出海打法:抢默认位置

中国开发者产品出海,差距不在官网,在于有没有被别人默认选用。先让 agent 用得了,再进目录,再集中抢一两个入口的默认位置。

审计站 200 家公司里,中国 21 家平均 1.5 分、美国 153 家平均 16 分。中国公司的官网门槛几乎都过了;差的是「被谁默认选用」(全部是 0)和「模型会不会推荐」。下面是五件事:每件事的作用、具体做什么、做多久、能到什么效果、依据是什么。

1.5中国 21 家平均分(美国 153 家是 16)
0 / 21进入任何默认名单的中国公司数
0.54「被谁默认选用」和一年新增下载量的相关(旧的官网检查是 −0.01)
×2.85v0 把新应用默认数据库换成 Neon 之后,Neon 半年的下载量

时间线

第 0–1 个月

P0 门槛清零

让 agent 能自己注册、拿 key、读文档、调通第一次。

总分约 +3
第 1–3 个月

P1 进官方目录

进集成市场、插件目录、MCP 登记处、主流框架的官方集成。

名单分 +5 ~ +10
第 3–6 个月以上

P2 抢一个默认位置

挑 1–2 个 AI 建站或 agent 平台,成为它的默认零件。

每个大入口 +20
持续

P3 让模型记住你

对比页、模板、示例、给 AI 读的文档,每月复测。

模型分 0 → 10+

分数按审计站的打分规则推算(总分 = 默认名单 + 模型推荐 − 门槛扣分),不是增长保证。P4「收费方式」和 P0 一起定,详见老外怎么收费。

中国 21 家现在的分数

点公司名看完整报告。名单分全是 0:研究里还没找到哪个海外入口把它们设成默认(名单只覆盖研究过的事实,没找到不等于一定没有)。大模型公司模型分是 0,是因为用英文问「该用哪个大模型 API」,三个模型推荐的都是 OpenAI、Anthropic、Google。

P0

门槛清零:让 agent 用得了

agent 不逛官网、不填表、不等审核。任何一步要人工,它就绕过你、换一家,或者干脆自己写。

做多久2–4 周
谁来做产品 + 文档 + 一名工程师
审计分变化门槛扣分归零,约 +3
怎么验收让 Claude Code 从零开户并调通

具体清单

依据:Amplifying 研究发现模型越强越爱自己写——Claude Code 自己写、不用第三方的比例从 Sonnet 4.5 的 11% 涨到 Fable 5 的 21.4%,原因之一是「账号和 key 只有人能开」。Mintlify 托管的文档里,agent 请求占比从 15% 涨到 79%。PostHog 让 AI 替用户安装后,付费转化高 5 倍(公司自报)。
常见坑:只有中文文档或文档要登录;免费试用要人工审批;llms.txt 返回的是 404 网页;注册要中国手机号。
P1

进官方目录:先被看见

目录是 agent 和开发者的候选名单。不在名单上,连被比较的机会都没有。

做多久1–3 个月(卡在审核)
谁来做DevRel + 工程
审计分变化名单分 +5 ~ +10
怎么验收每个目录能搜到、能一键接入

按产品类型挑目录

目录 / 集成适合谁里面有谁(例子)
Vercel Marketplace数据库、缓存、登录、浏览器、可观测Neon、Upstash、Supabase、Convex、Browserbase
Claude 插件 / connector 目录所有能被 agent 调用的服务Exa、Supabase、TinyFish
ChatGPT 应用 / 插件目录同上,尤其面向非开发者的Supabase(Sign in with ChatGPT)、Firecrawl
MCP 官方登记处所有有 MCP 服务器的产品四万多个工具
Cursor 插件市场开发者工具、搜索、文档Exa(Cursor 认证)
Google Vertex / Cloud Marketplace、AWS Marketplace卖给企业的 APIExa、Parallel(Vertex);Supabase、Brave(AWS)
OpenRouter、Vercel AI Gateway大模型、搜索类 APIExa(OpenRouter 网页搜索)、Parallel(AI Gateway)
Vercel AI SDK / LangChain / LlamaIndex 官方集成模型、向量库、搜索、工具Tavily(LangChain)
别高估:进目录是「被看见」,不是「被选中」。MCP 目录里有两万多个工具,用得最多的一个也只有四万多次调用;前十个工具拿走了快七成的下载。目录分最多算 10 分,就是这个原因。
P2

抢一个默认位置:增长的主引擎

真正带来数量级增长的,是成为某个入口的默认零件:用户不用选,平台替他选了你。

做多久3–6 个月以上
谁来做创始人 / BD + 工程
审计分变化每个大入口 +20
怎么验收平台更新日志写明默认用你

可以争取的入口

怎么谈下来

  1. 先做官方集成,再争默认:先成为平台集成市场里接入最顺的一家,再谈默认。
  2. 给平台更好的条件:平台替终端用户付免费额度、一个组织下批量开项目、账单记在平台头上(Neon 给平台每个组织默认 3 万个项目);用户以后能一键「认领」到自己账号(Bolt Cloud 能一键转到 Supabase)。
  3. 补平台缺的那块:ChatGPT Sites 自带数据库和登录,谷歌 AI Studio 默认 Firebase——平台自己有的不要硬抢,找它没有的。
  4. 同时谈两三个:默认位置是借来的,随时会被收回。
依据:Supabase 2024 年 12 月注册量一夜翻倍,来自 v0 界面上的一个按钮。v0 2026 年 6 月把默认数据库换成 Neon,之后半年 Neon 的 npm 下载 ×2.85(Supabase 同期 ×1.60)。Railway 的 agent 部署次数是人的 2.5 倍,Claude Code 部署 Python 后台八成以上选它。
风险:v0 把 Supabase 换成了 Neon;gpt-oss 的默认搜索从 Exa 换成了 You.com;OpenAI 的 Dots 做 8 次应用,8 次全用自家栈,独立公司一次都没被选。只靠一个入口,风险最大。
P3

让模型记住你(GEO)

开发者问 AI「该用哪个」时,模型只会推荐它认识的。要在模型训练和联网搜索会读的地方,留下大量干净的英文材料。

做多久持续;联网搜索 1–3 个月见效,进训练数据 6–12 个月
谁来做DevRel + 内容
审计分变化模型分 0 → 10 以上
怎么验收审计站每月复测 3 个模型 × 3 个问题

具体做什么

依据:Railway 创始人原话:他们在琢磨「怎么让模型多推荐我们」。官网访问掉了两成,命令行下载却翻了一倍——来的越来越多不是人。
别指望它单独起量:模型推荐只占审计总分的 30 分。模型靠训练数据回答,偏向老牌;同期起来的 Parallel 一次都没被点到。GEO 是长期功课,替代不了 P2。
P4

怎么向用户收费

被默认之后,用量会涨得很快。收费方式不对,用的人越多亏得越多,或者像 Tailwind 那样用量涨、收入跌。

五条原则:免费档 agent 能自己领、按用量不按席位、按 agent 的动作计价、设花钱上限、给平台单独的价格。第二页逐家对照了 42 家海外公司按什么收、免费给多少、价格多少、往上收什么。详见「老外怎么收费」。

要先说清楚的

数据:审计站 200 家公司(2026-10-16 按新规则重算);26 家回测(npm 2025-09 对比 2026-09);默认名单出处见 scoring-v2;案例来自 agent infra 研究系列,视频问答里有对应的片子。