北京
Perplexity和Google AI Overviews都会聚合网页信息并展示引用来源，但它们呈现给爬虫的测量表面并不相同。比较两者之前，应先界定产品边界，而不是笼统地问“哪个爬虫更好”。
Perplexity是一个答案引擎，对话本身是主要结果。官方文档显示，回答会附带引用和原始来源链接，因此来源列表是每条回答的常规组成部分。对Perplexity的抓取，本质上记录的是“提示词驱动的研究会话”，应包含回答文本、引用URL、来源标题，以及对话轮次或多轮上下文。后续追问上下文尤其重要，因为后一个问题往往依赖前一次交互。
Google AI Overview则只是Google搜索中的一个条件模块。它不会出现在每次查询中，系统可能用查询扇出（query fan-out）来组合支撑页面。因此，抓取AI Overview记录的是搜索结果页上的一个功能模块，应当捕获回答块、引用来源面板、自然结果上下文、市场，以及该模块是否存在。“没有概览”是合法观察结果，而非缺失数据。
这种差异决定了数据模型：Perplexity的基本交互是答案生成，监控通常期待一条答案记录，但字段和引用可能变化，所以采集器仍应使用可空schema；Google AI Overview监控则需要独立的触发标志，否则只保存有内容的答案，会悄悄抹掉“查询未检查”和“查询已检查但没有概览”之间的区别。
因此，统一的数据模型应至少包含：platform、query、market、captured_at、answer_present、answer_text、sources，并在规范化字段旁保留原始平台输出。具体序列化方式取决于存储和下游用途，但核心原则是：先按产品形态设计采集，再做跨平台比较。
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