Un resultado esperado claro
Indique qué está cambiando, a qué audiencia o conjunto de preguntas debería afectar y cómo espera que se mueva la visibilidad.
Experimentos de IA
Probar si un cambio está asociado con un elevación de visibilidad repetible.
Compara dos grupos de prompts en una plataforma de IA, repite la medición automáticamente y comprueba si la diferencia de visibilidad observada se mantiene. Trata el resultado como evidencia de asociación, no como prueba de causalidad.
Una prueba justa y repetible
Separar un movimiento prometedor de un resultado repetible
Una tendencia del panel puede indicarte que la visibilidad cambió. Un experimento registra lo que esperabas, compara dos grupos de prompts en la misma plataforma de IA y repite la medición antes de considerar un grupo como una señal fiable.
Dos grupos de prompts
Asigne al menos cinco prompts personalizados o con seguimiento a los grupos de control y variantes para que ambos puedan medirse repetidamente.
Una plataforma de IA seleccionada
Elige la plataforma de IA donde el cambio importe. Cada experimento utiliza una plataforma para que el resultado sea claro.
Configuración de tres pasos
Crea la prueba a partir de prompts que ya están en tu espacio de trabajo
La configuración mantiene juntos el resultado esperado, los grupos de prompts, la plataforma de inteligencia artificial y la revisión del lanzamiento final.
Definir la hipótesis
Asigne un nombre al experimento, explique qué está cambiando e indique por qué debería cambiar la visibilidad.
Elige los grupos de prompts
Elige prompts de control y variantes de tu conjunto monitorizado, o añade un prompt personalizado con su contexto de mercado.
Elige la plataforma de IA y ejecútela
Selecciona un modelo disponible, revisa el número de prompts y el resultado esperado y, a continuación, inicia o guarda el experimento como borrador.
Una puntuación de visibilidad, tres componentes
Descubre qué creó la diferencia entre las dos partes.
El aumento del titular muestra el resultado general. El desglose de los componentes muestra si la diferencia se produjo al aparecer con más frecuencia, aparecer de manera más destacada o ganar terreno en la respuesta competitiva.
Frecuencia de mención
Con qué consistencia aparece la marca en las respuestas en cada lado del experimento.
Mención Calidad
Qué tan prominente aparece la marca cuando el modelo seleccionado la incluye en una respuesta.
Cuota de voz
Cuánta atención recibe la marca en comparación con otras marcas en el grupo de prompts seleccionado.
Carreras repetidas + confianza
Observa cómo evoluciona el resultado en lugar de juzgar una sola respuesta
Observa cómo evolucionan ambas puntuaciones con cada nueva ejecución y comprueba cuándo la diferencia se vuelve lo bastante consistente como para confiar en ella.
01Puntuaciones de visibilidad de variantes y control
02Aumento porcentual y diferencia de puntos
03Tendencia de visibilidad en las ejecuciones recopiladas
04Progreso hacia las ejecuciones mínimas y la siguiente ejecución programada
05Si la diferencia es lo suficientemente consistente como para confiar
06El bando líder actual
Cuando la evidencia esté lista
Convierta el resultado en un siguiente paso claro
Cuando la diferencia es lo bastante consistente como para resultar fiable, el experimento muestra el grupo líder y las siguientes opciones disponibles para tu equipo.
Usa la dirección más fuerte
Usa el lado principal como evidencia para la próxima implementación o ciclo de prueba, sin tratar las diferencias entre los grupos de estímulo como prueba de causalidad.
Corre por más tiempo
Continúe recopilando pruebas repetidas cuando el resultado necesite más evidencia.
Concluir como no concluyente
Mantén el aprendizaje sin tratar a ninguna de las partes como un ganador probado.
Seguimiento + experimentación
Mantén el monitoreo diario separado de una prueba de alcance
Tu conjunto de prompts personalizados sigue siendo la vista diaria de la visibilidad actual de la IA. Un experimento proporciona a un resultado esperado tus propios grupos de control y variantes, plataforma de inteligencia artificial, ejecuciones repetidas y verificación de confianza.
En curso
Seguimiento rápido
Monitoriza las preguntas importantes para el negocio y abre las respuestas originales asociadas a cada resultado.
Prueba acotada
Experimento de prompts
Prueba un resultado esperado claro con grupos de prompts de control y variantes en una plataforma de IA seleccionada.
Sigue con friction AI
Choose the right questions, make the change, and inspect the proof
Start with your custom prompt set, use Actions to find an improvement worth making, and keep every experiment connected to the original AI answers.
Elige las preguntas para probar
Crea y edita el conjunto de prompts que sigue las decisiones de los clientes más importantes para tu negocio.
Explorar funcionalidadEncuentra un cambio que valga la pena probar
Audita tu sitio web, perfiles, canales y cobertura de terceros para identificar una mejora práctica.
Explorar funcionalidadRevisa las respuestas detrás del resultado.
Abre la pregunta del cliente, la respuesta original de IA, la plataforma, los competidores y las fuentes de apoyo.
Explorar funcionalidadPreguntas frecuentes
Cómo funcionan los experimentos de IA
¿Qué es un experimento rápido de IA?
Un experimento de prompts de IA compara grupos de prompts de control y variantes en una plataforma de IA seleccionada. friction AI repite la medición, muestra la diferencia de visibilidad y le dice si esa diferencia es lo suficientemente consistente como para confiar.
¿Cuántos prompts necesita cada grupo?
Cada experimento requiere al menos cinco prompts de control y cinco prompts de variantes antes de poder comenzar. los prompts pueden provenir del espacio de trabajo rastreado o agregarse como prompts personalizados con un mercado.
¿Se ejecuta un experimento en todas las plataformas de IA?
No. Cada experimento se ejecuta en una plataforma de IA seleccionada. Las opciones ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity están disponibles según el plan de la cuenta. Usa experimentos separados cuando necesite probar otra plataforma.
¿Qué métrica rastrea el experimento?
Los experimentos actuales rastrean la visibilidad. Los resultados también dividen esa puntuación de visibilidad en Frecuencia de mención, Calidad de mención y cuota de voz para que puedas ver qué creó la diferencia.
¿Qué tan rápido comienza un experimento?
Después del lanzamiento, la primera ejecución está programada dentro de cuatro horas. Luego, el experimento se repite automáticamente y muestra la siguiente ejecución programada, el progreso hacia el mínimo y los resultados actuales.
¿Cómo debemos interpretar el resultado?
Cada grupo necesita al menos cinco prompts. Las ejecuciones programadas comparan la visibilidad de cada grupo en una plataforma de IA seleccionada e informan de su puntuación, el aumento observado, las ejecuciones recopiladas y la confianza actual. Como los grupos pueden contener prompts distintos, el resultado muestra una asociación entre el grupo de prompts y la visibilidad, no demuestra que un cambio de contenido causara por sí solo la diferencia.
¿Qué información estadística se reporta?
Cuando se han recopilado suficientes ejecuciones programadas, el análisis registra el tipo de prueba utilizada, los tamaños y medias de las muestras de control y variantes, la variabilidad, el tamaño del efecto, el valor p y el umbral de significancia configurado. Las respuestas repetidas de la IA son mediciones dentro de ejecuciones programadas, no observaciones independientes del comportamiento del cliente.
¿friction AI publica el cambio de contenido?
No. Tu equipo realiza el cambio en el sitio o canal correspondiente. friction AI proporciona la estructura del experimento y mide el resultado de la visibilidad en la plataforma de IA seleccionada.
Deja de adivinar qué cambio movió la visibilidad
Define la hipótesis, lanza el experimento de prompts y deja que las ejecuciones repetidas construyan la evidencia.