Mô hình SOCTừ tín hiệu thật
Từ tín hiệu thật
đến quyết định rõ ràng.
SOCAIQ không đoán. Chúng tôi thu thập dữ liệu công khai thật, chấm điểm bằng công thức minh bạch, rồi để AI diễn giải có bằng chứng.
Ba tầng của SOC
STầng 1
Signal — Thu thập
Tác nhân thu thập chuyên biệt cho Facebook, TikTok, Instagram, YouTube, Google Maps và Website lấy dữ liệu công khai thật: bài đăng, lượt xem, cảm xúc, bình luận, nhạc, hashtag.
- 6 nguồn dữ liệu
- Giới hạn và xác nhận số bài trước khi quét
- Lưu dữ liệu gốc và thông tin lượt chạy
OTầng 2
Order — Chuẩn hoá & chấm điểm
Mọi nền tảng được đưa về một cấu trúc bài viết chung, rồi tính các chỉ số có trọng số: tương tác, tỷ lệ tương tác, độ lan truyền, nhịp đăng, đà tăng trưởng, độ tập trung.
- Trọng số: thích ×1, bình luận ×3, lưu ×4, chia sẻ ×5
- Khung giờ vàng theo giờ Việt Nam
- Chấm độ tin cậy của mẫu dữ liệu
CTầng 3
Cognition — Phân tích AI
AI chỉ được đọc chỉ số đã tính và dữ liệu gốc làm bằng chứng. Kết quả gồm 12 lớp chiến lược và danh sách hành động ưu tiên.
- Mỗi nhận định dẫn chứng số liệu
- Thiếu dữ liệu thì ghi rõ, không suy đoán
- Mô-đun Premium chỉ bật khi nguồn có tín hiệu
Công thức chấm điểm
Các chỉ số được tính trước khi AI tham gia — cùng dữ liệu luôn ra cùng kết quả.
Tương tác có trọng số
thích×1 + bình luận×3 + lưu×4 + chia sẻ×5Tỷ lệ tương tác (ER)
tương tác ÷ lượt xem × 100Điểm lan truyền
ER×4 + log(chia sẻ)×10 + hệ số lượt xem, tối đa 100Độ đều đặn
100 − độ lệch khoảng cách đăng − phạt khi giãn quá 2 ngàyĐà tăng trưởng
tương tác nửa gần ÷ nửa đầu − 1Độ tập trung
phần tương tác của 20% bài tốt nhấtKhác biệt với AI tổng quát
Tiêu chíAI tổng quátSOCAIQ
Dựa trên dữ liệu thật đã thu thập
Chỉ số tính bằng công thức minh bạch
Nhận định kèm bằng chứng số liệu
Ghi rõ khi nguồn thiếu dữ liệu
Hồ sơ đa kênh cho một thương hiệu
Cam kết minh bạch
Không bịa dữ liệu
Không dùng dữ liệu giả lập
Hoàn credit khi lượt quét thất bại
Lưu dữ liệu gốc để đối chiếu
Tách thu thập và phân tích
Hiển thị độ tin cậy của mẫu
