Share of Model
Cette page explique comment VectorGap estime la frequence a laquelle votre marque apparait dans les recommandations IA par rapport aux concurrents suivis.
Pourquoi cette page est utile
Cette page explique comment VectorGap estime la frequence a laquelle votre marque apparait dans les recommandations IA par rapport aux concurrents suivis.
Utile pour mesurer la presence dans la couche de recommandation plutot que de se fier uniquement a des classements de type recherche. Associe les mentions de marque au contexte concurrentiel pour montrer si votre marque devient la reponse par defaut. Mesurez votre share of model actuel face aux concurrents qui comptent pour vos principaux groupes de prompts. Combinez travail de visibilite, de positionnement et d'exactitude afin d'ameliorer durablement votre part de recommandation.
Ce que vous trouverez ici
- Utile pour mesurer la presence dans la couche de recommandation plutot que de se fier uniquement a des classements de type recherche.
- Associe les mentions de marque au contexte concurrentiel pour montrer si votre marque devient la reponse par defaut.
Les prochaines étapes
- Mesurez votre share of model actuel face aux concurrents qui comptent pour vos principaux groupes de prompts.
- Combinez travail de visibilite, de positionnement et d'exactitude afin d'ameliorer durablement votre part de recommandation.
Mesurez la part de recommandation, pas seulement les mentions
VectorGap aide les equipes a suivre si leur marque devient une partie du jeu de reponses renvoye par les assistants IA.