Фреймворк CAVIS

Что такое CAVIS?

CAVIS (Conversational AI Visibility Simulation) — это проприетарная методология для систематической работы над видимостью в ИИ, разработанная Кристером Россом и CitationLab AS. Она основана на анализе 150 000 ИИ-разговоров из датасета WildChat и предоставляет структурированный фреймворк для понимания, измерения и улучшения видимости в ИИ.

Пять измерений CAVIS

C — Citation Rate

Доля релевантных ИИ-промптов, в которых упоминается бренд. Основной KPI видимости в ИИ.

A — Authoritativeness

Профиль E-E-A-T и профессиональный авторитет — предпосылка для того, чтобы ИИ-модели оценивали контент как достоверный источник.

V — Visibility Architecture

Техническая инфраструктура, которая делает контент доступным для ИИ-краулеров и машиночитаемым.

I — Information Quality

Качество контента, способность отвечать и information gain — то, что фактически определяет, будет ли контент процитирован.

S — Sentiment & Share

ИИ-тональность (позитивное/нейтральное/негативное упоминание) и доля голоса относительно конкурентов.

Реализация

Методология CAVIS может быть реализована с помощью CitationLab Monitor, который автоматизирует симуляцию, сбор данных и отчётность.

FAQ

Чем CAVIS отличается от общего AEO? CAVIS — это инструмент измерения и анализа. AEO — более широкая дисциплина. CAVIS предоставляет структуру для систематической квантификации и улучшения работы по AEO.

CAVIS бесплатен? Методология открыта и опубликована. CitationLab Monitor автоматизирует реализацию CAVIS.