Category Ownership Index: datasetet bakom våra 50 varumärkesprofiler

Ställ en varumärkesfri köpfråga till en AI-modell ("bästa CRM för ett litet företag", "vilken konsultfirma för en digital transformation") och den nämner varumärken. Ställ den 3 750 gånger, över modeller och upprepningar, så får du en karta över vem som äger vilken fråga.

Den kartan är Category Ownership-datasetet. Den här artikeln förklarar de tre mätvärden det producerar, den ärliga överraskningen i resultaten och hur du läser de 50 offentliga varumärkesprofilerna som är byggda på det. Data och analyskod är öppna under CC-BY-4.0 på Kaggle och Zenodo (10.5281/zenodo.22927143).

Uppsättningen

250 varumärkesfria köpfrågor för kategorier över fem branscher: SaaS, konsulttjänster, fintech, e-handel och hälsoteknik. Tre modeller: GPT-5.2, Gemini 3 Flash, Perplexity sonar-pro. Varje fråga upprepad fem gånger under ett dice-roll-stabilitetsprotokoll, eftersom ett enskilt AI-svar inte bevisar någonting. Totalt: 3 750 svar, kartlagda mot 50 varumärken.

Tre mätvärden

Category Ownership Index (COI) mäter hur grundligt ett varumärke dominerar sin kategoris frågor. EY äger konsulttjänster med 0,95 och dyker upp som den ledande rekommendationen i 47 av 50 konsultfrågor. Stripe leder fintech med 0,53, HubSpot leder SaaS med 0,38. Spridningen spelar roll: konsulttjänster beter sig som ett monopol, SaaS som en omstridd marknad.

Competitive Vacuum Index (CVI) hittar de frågor där inget varumärke har etablerat ägarskap. 8,0 % av frågeutrymmet är vakuum: köparfrågor som AI besvarar med generiska råd eller roterande namn. Det är de billigaste frågorna att vinna, eftersom att vinna dem inte tränger undan någon.

Displacement Score (DS) uppskattar hur svårt det skulle vara att knuffa ut den nuvarande ägaren ur en fråga, baserat på hur konsekvent modellerna returnerar dem.

Den ärliga överraskningen: dominans är sällsyntare än berättelsen säger

Historien om att "vinnaren tar allt i AI-sök" är mestadels felaktig på aggregerad nivå. Den genomsnittliga Gini-koncentrationen över kategorier är 0,284, en måttlig nivå, och det ledande varumärkets försprång mot tvåan hamnar på ungefär 1,3:1, långt under den tröskel på 3:1 som vi satte för äkta dominans innan studien.

Monopol av EY-typ är verkliga men undantag. Den typiska kategorin är ett omstritt fält med en måttlig ledare, en lång svans och 8 % av frågorna som ingen äger. För de flesta varumärken är det goda nyheter: dörren står öppnare än diskursen antyder.

Två resultat till är värda att känna till: 4,2 % av svaren bildade framväxande kluster (varumärkesgrupperingar som modellerna själva hittade på och som inte matchar någon analytikertaxonomi), och de tre modellerna var överens om det främsta varumärket för en fråga endast 41,6 % av gångerna. Den som säger sig ha kollat "vad AI rekommenderar" genom att fråga en modell en gång beskriver väder, inte klimat.

Så använder du det

• Hitta ditt COI. Om ditt varumärke är ett av de 50 visar din profil på /brands vilka frågor du äger, var du är stark och var du saknas.
• Jaga vakuum. CVI-tabellerna i datasetet listar de ägarlösa frågorna per bransch. Innehåll som besvarar en vakuumfråga direkt är det AI-synlighetsarbete med högst avkastning som finns tillgängligt.
• Mät om, alltid. Med 41,6 % överensstämmelse mellan modeller kräver varje ägarskapspåstående minst tre modeller och fem upprepningar. Vår kostnadsfria Dice Roller kör det protokollet på vilken fråga som helst, utan konto.

Datasetet levereras med råsvar, extraherade omnämnanden, alla tre mätvärdesmatriser, svarsinbäddningar och den notebook som reproducerar varje tabell och figur. Den tillhörande artikeln är under granskning för en tidskrift; preprintmaterialet finns i Zenodo-posten.