CAVIS
CAVIS (Conversational AI Visibility Intelligence System) est un cadre de simulation et d'analyse systématique de la visibilité IA, développé par CitationLab AS. CAVIS structure les simulations de recherche IA autour de situations d'utilisateurs réelles plutôt que de simples mots-clés, et produit des métriques de visibilité quantifiables à travers les modèles IA.
CAVIS a été développé par Krister Ross en réponse au besoin d’une méthode structurée pour mesurer la visibilité IA. Les outils SEO traditionnels mesurent le classement sur des mots-clés — mais la recherche IA est conversationnelle, pas fondée sur les mots-clés.
Le cadre CAVIS simule des parcours utilisateurs complets : du besoin d’information à la recommandation. Il mesure non seulement si la marque est mentionnée, mais dans quel contexte — en tant que recommandation, source, comparaison ou mise en garde.
Questions fréquentes
Que mesure CAVIS ?
CAVIS mesure la visibilité de marque à travers des simulations IA conversationnelles : taux de citation, analyse de sentiment, statut de source et positionnement concurrentiel à travers les modèles IA.
Comment utilise-t-on CAVIS ?
La méthodologie CAVIS peut être implémentée avec différents outils de visibilité IA. Vous définissez la marque, le secteur et la cible, puis vous exécutez des prompts pertinents de manière systématique.
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