Jeder Fakt traegt drei Zeitstempel.

Ein flacher Vektorindex behandelt den Korpus so, als waere jeder Fakt gleichermassen aktuell. Das schlaegt fehl, sobald ein Markenpartner fragt, was die Daten vor sechs Monaten gesagt haben, als die Fruehjahrs-Einkaufsentscheidung getroffen wurde. Die Plattform verwendet ein bi-temporales Modell. Jeder Fakt in der Intelligence-Matrix traegt drei unabhaengige Zeitstempel.

learned_at erfasst, wann das System den Fakt beobachtet hat, am Datum, an dem das Gespraech angereichert wurde. valid_at erfasst, wann der Fakt in der Welt wahr wurde, oft aus dem Gespraech abgeleitet ('Ich habe das letzten Herbst zu bemerken begonnen' setzt valid_at auf etwa Oktober dieses Jahres). invalid_at erfasst, wann der Fakt aufhoert zu gelten. Er wird explizit gesetzt, wenn ein widersprechendes Gespraech eintrifft, und implizit durch Halbwertszeit-Zerfall, wenn kein Refresh den Fakt bestaetigt.

Die drei Zeitstempel zusammen sind das, was es einem einzigen Korpus ermoeglicht, Fragen ueber jetzt und Fragen ueber einen bestimmten vergangenen Moment gegen dieselbe Datenbasis zu beantworten, ohne die Analyse erneut auszufuehren.

Ein Markenpartner fuehrt heute eine Abfrage aus. Das Ergebnis ist der aktuelle Zustand des Korpus, nach seinem Bereich gefiltert. Derselbe Markenpartner fuehrt dieselbe Abfrage mit einem Stichtag-Mai-Parameter aus. Das Ergebnis ist der Korpus, wie er in jenem Mai war, nach seinem Bereich gefiltert. Beide Antworten sind korrekt. Beide werden auf die Gespraeche zurueckgefuehrt, die sie produziert haben. Keine der beiden erfordert ein erneutes Ausfuehren der Anreicherungspipeline.

Das macht die Schicht vertraglich absicherbar in einem Markenpartner-Vertrag. Ein Tool gibt die beste aktuelle Schaetzung zurueck. Infrastruktur gibt die Antwort zurueck, die der Kaeufer zum Zeitpunkt der Entscheidung hatte. Wenn ein Markenpartner seine Q2-Einkaufsentscheidung gegen die Daten prueft, fuer die er in Q2 bezahlt hat, zeigt ihm die Plattform dieselben Daten, die er in Q2 betrachtete. Das ist die Eigenschaft, von der das Markenpartner-SLA abhaengt.

Ein Schoenheitsberater-Copilot, der 'Lassen Sie die Foundation weg, probieren Sie das Serum' empfiehlt, muss auf einem Fakt gruenden, dessen Gueltigkeitsfenster heute einschliesst. Wenn der Fakt im Maerz wahr und im September widerlegt wurde, darf der Copilot nicht auf der Maerz-Version handeln. Das bi-temporale Modell erzwingt dies auf der Abrufebene. Eine Abfrage ohne Stichtag-Parameter schliesst jeden Fakt aus, dessen invalid_at vor heute liegt. Die Ablehnung liegt in der Abruf-API.

Dieselbe Eigenschaft schuetzt das Dashboard. Ein Operator, der fragt 'Was sagen unsere Berater ueber den neuen Duft', erhaelt die aktuelle Antwort. Die historische Antwort ist mit einem zusaetzlichen Parameter verfuegbar. Beide sind mit ihrem Gueltigkeitsfenster gestempelt.

Zerfall ist kein einziger globaler Satz, der auf den gesamten Korpus angewendet wird. Die zehn Dimensionen bewegen sich mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten, und das Modell kalibriert eine Halbwertszeit pro Dimension. Die folgende Kalibrierung ist die veroeffentlichte Grundlinie aus zwei Jahren Arbeit. Jedes Vertical verfeinert sie auf seinem eigenen Korpus.

Die Halbwertszeiten sind pro Vertical anpassbar. Ein Apothekeneinsatz haelt regulatorische und Compliance-Fakten bei einer laengeren Halbwertszeit als ein Einzelhandelseinsatz, weil der Rhythmus regulatorischer Veraenderungen langsamer ist als der Rhythmus von Verbraucherpraeferenzen. Die Halbwertszeiten sind Methodik und werden mit dem Einsatz geliefert.

Die Halbwertszeit ist die Grundlinie. Drei Signale passen den Zerfall eines einzelnen Fakts gegenueber der Grundlinie an. Salienz. Ein Schmerzpunkt, der von einem Berater aus hundert benannt wird, zerfaellt schnell. Ein Schmerzpunkt, der von vierzig benannt wird, zerfaellt langsam. Die Korroborierungsanzahl ueber unabhaengige Gespraeche ist eine erstrangige Eigenschaft des Fakts. Aktualitaetsdruck. Ein Fakt, der ueber mehrere Halbwertszeit-Zyklen nicht aktualisiert wird, verliert Abrufgewicht, auch wenn keine widersprechenden Belege eingetroffen sind. Widersprechende Belege. Ein widersprechender neuer Fakt beschleunigt den Zerfall des alten. Der alte Fakt wird entweder ungueltig gemacht oder in eine segmentbegrenzte Variante aufgeteilt, in der er noch gilt.

Der Aufspaltungsfall ist das, was das Modell ehrlich macht. Eine Aussage ueber eine Marke kann global aufhoeren wahr zu sein, waehrend sie fuer ein Segment wahr bleibt. Das bi-temporale Modell und der Segmentvektor kooperieren hier. Der Fakt wird nicht geloescht. Er wird auf den Bereich begrenzt, in dem er noch gilt.

Bi-temporale Gueltigkeit ist nicht nur eine analytische Eigenschaft. Sie ist eine kommerzielle Eigenschaft. Das Dashboard zeigt dem Operator die Veraltungsuhr: 'Siebenunddreissig Prozent Ihrer Markenwahrnehmungs-Fakten sind in den letzten sechzig Tagen aus dem Gueltigkeitsfenster gefallen.' Dieser Satz ist die wirtschaftliche Rechtfertigung des Refresh-Tarifs, automatisch vom Modell sichtbar gemacht. Der Operator sieht den Zerfall. Der Refresh-Tarif (6.000 USD pro zusaetzlichen hundert Gespraeche) wandelt den Zerfall in ein kommerzielles Ereignis um.

Die vollstaendige Oekonomie des Refreshs, einschliesslich der Wechselwirkung zwischen Rhythmus und Preisstufen, befindet sich auf Refresh-Oekonomie. Die Dashboard-Flaechen befinden sich auf Platform.