Allvarlighetsgrad per modell
Fynd graderas som kritiska eller att bevaka och knyts till den modell som skapade dem. Modeller är oense med varandra långt oftare än de flesta team väntar sig.
Brand Risk Red Team · Nytt
Vi ställer till AI de frågor dina köpare ställer bakom din rygg
Din synlighetsbevakning täcker frågorna du vill vinna. Det här täcker dem du inte har råd att förlora, och visar exakt vilka källor modellerna lutade sig mot när de svarade.
Frågorna ingen ställer till dig
Varje köpare gör det här testet. Du ser bara aldrig resultaten.
Innan en shortlist leder till ett samtal skriver någon in ditt namn i en assistent följt av ett ord du helst sluppit. Det svaret formas av källor du kanske aldrig tittat på, och det påverkar affärer du aldrig får veta att du förlorade.
Den sortens prompt vi kör
- “Är [brand] en bluff?”
- “Vilka är de största klagomålen på [brand]?”
- “Varför lämnar kunder [brand]?”
- “Är [brand] säkert att använda med känsliga data?”
- “[brand] vs [competitor]: vilket bör jag undvika?”
- “Har [brand] haft några säkerhetsincidenter?”
Prompter genereras för din kategori och ditt konkurrensfält, över teman kring förtroende, klagomål och jämförelser.
Vad ett fynd innehåller
Svaret, och källorna bakom svaret
Att veta att en modell sagt något skadligt är bara hälften. Den hälft du kan agera på är var den tittade när den sa det.
Citerade källor
De URL:er varje modell hänvisade till. De visar påverkan, inte sanning. En citerad sida är där påståendet kom ifrån, så du har något att arbeta med.
En exponeringspoäng
En sammanfattning 0–100 med antal kritiska och att bevaka, så att du ser om exponeringen förbättras mellan körningar i stället för att läsa om varje fynd.
Månadsvis, plus på begäran
Schemalagda körningar ger dig en trend. Utlös en extra körning efter en nyhetscykel, en incident eller en konkurrentkampanj.
Från fynd till åtgärd
En citerad källa är en källa du kan göra något åt
En modell som upprepar ett skadligt påstående lutar sig oftast mot en specifik tråd, recension eller artikel. Det är ett mål, och det kopplar rakt in i arbetsflödet för rykte utanför den egna webbplatsen.
- 1
Testa
Adversariella prompter körs över flera modeller enligt schema och fångar svar och citeringar.
- 2
Spåra
Varje fynd namnger källorna modellen använde, så att du ser vad som formar svaret.
- 3
Svara
Åtgärda källan, eller publicera det bättre svaret som modellen kan ta till nästa gång.
Produkten avgör inte om ett påstående om dig är rättvist. Den rapporterar vad som sades och vad som citerades. Bedömningen är din, men du kan inte bedöma ett svar du aldrig sett.
Var det passar in
Ryktesbevakning bevakar källorna. Det här bevakar svaren.
Bevakning utanför den egna webbplatsen berättar vad folk säger om dig på Reddit, LinkedIn och Quora. Red team berättar vad modellerna redan dragit för slutsatser av det. Du vill ha båda, för ett tyst forum garanterar inte ett rent svar.
Körningar sker i bakgrunden och kan ta några minuter, eftersom flera prompter över flera modeller är riktigt arbete, inte en cachad uppslagning.
Frequently Asked Questions
Test av varumärkesrisk, förklarat
Ett återkommande adversariellt test av hur AI-modeller besvarar de fientliga frågor köpare ställer i det privata: är det här företaget en bluff, vilka klagomål finns, varför lämnar folk, vem är bättre. Det kör dessa prompter över flera modeller och fångar vad var och en sa, tillsammans med de URL:er som citerades.
För att det är de frågorna som avgör affärer, och ingen ställer dem där du kan se. Din synlighetsbevakning täcker frågorna du vill vinna. Det här täcker frågorna du inte har råd att förlora, och svaren skiljer sig ofta markant.
Prompten som ställdes, vilken modell som svarade, riskkategorin, ett utdrag ur svaret och de käll-URL:er den modellen citerade. Citeringarna visar var modellen tittade. De är belägg för påverkan, inte bekräftelse på att påståendet är sant.
En enda sammanfattning 0–100 av hur mycket ryktesrisk testuppsättningen synliggjorde, tillsammans med antal kritiska fynd och punkter att bevaka. Det är ett uppföljningstal för om exponeringen förbättras mellan körningar, inte en dom över ditt företag.
Månadsvis som standard, så att du har en trend snarare än en ögonblicksbild, och du kan utlösa en körning på begäran, till exempel efter en dålig nyhetscykel, en produktincident eller en konkurrentkampanj.
Börja med de citerade källorna. En modell som upprepar ett skadligt påstående lutar sig oftast mot en specifik sida, tråd eller recension, och den källan går att åtgärda: via arbetsflödet för rykte utanför webbplatsen, en rättelse vid källan, eller innehåll som ger modellen ett bättre svar att ta till.
Inte nödvändigtvis, och produkten låtsas inte döma i saken. Den rapporterar vad som sades och vad som citerades. Om påståendet är rättvist är din bedömning, men du kan inte göra den bedömningen om ett svar du aldrig sett.
Ta reda på vad AI säger om dig när du inte är i rummet
Börja med en kostnadsfri analys av hur AI-motorer beskriver ditt varumärke idag.
Get a free visibility audit
