最近看了一个 AI Humanizer 网站：writehuman.ai。 主要功能是把 AI 生成的文本改写得更像真人写的内容。 这个需求这两年变得很有市场。 越来越多人用 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 写文章、邮件、作业、营销文案，但直接生成的内容经常有明显的 AI 味，句式规整、表达空泛、缺少真实语气。 这个网站切入的就是这个场景。 网站基本用法 我简单测试了一段中文 AI 文本。 原文大概是描述人工智能正在改变日常生活，语气比较标准，像常见的 AI 生成段落。 上传后，网站会生成一个改写版本。 从结果看，它会尝试增加一些更生活化的表达，比如把清晨的城市、早餐店、手机智能助手这些场景重新组织，让文本读起来更像一段人工写作。 它主要面向哪些用户 这个工具的用户大概率集中在三类人群。 第一类是学生。 很多学生会用 AI 辅助写作业、论文、申请材料，但又担心内容被 AI 检测工具识别，所以会用这类工具调整表达。 第二类是内容创作者和 SEO 写手。 AI 可以快速生成初稿，但直接发布容易有模板感，所以他们需要把文章、产品介绍、营销文案改得更自然。 第三类是英文非母语用户和自由职业者。 他们需要写英文邮件、简历、社媒内容、客户交付文案，这类工具可以帮他们提升表达效率，也能降低文字里的 AI 味。 流量数据 4 月达到 63 万，整体呈现上涨趋势。 用户主要来自哪些国家 国家分布上，美国占比最高，为 20%。 美国是 AI 工具的核心付费市场，学生、内容创作者、营销人员都很多。 菲律宾、印度、印尼这些国家的占比也很高，说明英文内容外包、远程工作、英语学习、跨境内容生产，都可能是这个工具的重要使用场景。 很多用户并不一定是在写正式论文，也可能是在写英文邮件、简历、社媒内容、产品文案、外包交付内容。 流量来源 从流量来源看，自然搜索占比最高，为 39%，直接访问占比 35%。 另外，生成式 AI 渠道占比 1.23%。 关键词 这些关键词背后的用户意图很强。 用户搜索 humanize ai，说明他已经有一段 AI 文本，需要把它改得更自然。 ...
Similarweb 新增生成式 AI 渠道，AI 推荐正在成为新流量入口
最近我发现，Similarweb 的流量来源渠道中新增了几个分类，分别是： 显示广告、生成式 AI、联盟合作方。 其中最值得关注的是生成式 AI 这个渠道。 在我之前分析的一些网站案例中，已经有不少网站的外链来源中出现了 GEO 相关流量，也就是来自 AI 搜索、AI 问答工具或生成式 AI 推荐带来的访问。 现在 Similarweb 直接新增了生成式 AI渠道，说明这类流量已经开始被主流数据分析工具单独识别和统计。 这对于网站运营者来说是一个很重要的变化。 以后我们可以更直观地查看一个网站在 AI 推荐场景中的表现，比如是否被 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等 AI 工具引用、推荐，或者带来了实际访问。 换句话说，GEO 正在变得越来越具体：它已经可以被工具识别、被数据呈现，也可以被网站运营者持续优化。
一个把 AI 内容检测做成生意的网站，月访问量超过 400 万
最近看了一个 AI 工具站：undetectable.ai。 它的核心功能很简单：检测一段文本是不是 AI 写的，然后提供一键 Humanize，把文本改写得更像人写的。 它抓住的是 AI 内容越来越多之后，用户对于被识别出来的焦虑。 网站基本介绍 网站主打两个功能： 一个是 AI Detector，用来检测文本是否像 AI 生成。 另一个是 AI Humanizer，用来把 AI 文本改写得更自然、更像人工写作。 它的产品路径非常清晰。 用户先输入一段文本检测，如果系统判断 AI 痕迹较重，页面马上引导用户点击 Humanize Text。 它不仅告诉用户文本可能像 AI，还顺手给出下一步处理方式。 这就是很好的转化步骤。 它主要面向哪些用户？ 这个网站面向的用户，大概有几类： 学生 内容创作者 SEO 从业者 博客作者 营销文案人员 需要大量英文写作的人 这些用户为什么会有这类需求？ 现在越来越多人会用 ChatGPT、Claude、Gemini 这类 AI 工具辅助写作，但很多场景里，用户又不希望自己的内容看起来像 AI 写的。 比如学生担心作业被检测出来。 内容创作者担心文章太模板化。 SEO 从业者担心 AI 内容影响网站质量。 营销人员担心文案读起来太机械。 所以网站抓住的是一个很强的心理：我可以用 AI，但我不希望别人一眼看出来我用了 AI。 我简单测试了一下 AI 检测效果 我用中文文本简单测了一下。 第一段文本是比较典型的 AI 风格： 检测结果显示，这段文本有 99% 的概率是 AI / GPT 生成。 ...
一个 20 年创建的 emoji 网站，每月近一千万访问流量
最近继续看 emoji 相关的网站，这次看的是 emojicombos.com。 这个网站创建于 2020 年，页面风格很复古，它做的事情是：提供各种 emoji 组合、颜文字、符号组合，用户搜索关键词后，可以直接复制使用。 比如搜索 cute，页面会返回大量可爱的 emoji 组合、相关符号和关键词标签。 流量数据 从数据看，emojicombos.com 的流量非常夸张。 2026 年 3 月，网站月访问量达到 984 万。 对于一个页面设计并不现代、交互也不算精致的网站来说，居然有近一千万的访问量。 用户群体的国家 用户主要来自美国，流量占比 30%。 可以看到，emoji、符号、颜文字这类需求并不局限于某个国家，而是覆盖了大量英语和非英语用户。 流量来源 流量来源里，自然搜索流量占比最高，达到 70%，直接访问占比 21%。 这说明它的大部分流量来自搜索引擎，用户会主动搜索 kaomoji、cute symbols、aesthetic symbols、emoji combos 这类关键词，然后进入网站复制内容。 关键词 关键词数据里，排名靠前的词基本都围绕 emoji、symbols、kaomoji 展开。 这些词并不复杂，但搜索量巨大，而且需求非常明确。 用户不是来阅读长文章的，他们就是想快速找到一个符号、一个表情组合、一个可以复制的文本样式。 营收 营收主要依赖 Google 广告，在搜索页面插入对应的广告获利。 最后的思考 emoji 相关需求远比想象中大。 这个网站创建于 2020 年，页面设计并不算精致，交互体验也谈不上现代，但它依然可以做到接近千万级月访问量。 很多用户每天都在聊天、发状态、写简介、做社交账号装饰，他们需要大量可复制、可搜索、可组合的表达素材。 这类需求长期存在。
WorkBuddy 能接入微信和小程序后，终于更好用了
最近我又重新用了下 WorkBuddy。 和之前相比，最明显的变化，就是更稳定，更好用了。 自动化任务的配置、执行结果展示、消息通知，这几块已经连起来，使用体验比之前好了不少。 其中一个很重要的升级，是它现在已经支持微信消息和微信小程序消息接入。 也就是说，任务不只是跑在电脑端，执行完成后，还可以把结果推送到微信相关入口和 WorkBuddy 小程序里，手机上也能及时收到。 现在接入微信和小程序之后，消息触达这一步方便了很多。 一个例子：港股 AI 新股监控 创建一个港股 AI 新股监控任务。 配置流程不复杂： 填写任务名称 输入提示词 设置执行频率 选择具体时间 开启推送到 WorkBuddy 微信小程序 配完之后，任务就能按设定自动执行。 这个任务输出的内容已经比较完整，包括： 今日最新动态 重点 AI 公司递表信息 即将上市公司清单 近期关键进展跟踪 整体已经很接近日报形态了。 如果平时会关注港股、AI、新股这些信息，这种自动化监控能省下不少手动整理时间。 电脑端和手机端都能收到结果 任务执行完成后，结果可以在电脑端查看，也可以同步推送到手机端。 电脑端WorkBuddy 内的任务详情页，能看到执行成功和具体输出内容。 手机端微信侧的通知提醒，收到后可以直接进入查看。 为什么我觉得现在值得再试一次 前几版的 WorkBuddy，不断地在更新，总是有很多 Bug。 而现在，已经开始有点真正进入工作流的感觉了，尤其是微信消息和小程序消息接入之后。 这会让它在资讯监控、日报整理、行业跟踪这些场景里更有实用价值。 最后放一下入口 扫码或者访问链接可以加入 WorkBuddy 合伙养虾计划。 如果你之前用过 WorkBuddy，但当时觉得还不够成熟，我觉得现在可以重新体验一下这一版。 WorkBuddy 合伙养虾计划
一个把 emoji 混合起来的小网站，竟然还能吃到 8 万访问量
今天继续介绍一个合并 emoji 的网站，emojicombiner.com。 它的创建时间比 emojikitchen.dev 晚了 8 个月左右(23 年 8 月)，流量体量也比它小。 但这类案例依然有参考价值。 对小团队和独立开发者来说，很多时候并不需要吃下整个市场，只要获取一部分流量，项目就有机会跑通。 网站使用同样非常简单，左边选一个 emoji，右边再选一个 emoji，中间就会生成一个新的混合表情。 背后的技术思路也不复杂。 它也是基于 Google Emoji Kitchen 这套玩法和素材能力来做网页化封装。 用户在网页里完成选择、预览、复制、下载这些动作，底层依托的其实是 Google 的 emoji 混合能力。 比如下图的吐舌表情加眼镜表情，最后出来的是一个带眼镜、吐着舌头的大表情。 网站传播感很强 不需要用户注册，也不需要复杂操作，更不需要长时间停留。 用户进来，选两个 emoji，看结果，复制或者下载，然后离开，天然适合分享。 流量数据 月访问量 8 万。 它的流量，核心是搜索 自然搜索占比 77%。 这基本说明，它主要靠 SEO。 emoji mix emoji mixer emoji merger 这几个词在关键词图里都排在前面，而且点击量不低。 其中 emoji mix、emoji mixer、emoji merger 这类词，本身就很像工具型需求词，用户搜索意图很明确，就是来找一个能直接用的网站。 用户分布 从国家分布图看，流量最高的地区是印度尼西亚 50%。 这个结构说明，它不是一个靠欧美市场的站。 这个案例给我的一个感受 同一个方向里，后来者依然有机会拿到流量。 emojicombiner.com 比 emojikitchen.dev 晚了 8 个月左右才上线，体量也更小。 ...
震惊，一个做 emoji 搜索复制的网站，月访问量 1100 万
最近一直在看 emoji 的网站，昨天看到了 emojidb.org 这个网站，做 emoji、符号的搜索与复制。 用户输入一个词，比如 child、love、cute，页面就会返回一批相关结果，点一下就能直接复制。 核心就是搜索词页和批量可索引页面。 月访问量 从数据看，EmojiDB 1100 万的月访问量，非常之恐怖。 放在工具站里看，已经是很大的体量了。 而且它做的并不是什么复杂产品，就是收集 emoji 将其分门别类，让用户最快拿到自己想要的内容。 用户群体所在国家 它的用户分布非常分散，前两个国家分别是： 美国 13.30% 印度 11.59% 流量来源 流量主要来自于搜索引擎，25% 来自收藏夹访问。 一方面说明它的 SEO 做得很强，靠大量关键词页持续吃搜索流量。 另一方面也说明用户并不是来一次就走，有一部分人会反复回来用，已经形成了工具习惯。 关键词 它拿到的关键词也很有代表性，除了 emoji 这种大词，还有很多细分词： emoji cute emoji kaomoji emoji aesthetic cute emojis 这些词背后对应的都是真实需求。 有人想找可爱的表情，有人想找颜文字，有人想找适合主页装饰、社交平台美化的内容。 所以这个站吃到的并不只是一个大词流量，而是一整套围绕表达、装饰、复制、搜索展开的长尾需求。 而且流量也不只来自英文，葡语、西语相关词也在持续带来访问，说明这个方向的全球化空间很大。 变现 网站的主要收入来源还是 Google 广告。 整体看下来，它的广告展现还算克制，没有一上来就把页面塞满，主要放在 emoji 索引页底部。 这种做法其实比较克制。 因为这类网站的核心价值是让用户快速搜索、快速复制，一旦广告太重，就会直接影响体验，进而影响回访率和搜索表现。 1100 万的访问量做到这么克制，站长绝对不是一般人。 一般人很难做到这么克制，恨不得把广告铺满整个网站。 思考 emoji 这个方向的需求，远比大多数人想象的大。 网站每月高达 1000 万的访问量还是让我非常之震撼的。 ...
一个拼接 emoji 的小网站，月访问竟然做到了 45 万
很多人做网站，盯着的都是效率、工具、办公、赚钱。 但有时候，真正能拿到流量的，反而是那种看起来没那么严肃的小需求。 你可能很难想到，一个拼接 emoji 的网站，居然能做到月访问 45 万。 更关键的是，这个需求几乎没有语言门槛，天然就能面向全球用户。 昨天看到一个网站，觉得很有意思。 它做的事情非常简单，就是把两个 emoji 拼在一起，生成一个新的表情图案。 比如难过的脸，加上海边小岛，就会变成一把在海边落泪的遮阳伞。 这个网站叫 emojikitchen.dev。 它背后的技术并不复杂，核心来源其实是 Google Emoji Kitchen，这个站点做的是把这种玩法搬到网页端，方便用户直接搜索、组合、复制。 我原本以为这只是个偏娱乐的小玩具，结果一看数据，流量比我预想中大得多。 流量数据 月访问量 45 万，这个体量放在独立开发网站里，已经不算小了。 网站解决了一类经常被忽视的需求： 用户对传统 emoji 早就很熟悉了，但熟悉也意味着容易重复。 大家都在用同一套表情，表达会过于平淡。 而拼接 emoji，刚好给了用户一点新鲜感，差异化，更好玩。 很多时候，用户需要一个更特别一点的表情，让聊天显得没那么千篇一律。 需求天然全球化 从热门国家和地区来看，美国占比最高，达到 18%。 后面是印度尼西亚、英国、巴西、印度。 emoji 本身就是跨语言的，视觉表达天然能跨文化传播。 这类产品有一个天然优势： 你不需要先教育用户什么叫 emoji。 也不需要解释这个产品怎么用。 用户点进去，选两个表情，看结果，喜欢就复制走，整个路径非常短。 需求足够直观，传播成本就会很低。 最核心的增长渠道是搜索 从流量来源看，这个站最主要的两块流量是： 自然搜索 54% 直接访问 40% 关键词 Backlink 外链网站里，排在前面的包括： gemini.google.com github.com canva.com 又一个被人工智能推荐的工具站，GEO 一定要引起重视。 开源为网站贡献了优质的 Backlink，github.com/xsalazar/emoji-kitchen。 启发 为什么会有人愿意拼接 emoji？ 因为普通 emoji 大家都在用。 ...
一个视频转文字网站，月访问量做到了 160 万
上周看了一个做视频转文字的网站 videotranscriber.ai。 核心功能是把视频转成文字，同时提供字幕、摘要、章节、导出文档这些能力。 页面上支持 TXT、DOCX、VTT、CSV 等格式导出，用户一看就知道怎么用。 在 2026 年这段时间里，访问量一路上升，3 月单月已经到了 166 万。 流量结构 这个站最大的流量来源是自然搜索，占比 52.02%，其次是直接访问 30.68%。 这组数据说明，它的增长核心还是靠搜索引擎，自然流量撑起了大盘。 关键词 排在前面的词里，有： youtube to mp4 youtube mp3 transcribe video to text 这几个关键词其实竞争很大。 用户主要来自哪里 从地区分布看，这个站前几个主要流量来源国家是： 巴基斯坦 印度 美国 这类产品有个明显特点：需求足够普遍。 不管是学生、内容创作者，还是做会议整理、课程学习、视频二次处理的人，都会有视频转文字的需要。 巴基斯坦用户最多倒是很出乎我的意料。 一个值得思考的点 我觉得这组数据里最值得关注的，不只是流量涨到了 166 万。 更重要的是，video to text 这个方向本身竞争已经很大了。 市面上早就有这类产品，且竞争激烈。 但 videotranscriber 这样一个 2025 年才创立的网站，依然能在短时间内把流量做起来，说明这个市场远没有到没有机会的阶段。 原因其实很简单： 需求足够大 搜索量足够多 用户场景足够广 新站依然有机会通过 SEO 和产品体验切进去 另外还有一个值得注意的点，它的外链来源里，chatgpt 和 perplexity 占比很高，又一个被人工智能推荐的工具站例子。 外链列表里还可以看到另外两个导航站，theresanaiforthat 和 toolify。 ...
ChatGPT 告诉我，我最像的人是孟岩
在槽边往事看到 今日 Ai 小测试的文章，我也试了下。 输入： 根据我的个人经验，请告诉我一个在与你长期交谈中，最像我的人物。只需要说出他的名字即可。 ChatGPT 返回了孟岩。 在 17 号的文章「28 岁的年纪患上癌症，她依然想被更多人看见」朋友刚提到我很和孟岩很像，没想到 ChatGPT 也觉得很像。 我在 ChatGPT 上有大量的日常聊天记录，还有大量的文章修改，ChatGPT 目前应该最了解我的人(智能)。 你最像的人是谁？