方法論
數字的可信程度,只取決於你怎麼測量它們
當你告訴董事會『AI 推薦我們的頻率是過去的兩倍』,總會有人問你怎麼知道。這個頁面就是答案。我們公開我們的測量方式——讓我們交給你的每一個數字,都經得起這個問題的檢驗。
(01)
你能在董事會面前站得住腳的數字
沒有 n 的能見度分數,只是一個假扮成事實的猜測。我們會公布每個數字背後的分母,讓你能分辨真正的訊號與雜訊。
θ = 18%158 / 882 已取樣的回答
每一個 θ 都附上 ±CI · 示意
(02)
我們測試每個市場實際看到的內容
誰在發問、服務位在哪裡、模擬的視角、實際的出口節點,以及介面/回答的語言,是五件不同的事。把它們混為一談就會掩蓋真相。我們讓它們各自分開。
L1誰在發問
L2服務位在哪裡
L3模擬視角
L4實際出口節點
L5介面 / 回答語言
五個層次,絕不混為一談
(03)
每個 AI 的兩種版本,都經過查核
引擎的 API 答案與 app 答案,取自不同的來源池。我們兩者都取樣,並校正其間的差異——這是一個競爭對手甚至不願承認的區別。
相同的提示詞
→
API
→來源池 A
→
App
→來源池 B
Δ 在兩個管道上取樣,差異已校準
(04)
你的資料一年比一年值錢
我們保存原始回答,附上完整性雜湊,並依擷取器版本標記。隨著擷取技術進步,整段歷史都能重新分析——讓你的資料增值,而非折舊。
原始回答sha:9f3a…c41d
extractor v1
extractor v2
extractor v3
隨擷取技術進步,歷史可重新分析
(05)
每個數字都有憑據
每一項主張都能回放到來源答案。可稽核性是第一等的功能:當客戶的採購部門問「這個數字從哪來」,我們就把整條佐證鏈攤在桌上。
θ 18%指標
→“…Acme…”逐字
→★ acme.example.com來源
每一項主張都能重播回它的原始回答——整條證據鏈攤在桌上
方法是公開的。而多年來的 追蹤中的回答 則不然。
測量是一次合作的起點,而非終點——我們的團隊會拿著這些發現,接手去做最佳化工作。方法是公開的;但背後日積月累的答案檔案庫,是靠實力累積來的,不對外出售。
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