BIKMA.
Brand Insight Knowledge Mapping Analytics — il framework validato accademicamente per misurare come la tua marca esiste nei Large Language Models.
Sviluppato con l’Università di Pisa, citato a The Web Conference 2019, applicato in oltre 200 progetti enterprise. Disponibile come piattaforma self-serve su bikma.ai.
Misura cosa i modelli generativi sanno della tua marca, in quali contesti la nominano, e contro chi la collocano.
Share of voice nei LLM
Misuriamo quanto e come la tua marca compare nelle risposte di ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity per le query strategiche della tua categoria.
Knowledge graph del brand
Estrazione strutturata dei concetti, prodotti, attributi che i modelli associano alla marca. Confronto temporale e competitivo.
Trust signals
Quali fonti i modelli citano quando parlano del brand. Identificazione dei territori dove servono editorial e digital PR.
Sei dimensioni di mappatura, una metodologia scientifica.
Visibility
Frequenza con cui il brand compare nelle risposte per le query di categoria.
Sentiment
Polarità e sfumature emotive con cui il brand è descritto dai modelli.
Associations
Concetti, prodotti, attributi più frequentemente associati al brand.
Competitive set
Brand contro cui il modello posiziona la marca quando viene chiesto un confronto.
Source attribution
Fonti che i modelli citano come supporto delle informazioni sul brand.
Drift over time
Variazioni della knowledge del modello sul brand a ogni release di versione.
Validato a The Web Conference 2019, sviluppato con l’Università di Pisa.
BIKMA non è una soluzione opportunistica nata con l’onda dell’AI generativa. È una metodologia di knowledge graph mining sviluppata e formalizzata accademicamente nel 2019, presentata a The Web Conference — la più importante conferenza tecnico-scientifica sul web.
Il framework è stato applicato in oltre 200 progetti enterprise nei settori pharma, food, automotive, fashion, finance. È la metodologia di riferimento per la SEO/GEO multi-country dei principali brand italiani.
Pubblicazioni scientifiche
Citazioni del framework nella letteratura accademica internazionale di knowledge representation e information retrieval.
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