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Construisez un rapport reproductible d’une semaine sur l’autre à partir de deux fenêtres de dates complètes, définies en UTC dans ce guide. Ce guide utilise le client réutilisable du Démarrage rapide.

Définir des fenêtres comparables

Pour ce rapport, construisez des fenêtres de jours calendaires UTC incluses. Terminez la fenêtre actuelle hier, puis remontez de six jours. Terminez la fenêtre précédente la veille du début de la fenêtre actuelle.
Cela évite un chevauchement d’un jour et exclut le jour UTC en cours, incomplet.

Comparer les points de score

Le taux de mention, le taux de citation, la couverture et la part de voix sont des pourcentages. Le sentiment est un score de 0 à 100. Indiquez pour les cinq un écart absolu en points plutôt qu’une variation relative en pourcentage, trompeuse près de zéro et dénuée de sens pour le sentiment.

Exemple de résultat

Ces libellés ne décrivent que les fenêtres d’API sélectionnées. Ils n’établissent ni impact métier ni cause.

Ajouter des diagnostics avec prudence

  • Utilisez Lister les réponses pour examiner les évolutions au niveau des réponses. L’endpoint n’applique pas hasSelfSource=false : filtrez l’indicateur renvoyé dans votre client et paginez avant de calculer un total.
  • Utilisez Lister les enregistrements Query Fan-Out pour le texte des requêtes agrégées. Chaque enregistrement expose prompts[] et models[], pas de champs prompt ou provider au singulier.
  • Gardez les évolutions des citations, des mentions, du Query Fan-Out et des concurrents comme des observations distinctes.

Valider la comparaison

  1. Vérifiez que chaque fenêtre compte sept jours et qu’elles ne se chevauchent pas.
  2. Comparez methodology.promptsCount, responsesTotal et providers entre les périodes.
  3. Expliquez les changements de prompts, de fournisseurs, de Topics ou de Tags avant d’interpréter un écart de score.
  4. Libellez chaque valeur avec sa formule de performance REST.
  5. N’envoyez le rapport qu’à des destinations approuvées pour les données qu’il contient.

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