Evalúa qué tan bien tu modelo salvaguarda la fidelidad factual al aumentar la temperatura, lo que permite saltos creativos mayores sin alucinaciones costosas.
La Puntuación de Coherencia Térmica mide cuán consistentemente un modelo de lenguaje preserva los hechos fundamentales y la estructura cuando se ajusta la temperatura de muestreo; una puntuación más alta indica que la salida permanece semánticamente alineada incluso al aumentar la aleatoriedad.
Puntuación de Coherencia Térmica (TCS) cuantifica cuán fielmente un modelo de lenguaje preserva los hechos centrales, la intención y la estructura lógica cuando se aumenta o disminuye la temperatura de muestreo. Una puntuación de 1 significa que el output a temperatura 0,9 mantiene el mismo significado que a 0,1; una puntuación cercana a 0 indica que la aleatoriedad ha distorsionado o inventado información.
GEO se centra en dirigir a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para que el contenido generado posicione bien, sea preciso y cumpla los objetivos de negocio. Una Puntuación de Coherencia Térmica alta:
La implementación varía, pero el flujo de trabajo básico se asemeja al siguiente:
Algunos equipos van más allá añadiendo un término de penalización para entidades alucinadas detectadas mediante consultas a bases de conocimiento.
Un prompt para un blog fintech obtuvo 0,92, manteniendo los porcentajes TAE intactos incluso a temperatura 0,85; el artículo pasó la revisión de cumplimiento sin ediciones. Un prompt de turismo cayó a 0,48, intercambiando nombres de ciudades—tras añadir hechos en viñetas, el TCS subió a 0,88.
Un TCS alto indica que las respuestas del modelo se mantienen en gran medida consistentes—los hechos clave, la estructura y la intención no se desvían—aun cuando varíes la temperatura de muestreo (p. ej., 0,2; 0,7). Esta alta consistencia sugiere que el tema está bien anclado en los datos de entrenamiento del modelo o que el prompt está lo suficientemente restringido, lo cual es deseable para generar contenido fiable e indexable.
Estaría más cerca de 0. Los cambios frecuentes en los datos fundamentales y los elementos faltantes entre los distintos ajustes de temperatura indican una baja estabilidad. TCS penaliza esa variación, por lo que la puntuación tiende a 0, señalando que el prompt (o el tema) produce contenido poco fiable.
1) Ajuste el prompt con directrices explícitas e innegociables (por ejemplo, incluya especificaciones en viñetas y un lenguaje de marca fijo). Esto reduce el margen para que el modelo divague a medida que cambia la temperatura. 2) Proporcione contexto de referencia —datos de producto estructurados o citas— mediante generación aumentada con recuperación. Anclar el modelo a hechos autorizados hace que las respuestas converjan y refuerza la coherencia.
Prompt A es más seguro para escalar porque su TCS alto garantiza que las nuevas generaciones permanezcan on-brand y alineadas con los hechos. La contrapartida es estilística: puede requerir post-procesamiento o ajustes en el prompt (p. ej., instrucciones de tono) para añadir estilo sin sacrificar estabilidad. La puntuación inferior de Prompt B aumenta el riesgo de respuestas inconsistentes o contradictorias que dañen la confianza y la fiabilidad SEO.
✅ Better approach: Vincula la puntuación a las métricas de QA posteriores: realiza verificaciones de hechos, aplica guías de estilo y revisiones humanas en una muestra aleatoria del 10 % antes de desplegar grandes lotes. Publica solo si tanto la Puntuación de Coherencia Térmica (Thermal Coherence Score) como las compuertas de calidad secundarias se aprueban.
✅ Better approach: Canaliza el contenido final renderizado (tras el formateo, la inserción de enlaces o las ediciones humanas) de nuevo a través del script de puntuación. Automatízalo en CI para obtener la puntuación real de Coherencia Térmica en su estado final y no un número de borrador inflado.
✅ Better approach: Evalúa la puntuación a lo largo de un barrido de temperatura (p. ej., 0.2, 0.5, 0.8). Grafica la varianza. Si la coherencia se degrada bruscamente, establece límites de seguridad que obliguen a reintentar o reducir la temperatura cuando la varianza supere un umbral elegido.
✅ Better approach: Introduce una penalización por longitud en la fórmula de puntuación o establece un límite máximo estricto de caracteres. Supervisa la tasa de rebote y el Time to Paint junto con la Puntuación de Coherencia Térmica (Thermal Coherence Score) para que los redactores no sacrifiquen la legibilidad a cambio de un incremento marginal en la puntuación.
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