Как Akrux измеряет видимость в ИИ

Генерация и классификация вопросов

Рабочая проверка сначала исследует бизнес по публичным веб-данным, если провайдер доступен. Генерация использует исследование и введённые название, категорию, город, рынок, варианты названия и конкурентов. При ошибке генерации детерминированные шаблоны сохраняют структуру намерений.

Стандартная пропорция для 25 вопросов: 12% брендовых, 12% сравнений, по 20% категории, лучших вариантов и покупки, 16% информационных. Метод наибольших остатков переводит доли в целые вопросы. Вопрос считается брендовым, только если нормализованный текст содержит название цели или известный вариант; признак сохраняется.

Определение упоминаний и позиций

Известные сущности находятся по нормализованным вариантам названия, русско-английской транслитерации и консервативному нечёткому совпадению. Позиция цели — порядок появления распознанных бизнес-сущностей в ответе. Положительное детерминированное совпадение имеет приоритет над проходом языковой модели.

Пакетное извлечение может добавить тональность и неизвестные названия компаний. Оно не удаляет найденное детерминированное упоминание. Повторения одной сущности в ответе учитываются один раз для доли голоса.

Формула Индекса видимости

Для каждого фактически запрошенного семейства моделей Akrux считает долю упоминаний по вопросам категории, лучших вариантов и покупки, а также долю по небрендовым сравнениям. Вес категории — 0,60, сравнения — 0,40. Отсутствующие группы исключаются, оставшиеся веса нормализуются.

Межмодельный расчёт использует веса: ChatGPT 0,30, Gemini 0,25, Perplexity 0,20, Claude 0,15 и Grok 0,10, с нормализацией по моделям конкретной проверки. При средней органической позиции 2 или лучше применяется множитель 1,15. Результат ограничен 100, а бонус не может превратить несовершенную базу в 100.

Брендовые и информационные вопросы не входят в основную формулу категории и сравнения. Брендовые ответы дают отдельный процент узнаваемости. Информационные небрендовые ответы могут входить в общие показатели доказательств и долю голоса.

Формула доли голоса

Akrux использует успешные небрендовые ответы. Каждая подходящая бизнес-сущность учитывается не более одного раза на ответ; её число делится на сумму всех подходящих упоминаний. Заданные конкуренты остаются в таблице с нулём, а новые сущности проходят классификацию.

Известные каталоги, карты, маркетплейсы, социальные и информационные платформы, а также общие описательные фразы не считаются конкурентами. Фильтрация снижает шум, но неоднозначные случаи нужно проверять по исходным ответам.

Ошибки, свежесть и версии

Ошибочный запрос к модели сохраняется как ошибка и не входит в знаменатели. Частичная проверка помечается как частичная. При ошибке языкового извлечения остаётся детерминированный результат; отсутствующая тональность или неизвестный конкурент не выдумываются.

Каждая проверка отправляет свежие запросы; ответы между проверками не кэшируются. Снимок оценки хранит версию метрики. Текущая реализация — версия 2, поэтому будущие изменения формулы можно отделить от истории.

Важные ограничения

• Сгенерированные ответы вероятностны и меняются между похожими запусками.
• Поведение модели у провайдера может отличаться от потребительского чата, персонализации и географии.
• Набор вопросов — выборка, а не все возможные формулировки клиентов.
• Извлечение сущностей и классификация конкурентов требуют проверки в неоднозначных категориях.
• Видимость описывает появление в собранных ответах, а не выручку и не гарантированную будущую рекомендацию.