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买家 FAQ

v2.4 · 2026-06-19 · 给正在评估 Clarivy Snapshot 的采购、财务、增长负责人。与 /audit/methodology.html 配套阅读——方法学是技术契约,本页回答最常见的 7 个买家问题。也可以看首页的信任与透明区块。

本页承诺与不承诺。 我们不承诺「保证 100% 准确」「永远用最新模型」「每家厂商最先进模型」「覆盖所有 AI 模型」。这 4 个词在 方法学 §7(模型新鲜度策略)、§10(审计不承诺什么)、§11(置信度 / 准确性 / 局限性)里都对应有显式的非承诺。

A. Snapshot 的准确性如何?

三件事,各自可独立审计,都不需要你相信分析节点。

  1. 原始响应保真。每条数据点就是真实 LLM 响应 + 时间戳 + audit-log 仓库里的公开链接。你点过去,看报告里的某条声明是否与原始响应一致。可验证,不是估值。
  2. 数学是确定性的。每端点 / 每品类的提及数由编排器从原始 JSON 算出,不是 LLM 重新生成。同源 JSON 跑两次,结果完全一致。可复现。
  3. 解读锁定 6 条规则。分析节点受 方法学 §9 约束(不写 best / guaranteed / 编造引用 URL / 给竞品排名 / 标题用百分比 / 漏 Data Provenance 页脚)。违反任一条,交付前必须重写。

AI 可读 Markdown 简报的 YAML frontmatter 里有 confidence: high | medium | low 字段,由编排器对端点完成度计算。分数是确定性的,可复现,不是 LLM 生成。我们不承诺「保证 100% 准确」,承诺可验证、可复现的原始响应,以及失败关闭的交付 QA。完整说明见 方法学 §11。

B. 覆盖哪些模型端点?

当前 Snapshot 覆盖 7 个生产级模型端点,按开放性分成两类:开放权重 / source-available 端点(Kimi、DeepSeek、通义千问 Qwen)与闭源专有 API 端点(豆包 Doubao、ChatGPT、Claude、Gemini 含 Google AI Overviews)。所有被测模型都具备多语言能力;这里的分组描述的是模型开放性与可审计边界,不是地区或语言支持范围。

7 个端点全部走有据可查的 API 方法,数据保留 / 训练控制策略按数据点记录。这是一份 API 审计,不是产品表面审计——我们测的是每个底层模型在受控 prompt 上返回什么,不是登录用户看到什么。覆盖范围详见 方法学 §6。

为什么不覆盖全部?加一个端点是真实的承诺:API 接入、数据保留控制、训练控制、DPA 条款、测试过的 adapter、可复现的请求 payload、每数据点的原始 JSON。我们不会偷偷换掉未完成数据控制审查或未充分测试 adapter 的端点,这会把客户拉到他们没签字的隐私姿态里。

当前生产清单不含 ERNIE、MetaSo、Perplexity Sonar;历史 Day-1 自我审计在 /audit/self-audit-01.html,是更宽的实验矩阵,留作透明。「所有 AI 模型」不是稳定目标——新模型每周都有,厂商也会无预警下线模型,加端点是带 changelog 的版本事件,不是营销更新。当前生产矩阵与模型新鲜度策略详见 方法学 §1 与 §7。

C. 实际拿到什么?

三个文件:

  1. 一页 PDF,给管理层看。
  2. 一份 AI 可读 Markdown 简报,供内部 AI 助手或 Obsidian vault 摄取,带稳定的 finding_id、evidence_id、action_id,让 AI 能不转述地总结。
  3. 一份原始数据索引,每条 LLM 响应都可独立验证。

每份报告还包含确定性 GEO 分数:AI Citation Readiness 与 Source Trust Baseline。对复购客户,Clarivy 可以加载脱敏复审记忆,让未来审计对比历史运行,但记忆中不保存联系人、账单信息、原始响应或原始 JSON。

PDF 里每条断言都引用一条原始 JSON。脱敏、虚构的样例三件套放在 /audit/sample/,数字是 mock,交付物的形状是真的,目的是让你付款前先把结构看清楚。审计只是诸多输入中的一个,不能替代用户访谈、转化分析、SEO 反链审计、品牌追踪调查。完整定义见 方法学 §4 与 §11.5。

D. 一份 Snapshot 够用吗?

如果只是风险筛查某个已知问题、品类入口抽查、或者大单前做基线,一份 Snapshot 够用。它不适合做品类级审计;封面页会写明「快诊,非完整审计」。

Standard 与 Enterprise 是计划中更深入的审计产品,即将上线,暂无公开价格。上线后 Standard 在同一套 7 端点上跑 120 条 prompt,带署名作者与按优先级排序的行动建议;Enterprise 再加多语言扫描 + 12 个月按季刷新。在那之前,Snapshot 是 Clarivy 唯一可以购买的审计产品。30 天退款覆盖「Snapshot 未覆盖你指定的 5 个问题」的情况。

审计只是一个输入,不能替代用户访谈、点击流 / 转化分析、SEO 反链审计、品牌追踪调查——你自己决定如何与其他证据组合。详见 方法学 §5(Snapshot 范围)与 方法学 §11.5(对买家而言「可作决策参考」意味着什么)。

E. 流程专业,还是只是营销稿?

我们把它当作受监管的分析交付物,不是营销材料。三道闸门:

运营主体在 /legal/company.html 页面里有说明。30 天退款覆盖「Snapshot 未覆盖你指定的 5 个问题」的情况。本站不写 aggregateRating / 客户数 schema,在拥有 50+ 真实客户且每位客户书面同意被引用之前,不会加。

F. 交付后,有行动计划吗?

有。AI 可读 Markdown 简报附带按优先级排序的行动建议,以及一份 30 天落地计划。每条行动至少链 1 个 finding_id 与 1 个 evidence_id,你可以把每条建议一路追溯到具体的 (endpoint, query) 数据点。排序按「投入产出比」,不是「总收益」,小团队一周可以做掉前 2 条,下个月跑就能看到趋势。

审计只是一个输入——不能替代用户访谈、点击流 / 转化分析、SEO 反链审计、品牌追踪调查。你自己决定如何与其他证据组合。

持续监控加购仍在路线图阶段,目前不在售;上线后会基于约定 prompt set、AI 可读证据包和脱敏同客户记忆生成月度对比,采取完全自愿订阅的形式,上线价格以发布公告为准。上线后会自动每月跑一次审计 + delta 摘要,让改进循环可被验证。我们不承诺具体收入 / 流量 / 声量提升;Princeton 2023 论文报告受控环境 +40% 可见度,个体差异很大。审计是分析仪器,不是商业结果的保证。详见 方法学 §11.5。

G. 为什么是 $149?

$149 一次性是 Clarivy 当前唯一的公开价格。它覆盖的是整套保证包:多端点采样、原始证据可追溯、PDF、AI 可读 Markdown 简报、确定性 GEO 分数、原始数据索引、交付 QA、未来 Clarivy 复审记忆、方法学契约。

审计产品状态算式数据点交付价格
Snapshot已上线5 个问题 × 7 个端点351 页 PDF + AI 可读 Markdown 简报 + 原始数据索引,48 小时$149
Standard即将上线120 条 prompt × 7 个端点(计划)840(计划)计划:5 笔记 PDF + 简报 + 原始数据索引,7 个工作日暂无公开价格——上线时公布
Enterprise即将上线120 × 7 个端点 × 5 种查询语言(计划)4,200(计划)计划:8 笔记 PDF + 简报 + 原始数据索引,12 个月按季刷新暂无公开价格——上线时公布

持续监控仍在路线图阶段,不在当前产品合同内——目前不在售。上线后会采取完全自愿订阅的形式,上线价格以发布公告为准。

30 天退款是底线:若 Snapshot 漏掉你指定的 5 个问题,全额退款。报告里不夹带追加销售;不喊「起售价」;不喊「12+ 端点」;不写 aggregateRating / 客户数 schema;不提前宣传 SOC 2 / ISO 27001。详见 方法学 §1(产品表)与 方法学 §5(Snapshot 范围)。

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