Suivez les prompts qui tiennent en place

C'est la pratique consistant à exécuter un jeu fixe de questions contre les moteurs IA à intervalles réguliers et à enregistrer comment votre marque apparaît dans les réponses. TrustData exécute chaque prompt dans deux modes, avec recherche web en direct et sans, sur quatre types de question, et conserve la réponse complète derrière chaque résultat. Le nombre de prompts va de 50 sur Measure à 400 sur Prove, contre des budgets de sondes mensuels de 3 000 à 24 000.

C'est la similarité médiane deux à deux entre les listes de marques qu'un moteur a renvoyées sur les sondes récentes d'un prompt. Si le moteur renvoie à peu près le même ensemble de marques à chaque fois, le prompt est stable et une tendance qu'on en tire veut dire quelque chose. Si l'ensemble change à chaque exécution, le prompt est instable et sa courbe est du bruit qui ressemblera quand même à une tendance. Publier le score à côté de la tendance est ce qui évite à une équipe de passer un trimestre à courir après un mouvement qui n'a jamais existé.

De votre propre définition d'audience et de la demande de recherche observée, plutôt que d'un brainstorming. Vous décrivez votre profil client idéal une fois, les prompts sont générés depuis ces personas et depuis des données de requêtes réelles, et ils sont suggérés en masse pour que vous les éditiez, les gardiez ou les rejetiez. La raison est simple : une liste de prompts écrite depuis l'intérieur d'une entreprise pose surtout les questions que cette entreprise gagne déjà, ce qui produit une base flatteuse et aucune information.

Vous pouvez, et vous pouvez coller votre propre liste. Le problème n'est pas l'effort, c'est la sélection : une liste écrite depuis l'intérieur d'une entreprise pose les questions auxquelles cette entreprise répond déjà bien, donc la référence revient flatteuse et ne vous apprend rien d'actionnable. Générer depuis votre définition d'audience et la demande de recherche observée fait entrer dans le jeu les questions que vos acheteurs posent, y compris celles que vous perdez. Vous éditez, gardez ou rejetez chaque suggestion, et le score de qualité vous dira lesquels de vos propres prompts ne vous distinguent pas de vos concurrents.

Quatre axes sur une échelle de 0 à 1. La discriminance, la plus pondérée, mesure l'écart entre votre taux de mention et celui de vos concurrents sur ce prompt : une question que tout le monde gagne ne vous apprend rien. La stabilité mesure la variation de son taux de mention quotidien. L'actionnabilité indique si le prompt est relié à une recommandation que quelqu'un a réellement suivie. La récence indique s'il a été sondé dans les quinze derniers jours. En dessous de trois sondes extraites, le score est retenu plutôt qu'estimé.

Parce qu'ils répondent à des questions différentes. Avec la recherche activée, le moteur récupère des pages actuelles, donc le résultat reflète votre contenu et votre crawlabilité. Avec la recherche désactivée, il répond depuis ses données d'entraînement, donc le résultat reflète ce que le modèle croit déjà de vous. Fort avec recherche et faible sans signifie que vous êtes récupéré mais pas établi dans le modèle. L'inverse signifie que vous êtes établi mais pas récupéré, ce qui relève en général d'un problème de robots ou d'extractibilité.