Fiecare număr din RavenBI poartă o etichetă. Separăm ceea ce am observat de ceea ce am calculat — și nu prezentăm niciodată unul drept celălalt.
Această pagină nu este o declinare de răspundere. Ea descrie cum funcționează produsul.
Observat — preluat direct dintr-o sursă. O reclamă a rulat într-o anumită zi. Un produs a avut un anumit preț. O afirmație a apărut într-un anumit text. Dacă spunem că am observat-o, înseamnă că am văzut-o.
Raportat — indicat de un terț și neverificat independent de noi. Aici intră acoperirile declarate de platformă.
Estimat — calculat de RavenBI din intrări observate. Cheltuielile publicitare se estimează din acoperire și un CPM modelat. Estimările sunt intervale, nu valori fixe, și își poartă cu ele ipotezele.
Derivat — un indicator pe care RavenBI îl calculează din mai multe intrări. Scorurile Winner, Momentum, Opportunity și Threat sunt derivate. Sunt indicatori proprii, nu standarde ale industriei, și înseamnă exact ceea ce descrie această metodologie.
Interpretare IA — un model lingvistic a citit un text și l-a încadrat. Unde este disponibil, RavenBI arată dovada încadrării: propoziția exactă din sursă. Încadrarea noastră a argumentelor publicitare include deja astăzi această dovadă; extindem acest lucru la ceilalți clasificatori.
1. Separăm faptele de estimări. Fiecare indicator este etichetat. O estimare nu apare niciodată cu ponderea vizuală a unei observații.
2. Niciun procent fără baza lui. Un procent fără numărul absolut din spate este un mijloc retoric, nu o măsurare. RavenBI le arată pe ambele și suprimă procentele atunci când eșantionul nu le susține.
3. Nicio concluzie fără o bază suficientă. Sub o mărime minimă a eșantionului, RavenBI arată direcția și încrederea în locul unei cifre precise. Mai bine „în creștere, încredere scăzută” decât un număr inventat.
4. Datele lipsă rămân lipsă. Când o sursă nu ne spune ceva, lăsăm câmpul gol. Nu umplem golurile cu valori implicite plauzibile și nu deducem nicio valoare dintr-o categorie de produs sau dintr-un nume de marcă.
5. Fiecare semnal are o proveniență. Pentru fiecare punct de date este consemnat de unde provine, când a fost observat, ce transformare a fost aplicată și ce versiune de clasificator l-a produs. Dacă o valoare este contestată, putem reconstitui exact cum a fost produsă.
RavenBI raportează ceea ce observă, etichetează ceea ce estimează și denumește ceea ce derivă.
RavenBI combină informații din biblioteci de transparență publicitară, accesibile public, operate de platformele însele, furnizori licențiați de date, site-uri de marcă accesibile public și piețe online, precum și surse oficiale de reglementare.
Peste acest material brut construim propriul nostru strat: rezoluția entităților între mărci, produse, reclame, pagini de destinație și ingrediente; încadrare după vocabulare controlate; instantanee istorice; indicatori derivați.
Acest al doilea strat face ca RavenBI să fie mai mult decât un câmp de căutare peste date publice — și tot în el se află estimările și interpretările noastre. De aceea le etichetăm.
Nu susținem o acoperire completă. RavenBI observă ceea ce dezvăluie sursele sale. Absența unei reclame, a unei mărci sau a unui produs în RavenBI nu dovedește că ele nu există.
Nu susținem că estimările sunt cifre auditate. Estimările cheltuielilor publicitare sunt modele, nu cheltuieli raportate de către agenții de publicitate.
Nu susținem că clasificările noastre sunt infailibile. Ele provin de la modele lingvistice, sunt măsurate față de un set de referință arbitrat de oameni și sunt îmbunătățite atunci când măsurarea o indică.
Întreținem un set de referință: câteva sute de reclame, etichetate independent de mai mulți evaluatori care nu văd nici răspunsurile celorlalți, nici răspunsul sistemului de producție. Neconcordanțele sunt soluționate de un om.
Orice modificare adusă unui prompt, unui model sau unei taxonomii este măsurată pe acest set de referință înainte de a ajunge la clienți. Urmărim Precision, Recall și — mai ales — de câte ori clasificatorul tace corect atunci când un text pur și simplu nu conține informația.
Această ultimă măsură este mai importantă decât pare. Un clasificator care dă mereu un răspuns pare sigur și greșește des. Preferăm să-ți arătăm o lacună decât o presupunere.
Dacă, din perspectiva ta, un indicator sau o încadrare din RavenBI este greșită, spune-ne. Fiecare pagină de marcă, reclamă, produs și ingredient conține un link de raportare; verificăm fiecare raportare față de sursa originală.
Corectarea unei erori face parte din metodă — nu este o excepție de la ea.