Metodología
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.
Contado a partir de algo almacenado. Una cifra medida siempre puede rastrearse hasta las filas de las que se contó.
Aritmética sobre cifras medidas, donde una de las entradas es una elección: un conjunto de competidores, una ventana.
Una regla que lee texto y acierta la mayoría de las veces. Direccional, y nunca presentado como un hecho.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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 glosarioDentro 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.
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.
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.
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.
| cifra | etiqueta | qué cuenta |
|---|---|---|
| tasa de mención | Medido | Comprobaciones que nombran la marca ÷ comprobaciones de la ventana. |
| tasa por asistente | Medido | Lo mismo, separado por asistente. Los asistentes difieren entre sí más que los prompts. |
| citas | Medido | Fuentes que nombró una respuesta, resueltas a un dominio. |
| cobertura | Medido | Prompts con al menos una comprobación en la ventana ÷ prompts vigilados. |
| cuota frente a rivales | Derivado | Aritmética sobre menciones medidas en un conjunto de competidores que elegiste. Derivado, porque el conjunto es una elección. |
| sentimiento junto a una mención | Heurístico | Una regla que lee las palabras alrededor de la marca. Direccional, y etiquetado como tal. |
| impacto en ingresos | Modelado | Un modelo sobre tus propias cifras de embudo. Sigue modelado hasta que se conecta la analítica, y no pasa a medido por envejecer. |
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.
/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.
Vectorscope, Voicescope y el glosario están abiertos. Todo lo que esta página dice de ellos puede comprobarse sin cuenta.