メトリクスの計算方法

すべてのレポートメトリクスは AI モデルごとに個別に計算され、その後モデル間で 均等な重みで平均されます。実行回数の多いモデルも、少ないモデルも 同じ重みで扱われます。 $$\text{score} = \frac{\text{score}_{\text{model 1}} + \text{score}_{\text{model 2}} + \dots + \text{score}_{\text{model } M}}{M}$$ M は、期間内に少なくとも 1 回ブランドの言及があったモデルの数です。他のブランドには 言及したものの自社ブランドには言及しなかったモデルは、スコア 0 として M に含まれます。 平均順位は例外で、自社ブランドが登場したモデルについてのみ平均されます。言及数や 引用数などのカウントは、モデル間で平均されるのではなく合計されます。

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モデルごとの計算式

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Visibility score

$$\frac{\text{自社ブランドに言及した実行数}}{\text{いずれかのブランドに言及した実行数}}$$ ブランド設定の Configure Competitors で除外していない限り、設定済みの競合だけでなく、 回答で名前が挙がったすべてのブランドがカウントされます。 どのブランドにも言及しなかった実行は、分子と分母の両方から除外されます。 API では 0〜1 の値で返され、プラットフォームではパーセンテージで表示されます。

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Share of voice

$$\frac{\text{自社ブランドの言及数}}{\text{全ブランドの言及数}}$$ 各ブランドは 1 回の実行につき 1 回カウントされます。API では 0〜1 の値で返され、 プラットフォームではパーセンテージで表示されます。

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Average position

$$\frac{\text{自社ブランドの順位の合計}}{\text{自社ブランドに言及した実行数}}$$ 回答で最初に言及されたブランドが順位 1 です。値が小さいほど良好です。

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Citation share

$$\frac{\text{自社ドメインの引用数}}{\text{全引用数}}$$ API では 0〜1 の値で返され、プラットフォームではパーセンテージで表示されます。 page でグループ化する場合は、同じ計算式がページごとに適用されます。

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Positive sentiment と Negative sentiment

$$100 \times \frac{\text{自社ブランドに関するポジティブな主張}}{\text{自社ブランドに関するすべての主張}}$$ Negative sentiment は、ネガティブな主張を使って同様に計算します。すべての主張は ポジティブまたはネガティブのいずれかに分類されるため、2 つの値の合計は 100 になります。 どちらも 0〜100 の値で返されます。

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例: 2 つのモデル

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Answers API からメトリクスを再現する

Get Answers は、1 回の実行につき 1 行を返します。 必要なフィールドは次のとおりです。 対象とする日付、Topics、Tags、Regions の行を選択します。Configure Competitors で ブランドを除外している場合は、まず mentions からそれらを取り除きます。 各メトリクスについて、以下の分数をモデルごとに個別に計算し、モデルごとの値を 平均します。センチメントの値には 100 を掛けます。 run_id でカウントし、Topics と Prompts は ID で結合し、ブランドは名前で照合し、 日付は東部時間を使用してください。