AI 可见度
API 与界面：同一次引用为何不同
通过 API 拿到的回答，和人在界面上看到的画面，是两次独立的观察。同一句提问，界面里出现产品名，API 返回里却可能没有。两者要分别记录，不能互相推断。
不是。通过 API 向引擎提问，返回的是 API 的回答，不是一个人在界面上看到的画面。你在浏览器里打开 ChatGPT，问一句，看到产品名出现在某段话里；同一句提问走 API，返回的回答可能没有这个引用。界面是用户看到的，API 是程序收到的，两者是两次独立观察。RankAI 不把它们叠在一起，也不从一边推断另一边。
差异要记录，不要抹平
做 AI 可见度的人容易把「被引用」当成一个统一的是或否。可如果引用出现在界面、没出现在 API，这不是错误，而是两次观察对不上。重点不是判定哪个「真」，而是把两边都留下，不合成一个平均值把现象藏起来。差异本身是信息，不是要清掉的噪声。
N/A 规则与差异记录是两件事
RankAI 有一条明确规则：某项可见度数据没有，就显示 N/A，绝不写成零。零是「测过，没有」；N/A 是「没有可用数据」。两种状态不能混。记录 API 与界面的差异又是另一层：它不是缺失的测量，而是两次已观察表面的对照。把这两层分开，才不会把「没采集到」说成某个引擎「没有」。
RankAI 的操作建议：做一张观察表，每一行是同一句提问，分「界面」和「API」两列，每列只有三种取值：被引用、未被引用、N/A。填好的例子：提问「最好的 AI 可见度工具」；界面 = 被引用（产品名出现在段落里）；API = 未被引用（回答里没有产品名）；差异状态 = 「有差异」，单独记一条，不记成零，也不记成 N/A。如果 API 根本没返回可用回答，API 列填 N/A，差异状态不填：缺少对照项。这样一张表把常被混成一种的三种情况分开：引用一致、引用有差异、观察缺失。这张表是我们的工作提议，不是行业标准，目的是让原本看起来矛盾的数据变得可读。
对比的边界
对比只在同一引擎的两种表面之间成立，不跨引擎。公开页面提到的引擎范围与连接条件，见深入页面。
可核查的限制：这张表只描述某次会话、某句提问下观察到的情况，不说明引用随时间出现的频率或稳定性，也不替代汇总测量。