Rankfori uuringukogu

Uuringud, mis aitavad turunduses paremini otsustada.

Uuri, kus sinu bränd AI-vastustesse jõuab, mis turgude lõikes muutub ja milliseid tulemusi saad usaldada. Alusta äriküsimusest. Liigu sealt tõenditeni.

Need uuringud mõõdavad AI-vastuseid, mainimisi ja viitamisi. Tarbijate valikud, turuosa ja tulu vajavad eraldi tõendeid.

1 ajakirjaartikkel13 arXivi eeltrükki9 avatud andmestikkuAjakirjaartikkel ja selle varasem eeltrükk on sama uuringu kaks versiooni.Kontrollitud: 4. november 2026

Uuringukataloog

Mida sul on vaja otsustada?

Ajakirjaartikkel Journal of Marketing Analytics 31. oktoober 2026 Lõplik avaldatud versioon, veebis enne trükinumbrit

Kas sinu bränd jõuab AI lühinimekirja?

Viis tööstusharu, 50 brändi ja 250 küsimust: iga küsimus esitati 2026. aasta veebruaris ja septembris viis korda kolmele AI-süsteemile. Brändide järjestus soovituste osakaalu järgi oli mõlemal ajal peaaegu sama (järjestuskorrelatsioon 0,994). Veebruaris nimetasid kõik kolm süsteemi sama tippbrändi 57,2% küsimustest, septembris 60,8% küsimustest.

Kasuta praktikas: Mõõda esinemist küsimuste kaupa. Kasuta tulemust, et otsustada, kus puuduvat või nõrka katvust uurida.

Loe ajakirjaartiklit Loe varasemat eeltrükki Andmed ja kood Kokkuvõte lihtsas keeles Rankfori hallatud AI-otsingu teenus

Töö pealkiri ja versioonid

The synthesised consideration set: brand inclusion and concentration in large language model recommendations across five industries and three systems

Varasem eeltrükk: Who Owns the AI Recommendation? A Multi-Industry Empirical Map of Brand Category Ownership Across Large Language Models

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2606.23057 Versioon ajakirjas Journal of Marketing Analytics

Brändi esinemine

arXiv:2607.23893 juuli 2026 Uuendatud 1. august 2026 (v2)

Kas AI nimetab sinu eksperte, sinu firmat või kedagi teist?

2400 allikatele tuginevat vastust neljalt Euroopa turult näitasid, et nimetamise määr erines ameti ja süsteemi lõikes. Fikseeritud spetsialistide nimekiri hõlmas väga väikese osa sellest, mida vastused tegelikult nimetasid.

Kasuta praktikas

Loe nimesid, mida AI tegelikult annab. Kaasa inimesi ja firmasid ka väljastpoolt oma praegust konkurentide nimekirja.

Loe eeltrükki Andmed ja kood

Töö pealkiri ja versioonid

Who Gets Named: Citation Type Predicts Individual Naming by Grounded Language Models, and a Roster Instrument Captures 0.5% of It

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2607.23893

Usaldusväärne mõõtmine

arXiv:2610.19608 oktoober 2026

Kas tänane nähtavus püsib ka järgmisel kuul?

Eelregistreeritud test kontrollis prognoose 20,3 päeva hiljem, kasutades üht Gemini versiooni, kahtteist brändi ja kolme keelt. Hiljutine mainimiste ajalugu küsimuste kaupa jäi selles testis kasulikuks.

Kasuta praktikas

Hoia ajalugu iga küsimuse ja mudeliversiooni kohta. Võrdle järgmist mõõtmist selle lähtetasemega.

Loe eeltrükki Andmed ja kood Eelregistreering

Töö pealkiri ja versioonid

Twenty Days Later: A Pre-Registered Test of History-Based Forecasts of Brand Mentions in Gemini Answers

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2610.19608

arXiv:2609.04047 september 2026 Uuendatud 14. oktoober 2026 (v2)

Mitu korda peaksid küsima?

Viiele varasemale uuringule tuginedes näitab see protokoll, miks üks korduste arv ei sobi igale küsimusele. Vajalik valim sõltub sellest, kui palju vastused erinevad ja kui suurt muutust on vaja tuvastada.

Kasuta praktikas

Tee kõigepealt väike pilootkatse. Kasuta vastuste kõikumist, et planeerida oma otsuse jaoks piisavalt kordusi.

Loe eeltrükki Tee korduvkontroll

Töö pealkiri ja versioonid

The Dice Roll Method: A Standardized Protocol for Repeated-Query Auditing of Large Language Model Brand Recommendations

Autorid: Dmitrij Żatuchin

Asendab: Research Square rs-8980233, Research Square rs-9496731

arXiv:2609.04047

arXiv:2609.05059 september 2026 Uuendatud 23. september 2026 (v2)

Kas oled leidnud oma valimist enamiku nimedest?

4500 vastuse audit 50 ostuküsimuse lõikes näitab, et avastamise hinnangud sõltuvad nimede eraldamise reeglitest, küsimuste valikust ja võrdluseks kasutatud lõplikust hulgast.

Kasuta praktikas

Kontrolli, kuidas nimed eraldatakse ja kas uus käivitus lisab endiselt uusi brände või allikaid.

Loe eeltrükki

Töö pealkiri ja versioonid

Measuring Brand and Source Discovery under Repeated LLM Queries: A Finite-Sample Audit

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2609.05059

arXiv:2610.00253 september 2026

Kas üks AI-võrdlustest saab teist asendada?

Selles korpuses kandsid üksikvastused tugevaid süsteemi sõrmejälgi. Koondatud brändimustrid ei kandunud eri küsimusteemade vahel usaldusväärselt üle.

Kasuta praktikas

Hoia tulemused süsteemi ja küsimustiku kaupa eraldi. Testi uuesti, enne kui kasutad võrdlustesti uues kategoorias.

Loe eeltrükki

Töö pealkiri ja versioonid

System Attribution in LLM Brand Recommendations: Single Responses Identify the System, Aggregated Brand Profiles Do Not Transfer

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2610.00253

arXiv:2607.13304 juuli 2026 Uuendatud 1. november 2026 (v2)

Kas vastused läksid halvemaks või muutus skoor?

See uuring vaatleb automaatsete sentimendiskooride kõikumist keelte, mudelite ja päringute lõikes. Neid skoore ei ole uuringu keeltes brändi maine mõõdikuna valideeritud.

Kasuta praktikas

Loe langeva skoori taga olevaid vastuseid ja valideeri hindamismeetod igas keeles, enne kui oma turunduses midagi muudad.

Loe eeltrükki Answer Trail

Töö pealkiri ja versioonid

Query Language Sensitivity in Automated Sentiment Scores of LLM Responses

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2607.13304

arXiv:2610.00052 september 2026

Kas muutuvad vastused võivad ikkagi korrata samu valikuid?

1184 kehtiva, kuuest arvust koosneva väljundi põhjal tekitasid kuus konfiguratsiooni palju vähem mitmekesisust kui sõltumatu ühtlane juhuvalik. Selles katses testiti numbreid. Brändisoovitusi see katse ei hõlmanud.

Kasuta praktikas

Auditiküsimusena kontrolli nii seda, kui palju erinevaid vastuseid ilmub, kui ka seda, kui sageli juhtivad valikud tagasi tulevad.

Loe eeltrükki

Töö pealkiri ja versioonid

Ask a Language Model for Lottery Numbers: Concentration in Repeated Six-of-49 Outputs

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2610.00052

Allikad ja turud

arXiv:2606.25787 juuni 2026

Millised allikad ilmuvad sinu brändi kohta antud vastuste kõrval?

Uuring kaardistab 167 551 viitekirjet allikatele tuginevatest vastustest 128 brändi, 12 koduturu ja 13 keele lõikes. Suurimas, 131 514 viitest koosnevas andmestikus ei muutunud allikatüüpide jaotus keelte vahel peaaegu üldse ning Wikipedia oli enim viidatud domeen 11 keeles 12-st.

Kasuta praktikas

Ava viidatud lehed. Otsi asjakohaseid lünki teabes, mis sinu ettevõtte ja kategooria kohta saadaval on.

Loe eeltrükki Andmed ja kood

Töö pealkiri ja versioonid

How Large Language Models Source Brand Reputation Across Languages and Markets

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2606.25787

arXiv:2606.23165 juuni 2026

Mida näevad sinu kliendid väljaspool inglise keelt?

35 640 allikatele tugineva vastuse võrdlus 66 brändi kohta 12 Euroopa keeles leidis, et brändisoovitused erinesid keeliti.

Kasuta praktikas

Testi keeli, mida sinu kliendid kasutavad, ja esita tulemused iga keele kohta eraldi.

Loe eeltrükki Andmed ja kood

Töö pealkiri ja versioonid

The Language Blind Spot: How Query Language and Brand Recognition Tier Shape AI-Constructed Brand Reputation Across Twelve European Languages

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2606.23165

arXiv:2608.30052 august 2026

Kas turu kontekst muudab tarnijate nimekirja?

Väikesemahuline liidese audit leidis erinevaid tarnijate kogumeid, kui päringu keel ja võrgu väljumiskoht muutusid.

Kasuta praktikas

Märgi keel ja asukoht testitingimustena üles, muuda korraga ühte ja võrdle nimetatud tarnijaid.

Loe eeltrükki Andmed ja kood

Töö pealkiri ja versioonid

The Language of the Question Selects the Market: Query Language and Exit IP as Separable Factors in Commercial Recommendations from a Generative Search Interface

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2608.30052

Ostja küsimused ja sisu

arXiv:2610.00369 september 2026

Kas sama AI peaks sinu teksti nii kirjutama kui ka hindama?

21 828 avaliku võrdluskatse korduvanalüüs leidis laia eelistuse mudeli kirjutatud teksti suhtes. Uuringu tuvastuslävel ei ilmnenud lisaeelistust mudeli enda kirjutatud teksti suhtes.

Kasuta praktikas

Kui AI võrdleb kaht teksti, vaheta nende järjekorda ja kaasa inimese hinnang, enne kui võitja valid.

Loe eeltrükki SSRN-i versioon

Töö pealkiri ja versioonid

A Shared Taste for Model-Written Text: The Generator-by-Selector Matrices of "AI-AI Bias" Show No Detectable Own-Model Premium

Autorid: Dmitrij Żatuchin

arXiv:2610.00369

arXiv:2608.30023 august 2026

Kas testid neid küsimusi, mida ostjad küsiksid?

PersonaGen-1M sisaldab 1 031 732 sünteetilist ostjapersoonat ja üle viie miljoni genereeritud päringu. See annab ideid küsimuste jaoks. Vaadeldud kliendinõudluse kohta see tõendeid ei anna.

Kasuta praktikas

Kasuta seda, et leida küsimuste nimekirjast lünki. Kontrolli lõplikke küsimusi müügivestluste ja klientidelt saadud tõendite põhjal.

Loe eeltrükki

Töö pealkiri ja versioonid

Demand-Side Measurement for Generative Engine Optimization: Constructing and Validating a Million-Persona, Intent-Annotated Buyer Corpus

Autorid: Dmitrij Żatuchin, Daniil Dzemesjuk

arXiv:2608.30023

Vaata andmeid ja meetodeid (9 andmestikku)

Andmed ja kood

Uuringute andmestikud

Data for "Twenty Days Later: A Pre-Registered Test of History-Based Forecasts of Brand Mentions in Gemini Answers"
Fikseeritud plaan, 648 märgendit ja kõik näitajad 13. oktoobril 2026 saadetud 162 Gemini päringu kohta, koos 96 märgendi pimekontrolliga. Vastuste tekste andmestik ei sisalda.
10.5281/zenodo.23351313
Avatud andmestik
Category Ownership Map: Corrected Analyses and September Replication Outputs (2026)
Parandatud analüüsid ja septembri kordusuuringu väljundid.
10.5281/zenodo.22927143
Avatud andmestik
Run records and collectors for "The Language of the Question Selects the Market: Query Language and Exit IP as Separable Factors in Commercial Recommendations from a Generative Search Interface"
Käivituskirjed, kogumisskriptid ja analüüsikood 234 käivituse kohta kuues päringukeeles ja neljas võrgukohas, august 2026.
10.5281/zenodo.22181306
Avatud andmestik
Does an AI describe your company, or your company's name? 9,600 model answers about invented and real companies
264 päris ettevõtet 21 turult ning väljamõeldud nimed, mis on sobitatud pikkuse ja fonoloogia järgi.
10.5281/zenodo.21904654
Avatud andmestik
Supplementary Materials: Volume and Distribution as Separable Dimensions of Gender Bias in Large Language Model Brand Recommendation
574 vastust kolmelt AI-mudelilt kingiküsimustele, kus muutub ainult kingisaaja sugu, koos brändide eraldamise tööriista, koodi ja inimeste tehtud kontrollidega.
10.5281/zenodo.21904788
Avatud andmestik
Supplementary Materials: Measuring Corporate Reputation in the Age of AI: A Multi-Industry Probe Protocol for LLM-Mediated Reputation Assessment
Parandatud andmed, viibad ja kood testist, kus uuriti, kuidas AI-mudelid kirjeldavad 24 börsil noteeritud ja noteerimata ettevõtet 8 valdkonnast. Versioon 3.0 asendab 2026. aasta 25. märtsi ja 26. juuli versioonid. Kaasnev käsikiri on eelretsenseerimisel.
10.5281/zenodo.19225834
Avatud andmestik
Individual Professional Visibility in Grounded LLM Answers: 2,400 Buyer-Intent Responses Across Four European Markets
Andmed uuringu "Who Gets Named" taga.
10.5281/zenodo.21612690
Avatud andmestik
How LLMs Source Brand Reputation Across Languages and Markets: A Cross-Market Citation Dataset
Viited, mis on liigitatud domeeni ja allikatüübi järgi 12 turul.
10.5281/zenodo.20829524
Avatud andmestik
Cross-Language AI Brand Reputation: A 66-Brand, 12-Language Dataset of LLM-Constructed Reputation
Allikatele tuginevad vastused samade brändide kohta, küsitud kaheteistkümnes keeles.
10.5281/zenodo.20794390
Avatud andmestik

Sinu kliendi küsimus

Millistele ostja küsimustele peaks sinu bränd järgmisena vastama?

Arutame sinu AI-nähtavust

Mida sul on vaja otsustada?

Kas sinu bränd jõuab AI lühinimekirja?

Brändi esinemine

Kas AI nimetab sinu eksperte, sinu firmat või kedagi teist?

Usaldusväärne mõõtmine

Kas tänane nähtavus püsib ka järgmisel kuul?

Mitu korda peaksid küsima?

Kas oled leidnud oma valimist enamiku nimedest?

Kas üks AI-võrdlustest saab teist asendada?

Kas vastused läksid halvemaks või muutus skoor?

Kas muutuvad vastused võivad ikkagi korrata samu valikuid?

Allikad ja turud

Millised allikad ilmuvad sinu brändi kohta antud vastuste kõrval?

Mida näevad sinu kliendid väljaspool inglise keelt?

Kas turu kontekst muudab tarnijate nimekirja?

Ostja küsimused ja sisu

Kas sama AI peaks sinu teksti nii kirjutama kui ka hindama?

Kas testid neid küsimusi, mida ostjad küsiksid?

Uuringute andmestikud

Data for "Twenty Days Later: A Pre-Registered Test of History-Based Forecasts of Brand Mentions in Gemini Answers"

Category Ownership Map: Corrected Analyses and September Replication Outputs (2026)

Run records and collectors for "The Language of the Question Selects the Market: Query Language and Exit IP as Separable Factors in Commercial Recommendations from a Generative Search Interface"

Does an AI describe your company, or your company's name? 9,600 model answers about invented and real companies

Supplementary Materials: Volume and Distribution as Separable Dimensions of Gender Bias in Large Language Model Brand Recommendation

Supplementary Materials: Measuring Corporate Reputation in the Age of AI: A Multi-Industry Probe Protocol for LLM-Mediated Reputation Assessment

Individual Professional Visibility in Grounded LLM Answers: 2,400 Buyer-Intent Responses Across Four European Markets

How LLMs Source Brand Reputation Across Languages and Markets: A Cross-Market Citation Dataset

Cross-Language AI Brand Reputation: A 66-Brand, 12-Language Dataset of LLM-Constructed Reputation

Millistele ostja küsimustele peaks sinu bränd järgmisena vastama?

Sinu valik küpsiste kohta