Metodología

Cómo se produce cada número de este sitio

Dos instrumentos, descritos en el orden en que se encuentran. Vectorscope es abierto, y todo lo que sigue sobre él puede comprobarse en una página propia en unos veinte segundos. La visibilidad en IA funciona dentro del producto; lo que sigue es qué mide y qué se le permite afirmar a cada cifra.

Medido

Contado a partir de algo almacenado. Una cifra medida siempre puede rastrearse hasta las filas de las que se contó.

Derivado

Aritmética sobre cifras medidas, donde una de las entradas es una elección: un conjunto de competidores, una ventana.

Heurístico

Una regla que lee texto y acierta la mayoría de las veces. Direccional, y nunca presentado como un hecho.

Modelado

Una estimación a partir de supuestos que puedes ver. Sigue siendo modelado hasta que se mide, y no pasa a medido por envejecer.

Cada cifra lleva una de estas cuatro dondequiera que aparezca. La etiqueta es parte del número, no una nota al pie sobre él.

1

Vectorscope: qué lee un asistente en una página

Vectorscope pasa una URL por el mismo pipeline que ejecuta un sistema de recuperación e informa de lo que produjo cada paso. Es el mismo fragmentador, el mismo modelo de embeddings y el mismo límite de pasajes que usa el producto: una demo con un pipeline simplificado halagaría al pipeline que existe para demostrar.

1 · Descargar

Una petición, como la hace un navegador. Una directiva noindex se informa en lugar de ignorarse: una página que pide no ser indexada es la respuesta a la pregunta que se está haciendo.

2 · Extraer

Solo texto legible: navegación, scripts y plantilla se descartan, y la parte del documento que sobrevivió se informa como proporción.

3 · Fragmentar

Corte primero por los H2 y H3 de la propia página, después donde cambia el significado. Con un techo de 26 pasajes, el mismo que aplica el producto.

4 · Embeddings

Cada pasaje se convierte en un vector de 1.024 dimensiones. El modelo se nombra en la lectura, así que el número no es anónimo.

5 · Agrupar

Los pasajes se agrupan por similitud coseno por encima de un umbral calculado de la propia página: véase el umbral más abajo, el único juicio del pipeline.

Las cinco cifras, enunciadas en lugar de descritas

pasajes recibidos
= mín(fragmentos producidos, 26)
texto nunca leído
= caracteres en fragmentos más allá del techo ÷ caracteres extraídos
proporción de extracción
= caracteres extraídos ÷ caracteres del documento descargado
auto-similitud
= similitud coseno media entre todos los pares de pasajes de la página
cohesión de grupo
= similitud coseno media dentro de un grupo

Las cinco son medidas. Aquí nada se estima y nada se compara con otro sitio: Vectorscope lee una página y dice solo lo que hizo esa página.

El umbral de agrupación, porque es el único juicio

Dos pasajes entran en un grupo cuando su similitud supera un umbral, y el umbral no es una constante. Se calcula a partir de la distribución de los propios pares de la página, porque la similitud coseno en una página muy plantillada es mucho más alta que en una variada: un umbral fijo declararía cada página de formulario una sola idea. El umbral usado se imprime con la lectura, así que el juicio se ve en lugar de esconderse.

Lo que Vectorscope no puede decirte

  • Si un asistente concreto tiene tu página en su índice. Nadie fuera de esas empresas lo ve.
  • Cómo se clasifica tu página frente a la de un competidor. Eso necesita un corpus de ambas, que es el producto y no la demo.
  • Si te citaron en una respuesta. Eso es una medición en el tiempo sobre prompts que tú eliges, no una propiedad de una página.
Pruébalo en una página tuya
2

Voicescope: las preguntas que esconde una palabra clave

Quien escribe una palabra clave en un buscador se ha quitado su propio contexto — sabe que la caja quiere dos palabras. Al hablar con un asistente, el contexto vuelve. Voicescope lo devuelve: cruza una palabra clave con una circunstancia y escribe las frases que salen de ahí. Cada pregunta es una hipótesis, y por eso lleva la etiqueta Modelado.

Las cuatro circunstancias con las que se cruza la palabra

1 · Urgencia

Hace falta ahora, o en movimiento, o contra una fecha límite. La misma necesidad a tres velocidades son tres frases distintas.

2 · Quién pregunta, y desde qué

Un móvil, nada instalado, las manos ocupadas, alguien mirando por encima del hombro. El aparato y la compañía deciden cuánto está dispuesta a decir una persona en voz alta.

3 · Lo que tiene delante

El documento, la página, la cuenta, el informe o la persona concretos. Una pregunta sobre algo que tienes en la mano no suena como una pregunta sobre una categoría.

4 · Lo que de verdad duele

El error ya cometido, lo que no aparece, aquello que temen hacer mal. Este es el eje que produce las preguntas que a nadie se le ocurre anotar.

Qué es una ejecución, en números

escenarios por ejecución
= exactamente 4
preguntas por ejecución
= 12, como objetivo
preguntas devueltas
= se imprime junto a las pedidas
ejecuciones por dirección
= 10 en 6 horas
una respuesta se repite durante
= 72 horas

Se imprimen ambas cifras porque una ejecución que devolvió nueve de doce tiene que decir nueve: una página que declara su objetivo y muestra un resultado se lee como completa cuando no lo está. Un escenario es un trabajo que alguien está haciendo, nunca un grupo de formulaciones parecidas: dos escenarios que podrían compartir una respuesta son un escenario.

Lo que Voicescope no puede decir

  • Cuánta gente hace cada una de estas preguntas. Aquí no hay volumen, y un modelo al que se le pida uno entregaría una cifra inventada.
  • Que alguien las haya preguntado. Están escritas desde una circunstancia, no leídas de un registro.
  • Por cuáles te encuentran o te citan. Eso es una medición en el tiempo sobre prompts que elegiste tú, y es el producto, no la herramienta.
Pruébalo con una palabra tuya
3

El glosario

Un diccionario de las palabras con las que está hecho este producto. Búsqueda, recuperación, visibilidad en IA, confianza — cada término tiene una página que dice en lenguaje llano qué significa, y lleva las fuentes desde las que se escribió.

Está en esta página porque una metodología es tan clara como su vocabulario. Cuando una cifra en pantalla lleva la etiqueta Derivado, o un informe dice que un pasaje nunca se recuperó, las palabras detrás de esas frases están definidas una vez y en un solo sitio, en lugar de explicarse de otra manera cada vez.

Abre el glosario
4

Visibilidad en IA: si los asistentes te nombran

Dentro del producto, los mismos prompts de compra se hacen a los asistentes que ha elegido un espacio de trabajo, con una cadencia, y cada respuesta se guarda completa como evidencia. Una comprobación es un prompt, hecho a un asistente, en un momento, en un idioma; cada cifra de abajo se cuenta desde esa unidad.

01

La comprobación

Prompt, asistente, idioma, marca de tiempo y la respuesta completa. Se conserva, para que un número siempre pueda rastrearse hasta las palabras que hay detrás.

02

La lectura

Si se nombró la marca, si se nombró a competidores y qué fuentes se citaron. Leído de la respuesta guardada, no de un resumen de ella.

03

La ventana

Las tasas se calculan sobre una ventana declarada de comprobaciones recientes, y la ventana se muestra al lado. Una tasa sin su ventana no es una tasa.

Qué se le permite afirmar a cada cifra

cifraetiquetaqué cuenta
tasa de menciónMedidoComprobaciones que nombran la marca ÷ comprobaciones de la ventana.
tasa por asistenteMedidoLo mismo, separado por asistente. Los asistentes difieren entre sí más que los prompts.
citasMedidoFuentes que nombró una respuesta, resueltas a un dominio.
coberturaMedidoPrompts con al menos una comprobación en la ventana ÷ prompts vigilados.
cuota frente a rivalesDerivadoAritmética sobre menciones medidas en un conjunto de competidores que elegiste. Derivado, porque el conjunto es una elección.
sentimiento junto a una menciónHeurísticoUna regla que lee las palabras alrededor de la marca. Direccional, y etiquetado como tal.
impacto en ingresosModeladoUn modelo sobre tus propias cifras de embudo. Sigue modelado hasta que se conecta la analítica, y no pasa a medido por envejecer.

Lo que esta página no publica

  • Qué prompts vigila un espacio de trabajo, ni el conjunto de prompts de nadie. Pertenecen al cliente.
  • Los umbrales y el enrutado de modelos detrás de una comprobación. Publicados, se convierten en un objetivo.
  • Nada sobre las cifras de un cliente concreto. Solo agregados, y solo donde un agregado no pueda revertirse.
5

Cómo exigirnos esto

Cada pantalla del producto enlaza aquí, y cada cifra de esta página nombra el paso que la produjo. Si un número de una pantalla no tiene línea en esta página, trátalo como inacabado y dínoslo: es un error igual que un total equivocado.

Leerlo como datos

/api/trust/methodology devuelve la capa de confianza como JSON, y /llms.txt describe la herramienta abierta para un asistente en lugar de para un navegador.

Comprueba tú mismo la parte abierta

Vectorscope, Voicescope y el glosario están abiertos. Todo lo que esta página dice de ellos puede comprobarse sin cuenta.