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在真实世界用例中表现卓越 — 客户发现、招聘和合作。
119个真实世界查询，通过网络验证独立评分。量表：0–100。
每个平台在四个真实世界用例中的表现。
细分每个场景的相关性、覆盖率和实用性。
从招聘、销售和研究的真实从业者工作流程中精选。
英语、葡萄牙语、西班牙语、荷兰语。招聘 (30)、B2B 潜在客户开发 (32)、专家 (28)、网红 (29)。
AI人物搜索创造商业价值的核心用例。
衡量排名质量、结果数量和数据完整性的独立轴。
全自动化、可复现的流程。每个结果都通过实时网络来源验证。
“柏林一家B轮初创公司的资深机器学习工程师”分解为清单：职位、资历、领域、公司阶段、地点。
每个平台返回的每个人物都通过LinkedIn、公司网站和社交资料进行检查。没有自报数据——只有可以独立确认的数据。
相关性（是否找到了正确的人？）、覆盖率（找到了多少人？）和实用性（个人资料数据是否真正有用？）。综合为一个整体分数。
衡量返回数据是否完整且可操作。平均三个子维度：结构完整性 (C)、查询特定证据 (E) 和可操作性 (A)。
(C + E + A) / 3
衡量返回人物是否与查询匹配并正确排名。每个人物都经过网络验证并根据明确标准进行评分。填充至10个槽位——返回结果较少会受到惩罚。
Padded nDCG@10
衡量每个查询找到的合格人数。将任务完成率与平均合格结果产量（上限K=10）相结合。奖励可靠性和数量。
TCR × Yield对119个查询进行476次平台运行的亮点。
Lessie是唯一一个在所有类别中都领先的平台——招聘、B2B、专家/确定性搜索和网红/KOL。
每个查询都返回了结果。没有其他平台能做到这一点——尤其是在其他平台无法返回结果的利基和抽象搜索中。
在多标准查询上，排名质量差异最为显著。
Lessie整体得分62.3；亚军得分43.2。单一来源平台在这方面表现最差。
个人资料数据完整性是竞争最激烈的维度——所有平台得分在42.7到56.4之间。
三个平台整体得分超过64。这是现有工具表现最好的场景——也是利润最薄的领域。
