研究
公司自报，还是模型估算
怎么读报告里的数字，以及什么时候该信它。
TractionAtlas 报告里的每个数字都带着两个标签之一。它是整页上最有用的东西，也是最容易 被一眼略过的东西。
公司自报
这个数字是企业自己公布的——定价页、公开经营看板、年度总结、大会演讲、访谈。
它们精确，但不中立。公司会公布对自己有利的那个数字。「10,000 用户」可能把三年前的试用 注册也算进去了；「$2M ARR」可能是最好那个月的年化。我们记录说了什么、在哪说的、什么 时候说的，并按原样保留，不做调整。
应该这样读： 对于企业选择披露的那部分，它是准确的。
模型估算
来自第三方数据源——流量服务商、目录收录、应用商店排名——而不是企业本身。
这类数字不偏袒任何人，但误差区间很宽，而且生意越小越宽。对一个月访问 2,000 的站点做 流量估算基本接近噪声；同样的方法用在 50 万访问上，通常落在一个合理区间内。
应该这样读： 方向和数量级可信，小数点不可信。
为什么从不平均
混算出来的数字比任何一个输入都糟糕，因为你不再知道自己手里握的是哪种误差。所以一个字段 只显示其中一种并附上标签；两者都存在时，它们会作为两个独立字段出现，而不是合成一个 「调和后」的数字。
最有价值的那种比较
不是「这家公司有多大」——标签的存在让跨公司的绝对规模比较并不可靠，任何把它们堆在一起 的图表都值得怀疑。
真正有价值的是：同一家公司的跨版本比较。两种标签每个月都用同样的方式产出，所以一份 报告内部的月度变化，远比绝对值可信。版本历史就是为这种比较而存在的。