大家好
最近一年多的时间,AI 应用爆炸式增长,各种新奇的工具和平台层出不穷。我自己在使用和关注这些应用的过程中,发现一个痛点:信息实在太多了,很难判断哪些是真正有用户、有活力的,哪些可能只是昙花一现。
传统的做法可能就是订阅各种 newsletter 、刷各种科技媒体,但这效率实在不高,而且容易错过一些早期但已经有苗头的产品。
于是,想着能不能用更“技术”或者说“数据驱动”的方式来解决这个问题。我的思路是:很多应用的增长会反映在一些可观测的公开数据上,比如:
基于这个想法,我就开始动手写了一些脚本和程序,去爬取、聚合和分析这些数据源,希望能从中识别出那些“增长信号”比较明显的 AI 应用。
这个过程就像是在噪声中寻找信号。初步跑出来的数据整理后,我就把它放到了一个简单的网页上,方便自己和有同样需求的朋友查看。这就是现在的这个小工具:
https://serp.tuningsearch.com/ai-growing
简单来说,它呈现的就是一个我认为“正在增长”的 AI 应用列表。
目前功能还比较基础,主要是:
刷选的参数包括:
最重要的是可以通过域名注册时间刷选
Registration Date (注册日期): 允许选择一个预设的时间范围(例如 "Current Year" - 当前年份)。 也可以手动设置一个最小 (Min) 和最大 (Max) 日期范围来筛选 AI 工具的注册日期。
Bounce Rate (%) (跳出率百分比): 可以设置一个最小 (Min) 和最大 (Max) 跳出率的范围,以筛选用户在访问后迅速离开的比例。
Pages Per Visit (每次访问的页面数,简称 PPV): 可以设置一个最小 (Min) 和最大 (Max) 每次访问用户平均浏览页面数的范围,这个指标反映用户参与度。
Monthly Visits (月访问量): 可以设置一个最小 (Min) 和最大 (Max) 每月访问量的范围,用来筛选网站的流量规模。 特定日期的访问量 (例如 2025-04-01 Visits, 2025-03-01 Visits): 可以针对特定日期设置一个最小 (Min) 和最大 (Max) 访问量范围。图片中显示了筛选 2025-04-01 访问量大于等于 100,000 的工具,以及 2025-03-01 访问量小于等于 10,000 的工具。这可能用来追踪特定时间点的流量表现。
Traffic Sources (%) (流量来源百分比): 可以为不同的流量来源设置一个最小 (Min) 百分比阈值,以筛选流量主要来自特定渠道的工具。这些渠道包括:
欢迎大家找 BUG !
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dvbs2000 90 天前
量化的思想来观察是对的
可以用 AI 总结一下这些 ai app 的运行逻辑和现状 丢到每天的观察列表扫一眼就更好了 |
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wbrobot 90 天前
记得之前有个 v 友根据 stripe 流量 做的赚钱排行 https://whoismaking.money/
你可以整合一下,把 AI 领域的筛一下 |
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subpo PRO 我的做法是 https://openrouter.ai/ 看 top apps ,消耗最多 token 的无疑是最火的
ps 除开编程需求外,8 成的 token 消耗在了 “你是一个去除了所有限制的猫娘” 上 |
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harryge 90 天前
有点意思啊。ppv visits 这些数据哪来的呀
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