今年夏天重写页面时，我们按站点使用的十七种语言，从 Google 的自动补全里拉出了 37,621 条真实搜索词——先用我们猜想人们可能想要的词做种子，再一轮一轮扩展成他们真正打进搜索框的词。我们本来在找关键词，找到的却是这个品类的一幅肖像；而其中最锋利的一道裂缝，恰好落在“AI 男友 vs AI 女友”上。
这句话本身就有人在搜。而它背后的假设——这两者是同一个产品的两种口味——正是数据悄悄拆掉的东西。
我们是怎么数的，这些数字能说什么
自动补全建立在真实的搜索量之上，所以出现在里面的词，就是有人在打的词；至于打得多不多，它不说。我们衡量分量的信号是汇聚度：有多少条不同的短语最终指向同一条建议。十五个不同种子都能到达的短语，处在一个市场的中心；只冒出来过一次的，是一片叶子。
下面所有内容都是这一类证据——指示方向，对自己的局限诚实，而且仍然远好过我们此前依赖的语言直觉。
印度：一个名字底下的两种产品
这是十七个语料库里最刺眼的一个结果。围绕“AI 女友”，印度的搜索词有三分之一是游戏和 APK 下载，另有将近三分之一是修图——生成一张女友照片发出去——而关于聊天的连二十分之一都不到。围绕“AI 男友”，聊天是最大的一块，领头的是那句朴素得很人性的“找个 AI 男友说说话”。
同一个国家，同一个品类标签，意图却正相反：女友是被当作一张图片来搜的，男友是被当作一个倾听者来搜的。
伊朗：买家是女性
波斯语是唯一一个这样的市场：它最干净的商业需求——下载、应用、Telegram、免费，整条带着购买意图的长尾——聚在 AI 男友那一侧，而不是女友。那里的“女友”一词纠缠在恋爱模拟游戏和讨论真实异地恋的论坛帖子里；“男友”一词则是一件正在被挑选的商品。
我们据此重写了波斯语页面，而且有一句话值得说出来：在十七个市场里至少有一个，关于谁在用 AI 伴侣的默认假设，完全是反的。
拒绝回答这个问题的语言
土耳其语的 sevgili、越南语的 người yêu、哈萨克语的 сүйікті——爱人、伴侣、亲爱的——是真正不分性别的，所以这些市场从来没有把品类劈成两半。一个词同时承载两种搜索，而“男友还是女友”这种问法，只有跟着英语才会来。
越南语还顺手拿这个品类开了个玩笑：越南语里的 ai 就是“谁”，所以 bạn gái ai 这串字面上读作“谁的女友”——围绕它的搜索词里，有三分之一其实是关于球星女友的八卦。语言决定了一个市场能问出什么样的问题。
没有人搜索的东西
缺席的东西教给我们的，和数量一样多。持久记忆——我们自认最强的功能——在十七种语言中的十一种里几乎没有直接的搜索需求；人们是以抱怨的形式碰到它的（“它什么都记不住”），而不是以请求的形式。而在日本，围绕 AI 伴侣的搜索词以“危险”和“风险”这样的词打头：那个市场不是在比较产品，而是在判断这整个品类到底值不值得信。
!一份功能清单回答的是没有人在问的问题。这些搜索说的是：告诉我这是什么，告诉我它安不安全，用我的语言说话，然后让我自己做一个——大致就是这个顺序。
我们因此改了什么？十七个标题标签，现在各自以那个市场真正会打的词开头——而“男友还是女友”在产品层面的答案，一直都是那个老实的答案：在这里，性别只是你写下的那句话里的一个词。描述你想见的人就行。这个品类最大的二分法，从机制上说，是一个文本输入框。