Тестування та симуляція
Не вгадуйте чи спрацюють оптимізації. RAG симуляція та контрольовані експерименти прогнозують успіх retrieval до деплою в production.
Чому тестувати до деплою?
Зміни AI-видимості займають тижні на пропагацію через crawl цикли. Провалена оптимізація витрачає місяці. Модероване тестування валідує зміни за години, не тижні — дозволяючи ітерувати швидко та провалюватися дешево.
RAG симуляція (DEPT-style)
Ми симулюємо як RAG pipelines обробляють ваш контент — від chunking через embedding до retrieval ranking:
Розбийте сторінки так само як RAG системи (512-1024 tokens)
Створіть vector embeddings використовуючи поширені моделі (OpenAI, Cohere)
Embed цільові запити та виміряйте distance до ваших chunks
Спрогнозуйте де ваш контент ранжується проти конкурентів
Embedding distance аудити
Чим ближче ваш content embedding до query embedding, тим імовірніше він буде retrieved:
Directional alignment між query та content vectors
Абсолютна distance в embedding space
Key concept coverage між query та контентом
Контрольовані експерименти
Перед rollout змін на весь сайт, ми тестуємо на ізольованих сторінках:
Тестуйте зміни headline, структури або глибини
Виміряйте вплив додавання/модифікації structured data
Тестуйте ефекти dateModified та lastmod
Оптимізуйте розташування extractable facts