TECNO / AIV
Методология AI Visibility
Показатели рассчитаны на явно заданных группах ответов. Каждый результат сохраняет основание, полноту, выбранные фильтры и путь к исходному тексту.
Пять этапов
Обработка начинается с сохранения запроса и ответа. Затем внешние языковые модели классифицируют текст, автоматика проверяет разметку и спорные случаи, рассчитываются показатели и связываются графики, таблицы и исходные ответы.
Порог полноты
При полноте ниже 70% или недостаточной базе показатель отмечается как недостаточный. Он не превращается в ноль и не используется для объявления лидера.
Сравнение пары
Два бренда сравниваются на общих ответах. В прямых сравнительных запросах порядок брендов был фиксирован и мог повлиять на результат.
Автоматическая классификация
Языковые модели помогали классифицировать текст и проверять утверждения. Это автоматический анализ, а не человеческая экспертиза. Публичный отчёт сам не отправляет данные во внешние модели.
Граница интерпретации
Совместное появление темы, источника и бренда не доказывает причинность. Одна волна без известной даты сбора не описывает динамику. Проценты несовместимых подгрупп не усредняются.
| Показатель | Основание расчёта |
|---|---|
| Видимость | Ответы с упоминанием бренда ÷ все учтённые ответы |
| Положительная рекомендация | Ответы с положительной рекомендацией ÷ все учтённые ответы |
| Первая тройка | Ответы с брендом в первой тройке ÷ все учтённые ответы |
| Рекомендация после упоминания | Положительные рекомендации ÷ классифицированные ответы с упоминанием бренда |
| Интегральная видимость | 25% видимости + 35% попадания в первую тройку + 40% рекомендаций |
Источник: соответствующий раздел интерактивного отчёта. Здесь описаны сохранённые данные.
Открыть интерактивный отчёт ↗