Naar de hoofdinhoud

Hoe het werkt

Eén prompt geeft een antwoord. Rough Diamonds geeft een meting.

AI vragen over je bedrijf kan een zelfverzekerd antwoord opleveren. Dat antwoord kan de volgende keer anders zijn.

Eén antwoord is geen meting

AI-antwoorden kunnen verschillen. Een bedrijf kan sterk lijken in één prompt en in een andere verdwijnen.

Daarom baseert Rough Diamonds een resultaat niet op één vraag of één antwoord.

Een meting vergelijkt meerdere signalen. Een prompt geeft je één reactie.

We meten twee verschillende dingen

Voordat AI een bedrijf kan aanbevelen, moet het een beeld hebben van wat dat bedrijf doet. Dat is niet dezelfde test.

AI Understanding

Rough Diamonds kan rechtstreeks naar het bedrijf vragen, omdat het doel is te testen wat AI over dat bedrijf begrijpt.

AI Recommendation

Rough Diamonds test aanbeveling via situaties waarin iemand een relevant product of een relevante dienst zoekt. Het vraagt niet simpelweg of AI het bedrijf bij naam zou aanbevelen.

Goed begrepen worden is geen garantie voor een aanbeveling.

Understanding wordt direct getest

Rough Diamonds test of de geteste AI een duidelijk beeld heeft van het bedrijf. Dat gaat over identiteit, categorie, aanbod, doelgroep en belangrijke feiten — en of dat beeld stabiel blijft over meerdere antwoorden.

  • Identiteit van het bedrijf
  • Categorie
  • Aanbod
  • Doelgroep
  • Belangrijke feiten
  • Stabiliteit van dat beeld

Semantic profile testing — Identiteit, aanbod en doelgroep worden direct getest — niet afgeleid uit één aanbevelingsantwoord.

Recommendation wordt getest via koopsituaties

“Zou je dit bedrijf aanbevelen?” blijft een merkvraag. Zo beginnen de meeste koopgesprekken niet.

Een koper vraagt AI meestal om hulp bij kiezen. Rough Diamonds test of het bedrijf in die situaties vanzelf naar voren komt — dichter bij het moment waarop een mogelijke klant AI echt gebruikt.

Buyer-situation testing — Aanbeveling wordt getest in concrete behoeftecontexten, dichter bij een echte koopvraag.

We kijken naar patronen

Meerdere tests maken de score minder afhankelijk van één toevallig goed of slecht antwoord. Stabiliteit en feitenconsistentie doen ertoe omdat een hoge score een duidelijk beeld moet weerspiegelen, geen tegenstrijdige antwoorden. Het complete patroon telt zwaarder dan één losse reactie.

  1. One measurement, multiple signals

    De score hangt minder af van één toevallig goed of slecht antwoord.

  2. Semantic profile testing

    Identiteit, aanbod en doelgroep worden direct getest — niet afgeleid uit één aanbevelingsantwoord.

  3. Buyer-situation testing

    Aanbeveling wordt getest in concrete behoeftecontexten, dichter bij een echte koopvraag.

  4. Stability check

    Meerdere antwoorden worden vergeleken, zodat één uitzonderlijk goed of slecht antwoord minder gewicht heeft.

  5. Fact consistency

    Belangrijke feiten worden in meerdere antwoorden gecontroleerd. Een hoge score mag geen tegenstrijdigheden verbergen.

  6. Pattern, not one answer

    Het complete patroon telt zwaarder dan één losse reactie.

Het resultaat is twee scores

AI Understanding

Hoe duidelijk lijkt de geteste AI het bedrijf te begrijpen?

AI Recommendation

Hoe sterk beveelt de geteste AI het bedrijf aan wanneer een koper om aanbieders vraagt?

Rough Diamonds rapporteert AI Understanding en AI Recommendation apart. Er is geen gecombineerde totaalscore.

Dit is geobserveerd gedrag in de geteste AI. Het is geen voorspelling van omzet, en geen claim over elk AI-systeem.

En mijn bedrijf?

Een Rough Diamonds Report past deze meting toe op je bedrijf. Het laat zien waar AI al een duidelijk beeld heeft, waar dat beeld zwak of wisselend is, waar je bedrijf wordt aanbevolen, waar anderen naar voren komen, en wat je kunt verduidelijken.

  • Waar AI al een duidelijk beeld heeft
  • Waar dat beeld zwak of wisselend is
  • Waar het bedrijf wordt aanbevolen
  • Waar anderen naar voren kunnen komen
  • Wat je kunt verbeteren