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如何通过 Chrome Network 数据反推 Google 与 ChatGPT 的检索逻辑

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先了解这件事

报道摘要

作者 Mark Williams-Cook 介绍通过 Chrome DevTools 的 Network 面板查看 Google 与 ChatGPT 的请求与响应数据,以此反推搜索系统的运行方式。这类数据曾帮助他发现一个 Google 漏洞并获得 13,337 美元漏洞赏金,也让他较早观察到 ChatGPT 的结果来源字段与检索新鲜度窗口。文中提到 Google 会把查询归入八类 refined query 语义类别,他用 480 万条英文查询训练出免费的 QueryClassifier,可预测查询分类。借助 FanoutFox 等工具可看到 ChatGPT 的 fan-out 查询、抓取来源与引用情况,例如股票价格类查询的时间窗口为 2 天、Reddit 相关为 365 天。作者还指出,Reddit 在 ChatGPT 最终引用中的占比虽大幅下降,但后台仍被大量读取,只看引用统计会误判。

摘自 Search Engine Journal

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月21日
  1. Search Engine Journal
    如何通过 Chrome Network 数据反推 Google 与 ChatGPT 的检索逻辑

    作者 Mark Williams-Cook 介绍通过 Chrome DevTools 的 Network 面板查看 Google 与 ChatGPT 的请求与响应数据,以此反推搜索系统的运行方式。这类数据曾帮助他发现一个 Google 漏洞并获得 13,337 美元漏洞赏金,也让他较早观察到 ChatGPT 的结果来源字段与检索新鲜度窗口。文中提到 Google 会把查询归入八类 refined query 语义类别,他用 480 万条英文查询训练出免费的 QueryClassifier,可预测查询分类。借助 FanoutFox 等工具可看到 ChatGPT 的 fan-out 查询、抓取来源与引用情况,例如股票价格类查询的时间窗口为 2 天、Reddit 相关为 365 天。作者还指出,Reddit 在 ChatGPT 最终引用中的占比虽大幅下降,但后台仍被大量读取,只看引用统计会误判。

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