Schweregrad je Modell
Funde werden als kritisch oder zu beobachten eingestuft und dem Modell zugeordnet, das sie erzeugt hat. Modelle widersprechen einander weit häufiger, als die meisten Teams erwarten.
Brand Risk Red Team · Neu
Wir stellen der KI die Fragen, die Ihre Käufer hinter Ihrem Rücken stellen
Ihr Sichtbarkeits-Tracking deckt die Fragen ab, die Sie gewinnen wollen. Dies deckt die ab, die Sie sich nicht leisten können zu verlieren, und zeigt genau, auf welche Quellen sich die Modelle beim Antworten gestützt haben.
Die Fragen, die Ihnen niemand stellt
Jeder Käufer macht diesen Test. Sie sehen die Ergebnisse nur nie.
Bevor eine Shortlist zum Gespräch führt, tippt jemand Ihren Namen in einen Assistenten, gefolgt von einem Wort, das Ihnen lieber erspart bliebe. Diese Antwort entsteht aus Quellen, die Sie vielleicht nie angesehen haben, und sie beeinflusst Deals, von deren Verlust Sie nie erfahren.
Solche Prompts führen wir aus
- “Ist [brand] ein Betrug?”
- “Was sind die größten Beschwerden über [brand]?”
- “Warum verlassen Kunden [brand]?”
- “Ist [brand] mit sensiblen Daten sicher zu nutzen?”
- “[brand] vs [competitor]: welches sollte ich meiden?”
- “Gab es bei [brand] Sicherheitsvorfälle?”
Prompts werden für Ihre Kategorie und Ihr Wettbewerbsumfeld erzeugt, über Vertrauens-, Beschwerde- und Vergleichsthemen hinweg.
Was ein Fund enthält
Die Antwort und die Quellen hinter der Antwort
Zu wissen, dass ein Modell etwas Schädliches gesagt hat, ist nur die Hälfte. Die Hälfte, auf die Sie reagieren können, ist, wohin es dabei geschaut hat.
Zitierte Quellen
Die URLs, auf die sich jedes Modell bezogen hat. Sie zeigen Einfluss, nicht Wahrheit. Eine zitierte Seite ist der Ursprung der Behauptung, also haben Sie etwas, woran Sie arbeiten können.
Ein Expositionswert
Eine Zusammenfassung von 0–100 mit Zählungen für kritisch und zu beobachten, sodass Sie erkennen, ob sich die Exposition zwischen Läufen verbessert, statt jeden Fund neu zu lesen.
Monatlich, plus auf Abruf
Geplante Läufe geben Ihnen einen Trend. Lösen Sie einen zusätzlichen Lauf nach einem Nachrichtenzyklus, einem Vorfall oder einer Wettbewerberkampagne aus.
Vom Fund zur Maßnahme
Eine zitierte Quelle ist eine Quelle, mit der Sie etwas tun können
Ein Modell, das eine schädliche Behauptung wiederholt, stützt sich meist auf einen bestimmten Thread, eine Bewertung oder einen Artikel. Das ist ein Ziel, und es greift direkt in den Off-Page-Reputations-Workflow.
- 1
Testen
Adversariale Prompts laufen planmäßig über mehrere Modelle und erfassen Antworten und Zitationen.
- 2
Nachverfolgen
Jeder Fund nennt die Quellen, die das Modell genutzt hat, sodass Sie sehen, was die Antwort prägt.
- 3
Reagieren
Adressieren Sie die Quelle, oder veröffentlichen Sie die bessere Antwort, nach der das Modell beim nächsten Mal greift.
Das Produkt entscheidet nicht, ob eine Behauptung über Sie fair ist. Es berichtet, was gesagt und was zitiert wurde. Die Bewertung liegt bei Ihnen, aber Sie können keine Antwort beurteilen, die Sie nie gesehen haben.
Wo es hineinpasst
Reputationsüberwachung beobachtet die Quellen. Dies beobachtet die Antworten.
Off-Page-Monitoring sagt Ihnen, was Menschen auf Reddit, LinkedIn und Quora über Sie sagen. Das Red Team sagt Ihnen, was die Modelle daraus bereits geschlossen haben. Sie wollen beides, denn ein ruhiges Forum garantiert keine saubere Antwort.
Läufe passieren im Hintergrund und können einige Minuten dauern, denn mehrere Prompts über mehrere Modelle laufen zu lassen ist echte Arbeit, kein zwischengespeicherter Abruf.
Frequently Asked Questions
Markenrisiko-Tests erklärt
Ein wiederkehrender adversarialer Test, wie KI-Modelle die feindseligen Fragen beantworten, die Käufer im Privaten stellen: Ist dieses Unternehmen ein Betrug, welche Beschwerden gibt es, warum gehen Leute weg, wer ist besser. Es führt diese Prompts über mehrere Modelle aus und erfasst, was jedes gesagt hat, samt der zitierten URLs.
Weil das die Fragen sind, die Deals entscheiden, und niemand stellt sie dort, wo Sie es sehen. Ihr Sichtbarkeits-Tracking deckt die Fragen ab, die Sie gewinnen wollen. Dies deckt die Fragen ab, die Sie sich nicht leisten können zu verlieren, und die Antworten unterscheiden sich häufig deutlich.
Den gestellten Prompt, welches Modell geantwortet hat, die Risikokategorie, einen Auszug der Antwort und die Quell-URLs, die dieses Modell zitiert hat. Die Zitationen zeigen, wohin das Modell geschaut hat. Sie sind Beleg für Einfluss, keine Bestätigung, dass die Behauptung stimmt.
Eine einzelne Zusammenfassung von 0–100, wie viel Reputationsrisiko das Testset zutage gefördert hat, samt Zählungen kritischer Funde und zu beobachtender Punkte. Es ist eine Verlaufszahl dafür, ob sich die Exposition zwischen Läufen verbessert, kein Urteil über Ihr Unternehmen.
Standardmäßig monatlich, damit Sie einen Trend statt einer Momentaufnahme haben, und Sie können einen Lauf auf Abruf auslösen, etwa nach einem schlechten Nachrichtenzyklus, einem Produktvorfall oder einer Wettbewerberkampagne.
Beginnen Sie bei den zitierten Quellen. Ein Modell, das eine schädliche Behauptung wiederholt, stützt sich meist auf eine bestimmte Seite, einen Thread oder eine Bewertung, und diese Quelle ist adressierbar: über den Off-Page-Reputations-Workflow, eine Korrektur an der Quelle oder Inhalte, die dem Modell eine bessere Antwort zum Zugreifen geben.
Nicht zwangsläufig, und das Produkt gibt nicht vor, darüber zu richten. Es berichtet, was gesagt und was zitiert wurde. Ob die Behauptung fair ist, liegt bei Ihnen, aber Sie können das nicht über eine Antwort entscheiden, die Sie nie gesehen haben.
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