The Frontier AEO Tracker: What Astra Chooses (and every other frontier model, and what you can do about it)
Latent Space 发布 Frontier AEO Tracker，基于 Astra 提取答案并计算专有评分，覆盖 161 个类别并在 7 种模型上运行 6 种提示变体。该工具追踪各领域的顶级产品（如编程代理、AI 播客等），分析引用来源及失败案例，揭示模型偏好与偏差。结果显示存在显著“软性偏见”，例如特定模型倾向于推荐 Cursor 或 Devin；同时发现 Anthropic 模型搜索源数量较多（Sol 中位数为 9，Fable 为 15），而 Astra 表现更为自信高效。此外，28 个类别拥有全模型一致的主导选择，另有部分类别竞争激烈。报告还对比了 Sol 到 Astra、Opus 到 Fable 的排名变化，并验证了 Ora 和 Vercel 等 AEO 实践的有效性。