Одиночный съем позиций в ИИ врет в 99% случаев. Формула Кокрена...

Одиночный съем позиций в ИИ врет в 99% случаев. Формула Кокрена выводит реальную видимость.

Одиночный съем через промпт — когда ответ LLM фиксируют один раз и считают статичной позицией — математически невалиден.

LLM отдают вероятностные распределения вместо привычного серпа, поэтому тесты на 3,000 запросов показывают: шанс сгенерировать идентичный список брендов дважды составляет менее 1%, а шанс получить этот же список в точном порядке — 0.1%.

Чтобы вытащить фактический бейзлайн из этой волатильности, я собираю трекинг промптов вокруг формулы выборки Кокрена и изолирую статистически валидный Mention Rate, разбирает Итамар.

Схема объединяет горизонтальный охват для учета разброса запросов и вертикальную глубину для фильтрации вероятностных отклонений.

Для погрешности в 10% я прогоняю 20 разных тематических вариаций промпта по 5 раз — итого 100 сэмплов.

Чтобы сжать маржу до 5%, я масштабируюсь до 40 вариаций по 10 прогонов (400 сэмплов).

Ради максимальной точности с погрешностью ~2% я настраиваю 80 вариаций по 30 прогонов (~2,400 сэмплов).

После всех прогонов я полностью вычищаю метрики позиций.

Фиксирую бинарное Да/Нет для присутствия бренда по выбранному тиру сэмплов и усредняю результаты в единый ежемесячный Mention Rate.

Обработка этого идентичного статичного сета промптов из месяца в месяц математически отделяет реальные сдвиги видимости от алгоритмического хаоса.

@MikeBlazerX

⚠️ Закрытый канал: @MikeBlazerPRO

Источник новости https://t.me/mikeblazerx/6629...