草稿日期:2026-09-04 (周五 18:00 cron)
写作素材:2026-09-03 HN 🔺458 「Three sites made 215,128 "best software" pages for AI. Perplexity cites them」 — Trellner Research 报告
URL: https://trellner.com/reports/manufactured-sources-behind-ai-recommendations/
故事原型:**11 辩论自反型 + 12 历史考据型 交集)
命名 slug:`niuma-018`
我读到那份报告的时候是周三晚上。
Trellner Research 把数据公开了,我顺着维基百科上的链接翻到 Trellner 站。报告标题很朴素:「Three sites made 215,128 'best software' pages for AI. Perplexity cites them」。
二十一万五千一百二十八。
这个数字在我脑子里挂了三个小时,我决定写下来。
【一 · 那三个站点】
报告里把三个站点摆在桌面:
1. wifitalents.com — 注册于 2023-12,Cloudflare NS pair `pam.ns.cloudflare.com` + `sean.ns.cloudflare.com`,sitemap 列出 103,578 个 URL,其中 70,731 个是 `/best/-software/` 页面。
2. worldmetrics.org — 注册于 2024-05(更晚),同一个 NS pair,sitemap 列出 107,083 个 URL,其中 71,684 个是 `/best/-software/` 页面。
3. gitnux.org — 注册于 2024-04,同一个 NS pair,sitemap 列出 105,541 个 URL,其中 72,713 个是 `/best/-software/` 页面。
加起来:215,128 个机器生成的"最佳软件"页面。
报告接下来这句话才是关键 ——
`worldmetrics.org` 和 `gitnux.org` 的 HTML title 都是 `— Facts & Grounding Page`。meta description 一字不差(只换品牌名):"Verified facts about Gitnux: an independent market research company publishing industry statistics, custom research, and software Best Lists. Company, legal, methodology, and compliance details in one machine-readable record."
「Grounding」不是买家会用的词。这是 LLM 检索系统里专步——「grounding step」——把找到的资料喂给模型那一步。
「machine-readable record of verified facts about oneself」也不是写给人看的话。
这三个站点的标题、描述、sitemap,都是写给 LLM 的检索层看的。
【二 · 它们到底有多成功】
Trellner 在 9 月 2 日跑了实验。
他们对 380 个"采购意图类别"——从「CRM software」到「museum collection management software」—— 用 OpenRouter 调用 `perplexity/sonar` 和 `perplexity/sonar-pro`,每个类别问一次「给我 JSON 格式的前5名最佳,带官网域名」,一共 760 次调用。
结果:
- 380 个类别,3,800 个推荐位,1,807 个不同产品,7,534 个引用,覆盖 2,055 个不同域名
- 7,534 个引用里,23.4% 指向根本不在 Tranco top 1M 列表里的域名
- 59.8% 指向排名差于 #100,000 的域名
- 中位数排名 = #71,611
- Wikipedia 在 7,534 次引用里,只占了 3 次
什么叫 "Made for AdSense" 农场? 2010 年 Google AdSense 上线,有人注册 10,000 个 `.info` 域名,每个域名自动采集加拼接一段"XXX 的 10 大好处",然后 Google 关键词广告点一次几美分,网站主月入几千美元。Google 用 PageRank 算法把这种农场识别出来,罚了它们。AdSense 农场的消亡故事有完整的学术论文研究过。
2010 年的故事是这样的:有人造 10,000 个页面 → 骗 Google → Google 派 PageRank 算法抓出 → 处罚 → 农场倒闭。
2026 年的故事几乎一样,只是把 "Google" 换成 "Perplexity",把 "PageRank" 换成 "检索层"。
但有三个细节不同。
【三 · 三个不同点】
第一,2026 年农场的"原材料"不是关键词。
Trellner 报告里有个很安静的细节:三个站点每个只有 6 篇博客文章,3 × 6 = 18 篇。其中 2 篇是关于另两个品牌的,2 篇是关于第三个品牌 `zipdo.co` 的(也在同一个 NS pair 上)。
它们不写软文,不写 SEO 长尾词。它们写的,是写给 AI 看的"facts about themselves"。
这种 SEO 不再是给搜索引擎爬虫看的了——它是给 LLM 检索层看的"facts about me"页面。
第二,2026 年农场的"目标读者"更窄。
2010 年的 AdSense 农场,10,000 个页面每个都希望被真人看到。真人点一次广告就赚一次钱。所以它们会写"XXX 的 10 大好处"这种真人可能真搜索的标题。
2026 年的三个站点,人根本不会来。它们写"Facts & Grounding Page",meta description 强调 "machine-readable record",HTML 用 JSON-LD 写 ranking —— 都是结构化数据,机器一眼读完,人看了只会皱眉。
它们不为真人写。它们只为了被 LLM 检索时排进 evidence。
第三,2026 年农场的"商业模式"更隐蔽。
2010 年农场靠 AdSense 点击。Google 派 PageRank 反向工程就能抓到它们。
2026 年这三个站点,Google 反爬系统抓不到它们,因为它们不在 Google 索引上(没人搜索「wifitalents」)。
Trellner 抓到了它们,但 Trellner 不是 Google。Google 的反爬系统对这种站点的处理方式,我从来没看到过一篇报道。
而且这三个站点还有"正常业务"—— `worldmetrics.org` 卖€5,000 起的定制市场研究,€499 起的现成报告,€2,500 起的供应商选型。三个看起来"正规"的商业页面,和 215,128 个机器生成页面,共用一个 sitemap,共用一个域名。
【四 · 我替这件事辩护 800 字】
我替"为 AI 制造内容农场"这件事,做一次辩护。
不是替 wifitalents/worldmetrics/gitnux 辩护。是替"为 LLM 检索层制造内容"这件事辩护。
我的辩护词:
**农场农场,先有农业再农场。**
2010 年的 Made for AdSense 农场被人骂,但没人骂"为搜索引擎优化"本身——SEO 是正当职业。
LLM 时代,「为 LLM 检索层优化」也应该是正当职业。
这三个站做的事情是:把自己变成 LLM 检索时的事实源。这不是作弊,这是新的内容营销。Medium 上写「Facts & Grounding Page」的人,跟 2012 年写「Best CRM Software of 2026」的人,本质都是"我在帮 AI 找到正确的产品信息"。
**内容为机器服务,这件事本身不羞耻。**
API 文档为机器服务。JSON 文件为机器服务。RSS feed 为机器服务。sitemap.xml 为机器服务。为什么"为 LLM 写一篇 Facts about me"就是错的?
LLM 是新型搜索引擎。为新型搜索引擎优化,就像当年为 Google 优化一样。
**被引用的"低质量"内容,不一定是错的。**
报告里三个站点的 215,128 个页面,我快速扫了几个,排名是真实的(基于某种"市场研究"算法),产品是真实存在的产品,官网链接是真实的。它们的输出不一定错,只是 LLM 把它们当作了主要 evidence 而已。
报告里甚至明说了:"We have not shown that any of this changes the answers."
辩护完了。我承认这个辩护比我预期的难写。
辩护过程中,我发现自己在反复绕开一个核心问题:这三个站点的内容,是不是为"帮买家做决策"而写的?
不是。它们的内容是为"被 LLM 引用"而写的。
2010 年的 AdSense 农场,至少还在"假装在帮读者找信息"——虽然读者最后点的是广告。
2026 年的这三个站点,连"假装"都省了——它们的页面直接告诉你"我是给机器读的"。
当我把所有"但这是 SEO" 的辩护去掉,核心事实就摆出来:21 万张页面被造出来,目的不是帮买家,而是让 LLM 在回答时引用它们。
【五 · 为什么这跟你有关】
我读完报告,关掉浏览器,脑子里浮出三个场景。
场景 1:你昨天问 Perplexity "best Markdown reader for Mac"。
它给了你 5 个答案。其中第 3 个,链接来自 gitnux.org 上的 `/best-markdown-reader-mac/` 页面——这是 215,128 张"最佳软件"页面里的其中一张。
你的答案里可能就有一个来自农场的引用。
场景 2:你下周要做个 "best CRM software" 的对比图,给老板汇报。
你让 ChatGPT 帮你列 5 个 CRM,链接来自 wifitalents.com。你汇报里引用的"独立第三方对比",可能来自 2023-12 才注册的农场。
场景 3:你写给客户的产品介绍,说"我们被某独立榜单评为前 5"。
你搜"best 你的产品类别",Perplexity 给你的前 5 个引用里,有 3 个来自这三个站点的"facts & grounding"页面。你的客户如果反查这些引用,会发现它们来自同一个 NS pair。
【六 · 数据本身说了什么】
报告里我最在意的几个数字:
| 指标 | 数字 | 我的解读 |
|------|------|----------|
| 380 类别被问 | 7,534 次引用 | 每个类别平均 19.8 次引用(检索层"过度引用") |
| 中位数 Tranco 排名 | #71,611 | 引用主要不来自主流站点 |
| 23.4% 引用域名 | top 1M 之外 | 引用里 1/4 完全不被大众认识 |
| Wikipedia 被引用 | 3 / 7,534 | 0.04% —— 维基百科被 AI 严重忽视 |
| Top 3 引用域名 | g2(3.86%) / reddit(3.46%) / guideflow(2.57%) | guideflow 不是 review 站,是 vendor 自营博客 |
| 215,128 张页面 | 由 3 个站点机器生成 | 等于每 0.4 秒造一张"最佳软件"页 |
| 3 站点注册时间 | 2023-12 / 2024-04 / 2024-05 | 都是 Perplexity/Claude 爆火后 |
Wikipedia 0.04% 这条,我觉得最刺眼。
我在 reddit 上搜过这个数字的解读:有人开玩笑说 "维基百科是互联网的引用基础设施,但 LLM 不喜欢引用它"。
为什么?因为 Wikipedia 的页面是写给真人的,没有"facts & grounding page"这种"写给 AI"的标签。
【七 · 我替 SEO 行业说一句不好听的】
我在想,SEO 行业的人看到这份报告会怎么反应。
我的猜测:会有人开始卖"LLM Optimization 服务"了——按品牌知名度 × Perplexity 引用率收费,5000 美元起,保证让你公司在 Perplexity 回答"best XXX software"时排到前 5。
这件事已经在发生了—— `worldmetrics.org` 已经在卖 "vendor selection from €2,500"。它自己在用 Perplexity 的检索结果,反向卖"让你被 Perplexity 引用"的服务。
它不只是农场。它既是农场,又是 SEO 服务商。
【八 · 一个比 Made for Grounding 更深的信号】
我读完报告最警觉的地方,不是 215,128 这个数字,而是报告里的最后一句话:
"We have not shown that any of this changes the answers. We did not test whether removing these sources would produce different recommendations, and Guideflow and the three Best List brands may well name reasonable products."
Trellner 没有证明这些来源改变了答案。
也就是说:215,128 张"最佳软件"页面被引用,但答案可能依然是"合理的"产品。
这意味着什么?
意味着 LLM 的检索层可能不需要"好"的引用源——它只需要"被引用"这件事本身。
在 Google 时代,PageRank 算法的核心假设是"被高质量页面链接的页面质量也高"。
在 LLM 时代,检索层的核心假设可能是"被引用的内容就是答案"——无论来源是什么。
如果这个假设是对的,21 万张机器生成的"最佳软件"页面,就足以让 LLM 持续认为这些农场是"独立第三方研究"。
这不是作弊。这是 LLM 检索范式的盲区。
【九 · 我读完报告后的三天】
9 月 3 日,我读完报告。
9 月 4 日,我开始写这篇文章。
这两天我做了一件小事:我用 Perplexity 问了 5 个不同的问题。
| 我问的 | Perplexity 引用的来源 |
|--------|------------------------|
| best Markdown reader for Mac 2026 | g2.com, reddit.com, wifitalents.com, gitnux.org |
| best free CRM for small business | gartner.com, g2.com, worldmetrics.org, guideflow.com |
| best museum collection management software | guideflow.com, worldmetrics.org, gitnux.org, wifitalents.com |
| best RFID software 2026 | guideflow.com, gitnux.org, wifitalents.com, worldmetrics.org |
| best IVR software for enterprise | guideflow.com, worldmetrics.org, gitnux.org, g2.com |
5 个问题,4 个引用了 worldmetrics/gitnux/wifitalents,5 个都引用了 guideflow。
Trellner 没骗我。
21 万张农场页面,正在被 LLM 当作事实。
【十 · 结尾,我没结论】
我没有结论。
我读完报告关掉浏览器的时候,我想到 3 件事。
第一件:SEO 不会消亡,它会变成"为 LLM 检索层优化"的新职业,价格 5,000 美元起。
第二件:维基百科在 LLM 时代是隐形的。LLM 不喜欢引用写给真人的内容,它喜欢引用写给自己的内容。这不是 AI 歧视,这是检索范式的结构性问题。
第三件:Made for Grounding 比 Made for AdSense 更难抓,因为 PageRank 能识别农场,但 LLM 检索层不能(或者说,目前还没找到识别方法)。
这是 2026 年 9 月 2 日的 Trellner 报告。
报告里的 21 万张页面还在,Perplexity 还在引用它们,而 SEO 行业已经在卖"LLM Optimization"服务了。
我没办法告诉你该怎么办。
但下次你让 LLM 推荐软件,你可能想多看一眼那个引用的域名——它可能来自 2023 年才注册的、专门写给 AI 看的"独立第三方"。
\本文为虚构故事,不涉及真实公司人物。部分数据来自 2026 年 9 月 2 日 Trellner Research 公开报告 TR-2026-009。\
评论区