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Un anchor set est un panel de marques témoins re-mesurées en continu. En suivant des références stables, on détecte la dérive des modèles d'IA et on corrige les scores des clients pour isoler ce qui relève d'un vrai changement de visibilité.
Le problème : les modèles bougent
Quand un fournisseur met à jour son modèle, les réponses — et donc les scores — peuvent changer sans que la marque n'ait rien fait. C'est la dérive des modèles. Sans garde-fou, on attribuerait à tort cette variation à la performance de la marque.
La solution : un panel témoin
L'anchor set est un ensemble de marques de référence re-mesurées en continu. Si toutes bougent dans le même sens au même moment, c'est le signe d'une dérive du modèle, pas d'un changement réel. On peut alors corriger le score du client en conséquence.
Dans l'AGS
L'AGS utilise un anchor set pour distinguer le signal (la vraie évolution de la marque) du bruit (la dérive des modèles). C'est l'une des réponses concrètes aux limites de la mesure documentées dans notre méthodologie.
Chaque question posée à ChatGPT sans votre nom dans la réponse, c'est un concurrent qui est recommandé à votre place — mesuré sur 6 820 réponses d'IA réelles.