BrandWiseDocs
Метрики

Positioning Match — соответствие позиционированию бренда в ИИ

Метрика Positioning Match в BrandWise: как проверить, отражает ли ChatGPT и Claude заданное позиционирование бренда. Формула, атрибуты, веса, примеры.

Что измеряет Positioning Match

Positioning Match (соответствие позиционированию) показывает, насколько ответ ИИ-модели отражает заданное позиционирование вашего бренда. Вы определяете в профиле бренда желаемые атрибуты с весами — и метрика проверяет, подтверждаются они или опровергаются в ответах моделей.

Это уникальная метрика: она не просто измеряет «хорошо или плохо», а показывает разрыв между желаемым и фактическим образом бренда в глазах ИИ.

Когда применяется

Positioning Match рассчитывается только при выполнении двух условий:

  1. Бренд упомянут в ответе (mentioned = true)
  2. Бренд признан подходящим (eligibility ≠ not_eligible)

Если бренд не упомянут или не подходит под запрос, метрика неприменима (N/A).

Как работает оценка атрибутов

В профиле бренда вы задаёте желаемые атрибуты — свойства, которые бренд хочет транслировать. Каждый атрибут имеет вес от 1 до 5, отражающий его важность.

Для каждого атрибута в ответе модели определяется статус:

СтатусОписание
ПодтверждёнАтрибут подтверждён — модель упоминает это свойство в положительном ключе
ОпровергнутАтрибут опровергнут — модель утверждает противоположное
Не упомянутАтрибут не упомянут в ответе

Каждый подтверждённый атрибут подкрепляется evidence quote — дословной цитатой из ответа модели.

Формула расчёта

desired_supported = Сумма(вес атрибутов со статусом supported) / Сумма(все веса)
desired_contradicted = Сумма(вес атрибутов со статусом contradicted) / Сумма(все веса)

Positioning Match = 100 × clamp(0, 1, desired_supported − 1.2 × desired_contradicted)

Ключевой момент: опровержение штрафует очень сильно. Коэффициент 1.2 означает, что опровергнутый атрибут снижает балл больше, чем поддержка аналогичного по весу атрибута его повышает — активное противоречие позиционированию хуже, чем просто отсутствие упоминания.

Панель анализа диалога — секция Positioning Match

Пример расчёта

Допустим, у бренда три атрибута:

АтрибутВесСтатус в ответе
Экологичный5Подтверждён
Премиальный4Не упомянут
Инновационный3Опровергнут

Сумма всех весов: 5 + 4 + 3 = 12.

desired_supported = 5 / 12 = 0.42
desired_contradicted = 3 / 12 = 0.25

PM = 100 × clamp(0, 1, 0.42 − 1.2 × 0.25) = 100 × clamp(0, 1, 0.42 − 0.30) = 100 × 0.12 = 12

Результат: PM = 12 — очень низкий балл. Несмотря на подтверждение «экологичности», опровержение «инновационности» со штрафом ×1.2 значительно снизило оценку, а «премиальность» вообще не упомянута.

Форма бренда — секция желаемых атрибутов

Как настроить атрибуты в профиле бренда

Качество метрики напрямую зависит от того, как вы настроите атрибуты:

  1. Выбирайте конкретные, проверяемые свойства. «Лучший на рынке» — размыто. «Быстрая доставка за 30 минут» — конкретно и проверяемо в ответе модели.

  2. Расставляйте веса осознанно. Вес 5 — ключевой атрибут бренда, за который вы «стоите горой». Вес 1 — желательное, но не критичное свойство.

  3. Ограничьте количество. 3–7 атрибутов оптимально. Слишком много атрибутов размывают оценку — ни один не будет иметь значимого веса.

  4. Формулируйте как свойства, а не как действия. «Экологичный» — хорошо. «Использует переработанные материалы» — ещё лучше.

Подробнее о настройке профиля бренда — в статье Профиль бренда.

Интерпретация результатов

Диапазон PMЧто означает
70–100Модель хорошо транслирует ваше позиционирование
40–69Частичное совпадение — часть атрибутов подтверждена, но есть пробелы
0–39Значительное расхождение — модель описывает бренд иначе, чем вы хотите

Связанные метрики

Настроить атрибуты бренда и начать оценку

On this page