Ele me diz se a IA recomenda um concorrente ou só cita?

O que a comparação registra, e o que deixa de fora

Para cada marca do workspace, a detecção procura os aliases em limites de palavra no texto da resposta, e os domínios próprios entre os hosts das citações. Limite de palavra quer dizer que "Acme" é encontrado em "a Acme é a escolha mais segura" e não dentro de "Acmeville". O que fica gravado é uma contagem, a posição da primeira menção e quais páginas citadas pertencem a quem. A frase ao redor do nome fica guardada com a resposta, mas não é pontuada.

Então "recomendamos a Zenith", "a Zenith é mais cara que a Acme" e "evite a Zenith" somam, cada uma, uma menção à Zenith na mesma posição. O número não sabe qual das três está olhando.

Por que mantemos assim

Uma pontuação de sentimento é a opinião de um modelo sobre uma frase, e ela oscila: a mesma resposta pode ser lida como positiva num dia e neutra no outro, o que colocaria na série um movimento que não aconteceu. Um nome está no texto ou não está, e isso não muda por mais vezes que a resposta seja relida. É também o que torna a releitura segura: mude um alias e cada resposta passada é relida com o mesmo resultado que teria tido no dia.

Onde o julgamento acontece

Cada resposta fica guardada na íntegra, com o modelo que a escreveu, a data, as citações e cada menção de marca destacada. Quando a fatia de um concorrente se move em um prompt, nossa equipe abre essas respostas e lê o que o mecanismo está dizendo sobre ele, o único jeito confiável de distinguir uma recomendação de um alerta. Essa leitura é o que a equipe leva para a reunião mensal, não uma coluna na tabela.