Gratis test
Sluta gissa vilka prompter du ska övervaka.
Det fixar vi åt dig.
Drivs av CAVIS, motorn bakom CitationLabs AI-övervakning
Generera dina AI-samtal gratis
Ange din webbplats så bygger vi de faktiska flerstegssamtalen dina kunder har med AI om din bransch.
01Problemet
Därför säger enstaka frågor dig ingenting
De flesta verktyg för AI-synlighet skickar en handfull isolerade frågor till ChatGPT och rapporterar om ditt varumärke nämndes. Det tillvägagångssättet har en grundläggande brist: det speglar inte hur riktiga människor faktiskt använder AI-sökning.
Riktiga kunder ställer inte en enda fråga och slutar. De har samtal. De börjar med ett problem, utforskar lösningar, jämför alternativ och smalnar av till en leverantör. Varje steg i den resan förändrar vad AI:n rekommenderar. Ett varumärke som dyker upp när någon frågar "vad är X?" kan försvinna helt när de frågar "vem ska jag välja?" Och det är den andra frågan som driver inkomster.
Övervakning med enstaka frågor är en ögonblicksbild av ett rörligt mål. CAVIS fångar hela filmen.
02Kundresan
Vad en CAVIS-simulering fångar
Varje simulering följer en kund genom hela beslutsresan. På varje steg mäter CAVIS det som spelar roll.
- 01
Problemmedvetenhet
Kunden beskriver ett symptom eller behov. AI:n svarar i utbildande läge. Varumärken är vanligtvis frånvarande här.
- 02
Lösningsutforskning
Kunden frågar vilka alternativ som finns. AI:n börjar nämna kategorier. De första varumärkesomnämnningarna dyker ofta upp här.
- 03
Produktjämförelse
Kunden utvärderar specifika lösningar. AI:n strukturerar konkurrensjämförelser. Här vinns eller förloras positionering.
- 04
Leverantörsval
Kunden ber om rekommendationer. AI:n nämner specifika leverantörer. Detta är det mest värdefulla synlighetsmomentet.
- 05
Åtagande
Kunden ställer operativa frågor om en namngiven leverantör. Maximal varumärkesexponering.
03Resultatet
Vad du får
CAVIS producerar strukturerad, handlingsbar insikt.
- 01
Samlad synlighetspoäng
En enda poäng från 0-100 som kombinerar när ditt varumärke först dyker upp, hur framträdande, om det kvarstår, och hur det presterar mot konkurrenter.
- 02
Korsmodelljämförelse
Se exakt hur din synlighet skiljer sig över ChatGPT, Gemini, Perplexity och Google AI Overview. Identifiera vilka modeller som kräver olika innehållsstrategier.
- 03
Konkurrensmässig undanträngning
Förstå om du ligger över eller under ditt konkurrensset i AI-rekommendationer.
- 04
Pålitlighetsmätning
Vet om din synlighet är stabil eller omtvistad. Hög varians innebär att små innehållsändringar kan flytta din position avsevärt.
- 05
Perception Match
CAVIS räknar inte bara omnämnanden — den fångar vad AI faktiskt säger om dig i varje simulerad konversation. Vi jämför det med hur du beskriver dig själv, så du ser gapet mellan den tänkta positioneringen och den faktiska — inte bara om du dök upp.
04Jämförelse
Därför överträffar CAVIS promptbaserad övervakning
| CAVIS | Promptbaserade verktyg | |
|---|---|---|
| Simuleringsmetod | Kompletta flerstegssamtal som följer riktiga kundresor | Isolerade enstaka frågor utan samtalkontext |
| Avsiktstäckning | Full tratt från problemmedvetenhet till köpbeslut | Slumpmässiga eller sökordbaserade frågor |
| Scoringmodell | Avsiktsviktad, positionsmedveten, sentimentjusterad sammansatt poäng | Binär nämnd/inte-nämnd eller enkel frekvensräkning |
| Modelltäckning | Simultan korsmodellanalys med överensstämmelsepoäng | Vanligtvis enmodell eller sekventiell testning |
| Statistisk validitet | Flera körningar med konfidensintervall och pålitlighetsmätvärden | Enkelkörnings-ögonblicksbilder med okänd varians |
| Akademisk grund | Förankrad i IR-teori, NLP-forskning och informationsteori | Ad-hoc-metodik utan teoretisk bas |
05Forskning
Byggt på vetenskap, inte gissningar
CAVIS integrerar etablerad forskning från informationsåtervinning, samtalssökning, generativ sökmotoroptimering, avsiktsklassificering och informationsteori.
Informationsåtervinning
Positionsviktad scoring baserad på nDCG-metodik (Jarvelin & Kekalainen, 2002)
Samtalssökning
Flerstegs frågestruktur och samtalstillståndsmodellering (Mo et al., 2025; Zamani et al., 2023)
Generativ sökmotoroptimering
Synlighetsmätvärden för generativa AI-svar (Aggarwal et al., KDD 2024)
Informationsteori
Entropibaserade mått för varumärkeskoncentration och modellpålitlighet (Shannon, 1948; Farquhar et al., Nature 2024)
06FAQ
Frågor om CAVIS
CAVIS är CitationLabs proprietära ramverk och en central del av vår konkurrensfördel. Vi delar principer, resultat och akademisk grund offentligt, men de specifika scoringmodellerna och simuleringsarkitekturen är konfidentiell.
De flesta verktyg skickar enstaka promptar till AI-modeller. CAVIS simulerar kompletta flerstegs-kundsamtal som följer den naturliga köpresans, och fångar synlighetsdynamik som enkelfråge-metoder inte kan mäta.
CAVIS kör simuleringar över ChatGPT, Google Gemini, Perplexity och Google AI Overview. Varje modell har olika återvinningsmekanismer, träningsdata och citeringsbeteende. CAVIS mäter dessa skillnader.
Övervakningsfrekvensen beror på din plan. Standardövervakning kör reguljära simuleringscykler för att spåra synlighet över tid.
CAVIS integrerar fackgranskad forskning från informationsåtervinning, samtalssökning, generativ sökmotoroptimering och informationsteori. Själva ramverket är proprietärt men dess teoretiska grunder är etablerad vetenskap.
Se CAVIS i aktion
Prata med oss så visar vi hur ditt varumärke framstår genom ett helt AI-samtal.
Var detta till hjälp?