O que não se mede na IA não se gere: é teatro com outro nome. A maioria dos "relatórios GEO" que circulam são capturas soltas — "olha, aqui o ChatGPT nomeou-nos". Isto não é medir. Medir a sério são três métricas e um protocolo que repetes cada semana e comparas. Aqui está.
O que significa medir a visibilidade na IA
Medir a visibilidade na IA é saber, com um número, se o ChatGPT, o Perplexity e o Google AI Overviews mencionam a tua marca quando alguém pergunta pela tua categoria. Não é uma sensação nem uma anedota: é um dado calculado sobre um conjunto fixo de prompts e seguido ao longo do tempo.
Presença, share of voice e citation rate
Três métricas distintas — convém não as confundir, porque medem coisas diferentes e melhoram-se com alavancas diferentes.
- Presença: apareces na resposta ou não. O sim/não básico.
- Share of voice na IA: a percentagem de respostas, sobre um conjunto fixo de prompts, em que a tua marca é citada face à concorrência.
- Citation rate: as vezes que o modelo te atribui como fonte a dividir pelas vezes que te menciona. Diz se te nomeia de passagem ou te trata como referência.
Como se mede, passo a passo
O método é aborrecido de propósito, porque o aborrecido é o que se pode repetir sem que o resultado dependa de quem o faz nesse dia.
- Fixa um conjunto de prompts constante: 20 a 50 perguntas reais da tua categoria, as que um cliente faria. Esse conjunto não se mexe.
- Estabelece uma baseline: corre o conjunto hoje contra cada motor e guarda o resultado. É o teu ponto zero.
- Mede cada semana com o mesmo conjunto e compara com a baseline. A tendência conta mais do que o número isolado.
Que ferramentas e métodos existem
Podes fazê-lo à mão (perguntar, anotar, repetir) ou com monitorização automatizada que corre o conjunto de prompts contra cada modelo e regista menções e citações. A ferramenta não é o ponto: o ponto é um conjunto de prompts fixo e o mesmo cálculo cada semana.
| Método | Quando faz sentido | Limite |
|---|---|---|
| Manual | Arranque, poucas keywords, orçamento zero | Não escala e depende de quem mede |
| Automatizado | Acompanhamento semanal a sério, vários motores | Exige manter o conjunto de prompts e ler bem o dado |
Erros típicos ao medir
- Medir uma vez e gabar-se. Uma captura não é uma métrica.
- Mudar as perguntas cada semana: perdes a comparação.
- Contar menções sem ver se o modelo atribui a fonte.
- Confundir aparecer numa resposta com dominar a categoria.