LLM 可視性ツールは、大規模言語モデルがあなたのブランドについて何を言うかを追跡し、 モデルごとに。

いいえ。そしてこの違いが、ツールが実際に何を測っているかを決めます。購買者が入力するのは ChatGPT や Claude、つまりモデルに指示、ウェブ検索、ときには過去の会話の記憶を組み合わせた製品です。検索なしで直接呼び出す素のモデルは、学習で覚えたことからしか答えられません。

同じ質問に対して、2つが違うブランドの名前を挙げることがあります。だから LLM トラッカーにまず聞くべきは、どの面に尋ねているかです。購買者が目にする製品そのものか、ツールを持たないモデルか。どちらも間違いではありませんが、購買者が読むものと一致するのは前者だけです。

アシスタントは基盤となるモデルをときどき入れ替えます。その際、こちら側で何も変えていなくても、言及されるブランドが一夜にして変わることがあります。各回答をどのモデルが書いたかを記録していないトラッカーでは、モデルの更新が、自分たちが起こした勝ちや負けとまったく同じに見えてしまいます。

Proofsource は各回答の背後にあるモデルのバージョンを記録し、各グラフの下に表示します。表示期間の途中でモデルが変わった場合は両方のバージョンを表示するので、新しいモデルと時期が重なる急変はそれとわかります。

Proofsource は、ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overviews がどの購買者の質問であなたのブランドに言及しているか、代わりに誰が言及されているか、そして何を直すべきかを正確に示すAIインテリジェンスプラットフォームです。

• まっさらなセッション。個人アカウントの履歴がない状態で質問するので、特定のユーザーの記憶が回答を左右することはありません。
• 回答は全文を保存します。すべての数値から、その裏にある回答と、言及されたブランド、引用されたページを開けます。
• 各回答の裏にあるモデルを、すべてのグラフの下に表示します。
• すべての割合に95%ウィルソン区間。25件中16件で名前が挙がれば64%ですが、正直な範囲はおよそ45%〜80%です。200件中60件なら、およそ24%〜37%まで絞り込まれます。

1. どの接点に聞いているか。検索機能付きのアシスタントか、素のモデルか。
2. 回答ごとのモデルバージョン。今日のデフォルトではありません。
3. 情報源の有無を示すので、検索に基づく回答と記憶に基づく回答を見分けられます。
4. 本当にあなたのことか。モデルは名前の似た別の会社について説明することがあります。名前の一致だけでなく、回答を読んでください。
5. 区間を出せるだけの繰り返し。質問ごとに1回答では、サンプル数1にすぎません。