Scrunch vs. Profound：用户评价

引言

我不喜欢竞争性页面。

就是那种：

• 您的品牌被定位为绝对赢家。

• 对比表中特选功能均经过精心筛选以凸显优势。

• 贵方每项指标皆呈绿色；对方则不然。

这类竞争性比较充斥着偏见。它们托管的域名、作者的雇主（最好核实这一点！），或是文末的署名，已向读者透露了所有关键信息。

更何况，即便内容准确，这类内容发布瞬间就过时了。

没错，竞争对手也能推出新功能。当他们做到而你的产品未更新时，买家会察觉——信任就此崩塌。

AI搜索领域竞争激烈。数十项功能乘以数十家竞争对手，需要追踪的内容实在庞杂（即便AI承担了部分工作）。更何况，若不实际使用功能，我认为很难准确评估其质量。

这绝非我理想的工作方式。

因此，与其打造又一个充满偏见、转眼过时的产品对比页面，我尝试了另一种（希望更持久）的方法。

没有表格。没有绿色勾选标记。没有功能军备竞赛。

仅呈现客户与市场在比较Scrunch与Profound时提及的核心差异点。

以下是用户反馈的共性模式（及佐证）👇

为何选择Scrunch而非Profound？用户如是说：

Scrunch 实现价值更快

尽管入门体验尚未臻于完美，我们始终致力于打造快速、直观且易用的操作流程。

要使AI搜索监控具备洞察力，设置阶段需提供大量上下文信息——例如竞争对手选择、用户画像背景、主题分组、区域聚焦等。

我们消除了配置过程中的分析瘫痪问题。

创建工作区仅需一个网址。系统将自动提取品牌详情、目标用户画像、竞争对手及需追踪的主题。

返回结果的精准度总令我惊叹。即便出现偏差（如遗漏竞争对手或用户画像失准），也能随时轻松添加或编辑细节。

接下来是提示词选择：该追踪哪些提示词？初始数量该如何设定？

提示词是任何AI搜索策略的核心要素。没有它们，像Scrunch这样的AI搜索产品几乎毫无用处。

正因如此，我们让添加待追踪提示变得极其简单——只需点击按钮即可生成提示。

我常常惊讶于AI生成的提示词选择有多精准。当然，若效果不佳，用户可自由调整提示词或追踪模型。

除AI生成提示词外，还提供关键词转换、批量添加自定义提示词及CSV导入功能（面向高级用户）。

两度担任SaaS首席营销官的LariNumminen对AI可视化工具进行了全面评测，评分显示Scrunch与另一款工具并列榜首（并列者为Writesonic，而非Profound）。

他在深度解析Scrunch时特别强调以下优势：

"核心优势包括：通过引导式设置快速完成提示词、竞品及品牌配置；借助清晰仪表盘直观导航，跨AI平台追踪品牌曝光。"

精细化自主控制主题、用户画像与标签

虽然Scrunch和Profound都提供基于主题、用户画像和标签等情境维度的追踪功能，但在可用性方面我们侧重不同方向：

Scrunch侧重精细控制：用户自主定义结构、分段与语境（例如为即将开展的营销活动添加自定义提示，并使用专属名称进行标记）

Profound侧重自动化：自动主题聚类、模板生成及绩效分析

使用Scrunch，您完全掌控分类体系。

入门阶段我们会提供自动化辅助，但此后您将完全掌控需关注的主题、标签、竞争对手、用户画像、模型、漏斗阶段及区域。

由此，您可将任意维度作为过滤器应用于提示词（及提示词位置）、引用内容和情感分析。

在Rankability平台的早期评测中，用户指出选择Scrunch的原因在于：

深度筛选与用户画像提示功能，助力团队快速按客户细分、营销活动或地域市场切片数据

能够自主管理多个自定义维度（如自定义提示标签或主题聚类）的企业级功能尤为实用。多产品线、多网站资产、多运营区域等企业特性已成常态。

若无法完全掌控提示组织方式（如按标签、主题、用户画像或漏斗阶段分类），则在AI平台上实现品牌覆盖规模化增长将难以维系。

深入探索能力

另一项常被忽略的差异（功能对比表中鲜少体现）在于我们的钻取能力——即点击提示或引用详情后呈现的深度数据。

我们呈现的细节层次远超市场同类产品。不仅止于"趋势上升"或"趋势下降"的笼统反馈——使用Scrunch时，您可逐层深入：从提示主题→具体提示→模型生成的提示→每日表现趋势，持续点击即可展开完整分析。

Reddit用户对此评价最为精辟：

“Profound在纸面上看起来不错，但深入研究后，我们并不认为它能真正实现演示文稿承诺的功能。其洞察显得过于宏观，几乎像是AI生成的报告——强调应该关注的内容，而非实际结果中的动态。这样的内容难以转化为具体行动。”

“而Scrunch则提供了真正的源头级透明度。我们能清晰追溯大型语言模型抓取的具体内容来源——无论是客户网站、第三方列表还是竞争对手内容。这让优化方向一目了然，短短数周内就实现了AI可见性提升，而非数季度之久。”

同样值得关注的是Lari Numminen对Scrunch的评测，他特别指出"卓越的筛选功能"以及按主题、角色、阶段、模型和自定义标签进行深度挖掘的能力是Scrunch的核心优势。

同样重要的是，他指出我们的界面能清晰显示哪些引用缺失或竞争对手出现的位置，从而实现最大可操作性。

全局视角：Scrunch与Profound的差异化方向

坦白说，如同功能对比表所示，上述Scrunch与Profound的差异仍可能随时间演变。

两者都处于快速发展阶段，都以迅捷速度推出新功能，都拥有忠实的用户群体。从许多角度看，选择取决于个人偏好。

但...两者将产生重大分歧的领域在于：产品愿景与战略。

您的网站流量正在消退（这并非坏事）

我无法代表Profound发言，但Scrunch的愿景（及对市场趋势的预测）是：人工智能流量将超越人类流量。不仅如此，代理流量将因代表人类执行指令而具有高价值。

换言之，人工智能代理爬取并从网站提取数据的行为，将成为我们优化网站时的新目标——这些访问将创造更高价值。

当前网站并未针对智能体流量进行优化。充斥的JavaScript、图片、视频、动画等元素虽适合人类用户，却不利于AI访问。

这正是我们打造AXP（代理体验平台）的初衷：识别AI访问行为，并提供专为代理流量优化的平行站点版本——同时确保人类用户体验依然以人为本。

随着AI日益成为网站流量的常态，Scrunch赋予您掌控AI内容消费方式的能力。如此当AI向客户反馈答案时，确保其准确、上下文相关且完整。

另一项押注：工作流与内容生成

Profound（及其他市场竞争者）似乎正押注于AI工作流生成内容。

其原理很简单：识别搜索中的内容缺口，并生成内容填补该缺口。

虽然短期内可行，但我们认为这种方法长期来看难以取胜，原因在于所谓的模型崩溃现象。

模型崩溃如同蛇吞食尾巴：研究表明，当模型暴露于自身输出时，其多样性、准确性和连贯性会逐渐退化。

大型语言模型对此现象了然于心。鉴于其商业模式依赖于防止模型崩溃，我们认为它们长期不会赋予AI生成内容权威性。

除非内容经过人工深度编辑，或采用定制化输入（例如调用产品数据API），否则不会如此。

换言之，LLM不会奖励粗制滥造的内容。

不必全盘采信我们的观点

本文存在立场倾向——看看作者背景便知。

哪款产品最适合您？唯有亲身体验方能知晓。

测试Scrunch。测试Profound。测试其他产品。

测试时请务必验证所选AI搜索解决方案能否实现以下四项功能：

1️⃣ 即时创建品牌：输入任意品牌（自有品牌、竞品或心仪品牌），确保在10分钟演示内完成提示词配置。

2️⃣ 自定义提示词创建与监控：多数供应商会替您选择提示词和分类。若您需要灵活创建并监控自定义提示词（多数用户确实需要），请确保该功能支持自助操作。

3️⃣ 数据配置与扩展性：您可能需要按需求配置、深入分析并生成数据报告（例如查找北美地区漏斗底端提示词的热门引用）。不仅如此，还需确认能否导出和共享报告。若需通过API获取数据，务必提前确认该功能。

4️⃣ 企业级功能核查：若涉及企业级需求——如SOC2 Type II认证、基于角色的访问控制（RBAC）、API扩展性、多品牌管理、海量提示词追踪能力——务必提前确认并验证。

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