Sense S.A.M., crear contingut GEO és literalment anar a cegues. S.A.M. és l'única manera fiable de verificar si el que crees existeix realment per a les IAs, oferint matching scores, prediccions d'afinitat i optimització basada en dades per dominar els ecosistemes d'IA.
Matching Score + predicció d'afinitat = control científic i mesurable del teu posicionament en IA
Una puntuació precisa que mostra fins a quin punt una IA interpretaria aquell contingut com la resposta ideal per a les preguntes objectiu del teu pla GEO.
Per cada canvi proposat, la plataforma estima quant augmentarà l'afinitat. Saps exactament quants punts guanyes abans d'implementar cada modificació.
El sistema detecta soroll semàntic, ambigüitats i punts invisibles que dificulten el match entre continguts i preguntes, oferint recomanacions concretes.
Afinitat mitjana: 0.26
Fer el vídeo visible per LLMs
+8 punts
Citabilitat 2>6 | Cobertura 87%>95% | Tech-Savvy #41>#20
Crear continguts GEO sense una eina que validi el match real és equivalent a fer SEO sense saber si Google indexa el contingut. S.A.M. verifica si el que crees existeix realment per a les IAs.
Cada model (GPT, Claude, Llama, Mistral) interpreta el llenguatge de manera diferent. S.A.M. compara com entenen el mateix contingut, garantint consistència transversal per marques que volen governar l'ecosistema d'IA.
S.A.M. modela perfils semàntics de persones i mesura quins segments generen quines consultes, com encaixa cada contingut amb cada perfil, i quins buits semàntics limiten el match per públic. GEO orientat a les persones.
Identifica els fragments amb major pes, les parts interpretades com soroll, i els punts exactes d'ambigüitat. Optimització quirúrgica de continguts llargs.
Una mètrica numèrica que mesura la utilitat real del contingut, el seu impacte en el corpus, i la seva contribució al match global. Prioritza esforços amb criteri científic.
S.A.M. analitza les preguntes estratègiques del teu pla GEO (identificades amb GeoRadar i generades amb Prompt Atlas) i les prepara per confrontar-les amb els continguts.
La plataforma confronta cada pregunta amb els continguts i ofereix:
Per cada canvi proposat, S.A.M. estima el guany d'afinitat abans d'implementar-lo. Això converteix la optimització GEO en una tasca científica, mesurable i governable.
GeoRadar identifica què diu la IA sobre la teva marca i marca el camí estratègic.
Prompt Atlas ajuda a generar els continguts necessaris per a aquestes àrees d'oportunitat.
S.A.M. és l'eina que valida si aquests continguts realment compleixen el seu objectiu davant dels models.
S.A.M. forma part d'un ecosistema integrat de tres plataformes que cobreixen tot el cicle del GEO: des de la identificació d'oportunitats fins a la validació de resultats.
Descobreix què diu la IA sobre la teva marca a cada customer persona, en cada línia de negoci i en cada fase del funnel. GeoRadar mapeja el teu posicionament semàntic complet i ofereix un pla d'acció clar amb oportunitats prioritzades.
Crea datasets personalitzats de preguntes estratègiques alineades amb el pla d'acció de GeoRadar. Prompt Atlas genera les preguntes exactes que els teus clients fan i que els models d'IA utilitzen per respondre.
Valida els continguts que, obeint al pla d'acció de GeoRadar, serviran per reposicionar i fer créixer el teu negoci. S.A.M. garanteix que el que crees realment funciona davant dels models d'IA abans de publicar-lo.
Identificació → Generació → Validació → Implementació
Puntuació precisa de compatibilitat entre preguntes i continguts del pla GEO.
Predicció del guany d'afinitat per cada modificació suggerida.
Anàlisi segmentada per perfils de públic i intencions de cerca.
Comparació entre GPT, Claude, Llama, Mistral i altres models d'IA.
Identificació de pes, soroll i ambigüitat en cada fragment del contingut.
Lectura completa del posicionament i les invisibilitats integrada amb GeoRadar.
Mètrica global del valor real del contingut dins del suite.
Detecció automàtica de buits i incoherències en els continguts.
Recomanacions amb estimació de ROI semàntic per prioritzar esforços.
"Amb S.A.M. vam descobrir que la meitat dels nostres continguts eren invisibles per als models. Ara sabem què funciona i per què."
"Per primer cop podem preveure quants punts d'afinitat guanyarem abans d'editar un text. Això canvia completament la manera d'optimitzar."
"El Cross-Model Alignment ens va revelar incoherències que cap revisió humana hauria detectat."
Validació científica de continguts abans de publicar-los. Optimització basada en prediccions d'afinitat.
Control del posicionament semàntic en ecosistemes d'IA. Assegurar que els continguts compleixen els objectius estratègics.
Cross-Model Alignment per garantir consistència en tots els models d'IA. Governança de la narrativa de marca.
Integració amb GeoRadar i Prompt Atlas per un flux complet: identificació → generació → validació.
Assegurar que els continguts de producte són interpretats correctament per les IAs i coincideixen amb les intencions de cerca.
Oferir validació científica del GEO als clients. Prediccions d'impacte amb ROI mesurable.
S.A.M. (Semantic Alignment Machine) és la plataforma del suite 498AS que valida si els continguts GEO realment compleixen el seu objectiu davant dels models d'IA, oferint Matching Scores, prediccions d'afinitat i optimització científica.
GeoRadar identifica les àrees d'oportunitat, Prompt Atlas genera els continguts necessaris, i S.A.M. valida si aquests continguts realment funcionen. És un flux complet: identificació → generació → validació.
Una puntuació objectiva que mostra fins a quin punt una IA interpretaria aquell contingut com la resposta ideal per a una pregunta determinada del teu pla GEO.
Per cada canvi proposat (afegir evidència, reordenar paràgrafs, eliminar soroll), S.A.M. estima quants punts d'afinitat guanyarà el contingut abans d'implementar-lo.
S.A.M. compara com interpreten els continguts GPT, Claude, Llama, Mistral i altres models, garantint consistència cross-model.
Visualitzacions que identifiquen els fragments amb major pes, les parts interpretades com soroll, i els punts exactes d'ambigüitat en un contingut llarg.
Sí. S.A.M. analitza articles, landing pages, descripcions de producte, FAQs, i qualsevol contingut que vulguis posicionar en ecosistemes d'IA.
Amb el Semantic Impact Score, que mesura la utilitat real, l'impacte en el corpus, i la contribució al match global de cada contingut.
Sense S.A.M., el GEO és una aposta. Amb S.A.M., és una ciència.