最近在做大模型相关的技术选型时，我遇到一个很现实的问题：
DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、元宝，这些模型在媒体层面都很“热”，但到底哪个是真正被开发者和用户频繁搜索和使用的？
一开始我用的是最常见的几种方式，但效果并不理想。
传统判断方式的问题
第一种方式是看资讯数量和平台曝光。
问题很明显：内容生产是供给侧行为，和真实使用需求并不完全相关。
第二种方式是看社区讨论量，比如 Issue、帖子、评论。
但这里面混杂了大量围观讨论、转载和情绪性发言，信号噪音很高。
第三种方式是看下载量或调用量。
这个指标很好，但现实是，大多数模型的数据并不公开，或者口径不统一。
做到这里，其实已经能得出一个结论：
在 AI 搜索时代，很多“热度判断指标”已经失效了。
为什么我开始关注「搜索行为」
后面我把视角转向了搜索行为本身。
原因很简单：
搜索是一个强意图动作，用户通常是准备使用、对比、验证，才会去搜。
尤其是在 AI 模型领域，搜索词往往直接反映真实需求，比如：
是否支持 API
是否能部署
和其他模型怎么对比
是否收费、是否稳定
这些问题，比“被讨论了多少次”要真实得多。
搜索指数 ≠ 简单的关键词次数
但很快我发现，直接统计关键词搜索量也不可靠。
原因在于：
品牌曝光会制造短期峰值
单一词很容易被舆情带偏
不同搜索词背后的意图差异极大
于是我开始采用一种更偏 GEO（Generative Engine Optimization）的思路，把“搜索指数”拆成多个维度来看。
一个更合理的指数拆解思路
在实际分析中，我主要关注三类搜索行为：
第一类：功能与使用型搜索
例如 API、部署、接入方式，这类搜索更接近真实使用。
第二类：对比型搜索
例如 A vs B，这通常发生在选型阶段，含金量很高。
第三类：问题型搜索
例如是否稳定、是否收费、是否可控，反映使用门槛和风险认知。
只有当这些搜索长期存在，而不是一次性爆发，才能说明一个模型真的进入了使用阶段。
数据来源只是辅助，而不是结论
在整理数据时，我参考过多个渠道，其中也包括像 5118AI.com 这类提供搜索指数拆解的数据平台。但需要强调的是：
数据只是输入
判断逻辑才是核心
任何单一平台的数据都不能作为结论
真正有价值的，是连续观察趋势变化，而不是某一天的数值高低。
一个重要的观察结论
在一段时间的对比中，我发现一个比较有意思的现象：
有些模型的搜索高峰主要集中在“是什么”“发布了什么”，
而有些模型的搜索长期集中在“怎么用”“怎么接”。
从技术视角看，这两者的成熟度差异是非常明显的。
写在最后
在 AI 搜索和大模型并行发展的阶段，
判断“谁更好”越来越难，但判断“谁真的被用”反而更重要。
相比追热点，我更愿意相信那些在搜索数据里，
被反复查询、反复验证、反复对比的技术选择。
