Відповіді LLM API для дослідження моделей
Виберіть постачальника й модель
Запускайте промпти через підтримувані API моделей і збирайте структуровані дані відповідей. Порівнюйте моделі, параметри запитів і контекст відповідей за допомогою повторюваного набору промптів.
Досліджуйте видимість бренду, продукту та домену у відповідях ШІ в індексі. Перегляньте промпт, контекст відповіді та цитовані сторінки, перш ніж трактувати згадку.
Надішліть запит користувача
Використовуйте AI Keyword Data, щоб дослідити приблизний обсяг пошуку та історичний попит. Вказуйте модель, ринок, період часу та методологію оцінювання слід відрізняти від точної кількість користувачів.
Згадки бренду
Зберігайте узгодженість параметрів моделей
Обсяг залежить від джерела та маршруту
Запускайте промпти через підтримувані API моделей і зберігайте модель та параметри запиту. Порівнюйте відповіді за допомогою узгодженого набору промптів.
Збирайте структуровані відповіді з підтримуваних споживчих інтерфейсів і зберігайте цитування, якщо їх повернуто. Результати споживчих інтерфейсів і офіційного API можуть відрізнятися.
Використовуйте історичні дані про згадки та часові ряди, щоб дослідити зміни видимості. Під час порівняння періодів зберігайте однакові параметри запитів і джерел.
Досліджуйте видимість бренду, продукту та домену у відповідях ШІ в індексі. Перегляньте промпт, контекст відповіді та цитовані сторінки, перш ніж трактувати згадку.
Використовуйте показники для цілей, порівняння кількох цілей і найчастіше згадувані сторінки чи домени, щоб зрозуміти, як бренди та джерела представлені в підтримуваних даних ШІ.
Використовуйте AI Keyword Data, щоб дослідити приблизний обсяг пошуку та історичний попит. Розглядайте модель, ринок, період і методологію оцінювання окремо від точних даних про кількість користувачів.