Chevauchement Sémantique
Also known as: Similarité de contenu, Cohérence narrative
Mesure si l'IA utilise les mêmes arguments et la même structure narrative à travers plusieurs réponses.
Explication Complète
Le chevauchement sémantique calcule la similarité du contenu et des points clés entre plusieurs réponses d'IA à la même requête. Un chevauchement élevé (75 % et plus) signifie que l'IA utilise systématiquement les mêmes arguments, exemples et structure narrative – même si la formulation exacte varie. Un chevauchement faible (moins de 40 %) indique que l'IA modifie l'ensemble du récit à chaque fois, puisant dans différentes sources de connaissances ou chemins de raisonnement. Imaginez ceci : deux critiques de produits peuvent utiliser des mots différents mais faire les trois mêmes points (chevauchement sémantique élevé), ou elles peuvent présenter des arguments complètement différents (faible chevauchement). Pour les marques, un chevauchement sémantique élevé indique que l'IA a une « histoire » stable à votre sujet, tandis qu'un chevauchement faible suggère des connaissances dispersées ou incohérentes.
Exemple
Exemple de chevauchement élevé : Chaque fois que l'IA décrit Heineken, elle mentionne « lager croquante, disponibilité mondiale, bouteilles vertes » (85 % de chevauchement). Exemple de chevauchement faible : Les avantages de la bière artisanale changent à chaque réponse – parfois c'est « saveurs uniques », parfois « communauté locale », parfois « processus artisanal » (30 % de chevauchement). Comparaison de marques : Les critiques de Tesla mentionnent constamment « innovation électrique, Autopilot, réseau Supercharger » (chevauchement élevé), tandis que les discussions génériques sur les VE varient considérablement (faible chevauchement).
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