Le cadre CAVIS

Qu’est-ce que CAVIS ?

CAVIS (Conversational AI Visibility Simulation) est une méthodologie propriétaire pour un travail systématique de visibilité IA, développée par Krister Ross et CitationLab AS. Elle est fondée sur l’analyse de 150 000 conversations IA du dataset WildChat et fournit un cadre structuré pour comprendre, mesurer et améliorer la visibilité IA.

Les cinq dimensions CAVIS

C — Citation Rate

La proportion de prompts IA pertinents où la marque est mentionnée. KPI principal pour la visibilité IA.

A — Authoritativeness

Profil E-E-A-T et autorité thématique — la condition préalable pour que les modèles d’IA considèrent le contenu comme une source fiable.

V — Visibility Architecture

L’infrastructure technique qui rend le contenu accessible aux crawlers IA et lisible par les machines.

I — Information Quality

Qualité du contenu, capacité de réponse et information gain — ce qui détermine réellement si le contenu est cité.

S — Sentiment & Share

Sentiment IA (mention positive/neutre/négative) et part de voix par rapport aux concurrents.

Implémentation

La méthodologie CAVIS peut être implémentée avec CitationLab Monitor qui automatise la simulation, la collecte de données et le reporting.

FAQ

Qu’est-ce qui distingue CAVIS de l’AEO général ? CAVIS est un outil de mesure et d’analyse. L’AEO est la discipline plus large. CAVIS fournit la structure pour quantifier et améliorer systématiquement le travail AEO.

CAVIS est-il gratuit ? La méthodologie est ouverte et publiée. CitationLab Monitor automatise l’implémentation de CAVIS.