4. szakasz · Bizonyítás — a változás mérése minden új modellgenerációnál
Utómérés · KEO újramérés modellfrissítéskor
Az a hiteles, kanonikus, olvasható és idézhető nyilvántartás, amelyből az AI-modellek tanulnak – hogy minden új modell a valóságnak megfelelően tanulja meg, ki vagy.
Knowledge Engine Optimization definíciójaHonnan tudod, hogy tényleg hatott, amit az AI memóriájáért tettünk? Minden jelentős modellverziónál újramérjük a Model Mindshare-t, és ha rés nyílik, megnevezzük a következő javítást, amit szállítunk.
A gépi márkaérték körforgása — Utómérés
- 1 · Mérés — „Hol állok ma?” Motoronként külön, tartománnyal (Alapmérés, Kérdésválasztó)
- 2 · Javítás — „Miért hagynak ki?” Oldalról oldalra, majd kódban javítva (Hiányelemzés, Hiánypótlás)
- 3 · Lehorgonyzás — „Miből tanuljon rólam a gép?” Egyértelmű entitás és jelenlét a tanulási forrásokban (Entitáshorgony, Korpuszkampány)
- 4 · Bizonyítás ↺ — „Mozdult-e, és mit hozott?” Web nélküli alapmérés és visszamérés minden új modellgenerációnál (Memóriavizsgálat, Utómérés)
A stúdió két saját műszere, a Tudásgráf-diagnosztika és az Állításegyeztetés, a kör mind a négy szakaszában dolgozik.
A gépi márkaérték (Machine Equity) az az üzleti vagyon, amely abból származik, hogy az AI-rendszerek felismerik, megértik, felidézik és ajánlják a márkádat, és a felhasználó megbízásából tranzakcióvá is tudják váltani. Három rétegből áll: a bérelt elérés (mennyit talál meg belőled a motor kereséskor), a saját memória (mire emlékszik rólad a modell a tudásából) és a gépi vásárlóképesség (tud-e nálad vásárolni egy ügynök). Becsületesen csak rétegenként, tartományban megadott mérőszámok együtteseként mérhető, egyetlen összevont pontszámmal soha.
Gépi márkaérték (machine equity) definíciójaAz Entitáshorgony és a Korpuszkampány eredményét csak akkor tudjuk hitelesen értékelni, ha meg tudjuk mutatni: változott-e valami? Ezt akkor lehet érdemben megvizsgálni, amikor megjelenik egy új modellverzió, például egy új GPT-, Claude- vagy Gemini-generáció, mert a modell saját, betanított tudása csak egy új generáció megjelenésével frissül. Ezt a mérést kifejezetten erre az időpontra időzítjük.
Az új modellverziók figyelése
Automatikusan és díjmentesen szólunk, ha jelentős új modell jelenik meg, és felajánljuk az újramérést. Fizetős mérés soha nem indul el automatikusan.
Mérés csak jóváhagyás után
Miután jóváhagytad, az új modellen is elvégezzük az internetes keresés nélküli mérést – pontosan ugyanazzal a rögzített kérdéskészlettel, mint a Memóriavizsgálat alapmérésénél.
Változás és összevetés a versenytársakkal
Az eredményt összevetjük az előző modellgenerációval. Ha kéred, versenytársakat is mérünk: az ő változásuk mutatja meg, mi történt volna a mi munkánk nélkül.
Minden szolgáltatásunk mögött saját fejlesztésű, kifejezetten erre a feladatra készült alkalmazás áll – nem kézzel vezetett táblázatok és nem általános célú eszközök.
Kiadásfigyelő és újramérő rendszerünk: automatikusan szólunk, ha jön egy új modellgeneráció, majd ugyanazzal a kérdéssorral mérjük meg a változást – ha kéred, versenytársakkal együtt.
- Megosztható újramérési riport: megmutatjuk a változásokat modellenként és nyelvenként.
- Tételes változáslista a téves információkról: látod, mit tanult meg újonnan a modell, mit felejtett el, és milyen új hibák jelentek meg.
- Opcionális versenytárs-összehasonlítás: segít elkülöníteni a teljes piac általános változását a saját eredményedtől.
- Hosszú távú trend az irányítópulton: modellgenerációról modellgenerációra követhető, hogyan változik az AI rólad alkotott tudása.
A riport magyar és angol nyelven készül.
Ilyen újramérést a piacon nem találtunk
A modellkiadásokhoz kötött, egységesen felépített újramérés a piaci elemzésünk szerint egyedülálló. Azt, hogy az AI memóriájáért végzett munka hatott-e, csak ismételt méréssel lehet megítélni.
Mindig ugyanazon a kérdéskészleten mérünk
Az alapmérés és az újramérés ugyanazt a kérdéskészletet használja, ezért az eredmények valóban összevethetők.
Nem állítunk többet annál, amit az adatok mutatnak
Ha a mérési tartományok átfedik egymást, az eredmény: „nincs kimutatható változás”. Ha nincs elegendő versenytárs-adat, azt mondjuk: „nincs elég adat megbízható állításhoz”.
Csak akkor fizetsz, amikor van mit mérni
A fizetős mérés egy új modellverzió megjelenéséhez kötődik. Nem számítunk fel folyamatos havidíjat olyan időszakban, amikor nincs új, érdemben mérhető modellgeneráció.
Mennyibe kerül egy újramérés?
Egy release-audit már 90 000 Ft + áfa modellkiadásonként. Az éves bérlet már 280 000 Ft + áfa, legalább három release-audittal és trendkimutatással — három vagy több nagy modellkiadásnál ez az olcsóbb, és kiszámíthatóvá teszi a kiszámíthatatlan kiadási naptárat.
Mit kapok kézhez?
Előtte–utána összevetést kapsz az új modellgeneráción: mit tudott rólad a régi modell fejből, és mit tud az új – versenytárs-kontrollcsoporttal, hogy a saját mozgásod elváljon a piacétól. Mindezt néhány nappal a kiadás után.
Miért kell újramérni modellváltásnál?
Mert az új modellgeneráció memóriája a váltás előtti szövegekből épül fel: ami addig beépült, azt tudja fejből – ami nem, az hónapokig-évekig kimarad. A kontrollcsoporttal mért felidézés-változás az egyetlen becsületes bizonyíték arra, hogy a korpuszon végzett munka tényleg hatott.
Kíváncsi vagy, mit lát rólad az AI?
Kezdd az ingyenes belépő méréssel – kötelezettség nélkül.
Kérd az ingyenes belépő mérést