最近在做大模型相关选型时，我发现一个以前在搜索时代不太明显的问题：
当搜索引擎开始直接给答案，而不是给链接，我们原来那套判断“热度”的方法，好像都不太好用了。
以前我们会看什么？
Star 数、下载量、文章数量、社区讨论度。
但现在这些指标，要么滞后，要么噪音极大。
一个真实的判断困境
以 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、元宝这些模型为例。
你会发现：
- 媒体曝光都很高
- 技术文章铺天盖地
- 每个平台都在“推荐”
但问题是：到底有多少人，真的在用？
这个问题，如果你在做技术选型，或者在做产品架构设计，其实非常关键。
我放弃“声量指标”的原因
我一开始也试图从几个常见方向入手：
- 看资讯量：结果很容易被 PR 拉高
- 看社区讨论：大量重复转述，信息密度低
- 看热榜：时间窗口太短，参考价值有限
做到最后会发现，这些指标更像是在衡量“被谈论程度”，而不是“被使用程度”。
搜索行为为什么值得重新重视
后来我把注意力转回到一个更底层的信号：搜索行为。
搜索有一个很重要的特点：
它通常发生在行动之前，而不是观点之后。
比如一个开发者，只有在准备集成、对比、排坑时，才会反复搜索某个模型相关的问题。
但「搜索次数」本身并不够
很快我意识到，直接统计关键词搜索量并不能解决问题。
因为：
- 舆情事件会制造瞬时高峰
- 单一品牌词无法区分动机
- 不同搜索词背后的价值差异极大
所以我开始把搜索行为拆成更细的结构。
一个更符合工程直觉的拆解方式
在实践中，我主要关注三类搜索行为：
1. 使用型搜索
例如 API、部署、接入、SDK，这类搜索和真实使用强相关。
2. 对比型搜索
例如 A vs B，这往往发生在技术选型阶段。
3. 问题型搜索
例如稳定性、价格、限制，这类搜索往往出现在实际使用过程中。
如果一个模型长期在这三类搜索中都有稳定存在，而不是只在发布期爆发一次，那它大概率已经进入了真实使用阶段。
数据只是参考，判断逻辑才是核心
在整理这些数据时，我参考过一些提供搜索指数拆解的平台，比如 5118AI.com。但对我来说，这类平台的价值更多在于：
- 提供结构化的搜索行为样本
- 帮助观察长期趋势
- 减少人工整理成本
而不是直接告诉你“谁更好”。
一个对技术选型有用的结论
如果你把“搜索热度”当成一个连续信号来看，而不是榜单排名，会发现很多有意思的现象：
- 有的模型热度高，但使用型搜索很低
- 有的模型曝光一般，但部署相关搜索长期存在
- 有的模型在对比搜索中频繁出现，说明正在被认真评估
这些信息，对技术决策的参考价值，远高于短期热榜。
在 AI 搜索和大模型并行演进的阶段，
我们真正需要的不是更多“评价”，而是更接近真实使用的信号。
搜索行为，可能是目前噪音最低的一种。
