Glossar
Anomaly Detection
Erkennung künstlicher Muster im Traffic (Bots, Fake-Engagement) durch Vektorraum-Anomalien, nicht Keywords.
Definition
Anomaly Detection identifiziert Muster, die von normalem Verhalten abweichen – in Sentient OS vor allem künstliche Muster wie Bot-Traffic, Fake-Engagement und Manipulation. Die Integrity Layer wendet Vektorraum-Anomalieerkennung an: Verhaltensvektoren, die abnormal clustern, Engagement-Muster, die nicht organischen Dynamiken folgen, Wachstumskurven, die zu gleichmäßig sind (z. B. 2,7 %/Monat kennzeichnet Manipulation). Anders als regelbasierte Erkennung (der Gegner ausweicht) findet Anomaly Detection statistische Ausreißer im hochdimensionalen Raum. Der Social Reliability Index und der Audience Authenticity Score machen anorganische Spitzen, gekaufte Likes und Bot-Netzwerke sichtbar. Anomaly Detection schützt deine Investition vor verfälschten Metriken und stellt sicher, dass Entscheidungen auf echten Signalen basieren.
Warum es wichtig ist
Anomaly Detection schützt Sentients Ausgaben vor Manipulation. Die Integrity Layer stellt sicher, dass du für echte Zielgruppen optimierst, nicht für Bots oder gekauftes Engagement.
Verwandte Seiten
Verwandte Begriffe
Bot Detection
Automatisierte Fake-Accounts erkennen. Teil des Audience Authenticity Score der Integrity Layer.
Vector Spaces
Hochdimensionale mathematische Räume, in denen Akteure, Produkte und Kampagnen zu „Persona Vectors“ werden. Mathematik statt Datenbanken.
Engagement Rate
Metrik für Interaktionstiefe. Sentient analysiert Engagement-Stabilität, um anorganische Spitzen zu entlarven.
Integrity Layer
Command-Center-Modul III – der Schild gegen Betrug. Social Reliability Index und Audience Authenticity Score schützen jede Empfehlung.
Machine Learning
KI-Systeme, die Muster aus Daten lernen. Sentient nutzt unüberwachtes Lernen für archetypische Entdeckung.
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Sieh, wie diese Konzepte in Sentient OS zum Leben erweckt werden.