Zmierz, na ile Twój model zachowuje wierność faktom przy zwiększaniu temperatury, umożliwiając większe skoki kreatywne bez kosztownych halucynacji.
Wskaźnik Spójności Termicznej (Thermal Coherence Score) mierzy, jak konsekwentnie model językowy zachowuje kluczowe fakty i strukturę podczas zmiany temperatury próbkowania; wyższy wynik oznacza, że wygenerowany tekst pozostaje semantycznie zgodny, nawet gdy losowość rośnie.
Thermal Coherence Score (TCS) to wskaźnik określający, na ile model językowy zachowuje kluczowe fakty, intencję i strukturę logiczną, gdy podnosimy lub obniżamy temperaturę próbkowania. Wartość 1 oznacza, że wynik przy temperaturze 0,9 przekazuje tę samą treść co przy 0,1; wynik bliski 0 sygnalizuje, że losowość zniekształciła lub wymyśliła informacje.
GEO koncentruje się na sterowaniu dużymi modelami językowymi (LLM), aby generowane treści dobrze się pozycjonowały, pozostawały rzetelne i realizowały cele biznesowe. Wysoki Thermal Coherence Score:
Szczegóły implementacji mogą się różnić, ale podstawowy przepływ wygląda następująco:
Niektóre zespoły idą dalej, dodając karę za halucynowane encje wykryte przez odwołanie do bazy wiedzy.
Prompt bloga fintech osiągnął 0,92, zachowując wartości APR nawet przy temperaturze 0,85; artykuł przeszedł audyt zgodności bez poprawek. Prompt turystyczny spadł do 0,48, zamieniając nazwy miast — po dodaniu faktów w punktach wypunktowanych TCS wzrósł do 0,88.
Wysoki wynik TCS oznacza, że odpowiedzi modelu pozostają w dużej mierze spójne — kluczowe fakty, struktura i intencja nie ulegają zmianom — nawet przy różnej temperaturze próbkowania (np. 0,2 lub 0,7). Taka spójność sugeruje, że temat jest dobrze zakotwiczony w danych treningowych modelu lub prompt jest wystarczająco ograniczony, co jest pożądane dla niezawodnych, łatwo indeksowalnych treści.
Byłby bliższy 0. Częste zmiany kluczowych faktów i brakujące elementy przy różnych ustawieniach temperatury wskazują na niską stabilność. TCS penalizuje taką zmienność, dlatego wynik zbliża się do 0, sygnalizując, że prompt (lub temat) generuje niewiarygodne treści.
1) Zacieśnij prompt, dodając jednoznaczne, niepodlegające negocjacjom wytyczne (np. podaj specyfikacje w punktach, zastosuj stały język marki). Dzięki temu model ma mniej przestrzeni do „błądzenia”, gdy zmienia się parametr temperature. 2) Dostarcz ugruntowanego kontekstu — ustrukturyzowanych danych produktowych lub cytowań — poprzez generowanie wspomagane wyszukiwaniem (retrieval-augmented generation, RAG). Zakotwiczenie modelu w autorytatywnych faktach sprawia, że odpowiedzi zbieżają się i zyskują na spójności.
Prompt A jest bezpieczniejszy przy skalowaniu, ponieważ jego wysoki wskaźnik TCS zapewnia, że kolejne generacje pozostaną zgodne z marką i faktami. Ceną za to jest warstwa stylistyczna: mogą być potrzebne działania post-processingowe lub modyfikacje promptu (np. instrukcje dotyczące tonu), aby dodać polotu bez utraty stabilności. Niższy wynik Promptu B wiąże się z ryzykiem niespójnych bądź sprzecznych odpowiedzi, które podważają zaufanie i wiarygodność SEO.
✅ Better approach: Powiąż wynik z dalszymi metrykami QA — przed wdrożeniem dużych partii przeprowadź weryfikację faktów, kontrolę zgodności z wytycznymi stylistycznymi oraz ocenę ludzką na losowej próbie 10%. Wysyłaj dopiero, gdy zarówno Thermal Coherence Score, jak i dodatkowe bramki jakościowe zostaną zaliczone.
✅ Better approach: Przepuść ostatecznie wyrenderowaną treść (po formatowaniu, dodaniu linków lub edycjach ręcznych) ponownie przez skrypt oceniający. Zautomatyzuj to w CI, aby zobaczyć rzeczywisty, finalny wynik Thermal Coherence Score, a nie zawyżony rezultat wersji roboczej.
✅ Better approach: Przeprowadź benchmarking wyniku dla różnych wartości parametru temperature (np. 0,2; 0,5; 0,8). Zwizualizuj wariancję. Jeżeli spójność gwałtownie się pogarsza, ustaw ograniczenia (guardrails), które wymuszą ponowne próby lub obniżą temperaturę, gdy wariancja przekroczy określony próg.
✅ Better approach: Wprowadź karę za długość do formuły oceniania lub ustaw twardy limit znaków. Monitoruj współczynnik odrzuceń i czas do renderu (time-to-paint) wraz z Thermal Coherence Score, aby autorzy nie mogli poświęcać czytelności dla niewielkiego wzrostu wyniku.
Opanuj ten wskaźnik trafności, aby zwiększyć szanse, że Twoje treści …
Zamień krótkie fakty w znacznikach schema w 30% więcej cytowań …
Udoskonal „dietę” swojego modelu, aby zwiększyć trafność, zredukować stronniczość i …
Precyzyjnie dostrój losowość modelu, aby zrównoważyć maksymalną trafność z świeżą …
Optymalizacja wyszukiwania wizualnego odblokowuje niedoszacowane zapytania oparte na obrazach, generując …
Dbaj, aby Twoje odpowiedzi AI były oparte na najświeższych źródłach, …
Get expert SEO insights and automated optimizations with our platform.
Start Free Trial