Valuta quanto bene il tuo modello salvaguardi la fedeltà fattuale man mano che aumenti la temperatura, permettendo salti creativi più ampi senza costose allucinazioni.
Il Thermal Coherence Score (punteggio di coerenza termica) misura quanto costantemente un modello linguistico preserva i fatti principali e la struttura quando viene regolata la temperatura di campionamento; un valore più alto indica che l’output rimane semanticamente allineato anche con l’aumento della casualità.
Thermal Coherence Score (TCS) quantifica con quale fedeltà un modello linguistico preserva i fatti chiave, l’intento e la struttura logica quando si alza o abbassa la temperatura di campionamento. Un punteggio di 1 indica che l’output a temperatura 0,9 rispecchia lo stesso significato di quello a 0,1; un valore vicino a 0 segnala che la casualità ha distorto o inventato informazioni.
La GEO si concentra nel guidare i Large Language Model (LLM) affinché il contenuto generato si posizioni bene, rimanga accurato e supporti gli obiettivi di business. Un Thermal Coherence Score elevato:
L’implementazione può variare, ma il flusso di lavoro di base è il seguente:
Alcuni team spingono oltre l’idea aggiungendo un termine di penalizzazione per entità allucinate rilevate tramite interrogazione di knowledge base.
Un prompt per un blog fintech ha totalizzato 0,92, mantenendo intatte le percentuali APR anche a temperatura 0,85; l’articolo ha superato la revisione di compliance senza modifiche. Un prompt turistico è sceso a 0,48 scambiando nomi di città—dopo l’aggiunta di fatti in elenco puntato, il TCS è salito a 0,88.
Un TCS elevato indica che le risposte del modello rimangono per lo più coerenti — fatti chiave, struttura e intento non subiscono deviazioni — anche quando si varia la temperatura di campionamento (ad es. 0,2 o 0,7). Un’elevata coerenza suggerisce che l’argomento è ben ancorato nei dati di addestramento del modello o che il prompt è sufficientemente vincolato, caratteristica desiderabile per contenuti affidabili e indicizzabili.
Sarebbe più vicino a 0. Variazioni frequenti nei fatti fondamentali ed elementi mancanti nei diversi settaggi di temperatura indicano una bassa stabilità. Il TCS penalizza tale variabilità, quindi il punteggio tende verso 0, segnalando che il prompt (o l’argomento) produce contenuti inaffidabili.
1) Restringi il prompt con direttive esplicite e non negoziabili (es. specifiche in elenco puntato, linguaggio di brand fisso). Questo riduce lo spazio di manovra del modello quando la temperatura varia. 2) Fornisci un contesto di ancoraggio—dati di prodotto strutturati o citazioni—tramite Retrieval-Augmented Generation (generazione aumentata dal recupero). Ancorare il modello a fatti autorevoli fa convergere gli output, aumentando la coerenza.
Il prompt A è più sicuro su larga scala perché il suo elevato TCS garantisce che le nuove generazioni rimangano on-brand e allineate ai fatti. Il compromesso è di tipo stilistico: potrebbero richiedere post-processing o piccole ottimizzazioni del prompt (es. istruzioni sul tono) per aggiungere vivacità senza sacrificare la stabilità. Il punteggio più basso del prompt B comporta il rischio di risposte incoerenti o contraddittorie che compromettono la fiducia e l’affidabilità SEO.
✅ Better approach: Collega il punteggio alle metriche di QA a valle: esegui fact-check, applica le guide di stile e revisioni umane su un campione casuale del 10% prima di distribuire lotti di grandi dimensioni. Rilascia solo se sia il Thermal Coherence Score sia i gate di qualità secondari vengono superati.
✅ Better approach: Convoglia il contenuto finale renderizzato (dopo la formattazione, l’inserimento dei link o le modifiche manuali) nuovamente attraverso lo script di scoring. Automatizza questo processo nella CI in modo da visualizzare il vero Thermal Coherence Score finale, e non un numero di bozza gonfiato.
✅ Better approach: Esegui un benchmark del punteggio su un intervallo di temperature (ad es. 0.2, 0.5, 0.8). Traccia la varianza. Se la coerenza cala bruscamente, imposta dei guardrail che forzino nuovi tentativi o riducano la temperatura quando la varianza supera la soglia stabilita.
✅ Better approach: Introdurre una penalità di lunghezza nella formula di punteggio oppure impostare un limite massimo di caratteri rigido. Monitorare la frequenza di rimbalzo e il time-to-paint (tempo di rendering) insieme al Thermal Coherence Score, in modo che gli autori non possano sacrificare la leggibilità per un marginale incremento del punteggio.
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