Un punteggio di visibilità nell’IA trasforma risposte dell’IA campionate in un unico numero da confrontare.

Misura alcuni tassi sulle stesse domande d’acquisto senza brand, riporta ciascuno su una scala da 0 a 100 rispetto a un riferimento dichiarato e calcola una media ponderata. Il confronto con i concorrenti è incorporato tramite la share of voice, che divide le tue menzioni per quelle dei fornitori menzionati accanto a te, e tramite la posizione, che indica quanto presto vieni menzionato.

Il punteggio AEO di Proofsource fa esattamente questo. La formula, come pubblicata nella pagina sulla metodologia:

round( (35 x menzione + 25 x citazione + 25 x share of voice + 15 x posizione) / 100 ), ogni parte su 0-100, solo parti misurate

Si calcola sulle stesse risposte su ChatGPT, Perplexity, Claude e Google AI Overviews. È un unico numero per il periodo che scegli; per confrontarti con un concorrente specifico, usa i conteggi che ci sono dietro, come descritto in confronto con i concorrenti.

Prendi un brand inventato con numeri tondi: menzionato nel 20% delle risposte, con il suo sito citato nel 10%, con il 12% delle menzioni nella top 10, in una posizione media di 4. Questi dati sono illustrativi, non un brand reale.

round( (35 x 40.0 + 25 x 25.0 + 25 x 48.0 + 15 x 84.2) / 100 ) = round(44.88) = 45

Ogni numero qui sopra si può verificare con una calcolatrice, ed è proprio questo il punto. Il punteggio reale nel prodotto mostra la stessa scomposizione, con ogni parte che non ha potuto misurare esclusa e indicata, mai valutata come zero.

Perché i dati di partenza sono campioni. Fai allo stesso motore la stessa domanda due volte e la risposta può cambiare, quindi un punteggio di 45 su una settimana di risposte potrebbe diventare 40 o 50 la settimana dopo senza che tu abbia cambiato nulla.

Le risposte sono campionate, quindi il punteggio viene mostrato con un intervallo al 95% ricavato dagli intervalli di Wilson dei suoi tassi (Monte Carlo, seed fisso, dipendenza conservativa), più il punteggio con cinque ponderazioni alternative, così l’effetto dei pesi è visibile.

Le cinque ponderazioni alternative rispondono all’obiezione ovvia a qualsiasi punteggio composito: che i pesi siano arbitrari. Se le alternative concordano, i pesi contano poco per il tuo brand; se divergono, la pagina lo dice. L’intervallo in sé è spiegato nel glossario.

Misurano cose diverse su dati diversi. Evertune descrive il suo AI Brand Score come la probabilità che un modello attiri l’attenzione su un brand nelle raccomandazioni spontanee, su una scala da 0 a 100 che combina la frequenza con cui il brand compare e dei pesi di posizione pubblicati (primo posto 100%, secondo 90%, terzo 81%). Esclude i nomi dei brand dai suoi prompt.

L’AI Visibility Index di Semrush è una classifica pubblica di categoria costruita da 126 milioni di prompt statunitensi su ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overviews e Gemini, riportata per piattaforma, che combina quanto spesso un brand compare e con quanta costanza. All’interno del suo toolkit, l’AI Visibility score di Semrush è un benchmark da 0 a 100 rispetto ai concorrenti. Nessuna delle due pagine pubblica la formula completa, quindi i due numeri non sono convertibili l’uno nell’altro. Entrambe sono linkate nelle fonti qui sopra.