gpt-6.2 sol值得做做内页
- heat_ratio 0.86×（近7天是 GPTs 的几倍）
- appear 2026-11-04
- burst 2026-11-09
- 走势 上升中
- targeted 3 个专门页面
- 库内页面 0
- 谷歌前两页只有词典站和新站首页，专门页面 3 个
- 曲线刚冲高，appear 在 90 天内
是什么 GPT-6.2 模型的 SOL 版本讨论 · 要什么 了解能力与评测 · 怎么打 做对比评测内页
来源：x:testingcatalog · spark 10 天
新词发现：判断字段与口径
每天自动运行两次的流水线自动筛出候选词并做出判断，不是「查词工具」。你看的只是它筛出的少量机会，不必逐个搜索。
批次 2026-11-10T082355 个词值得做 2可以试试 2不值得做 2
protozoology不值得做不建议做
- heat_ratio 0.04×
- appear 2026-10-28
- burst 2026-11-02
- 走势 已明显回落
- targeted 41 个专门页面
- 库内页面 2
- 热度太小
- targeted_count 高，词典站已占满前两页
是什么 原虫学的词典词 · 要什么 词义解释 · 怎么打 不建议投入
来源：wordle · spark 9 天
foofarow meaning可以试试做内页
- heat_ratio 0.11×
- appear 2025-06-14
- burst 2026-11-07
- 走势 二次上升
- targeted 12 个专门页面
- 库内页面 1
- 更早有量，最近又有一波（二次爆火）
- 现有结果以词典站为主，缺需求向内页
是什么 古怪词 foofarow 的含义查询 · 要什么 词义与例句 · 怎么打 做释义+用例内页
来源：wordle · google trends: related queries · spark 7 天
fal ai motion v2值得做做内页
- heat_ratio 0.42×
- appear 2026-10-12
- burst 2026-11-08
- 走势 上升中
- targeted 6 个专门页面
- 库内页面 0
- AI 平台榜单来源稳定出量
- 前两页多为官方文档，缺使用教程页
是什么 fal.ai 的 Motion V2 视频模型 · 要什么 用法与案例 · 怎么打 教程内页+示例
来源：platform:fal.ai · x:someone · spark 9 天
minimax agent os不值得做不建议做
- heat_ratio 0.03×
- appear 2026-11-09
- burst —
- 走势 刚出现
- targeted 1 个专门页面
- 库内页面 0
- 热度太小
是什么 MiniMax 的 agent 操作系统讨论 · 要什么 了解 · 怎么打 观察为主
来源：x:minimax_ai · spark 3 天
itch.io horror jam 2026可以试试做内页
- heat_ratio 0.19×
- appear 2026-09-30
- burst 2026-10-25
- 走势 回落中
- targeted 18 个专门页面
- 库内页面 3
- 游戏平台榜单来源
- 回落中，趁还有量补内页
是什么 itch.io 的恐怖游戏 jam 页面 · 要什么 找游戏与参加 · 怎么打 汇总内页
来源：platform:itch.io · spark 7 天
判断字段与口径
| 字段 | 含义 | 在判断里起什么作用 |
|---|---|---|
| heat_ratio | 这个词的热度是 GPTs 的几倍（谷歌趋势相对热度，不是搜索量） | 低于约 0.005 基本直接判 skip，理由写「热度太小」 |
| appear_date | 谷歌趋势里第一次出现热度的日期 | 落近 90 天内 = 新词；更早但有第二波 = 二次爆火 |
| burst_date | 最近一次热度冲到最高的日期 | 判断是不是刚爆发、还来不来得及 |
| trend_now / spark | 当前走势标签 + 近 30 天热度序列 | 上升中 / 回落中 / 已明显回落，决定还值不值得追 |
| targeted_count | 谷歌前两页专门针对这个词做的页面数 | 相当于 KGR 里的「供应量」，越多越难 |
| page_count | 服务自己库里已生成过页面的数量 | 避免重复推同一个机会 |
| verdict | skip / maybe / 值得做 | 最终结论这一档 |
| verdict_suggestion | 不建议做 / 做内页 | 指向动作，多是内页而不是新站 |
| brief(what/want/how) | 这个词是什么、用户要什么、该怎么打 | AI 生成的需求分析 |
| sources | 候选来源线索（平台榜单、X 发布账号、游戏平台等） | 说明它是从哪儿捞到这个词的 |
它在内部实际怎么运行
1.找候选
从几类新词出现的地方抓取：谷歌趋势的相关查询、X 上发布新模型的账号、AI 平台（fal ai、minimax、Meta Muse 这类）、游戏平台榜单（Roblox、itch）、每日字谜类搜索（protozoology、foofarow meaning 这类词的来源就标着 wordle）。每个词都带 sources 字段，写明来源；例如 gpt-6.2 sol 标的是「x:testingcatalog」。
2.测热度与出现时间
用谷歌趋势取近 30 天热度序列，换算成以 GPTs 作为参照词的倍数。GPTs 是常见的参照词；这个倍数反映相对热度，不是搜索量。曲线同时给出两个日期：appear_date（第一次出现热度）和 burst_date（最近一次冲高）。位于 90 天以内的算新词；更早有量、最近又有一波的算二次爆火。
3.看竞争格局
抓取谷歌前两页，统计专门为这个词做的页面数（targeted_count）。这相当于 KGR 的「供应量」那一半（KGR 指「专门页面数 ÷ 月搜索量」，用来衡量这个词被写透的程度），并观察由谁占据：词典站、reddit、官方站还是新站首页。
4.给出判断
每个词输出 skip / maybe / 值得做，附 2~4 条理由，并给出动作：不建议做 / 做内页。多数建议对应内页而不是新站首页，因为使用场景主要是让已有站点找到可补充内页的机会。
结论
它是由一条每天自动运行两次的流水线自动筛出候选词并做出判断，并非「查词工具」：先从多个新词出现的地方抓取候选，用谷歌趋势计算热度和出现时间，抓取谷歌前两页统计有多少专门页面、由谁占据，生成需求分析。它每天从几十上百个词里筛出「值得做」的少数词；你只需从剩下的少量词里挑选，不需要自己逐个搜索。