O método auditável
Como medimos visibilidade de marca em IA
O método é o produto. Se você não pode reconferir o número, ele não vale. Aqui está, por extenso, como transformamos “a IA fala de você” em algo que o seu time — e o seu jurídico — rodam de novo e chegam ao mesmo resultado.
// última atualização: 2026-10-07 · autoria: Word of Robots
As definições, sem jargão
- Visibilidade de marca em IA (GEO)
- O quanto, e como, as IAs generativas encontram, citam e recomendam a sua marca quando alguém pergunta sobre a sua categoria. É o sucessor do SEO para o momento em que a resposta substitui a lista de links.
- Share of Voice (SoV) por motor
- A fração dos prompts, num motor, em que a sua marca aparece. Calculado como prompts com aparição ÷ prompts rodados naquele motor. Sempre com o denominador à vista.
- Citation rate
- A fração das aparições que vêm como citação com fonte (link clicável), não só menção no texto. Citação é autoridade e tráfego; menção é lembrança.
- Precisão / integridade
- O veredito sobre o que a IA afirma da sua marca: Correto, Impreciso, Desatualizado ou Ausente. Numa categoria sensível, o errado custa mais que o ausente.
- n (tamanho da amostra)
- Quantas medições sustentam um número. Reportamos sempre — “cited 3/5, n=5” é uma medição; um único print é uma anedota.
As seis etapas de uma coleta
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1 Baseline de prompts por intenção
Montamos uma lista fixa das perguntas que um comprador decidido realmente faz, agrupadas por estágio de decisão: comercial (“melhor curso de X”), avaliação (“[marca] vale a pena?”), verificação (“[curso] é reconhecido pelo MEC?”) e comparação (“[você] vs [concorrente]”). Prompts são tratados como keywords: variações da mesma intenção colapsam em um prompt-núcleo.
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2 Share of Voice, motor a motor
Rodamos a lista em ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e Google AI Overviews — cada um medido em separado, em sessão limpa para reduzir personalização. Nada de média entre motores: a divergência entre eles é o dado mais valioso.
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3 Citation rate
Para cada aparição, registramos se foi menção ou citação com link, e a posição em que apareceu. Separar os dois mostra se você é lembrado ou se é usado como fonte — coisas muito diferentes para a sua autoridade.
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4 Precisão e dossiê de risco
Classificamos o que a IA afirma sobre você e sinalizamos cada erro: preço que não existe, duração trocada, reconhecimento mal descrito, promessa de resultado que você não faz. Vira uma lista priorizada — o “errar custa caro” tangível.
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5 Gap competitivo
Contra uma lista fixa de concorrentes, contamos em quantos prompts de alta intenção a IA recomenda outro e não cita você — por motor. É o mapa de onde a matrícula está vazando.
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6 Mapa de fontes citadas
Catalogamos de onde as IAs puxam as respostas na sua categoria — Reddit, LinkedIn, reviews, publicações, páginas oficiais. É a lista de endereços que você precisa ocupar para entrar na conversa.
O que entregamos para você reconferir
Cada Raio-X vem com o apêndice reproduzível. Não é anexo bonito; é o contrato de confiança.
- A lista exata de prompts, versionada.
- Os motores e as datas de cada coleta.
- O denominador de cada tabela e o n de cada número.
- A evidência por medição (link da conversa / captura).
- O passo a passo para a sua equipe refazer a coleta.
Limitações, ditas em voz alta
Esta seção não é letra miúda — é a marca. Um método que esconde as próprias limitações está dando migué.
- Resposta de LLM varia por sessão, data e versão do modelo. O retrato é datado, não permanente.
- É amostra, não censo. Onde a amostra é pequena, dizemos — não extrapolamos.
- Não controlamos os modelos. Por isso não prometemos posição em motor nenhum; medimos e movemos o que dá para mover, com a conta aberta.
- Não ajustamos número para ficar bonito. O que a coleta deu é o que vai no relatório.
É por isso que repetimos a coleta ao longo do tempo: o valor está na série temporal e na taxa de aparição com n, não em um print isolado.
Perguntas sobre o método
O que é Share of Voice em IA?
Share of Voice (SoV) em IA é a proporção de prompts, num motor específico, em que a sua marca aparece na resposta — dividida pelo total de prompts rodados naquele motor. Medimos cada motor em separado porque os resultados divergem: uma marca pode ter 100% de SoV no Perplexity e 17% no Google AI Overviews.
Qual a diferença entre menção e citação com fonte?
Menção é quando a marca aparece no texto da resposta. Citação com fonte é quando a marca é usada como referência, com link clicável — um sinal mais forte, que gera autoridade e tráfego. Citation rate é a fração das aparições que vêm como citação com link.
Por que medir cada motor separadamente?
Porque cada motor é um mercado com regras próprias. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e Google AI Overviews selecionam fontes de formas diferentes e chegam a ordens de recomendação opostas. Uma média entre eles esconde exatamente a informação que define a estratégia.
As respostas de IA não mudam toda hora? Como isso é confiável?
Mudam — resposta de LLM varia por sessão, data e versão do modelo. Por isso tratamos cada medição como amostra, não censo: rodamos cada prompt várias vezes (3 a 5), registramos data, motor, denominador e n, guardamos a evidência e repetimos a coleta ao longo do tempo. O que importa é a taxa de aparição e a série temporal, não um único print.