Os modelos leem o que outros escrevem sobre si

• Um modelo repete algo negativo sobre si e não sabe de onde o tirou.
• Um tópico de fórum de há três anos continua a ser a primeira fonte do seu nome.
• Sabe de uma crise pequena quando já é uma crise grande.

O que um modelo diz de si escreveu-o antes outra pessoa.

1. 1

   Procura-se a sua marca e os seus alias

   Com as variantes de escrita da sua ficha de entidade, incluindo as mal escritas. E com as exclusões aplicadas, para não lhe encher o painel de menções da empresa com o mesmo nome.

2. 2

   Classifica-se o tom

   Positivo, neutro ou negativo, sempre com o fragmento concreto que o motiva. Uma classificação sem o fragmento ao lado é uma opinião da máquina, e não se mostra assim.

3. 3

   Avisa-se por desvio

   O aviso salta quando o volume ou o tom saem da sua média histórica, não quando aparece uma menção qualquer. Uma marca com vinte menções por dia não pode receber vinte avisos.

• Cada menção com a sua ligação, a sua data, o seu tom e o fragmento que o justifica.
• A evolução do volume face à sua média, para distinguir um pico do normal.
• As fontes que mais o mencionam, que costumam ser as que os modelos acabam por citar.

• Marcas de consumo, onde um tópico de fórum pesa mais do que um comunicado.
• Quem já teve um episódio e não quer voltar a saber tarde.
• Equipas que trabalham a reputação e precisam de saber que fontes alimentam os modelos.

Disponível a partir do Starter, com a frequência de captura a crescer com o plano. Os avisos por desvio precisam de um plano com alertas ativas, porque um aviso sem histórico com que se comparar não é um aviso: é ruído.

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Cobre redes sociais?

Cobre a web pública indexável: notícias, blogues, fóruns abertos e páginas. As redes fechadas não, e dizê-lo importa: prometer cobertura de uma plataforma que não deixa rastrear é o tipo de promessa que se descobre no primeiro mês.

A classificação de tom é fiável?

É razoável e não é infalível, sobretudo com a ironia. Por isso cada classificação vem com o fragmento que a motivou: pode rever em dois segundos se faz sentido e corrigi-la. Confiar numa percentagem de sentimento sem a poder abrir é o erro clássico.

Que relação tem isto com o que a IA diz de mim?

Direta mas não mecânica. Um modelo com pesquisa ativa apoia-se em páginas públicas, por isso as fontes que mais o mencionam tendem a ser as que acaba por citar. Agora, qual escolhe em cada resposta ninguém controla, e prometer o contrário seria vender fumo.

Posso pedir que se apague uma menção?

Do painel sim, da internet não. Isto observa o que outros publicam; não tem nenhuma capacidade de apagar o original nem a teria mesmo que quisesse. O que pode é marcá-la como irrelevante para que deixe de contar nas suas métricas.