Công cụ đo mức độ hiển thị trên LLM theo dõi những gì các mô hình ngôn ngữ lớn nói về thương hiệu của bạn, từng mô hình một.

Không, và sự khác biệt này quyết định một công cụ thực sự đang đo cái gì. Người mua gõ vào ChatGPT hoặc Claude, một sản phẩm bọc mô hình bằng chỉ dẫn, tìm kiếm web và đôi khi cả trí nhớ về các cuộc trò chuyện trước. Mô hình thuần, được gọi trực tiếp mà không tìm kiếm, chỉ có thể trả lời từ những gì nó đã học khi huấn luyện.

Hai bên có thể nêu tên các thương hiệu khác nhau cho cùng một câu hỏi. Vì vậy điều đầu tiên cần hỏi một công cụ theo dõi LLM là nó hỏi bề mặt nào: sản phẩm như người mua thấy, hay mô hình không có công cụ đi kèm. Không cái nào sai, nhưng chỉ cái đầu tiên khớp với những gì người mua của bạn đọc.

Các trợ lý thỉnh thoảng thay đổi mô hình nền. Khi đó, các thương hiệu chúng nêu tên có thể dịch chuyển chỉ sau một đêm dù phía bạn không có gì thay đổi. Nếu một công cụ theo dõi không ghi lại mô hình nào đã viết từng câu trả lời, một lần nâng cấp mô hình trông y hệt một chiến thắng hay thất bại do bạn gây ra.

Proofsource ghi lại phiên bản mô hình đằng sau mỗi câu trả lời và in nó dưới mỗi biểu đồ. Khi mô hình thay đổi giữa chừng trong khoảng thời gian đang hiển thị, cả hai phiên bản đều được liệt kê, để một bước nhảy trùng với mô hình mới được nhận ra như vậy.

Proofsource là nền tảng thông tin AI cho bạn thấy chính xác câu hỏi nào của người mua nêu tên thương hiệu của bạn trên ChatGPT, Perplexity, Claude và Google AI Overviews, ai được nêu tên thay cho bạn, và cần sửa gì.

• Phiên sạch. Câu hỏi được hỏi không kèm lịch sử tài khoản cá nhân nào, nên bộ nhớ của một người dùng không ảnh hưởng câu trả lời.
• Toàn bộ câu trả lời được lưu lại. Mỗi con số đều mở ra các câu trả lời đằng sau nó, với các thương hiệu được nêu tên và các trang được trích dẫn.
• Mô hình đằng sau mỗi câu trả lời, được ghi dưới mọi biểu đồ.
• Khoảng Wilson 95% cho mọi tỷ lệ. 16 câu trả lời nêu tên trên 25 là 64%, nhưng dải trung thực là khoảng 45% đến 80%; 60 trên 200 thu hẹp còn khoảng 24% đến 37%.

1. Nó hỏi trên giao diện nào. Trợ lý kèm tìm kiếm, hay mô hình trần.
2. Phiên bản mô hình của từng câu trả lời, không phải mặc định của hôm nay.
3. Có nguồn hay không có nguồn, để bạn phân biệt câu trả lời từ tra cứu với câu trả lời từ trí nhớ.
4. Có đúng là bạn không. Một mô hình có thể mô tả một công ty khác có tên tương tự. Hãy đọc câu trả lời, không chỉ xem tên bạn có khớp hay không.
5. Đủ số lần lặp để có khoảng tin cậy. Một câu trả lời cho mỗi câu hỏi là mẫu chỉ có một.