CAVIS-ramverket

Vad är CAVIS?

CAVIS (Conversational AI Visibility Simulation) är en proprietär metodik för systematiskt AI-synlighetsarbete, utvecklad av Krister Ross och CitationLab AS. Den är grundad i analys av 150 000 AI-konversationer från WildChat-datasetet och ger ett strukturerat ramverk för att förstå, mäta och förbättra AI-synlighet.

De fem CAVIS-dimensionerna

C — Citation Rate

Andelen relevanta AI-prompts där varumärket nämns. Primär KPI för AI-synlighet.

A — Authoritativeness

E-E-A-T-profil och ämnesauktoritet — förutsättningen för att AI-modeller ska bedöma innehållet som en trovärdig källa.

V — Visibility Architecture

Den tekniska infrastrukturen som gör innehållet tillgängligt för AI-crawlers och maskinläsbart.

I — Information Quality

Innehållskvalitet, svarsförmåga och information gain — det som faktiskt avgör om innehållet citeras.

S — Sentiment & Share

AI sentiment (positiv/neutral/negativ omnämnande) och share of voice relativt konkurrenter.

Implementering

CAVIS-metodiken kan implementeras med CitationLab Monitor som automatiserar simulering, datainsamling och rapportering.

FAQ

Vad skiljer CAVIS från generell AEO? CAVIS är ett mät- och analysverktyg. AEO är den bredare disciplinen. CAVIS ger strukturen för att kvantifiera och förbättra AEO-arbete systematiskt.

Är CAVIS gratis att använda? Metodiken är öppen och publicerad. CitationLab Monitor automatiserar CAVIS-implementeringen.