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Anchor setとは、継続的に再測定される基準ブランドのパネルです。安定した参照値を追跡することで、AIモデルのドリフトを検出し、クライアントのスコアを補正して、真の可視性変化を分離します。
課題:モデルは変動する
プロバイダーがモデルを更新すると、ブランドが何もしていなくても、応答(したがってスコア)が変化する可能性があります。これがモデルドリフトです。セーフガードがなければ、この変動を誤ってブランドのパフォーマンスに起因させてしまいます。
解決策:基準パネル
Anchor setは、継続的に再測定される基準ブランドのセットです。すべてが同時に同じ方向に動く場合、それは実際の変化ではなく、モデルドリフトの兆候です。その結果に応じて、クライアントのスコアを補正できます。
AGSにおける活用
AGSは、Anchor setを使用して、シグナル(ブランドの真の進化)とノイズ(モデルドリフト)を区別します。これは、当社の方法論で文書化された測定の限界に対する具体的な対応の1つです。
顧客がブランド名を挙げずにAIに尋ねると、別の誰かが推薦されます。運用中のブランドはどうでしょう？
ChatGPTへの質問で回答にブランド名が挙がらなければ、その分だけ競合が代わりに推奨されます,, 実際のAI回答6,820件で測定。