凭什么信你的数
方法论与数据边界
度量产品一旦把「不知道」包装成「知道」,后面所有的数都不值钱了。所以我们把口径和边界写在产品里,而不是写在合同里。
「未找到数据」是四种完全不同的情况。
竞品把它们塌缩成同一句话。于是你看着一个空格,不知道该改内容,还是该等一次重试,还是该去授权一个账号 —— 这四件事的处理方式完全不一样。
citat.ai 四态分明。观测到的和推断的,永远可见地区分;采集失败就说采集失败,不拿它冒充「你没被提到」。这是我们最不肯让步的一条:度量产品一旦把「不知道」包装成「知道」,后面所有的数都不值钱了。
竞品
未找到数据
citat.ai
- 已观测抓到了,模型确实提到了这个品牌。这是唯一能直接进分子的状态。
- 未触发抓到了,但这条 prompt 下模型一个品牌都没提。这是真实的零,不是缺失。
- 采集失败这次抓取本身出了问题。这是我们的锅,不是你的数据 —— 不该被读成零。
- 无权限该引擎需要登录态,而你还没授权。缺的是权限,不是可见性。
- 引擎不支持这个引擎压根不返回这类数据。永远不会有值,不必等。
四态分明
一张空图,必须说清自己为什么空
「没触发」「采集挂了」「你没订这个引擎」「这个引擎根本给不了这个数」—— 这是四件完全不同的事。把它们混成一句「未找到数据」,等于把一条有价值的观测事实,和我们自己的 bug,排版成同一个样子。
切换引擎返回的情况
本次查询没有触发 AI 总结
这不是错误,也不是缺失 —— 它本身就是一条观测结果:这个问题在这个引擎上,没有走到 AI 总结那一步。Google AI Overviews · 「便携充电宝推荐」
- 1.它是事实,不用处理
- 2.想看趋势就继续排期采集 —— 触发率本身就是一个指标
右边这张图是 @citat/ui 的 EmptyChart 本体 —— studio 里用的同一份代码,不是营销站照着画的仿制品。
同一条 prompt,我们跑两遍。
一遍走网页端浏览器模拟抓取:联网、带 query fanout,读的是 AI 现在搜到了什么。一遍走官方 API:模型记忆、不联网、没有 fanout,读的是 AI 本来就记得什么。两者的差,就是「搜出来的」和「记住的」之间的差 —— 前者你能靠内容影响,后者要等下一次训练。混成一个数报给你,你不知道该改哪个。
网页端抓取
特征
联网 · 有 fanout · 无官方契约
读的是什么
AI 现在搜到了什么
官方 API
特征
模型记忆 · 不联网 · 有契约
读的是什么
AI 本来就记得什么
fanout 只有聊天客户端拿得到。Google 的搜索面拿不到。
query fanout —— 你问一句,AI 在内部拆成的那几条子查询 —— 是这个品类能给的最有用的信号之一:抓到它,等于反推出 AI 到底搜了什么。
但它的可得性在各平台之间是「结构性不均衡」的,而流量最大的那个平台恰恰是拿不到的那个。这不是谁家工具做得好不好的问题,是平台暴不暴露的问题。
所以我们不承诺「跨引擎真实 fanout 监控」
Google 那一格我们标「引擎不支持」,不拿模型猜一个填上去。猜出来的子查询和观测到的子查询在界面上长得一模一样,而它们的价值差着一个数量级 —— 已经有工具就是这么报的:每条 prompt 让 LLM 生成两条「最可能的子查询」,当观测卖。我们宁可那一格是空的。
| 平台 | 子查询暴露情况 | 判级 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 消费端的网络请求里带着真实子查询;官方 API 的检索词字段「通常但不总是」有值。 | 部分可拿 · 中等稳定 |
| Perplexity | 官方 API 只回来源和相关问题;网页端早期的 Steps 视图已收起,子查询仍在网络请求里。 | 部分可拿 · 不稳 |
| Google AI Overviews / AI Mode | 一条提问会被拆成 8–12 条子查询并行跑 —— 但消费产品不向任何人暴露它们。SERP 数据商只给答案和被引用站点;站长后台把 AI Mode 混进普通流量,没有 fanout 粒度。 | 基本拿不到 · 只能推断 |
| Bing Copilot | 站长后台直接给 grounding queries 并按意图分类 —— 但只给你自己已验证的域名。做不了竞品监控。 | 可拿 · 仅自有站 |
| Gemini(开发者 API) | grounding 元数据里明文返回真实检索词。但那是开发者调 Gemini 的产物,与消费者看到的 AI Mode 不同源、不保证同样的 fanout。 | 可稳定自采 · 但不等于 AI Mode |
来源:2026-07 对各平台官方文档、公开机制与同类工具做法的可行性调研。判级依据是「平台暴露什么」,不是我们已经接了什么 —— 这张表是可行性判断,不是能力清单。
fanout 边界
拿得到就给你看,拿不到就说拿不到
一次提问,AI 在内部会拆成好几条子查询。抓到它们,你才知道 AI 究竟搜了什么。但这件事不是每个引擎都做得到 —— 而做不到的那个,恰好是流量最大的那个。
企业部署苹果设备时,如何满足等保合规要求?
切换引擎
展开的子查询
- 01苹果设备 等保 2.0 合规要求示意
- 02Apple Business Manager 企业部署示意
- 03macOS 安全基线 配置指南示意
- 04Secure Enclave 等保 测评示意
聊天客户端把子查询暴露在页面的网络请求里 —— 我们采集网页端时把它们一并抓下来。
下面的子查询是示意,用来说明 fanout 长什么样,不是某一次真实采集的记录。这一栏真正的内容是那条边界:哪些引擎拿得到,哪些拿不到。
同一条 prompt 问两次,答案就不一样。
这是生成式引擎的固有属性,不是 bug。它的直接后果是:任何只跑一次就报出来的可见性数字,都带着一个没人告诉你的方差。据我们调研,这个品类里没有一家公开过重复采样协议 —— 包括最贵的那几家。
我们不打算假装这个问题不存在,也不打算在自己测出方差之前,先吹一个精度数字。测出来了会贴在这里。