Отчёт по запуску — детальный анализ результатов оценки бренда в ИИ

Что такое отчёт по запуску

Каждый запуск сценария создаёт отдельный отчёт с результатами оценки. Отчёт по запуску — это детальный срез данных за одно выполнение: все ответы моделей, баллы по метрикам, транскрипты диалогов и конкурентный анализ.

Чтобы открыть отчёт, перейдите в Отчёты проекта, найдите нужный запуск в списке и кликните по нему. Страница отчёта содержит три вкладки:

Вкладка «Обзор»

Hero-карточка с Overall Score

В верхней части — кольцевой индикатор общего балла видимости (Overall Score, 0–100). Цвет кольца зависит от значения:

• 70–100 (зелёный) — отличная видимость бренда
• 40–69 (жёлтый) — средний уровень, есть зоны для улучшения
• 0–39 (красный) — слабая видимость, требуется внимание

KPI-карточки запуска

Четыре карточки с ключевыми показателями конкретного запуска:

Каждая карточка показывает прогресс-бар для визуальной оценки показателя.

Таблица «По моделям» — heatmap метрик

Таблица показывает результаты по каждой ИИ-модели, включённой в сценарий. Колонки:

• Модель — название (GPT-4o, Claude, Gemini и др.)
• Overall Score — общий балл 0–100
• Visibility — медианное значение видимости
• Relevance — медианное значение релевантности
• Positioning Match — соответствие позиционированию
• Usefulness — полезность рекомендации
• Top of Mind — первоочерёдность вспоминания
• Consideration — включение в шорт-лист
• Mention Rate — доля упоминаний

Ячейки подсвечиваются в стиле heatmap — чем выше балл, тем насыщеннее цвет. Это позволяет мгновенно определить сильные и слабые модели.

Таблица «По интентам»

Показывает баллы для каждого отдельного вопроса (интента) в сценарии:

• Интент — текст вопроса (с всплывающей подсказкой для длинных формулировок)
• Overall Score — общий балл по этому интенту
• Колонки для каждой из 6 метрик

Используйте эту таблицу, чтобы найти конкретные вопросы, на которые модели отвечают плохо. Слабые интенты — кандидаты для переформулировки или сигнал о проблемной зоне бренда.

Key Insights

Автоматически сгенерированные выводы по данным запуска. Типы инсайтов:

• Сравнение моделей — какая модель показала лучший/худший результат
• Изменения vs предыдущий запуск — рост или падение общего балла
• Слабые метрики — если одна из 6 метрик значительно отстаёт
• Разброс между моделями — когда разница баллов между моделями аномально высока
• Низкая уверенность — недостаточно данных для надёжных выводов

Инсайты отсортированы по приоритету и помогают быстро сфокусироваться на главном.

Вкладка «Диалоги»

Вкладка «Диалоги» — самый детальный уровень отчёта. Здесь отображается каждый отдельный ответ модели с полным набором данных.

Таблица ответов

Колонки таблицы:

Сортировка: таблица поддерживает быструю сортировку — «Требует внимания» (слабейшие), «Слабейшие», «Сильнейшие».

Фильтры: по модели, по интенту — позволяют сфокусироваться на конкретном срезе данных.

Экспорт в Excel: кнопка экспорта выгружает полную таблицу со всеми колонками и историей диалогов в .xlsx файл.

Боковая панель деталей диалога

Клик по строке таблицы открывает боковую панель с тремя вкладками:

Вкладка «Транскрипт»

Полная переписка USER / ASSISTANT — дословная запись всех сообщений диалога. Для режима History это многоходовый диалог, для Basic — один вопрос и ответ.

Транскрипт позволяет увидеть точный контекст, в котором модель упомянула (или не упомянула) ваш бренд, оценить тон, детализацию и позицию упоминания.

Вкладка «Анализ»

Покомпонентная разбивка оценки по каждой из 6 метрик:

• Баллы по каждому компоненту метрики
• Evidence quotes — дословные цитаты из ответа модели, которые обосновывают оценку
• Расчёт итогового балла по формуле

Evidence quotes — ключевая особенность BrandWise: каждая оценка подкреплена конкретной цитатой из ответа модели, а не субъективной интерпретацией. Подробнее о метриках — в справочнике метрик.

Вкладка «Источники»

Если ИИ-модель использовала веб-поиск при генерации ответа, вкладка покажет:

• URL источников, на которые ссылалась модель
• Цитаты из веб-страниц, использованные в ответе

Эта информация помогает понять, откуда модель черпает информацию о вашем бренде и конкурентах.

Вкладка «Конкуренты»

Матрица «Конкурент x Модель»

Цветная матрица, где строки — ИИ-модели, столбцы — конкуренты из профиля бренда. В каждой ячейке — средняя позиция первого упоминания конкурента.

Цветовая интенсивность ячейки отражает позицию:

• Насыщенный цвет — конкурент упоминается рано (высокая позиция)
• Бледный цвет — конкурент упоминается поздно или редко

Ваш бренд выделен в матрице для удобства сравнения.

Детализация по паре «конкурент / модель»

Клик по ячейке матрицы открывает drawer с детальными кейсами:

• Список всех ответов для данной пары конкурент + модель
• Позиция конкурента в каждом ответе
• Позиция вашего бренда в том же ответе
• Флаг «до/после» — упомянут ли конкурент раньше вашего бренда

Этот уровень детализации позволяет понять паттерны: какие модели чаще рекомендуют конкретных конкурентов и в каких контекстах.

Как работать с отчётом по запуску

1. Начните с Overview: оцените Overall Score и KPI-карточки — это общая картина
2. Проверьте Key Insights: автоматические выводы укажут на аномалии
3. Изучите heatmap: найдите модели с аномально низкими баллами
4. Переключитесь на Диалоги: отсортируйте по «Требует внимания» и изучите слабейшие ответы
5. Прочитайте транскрипты: поймите, как именно модель описывает ваш бренд
6. Проанализируйте конкурентов: определите, кто занимает ваши позиции

Следующие шаги

• Дашборд обзора проекта — агрегированные данные за период по всем запускам
• Пользовательские отчёты — конструктор кастомных выборок и 8 системных пресетов
• Метрики BrandWise — формулы и компоненты каждой метрики
• Создать аккаунт и начать