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Ein Konfidenzintervall drückt die Unsicherheitsspanne rund um eine Messung aus. Die Wilson-Methode eignet sich für Anteile, die auf kleinen Stichproben berechnet werden, etwa eine auf einer begrenzten Zahl von KI-Antworten gemessene Präsenzrate einer Marke.
Die Unsicherheit messen, nicht nur eine Zahl
Die Antworten der KIs variieren von Durchlauf zu Durchlauf. Eine Erwähnungsrate, die anhand einiger Dutzend Antworten gemessen wurde, ist daher keine absolute Wahrheit. Das Wilson-Konfidenzintervall fasst diese Rate in einer Spanne: „Die Marke ist in 40 % der Antworten präsent, mit ± 8 %.“
Warum Wilson statt einer klassischen Berechnung?
Die Wilson-Methode bleibt bei kleinen Stichproben und nahe den Extremwerten (0 % oder 100 %) verlässlich, dort, wo die klassische Formel absurde Ergebnisse liefert. Das ist entscheidend, wenn man die Sichtbarkeit einer noch selten genannten Marke misst.
Im AGS
Das AGS zeigt dieses Intervall bei den Präsenzwerten an: Die Unsicherheit wird offengelegt, nicht verschleiert. Das ist eine der Transparenzsäulen unserer Methodik, ebenso wie die Inter-Judge-Verlässlichkeit.
Jede Frage an ChatGPT ohne Ihren Namen in der Antwort ist ein Wettbewerber, der an Ihrer Stelle empfohlen wird — gemessen an 6 820 echten KI-Antworten.