Der Grounding Score erklärt: Wie AskAudience Vertrauen in KI-Antworten schafft
Die größte Hürde für KI in der Marktforschung ist Vertrauen. Wenn ein Large Language Model eine Antwort generiert, woher weiß ich, ob sie realistisch ist? AskAudiences Grounding Score ist die Antwort.
Was ist der Grounding Score?
Der Grounding Score ist ein Transparenzwert zwischen 0 und 1, der für jede einzelne Antwort berechnet wird. Er zeigt an, wie stark die Antwort durch echte Befragungsdaten gestützt wird.
- 0.8 – 1.0: Sehr gut geerdet. Die Antwort basiert auf einem dichten Datenfundament.
- 0.6 – 0.8: Gut geerdet. Solide Datenbasis mit einigen Extrapolationen.
- 0.4 – 0.6: Mäßig geerdet. Relevante Daten vorhanden, aber dünn besetzt.
- Unter 0.4: Schwach geerdet. Vorsicht bei der Interpretation.
Die drei Komponenten
Der Score setzt sich aus drei gewichteten Komponenten zusammen:
1. Demografische Dichte (40%)
Wie viele echte Datenpunkte existieren für das demografische Profil dieses Zwillings? Ein 35-jähriger Mann in München mit Hochschulabschluss hat eine hohe Dichte, weil viele ähnliche Profile in den Trainingsdaten existieren.
2. Datenausrichtung (35%)
Wie gut passt die gestellte Frage zu den vorhandenen Daten? Eine Frage zum Kaufverhalten bei Lebensmitteln hat eine bessere Ausrichtung als eine Frage zu einem sehr nischigen B2B-Produkt.
3. Profilvollständigkeit (25%)
Wie vollständig ist das Profil des synthetischen Zwillings? Zwillinge mit detaillierten Interessen, Werten und Medienkonsum-Daten liefern besser geerdete Antworten.
Warum der Score wichtig ist
Der Grounding Score ist nicht nur ein Nice-to-have — er ist essentiell für die professionelle Nutzung. Marktforscher können damit:
- Ergebnisse nach Verlässlichkeit filtern
- Stakeholdern gegenüber die Qualität dokumentieren
- Entscheiden, wann eine echte Studie nötig ist
- Automatisierte Qualitäts-Schwellenwerte setzen
Integration in Workflows
In der API wird der Grounding Score bei jeder Antwort mitgeliefert. Du kannst in deinen Automationen Regeln setzen wie: "Wenn Score unter 0.6, eskaliere an das Research-Team für manuelle Prüfung."