CAVIS-rammeverket

Hva er CAVIS?

CAVIS (Conversational AI Visibility Simulation) er et proprietært metodeverk for systematisk AI-synlighetsarbeid, utviklet av Krister Ross og CitationLab AS. Det er grunnlagt i analyse av 150 000 AI-samtaler fra WildChat-datasettet og gir et strukturert rammeverk for å forstå, måle og forbedre AI-synlighet.

De fem CAVIS-dimensjonene

C — Citation Rate

Andelen relevante AI-prompts der merkevaren nevnes. Primær KPI for AI-synlighet.

A — Authoritativeness

E-E-A-T-profil og faglig autoritet — forutsetningen for at AI-modeller vurderer innholdet som troverdig kilde.

V — Visibility Architecture

Den tekniske infrastrukturen som gjør innholdet tilgjengelig for AI-crawlere og maskinlesbart.

I — Information Quality

Innholdskvalitet, svarevne og information gain — det som faktisk avgjør om innholdet siteres.

S — Sentiment & Share

AI sentiment (positiv/nøytral/negativ omtale) og share of voice relativt til konkurrenter.

Implementering

CAVIS-metodikken kan implementeres med CitationLab Monitor som automatiserer simulering, datainnsamling og rapportering.

FAQ

Hva skiller CAVIS fra generell AEO? CAVIS er et måle- og analyseverktøy. AEO er den bredere disiplinen. CAVIS gir strukturen for å kvantifisere og forbedre AEO-arbeid systematisk.

Er CAVIS gratis å bruke? Metodikken er åpen og publisert. CitationLab Monitor automatiserer CAVIS-implementeringen.