数字都能从方法论页复算。