Esegui l'audit degli snippet dell'IA confrontandoli con le fonti di verità su larga scala per ridurre drasticamente le allucinazioni, assicurare citazioni ad alta affidabilità e tutelare l'autorevolezza che genera ricavi.
Le valutazioni di fedeltà delle risposte (Answer Faithfulness Evals) sono test automatizzati che misurano quanto l'output di un motore di ricerca generativo rispecchi accuratamente i fatti riportati nelle fonti citate. Eseguili mentre iteri i prompt o i testi on-page per ridurre le allucinazioni, ottenere citazioni affidabili generate dall'IA e tutelare l'autorità e le conversioni legate a quelle menzioni.
Valutazioni di fedeltà delle risposte (Answer Faithfulness Evals) sono test automatizzati che valutano se la risposta di un motore di ricerca generativo (ChatGPT, Perplexity, AI Overviews, ecc.) rispetta i fatti contenuti nelle URL che cita. Pensatele come test unitari per le citazioni: se la frase del modello non può essere ricondotta alla fonte, il test fallisce. Per i team SEO, le valutazioni fungono da gate di qualità prima che una pagina, uno snippet o una variazione di prompt venga pubblicata, riducendo le allucinazioni che erodono l’autorità del brand e compromettono le conversioni nel funnel.
Stack di livello intermedio:
scifact per isolare le dichiarazioni fattuali.FactScore. Segnalare se il punteggio < 0,85.Rollout tipico: prototipo di 2 settimane, integrazione 4 settimane, <5 min di tempo di build aggiuntivo per deploy.
Marketplace fintech: Valutazioni distribuite su 3.200 articoli. Il tasso di passaggio della fedeltà è salito dal 72% al 94% in 60 giorni; quota di citazioni su ChatGPT +41%, nuovi lead netti +12% QoQ.
E‑commerce globale: Valutazioni integrate nella pipeline Adobe AEM. Il rollback automatico degli snippet PDP non conformi ha ridotto le ore di revisione manuale di 600/mese e diminuito i ticket per informazioni errate sulla politica di reso del 28%.
Applicate correttamente, le Valutazioni di fedeltà delle risposte trasformano l’AI da scatola nera rischiosa a alleato affidabile del traffico — migliorando sia la visibilità in SERP sia la percezione di fiducia del brand.
Una Valutazione della fedeltà della risposta (Answer Faithfulness Eval) misura se ogni affermazione fattuale nella risposta generata dall'IA è supportata dalle fonti citate o dal corpus di riferimento. Si concentra sulla coerenza fattuale (assenza di allucinazioni e di affermazioni non supportate). Un controllo standard di pertinenza verifica semplicemente che la risposta riguardi l'argomento della query. Una risposta può essere in tema (pertinente) e tuttavia non fedele se inventa fatti; la fedeltà valuta specificamente le prove a sostegno di ciascuna affermazione.
Errori di fedeltà = 30 (non supportati) + 10 (citazioni errate) = 40. Tasso di errore = 40 / 200 = 20%. Due misure correttive: (1) eseguire fine-tuning o progettare prompt che inducano il modello a citare testualmente i frammenti di supporto e a limitare l'output ai soli fatti verificabili; (2) implementare una verifica post-generazione basata su retrieval che confronti ogni affermazione con il testo di origine e elimini o segnali i contenuti privi di corrispondenza.
Le panoramiche generate dall'IA mostrano o citano solo i domini che ritengono affidabili. Una pagina il cui contenuto estratto supera costantemente le verifiche di fedeltà ha maggior probabilità di essere citata. Rischio aziendale: risposte non fedeli attribuite al vostro marchio possono erodere i segnali di autorevolezza, portando alla rimozione delle citazioni o a una diminuzione della fiducia degli utenti. Vantaggio competitivo: mantenere un'elevata fedeltà aumenta la probabilità che i vostri contenuti vengano selezionati testualmente, incrementando visibilità e traffico dalle caselle di risposta generate dall'IA.
1) Modello di inferenza del linguaggio naturale (NLI): confronta ogni affermazione con il passaggio recuperato e la classifica come implicazione (entailment), contraddizione o neutrale, segnalando le contraddizioni come non fedeli alla fonte. 2) Euristica di sovrapposizione nel recupero: assicura che ogni entità, statistica o citazione compaia nella porzione di evidenza; una bassa sovrapposizione di token suggerisce un'allucinazione. Combinare uno strato semantico NLI con un controllo di sovrapposizione leggero bilancia precisione (individuare sottili fraintendimenti) e velocità (filtrare allucinazioni ovvie).
✅ Better approach: Passa a metriche focalizzate sui fatti, come QAGS, PARENT o la verifica dei fatti basata su GPT, e completale con verifiche umane regolari su un campione casuale
✅ Better approach: Raccogli i log delle query effettivi o conduci un sondaggio rapido per creare un set di prompt rappresentativo prima di eseguire le valutazioni di fedeltà.
✅ Better approach: Richiedere l'allineamento a livello di span (cioè collegare ogni affermazione a una porzione specifica del testo sorgente): ogni affermazione deve rimandare a un passaggio specifico della fonte; segnalare qualsiasi dichiarazione priva di una citazione rintracciabile
✅ Better approach: Integra la suite di valutazione nella pipeline CI/CD in modo che ogni riaddestramento del modello, modifica del prompt o aggiornamento dei dati generi un report automatico sulla fedeltà
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