本文首发于 Turbo0 博客，英文原文与完整图表见原文。
"直接问 ChatGPT"正在悄悄变成一种新的获客渠道------介于搜索引擎和朋友推荐之间。如果有人问 AI 助手"有什么好用的 X 工具"，而它直接点名推荐了你的产品，这个访客几乎是白得的：不用买广告，也不用死磕 SEO 排名。真正的问题是：现在到底有多少独立产品实际吃到了这波红利，这件事又是否值得投入精力去做。
我们抓取了 Turbo0 独立产品池里所有产品的 Similarweb AI 引荐数据------池子里有 3295 个有有效流量数据的产品，月访问量上限设在 500 万，这样 ChatGPT 这类巨头自己就不会把统计结果带偏。结果是：只有 164 个产品（占比 4.98%）能测到来自任意一个 AI 平台的流量------ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Copilot、DeepSeek 或 Grok。本文的全部分析都基于这 164 个产品的数据集，并与我们另一份高增长数据集（333 个月环比增长 20% 以上的产品）做了交叉比对，看 AI 流量和增长率到底有没有关系。
核心结论：
- AI 引荐流量确实存在，但规模仍然很小------有效样本中只有约 5% 的产品能测到，而且对大多数产品来说，这部分流量占比不到 1%。
- 目前真正说了算的 AI 入口是 ChatGPT。它出现在 164 个产品中的 144 个（87.8%），平均贡献了这些产品 AI 流量的 65.5%；Gemini、Claude、Perplexity 也有存在感，但份额都小得多。
- 已经拿到 AI 流量的产品，同时也是"高增长"产品的概率大约是没有 AI 流量产品的两倍（20.1% 对比 9.5%）------但我们无法判断这是谁带动了谁。
这扇窗口到底有多小
在看赢家之前，得先老实说说这个机会的真实体量。即便是在这 164 个"多少测到点 AI 流量"的产品里，大多数的占比也低到几乎可以忽略。
164 个有 AI 流量产品的流量占比分布。一半的产品占比不到 0.4%，只有少数几个能超过 3%。
数据集里的中位数产品，AI 流量只占其总流量的 0.4% ；均值被一小撮离群值拉到了 0.85% 。164 个产品里只有 10% 能超过 2.17% ，而整个独立产品池里最高的单一占比也只有 6.3%（就是下文会提到的 HandBrake）。对比之下，对这些产品来说，搜索流量或直接访问依然占据绝对大头。
所以诚实的定性是：在这份数据集里，AI 引荐流量还没有成为任何产品的主力渠道。它是一个存在感明显在上升的次要或第三来源，最先冒头的是信息型的细分工具、文档齐全的开源软件，以及 AI 原生应用------这和人们目前使用聊天助手的方式很吻合（要一个工具、要一个转换器、要一个对比），而不是像用搜索引擎那样处理交易型或导航型的查询。
ChatGPT 的近乎垄断
如果只能优化一个平台，数据已经把答案摆得很明白。
ChatGPT 在两个维度上都占绝对优势------被引用的产品数量最多（87.8%），出现时贡献的平均份额也最大。
Similarweb 追踪的七个 AI 平台里，ChatGPT（chatgpt.com）出现在 164 个产品中的 144 个，占比 87.8% ，而且一旦出现，平均能贡献这个产品 65.5% 的 AI 来源流量。其余平台在两个维度上都望尘莫及：
- Gemini 出现在 85 个产品中（51.8%），出现时平均贡献 23.7% 的 AI 流量。
- Claude 出现在 67 个产品中（40.9%），平均贡献 17.5%。
- Perplexity 出现在 41 个产品中（25.0%），平均贡献 9.2%。
- Copilot、DeepSeek、Grok 三者加起来只出现在 10 个产品里，各自平均贡献都不到 1%。
也有少数产品是例外------个别产品的 AI 流量主力反而是 Claude 或 Gemini，而不是 ChatGPT，下文案例部分会具体说到。但作为一条通用原则：如果只能挑一个平台去测试自己产品的可见度，先测 ChatGPT------它不仅是最常见的来源，在几乎所有其他平台并存的场景里，它的贡献占比也是最大的那一个。
AI 助手最爱推荐哪些品类
AI 引荐流量在独立开发者常做的各类产品上分布并不均匀，而是明显集中在视觉与创意类资源上。
图片和视频类工具在品类分布中占据主导------这和人们向 AI 助手提创意工具类问题的方式高度吻合。
图片资源（Image Resources） 以 28 个产品排名第一，紧随其后的是视频剪辑（Video Editing） （22）、图片编辑（Image Editing） （22）和平台类（Platforms） （22），再往后是视频资源（Video Resources） （20）和屏幕录制（Screen Recording）（18）。图片和视频相关的品类加起来，占了整个数据集的一半以上。
这和人们跟聊天助手提问的实际方式对得上号："给我找个免费的素材视频网站""Mac 上有什么好用的录屏工具""这个视频文件怎么转格式"------这些都是很具体、答案唯一的问题，AI 助手完全可以直接点名一个工具，而不用像传统搜索那样甩给你十个蓝色链接。相反，那些更主观、更依赖具体使用场景、需要横向比较一堆选项的品类（比如宽泛的 SaaS 平台或小众 B2B 工具）出现得就少得多，大概是因为对 AI 模型来说，这类问题的"标准答案"本来就不那么明确，更取决于用户自己的具体情况。
AI 流量和增长率有关系吗
这是我们最想搞清楚的问题，为此我们把 AI 引荐数据集和另一份高增长数据集（月环比增长至少 20% 的产品）按产品 slug 做了关联。
有 AI 引荐流量的产品，同时保持月环比快速增长的概率大约是没有 AI 流量产品的两倍。
164 个有 AI 引荐流量的产品里，有 33 个（20.1%） 同时也是高增长数据集里的产品。而在剩下 3131 个没有测到 AI 流量的独立产品中，只有 299 个（9.5%） 属于高增长。两组之间的高增长比例大约相差 2.1 倍。
这份数据没法帮我们敲定因果关系，至少有两种说得通、且彼此并不互斥的解释：一种是 AI 流量本身带来了新访客，一部分留下来、转化、口口相传，慢慢累积成看得见的月环比增长；另一种是增长本身就是"容易被 AI 引用"的副产品------增长快的产品往往内容更新、反向链接更多、媒体提及更多、社区讨论更活跃（Reddit 帖子、对比文章、更新日志），而这些正是 AI 模型检索或训练数据里更容易被抓取的新鲜、可引用素材。现实中大概率是两者互相强化。不管哪种解释更接近真相，实操层面的结论是一致的：持续可见地发布进展、保持文档更新，看起来对这两件事同时都有帮助。
五个真实吃到 AI 流量的产品
数字配上具体案例才更有说服力。以下是数据集里五个真实产品------每条"猜测"都是我们基于数据的合理推断，并不是我们真的拿到了 query 级别的数据。
HandBrake ------ 整个数据集里 AI 流量占比最高，达到 6.3% （月访问量 160 万，其中 91% 来自 ChatGPT）。这是一款有 20 多年历史的免费开源视频转码软件，背后积累了海量的文档、论坛帖子和教程。我们的猜测：像"怎么免费压缩转换视频"这类问题很常见、答案也不模糊，HandBrake 靠知名度加上文档深度成了默认答案。
HandBrake 的官网首页------朴素、文档齐全，一眼就能看出它在解决一个非常具体的问题，这大概也是 ChatGPT 愿意推荐它的原因。
Hailuo AI ------ 占比 6.1%（月访问量 269 万，98.5% 来自 ChatGPT）。作为一款 AI 视频生成工具，它享受了双重加成：既有人直接问 ChatGPT"推荐个 AI 视频生成工具"，而它作为这个品类里活跃、知名的选手，也更容易被提及。
Hailuo AI 的首页------一款活跃、更新频繁的 AI 视频生成工具，这种高曝光的产品动态，正是模型容易记住它的原因。
Bolt.new ------ 占比 5.2%（月访问量 385 万，93.8% 来自 ChatGPT）。作为"一句话生成应用"这波 AI 编程工具浪潮里的代表产品，它在发布帖、对比测评、演示视频里被反复讨论------这种密集的公开讨论正是模型容易记住它名字的原因。
Bolt.new 的首页------最常被讨论的 AI 编程工具之一，这类频繁出现在发布帖和对比评测里的产品，正是模型容易调用的素材。
Mixkit ------ 占比 3.9%（月访问量 368 万，89.3% 来自 ChatGPT）。这是一个免费的视频、音乐和音效素材库，恰好对应一个非常具体、可重复的请求："免费素材视频，不需要署名"。
DatePhotos.AI ------ 一个规模小得多的产品（月访问量约 3 万），值得一提的是它的 AI 引荐流量（占比 1.9% ）100% 来自 Claude ，而不是 ChatGPT------和前面几个案例正好相反。它同时还在以 +76.5% 的月环比速度增长，是前文"AI 流量与增长率相关"这个现象的一个具体样本，也提醒我们：ChatGPT 的主导地位是整体样本层面的规律，并不意味着每个产品都一定如此。
怎么让 AI 更容易推荐你的产品
没人能百分百逆向出 AI 模型的检索或训练机制，但这份数据集里的规律------文档齐全的工具、场景具体的用例、活跃的公开讨论------指向几个低成本、值得尝试的实操方向：
- 写一句清楚、直白的产品描述。 AI 助手推荐工具时，往往会用大白话复述这个工具是干什么的。如果你的官网首页把"这东西到底是干嘛的"埋在一堆营销话术底下，不如在最上面直接给模型（和真实访客）一句不带黑话的说明。
- 加上结构化数据。 Schema.org 标记（
SoftwareApplication、Product、FAQPage）能给爬虫和 AI 的数据抓取管道一份明确、机器可读的产品摘要------包括你是什么、价格如何、属于什么品类，省去模型单靠文案自己猜的成本。 - 去那些 AI 系统真的会抓取的目录站上线。 目录站的数据结构化、分类清晰、更新频繁，这对搜索引擎和 AI 检索来说都是效率很高的信息源。Turbo0 上的每个产品都有一份带分类标签、价格和描述的结构化条目------这正是自动化系统抓取成本最低、最"喜欢"的那种干净数据。如果你的产品还没收录，提交到 Turbo0 只需要几分钟，而且免费。
- 维护一份最新的
llms.txt文件。 这是一个还比较新、尚未被所有 AI 厂商统一采纳的约定：网站用纯文本形式专门为 AI 消费准备一份内容摘要，思路类似给爬虫用的robots.txt。维护成本很低，即便现在采用率还不高，也值得提前布局。 - 发布能回答具体、可重复问题的内容。 数据集里表现好的产品，往往解决的是一个范围窄、命名清楚的问题（"转换这个视频""免费素材视频"），而不是一个宽泛模糊的问题。用一个独立页面、大白话讲清楚这个具体问题的答案，更容易匹配 AI 助手检索和引用信息的方式。
关于数据的说明
本报告使用的是 Turbo0 产品追踪系统里呈现的 Similarweb AI 平台引荐估算数据，快照时间为 2026 年 8 月 9 日。Similarweb 的 AI 引荐归因本身是一种估算，并非各产品自有后台的第一方分析数据，所以文中的具体百分比更适合当作方向性参考，而不是精确值。3295 这个分母只统计了当前有 Similarweb 访问历史数据的独立产品（月访问量上限 500 万）------Turbo0 上还有更多产品目前尚无可测量的流量数据。此外，文中提到的"AI 流量与增长率相关"仅仅是某个时间点观察到的相关性，不是受控实验的结论。
如果你正在做独立产品，想用最低成本的方式让自己成为 AI 系统愿意引用的结构化数据源之一，欢迎把它提交到 Turbo0------生成的目录条目正是本报告认为 AI 助手已经在引用的那种干净、分类清晰的数据。
Turbo0 持续追踪独立工具的数据与增长趋势，感兴趣的话欢迎搜索了解一下。