Os dois números que contam na pesquisa com IA: confiança e visibilidade.

Quando alguém pergunta ao ChatGPT, ao Gemini, ao Perplexity, ao Claude ou ao Grok que produto usar, o motor não consulta uma tabela classificativa. Decide se precisa de pesquisar, reescreve a pergunta em consultas próprias, lê um punhado de páginas, decide em quais acreditar e escreve uma única resposta com alguns nomes. Uma marca pode ficar de fora em qualquer um destes passos, e a correção é diferente em cada um.

É neste percurso que está todo o assunto. Tudo o resto, os ficheiros schema, os ficheiros de texto especiais para rastreadores, os gráficos de autoridade de domínio, ou é uma pequena parte de um passo ou não é nada. A Google diz com todas as letras que não lê o ficheiro llms.txt e que não é preciso nenhuma marcação especial para as suas funcionalidades de IA. O que muda o resultado é o que o motor consegue obter, o que esse material diz e quem mais o diz.

Meça duas coisas e mantenha-as separadas

Os compradores fazem aos motores dois tipos de pergunta muito diferentes. Perguntam por marcas que já conhecem e perguntam por categorias em que estão a tentar escolher. Precisam de números separados, porque uma marca pode ser descrita na perfeição quando é nomeada e estar totalmente ausente quando o comprador não sabe que a deve nomear.

A confiança é o que o motor diz quando um comprador procura a sua marca pelo nome. Não é o tom. Uma resposta pode soar simpática e dizer na mesma «há poucas provas independentes sobre a sua segurança», o que é uma falha de confiança com tom positivo. A medida útil é saber se a resposta é exata, atual, sustentada por fontes que não são a sua marca, equilibrada quanto aos riscos e segura o bastante para recomendar.

A visibilidade é entrar ou não no conjunto de opções quando um comprador faz uma pergunta sobre a categoria sem o seu nome. A palavra que conta é qualificada. Uma menção na categoria errada, ou como exemplo do que não comprar, não vale nada. Por baixo do número principal estão a taxa de menção, a taxa de recomendação, a quota de primeira recomendação e a quota de voz face aos concorrentes que de facto são nomeados.

As citações, as ligações por baixo de uma resposta, são um diagnóstico e não um objetivo. Na medição própria da New Map, a diferença vai num só sentido: os motores mencionam uma marca sem citar o seu site muito mais vezes do que citam um site sem mencionar a marca. Acompanhe as duas. Nunca as some.

Os motores não são um sistema único

O maior erro do setor é um plano escrito para «a IA». Cada motor tem a sua forma de ler a web e a sua dieta de fontes, por isso a mesma marca precisa de uma presença ligeiramente diferente para cada um.

Daqui resultam duas consequências. Primeiro, apresente os resultados por motor: uma quota de voz agregada esconde uma vitória no Perplexity atrás de uma derrota no ChatGPT. Segundo, a presença fora do seu site conta mais do que o acabamento do próprio site. Em 75 000 marcas (Ahrefs), as menções no YouTube e na web em geral tiveram uma correlação muito mais forte com a visibilidade na IA do que o domain rating ou a dimensão do site. Os motores confiam no que os outros dizem sobre a sua marca.

Dê nome à falha antes de corrigir o que quer que seja

Como o processo tem etapas, uma marca ausente tem um motivo, e é o motivo que define o trabalho. Usamos doze classes de falhas. As que surgem com mais frequência:

• F1Atraso do modelo. A resposta por defeito do motor está desatualizada, mas a resposta com pesquisa ativa está certa. A web está bem; o modelo ainda não acompanhou. Alimente o ecossistema e nunca prometa uma data.
• F2Elegibilidade. O robô de recolha do próprio motor não consegue ler as suas páginas. Cada motor tem um robô diferente e um contrato diferente no robots.txt; teste o que cada um recebe realmente.
• F4Seleção. Tem uma página relevante, mas as fontes dos concorrentes continuam a ganhar na recolha. A correção está nas fontes que o motor já lê, não na sua página.
• F6Corroboração. Só a sua marca o diz. As páginas próprias afirmam; as fontes independentes tornam a afirmação credível. É o mecanismo de confiança que todos os motores partilham.
• F8Narrativa. A marca é incluída, mas descrita de forma errada, em geral como o produto que já foi. Corrija na fonte, com uma página datada que diga o que a marca é hoje e o que já não é.

A ordem do trabalho decorre daqui. Esclareça os factos da marca, com provas. Garanta que cada motor os consegue recolher. Faça com que todas as representações da marca coincidam: no seu site, nas bases de dados da categoria, nos perfis a partir dos quais os motores resolvem a identidade. Encontre as dez ou vinte páginas que já moldam as respostas sobre a categoria. Só então escreva o conjunto mais pequeno de recursos que cobre a decisão do comprador e conquiste presença nas fontes que moldavam as respostas sem a sua marca.

Meça como um cientista, não como um painel

As respostas são estocásticas. A mesma pergunta, repetida cinco vezes, não dá cinco vezes a mesma resposta. Uma única medição de segunda-feira que indique 100 % e depois 0 % quase nada lhe diz. Fixe um conjunto de perguntas de referência, repita cada uma várias vezes por motor, apresente a variância junto do número e conte apenas a evolução que a ultrapassa. Registe se o motor pesquisou ou respondeu de memória, porque são resultados diferentes. Quando alterar o conjunto de perguntas, comece uma série nova em vez de fingir que a anterior continua.

Feito isto, os dois números passam a servir para agir: uma medição de confiança que lhe diz que afirmação carece de provas e uma medição de visibilidade que lhe diz que fontes deve conquistar. É este o método todo. O resto é fazer o trabalho.