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Precisão

Precisão é onde você informa à Silktide o que é verdade sobre uma e descobre quais assistentes de IA erram. Você declara um fato, a Silktide o transforma em uma pergunta e uma resposta esperada, pergunta a cada assistente que você ativou e avalia as respostas recebidas.

Isso não é o mesmo que prompts de visibilidade. A Visibilidade faz perguntas de descoberta e mede quem é mencionado. A Precisão pergunta sobre alegações que precisam ser declaradas corretamente — datas de fundação, fatos regulamentados, capacidades de produtos, localizações de campi — e informa se os assistentes concordam.

O que é um fato

Um fato é uma declaração verificável sobre uma marca, por exemplo:

  • "A Northbridge University foi fundada em 1868."
  • "A coleta de reciclagem da City of Meridian ocorre semanalmente para residências unifamiliares."
  • "Os planos de energia solar residencial da Helios Energy incluem uma garantia de 25 anos para os painéis."

A Silktide deriva uma pergunta e uma resposta esperada de cada um deles (por exemplo, "Quando a Northbridge University foi fundada?" com "1868" como resposta esperada). Você pode revisar o par derivado, mas o fato continua sendo o que você acompanha.

Os fatos pertencem à marca, e não a um espaço de trabalho. Uma data de fundação não muda entre o Reino Unido e os Estados Unidos.

Adicionar fatos

Você pode adicionar fatos um de cada vez. Também pode colar uma passagem maior — uma publicação de blog, um comunicado de imprensa ou uma ficha informativa — e a Silktide extrairá as alegações individuais para você revisar. Esse é o caminho prático quando o marketing já escreveu as verdades e você quer que os assistentes sejam responsabilizados por elas.

Quando os assistentes já discordam sobre a marca, a Precisão sugere fatos com base nessas divergências. Revise cada sugestão, edite-a se necessário e aceite-a como um fato acompanhado ou descarte-a.

Cada fato é verificado assim que é criado. Você não precisa executar nada.

Cole esta página Sobre na Precisão para a Apple e transforme os fatos concretos em itens que devemos monitorar.

Vou extrair fatos verificáveis da passagem, adicioná-los à marca Apple e mostrar as perguntas derivadas e as respostas esperadas para que você possa remover o que for linguagem de marketing, em vez de um fato.

Crie alguns fatos adequados para a Silktide e verifique-os.

Vou adicionar fatos concretos sobre a Silktide (as perguntas derivadas e as respostas esperadas são automáticas) e, depois que as verificações forem concluídas, resumir quais assistentes concordam ou discordam.

Vereditos

A resposta de cada assistente é avaliada em relação à resposta esperada:

AvaliaçãoSignificado
ConcordaA resposta corresponde ao fato esperado
ParcialParte do fato está correta ou apenas parte de uma alegação composta é abordada
AmbíguaA resposta não é clara ou é cautelosa demais para ser julgada com precisão
DiscordaA resposta entra em conflito com o fato esperado
Recusou-seO assistente recusou-se a responder

Essas avaliações por assistente são reunidas em um veredito para o fato, que é o que a lista mostra:

VereditoSignificado
DiscordaNenhum assistente acertou
MistoAlguns assistentes concordam e outros não, ou concordam apenas parcialmente
ConcordaTodos os assistentes acertaram

A lista abre nos fatos que precisam de atenção, e as abas acima dela filtram por veredito. Um fato que nunca foi verificado ainda não tem veredito e aparece apenas em Todos.

Separada da visibilidade

Por que a Precisão não é um prompt de visibilidade

A medição de visibilidade é otimizada para o tamanho da amostra em muitos prompts de descoberta. Uma pergunta de precisão é diferente por definição: ela menciona sua marca intencionalmente, portanto suas respostas são excluídas de todos os números de visibilidade, participação de voz e sentimento — contá-las aumentaria artificialmente todos os números em que aparecessem. As respostas ainda são analisadas integralmente, da mesma forma que qualquer outra resposta, portanto uma resposta de precisão que mencione um concorrente ou cite uma fonte ainda poderá ser lida dessa forma na tela Respostas. Ambas compartilham os mesmos assistentes, a mesma cadência do espaço de trabalho e a mesma base de "perguntar aos modelos e armazenar respostas literais". Adicionar um novo fato também o verifica pouco depois, sem esperar pela próxima medição programada.

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