Como analisar a visibilidade da sua marca nas IAs

Última atualização em 17/06/2026 por Vinicius Macedo Silva

Você já fez o teste óbvio: abriu o ChatGPT, perguntou “qual a melhor empresa de [seu setor]?” e viu se sua marca aparecia. Talvez tenha aparecido, talvez não. Mas aqui está o problema — você fez a pergunta uma vez, num dia, num modelo só. E concluiu alguma coisa a partir disso.

Esse é o erro que está virando padrão no mercado brasileiro. Conteúdo após conteúdo repete a mesma receita: “teste manualmente no ChatGPT, Gemini e Perplexity e veja se sua marca é citada”. É um bom primeiro contato com o problema, mas é um péssimo método de medição. As respostas das IAs são probabilísticas — o mesmo prompt gera resultados diferentes a cada execução —, então um único teste não mede visibilidade. Mede sorte.

Este artigo trata de medir visibilidade da marca nas IAs com rigor: como montar um conjunto de perguntas que representa de fato o seu mercado, qual métrica usar para não se enganar, como ler o número levando em conta a variabilidade dos modelos e, depois disso, o que efetivamente move o ponteiro. É um guia para quem precisa transformar “acho que apareço” em “apareço em X% das vezes, contra Y% do meu principal concorrente”.

Por que a visibilidade nas IAs virou uma métrica separada do SEO?

Porque ranquear bem no Google deixou de garantir que você apareça nas respostas de IA. São dois sistemas com lógicas diferentes: o buscador entrega uma lista de links e você clica; a IA sintetiza uma resposta e cita (ou não) algumas marcas no caminho. Você pode estar em primeiro lugar no Google para um termo e simplesmente não existir quando alguém faz a mesma pergunta ao ChatGPT.

A sobreposição entre quem ranqueia no topo do Google e quem é citado pelas IAs encolheu de forma drástica — algumas análises sugerem que caiu de cerca de 70% para menos de 20% nos últimos anos. Uma página pode ranquear bem na busca orgânica e ainda estar ausente das respostas geradas por IA; o contrário também acontece — páginas com tráfego modesto aparecem repetidamente nas respostas porque são estruturadas, autoritativas e ricas em entidades.

Some a isso uma mudança de comportamento que afeta diretamente quem vende B2B. 73% dos compradores B2B usam ferramentas de IA no processo de pesquisa, e a maioria das sessões de busca em IA termina sem nenhum clique. Traduzindo: uma fatia crescente dos seus compradores está montando a lista de fornecedores a considerar dentro da IA, antes de visitar qualquer site. Se você não está na resposta, você não entra na lista — e nem fica sabendo que ficou de fora.

Aqui na Octans temos uma convicção sobre isso: GEO não é uma disciplina nova que substitui o SEO. É o SEO levado a um padrão mais alto de exigência, com a marca como entidade no centro. E isso começa por uma coisa que quase ninguém faz direito — medir.

O que significa “visibilidade nas IAs”, na prática?

Visibilidade nas IAs é a frequência com que sua marca aparece nas respostas geradas por modelos de IA para um conjunto definido de perguntas do seu mercado. Não é uma posição fixa, como o “1º lugar do Google”. É uma taxa: em quantas das respostas relevantes você é mencionado.

O problema de quase todo conteúdo sobre o tema é parar por aqui — na ideia vaga de “aparecer”. Mas existem três métricas distintas, e confundi-las leva a decisões erradas. Vale separar:

A diferença entre as duas primeiras é a que mais gente erra. Uma marca mencionada 100 vezes pode ter forte visibilidade absoluta mas Share of Voice fraco, se os concorrentes recebem 400 menções nos mesmos prompts. Visibilidade isolada engana; o que conta é o seu pedaço do bolo.

Como montar um conjunto de prompts que mede de verdade?

Você precisa de um conjunto fixo de perguntas que represente como seu comprador realmente pesquisa — não um punhado de perguntas inventadas na hora. Esse “prompt set” é a fundação de qualquer medição séria. Sem ele, você não tem uma métrica; tem anedotas.

Um bom prompt set cobre os três tipos de pergunta que aparecem na jornada de compra. No B2B isso importa especialmente, porque o comprador usa a IA sobretudo na fase de avaliação e comparação de fornecedores — não na descoberta inicial. Distribua as perguntas mais ou menos em terços:

Algumas regras práticas que separam medição de achismo:

• Quantidade tem um ponto ideal. Abaixo de 50 prompts, a variância de execução única domina e a métrica fica ruidosa demais; acima de 200, a informação marginal por prompt cai bruscamente. Para a maioria das PMEs B2B, algo entre 50 e 100 perguntas bem escolhidas resolve.
• Repita cada prompt várias vezes. Como a resposta é probabilística, rodar uma vez não vale. É preciso fazer uma média de pelo menos 3 repetições antes de reportar qualquer número de posição.
• Rode em vários modelos. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e os AI Overviews do Google se comportam de forma diferente. Um só modelo é um ponto cego.
• Não enviese o denominador. Se você só conta as menções de você e dos seus dois maiores concorrentes, infla artificialmente o seu número. Conte todas as marcas que aparecem nas respostas.

Template: monte seu prompt set em 30 minutos

Não precisa de ferramenta para começar — precisa de método. Siga os quatro passos abaixo e você sai com um conjunto de prompts defensável e uma planilha de medição funcionando hoje.

Passo 1 — Defina seu conjunto competitivo. Liste sua marca e todos os concorrentes que um comprador realmente avaliaria. Não pare nos dois maiores: inclua os diretos (mesma solução), os indiretos (resolvem o mesmo problema de outro jeito) e os “informacionais” (portais, comparadores e veículos que a IA cita no lugar de uma marca). Esse último grupo é o que mais surpreende — muita vez quem “ganha” da sua marca na resposta não é um concorrente, é um blog de terceiro.

Passo 2 — Escreva as perguntas como seu comprador escreveria. Distribua em três terços (categoria, comparação, caso de uso) e use a linguagem real do cliente, não o jargão interno. Para um SaaS de automação fiscal, o decisor não pergunta “soluções de compliance tributário enterprise” — pergunta “como automatizar apuração de ISSQN”. Comece com 15 a 20 perguntas por terço e cresça a partir daí.

Passo 3 — Rode com disciplina. Cada pergunta entra em pelo menos três modelos (ChatGPT, Gemini, Perplexity são o mínimo) e é repetida pelo menos três vezes por modelo, com a busca na web ativada quando o modelo oferecer. Você está medindo uma distribuição de probabilidade, não tirando uma foto.

Passo 4 — Registre menção e sentimento. Para cada execução, anote quais marcas apareceram e em que tom a sua foi descrita (positivo / neutro / negativo). Sem o sentimento, você corre o risco de comemorar uma menção que na verdade te posiciona como “caro e complicado”.

Modelo de planilha para copiar:

Banco de prompts inicial para adaptar ao seu setor (troque os termos entre colchetes):

• Categoria: “Melhores [softwares/empresas/serviços] de [categoria] para [tipo de empresa] no Brasil”; “Quais as principais opções de [categoria] para [segmento]?”; “Quem são as empresas mais recomendadas em [categoria]?”
• Comparação: “[Sua marca] vs. [concorrente]: qual é melhor para [caso]?”; “Qual a diferença entre [sua marca] e [concorrente]?”; “[Concorrente] tem alternativa mais barata para [necessidade]?”
• Caso de uso: “Como [resolver o problema X] em uma empresa de [setor]?”; “Qual ferramenta usar para [tarefa específica]?”; “Preciso de [resultado] — que solução me recomendam?”

Ao fim de uma rodada completa você terá, para cada modelo: sua taxa de visibilidade (em quantas execuções você apareceu) e seu Share of Voice (suas menções ÷ total de menções de todas as marcas). Esses dois números, repetidos todo mês, são o seu painel.

Como ler o resultado sem se enganar?

O número isolado não diz quase nada; o que importa é o contexto competitivo e a tendência ao longo do tempo. Um Share of Voice de 20% pode ser excelente ou péssimo, dependendo de quantos concorrentes dividem o mercado.

Para calibrar a leitura, vale conhecer os parâmetros que já estão emergindo. O relatório State of AI Search 2026 da AthenaHQ encontrou uma taxa média de menção de marca de apenas 17,2%, enquanto as empresas líderes alcançam patamares muito mais altos. Ou seja: a barra média é baixa, e a distância entre marcas visíveis e invisíveis é enorme. Sobre Share of Voice especificamente, em mercados fragmentados com muitos concorrentes, 15% pode representar liderança de categoria; em mercados consolidados com dois ou três players dominantes, qualquer coisa abaixo de 30% significa que você está perdendo terreno.

Mas o dado mais valioso não é a foto — é o filme. A tendência importa mais que o número absoluto: uma marca que cresce de 8% para 18% em 60 dias tem um momentum que prediz dominância futura de categoria. Por isso medição séria é recorrente, com o mesmo prompt set, na mesma cadência. Medir uma vez é tirar uma selfie; medir todo mês é fazer um acompanhamento de saúde.

Um último indicador que vale monitorar: as buscas diretas de marca no Google Search Console. Muita gente descobre a marca dentro da IA e depois pesquisa o nome no Google para validar — um pico de busca pelo seu nome pode ser eco da sua visibilidade em IA.

Como ganhar mais visibilidade depois de medir?

Você ganha visibilidade nas IAs produzindo o tipo de conteúdo que um modelo de linguagem não consegue gerar sozinho — e que, por isso, ele precisa citar. A medição te diz onde você está; o conteúdo certo é o que move o ponteiro. E aqui o Google foi explícito sobre o que quer.

Conteúdo não-commodity: o conceito que organiza tudo

Existe um princípio que o Google passou a defender para visibilidade em IA: criar conteúdo não-commodity. Conteúdo commodity é aquele que pode ser produzido sem nenhum input de ninguém da sua empresa — através de pesquisa simples ou, cada vez mais, do uso de IA; a informação é reciclada de páginas que já ranqueiam e se torna indistinguível dos artigos existentes sobre o mesmo tema. Como qualquer um agora gera conteúdo competente em minutos, conteúdo competente virou o piso, não o padrão.

O conteúdo não-commodity é o oposto, e o Google nomeou três atributos que o definem: único (traz um ponto de vista que outros não conseguem replicar facilmente), específico (foca num caso particular em vez de uma regra geral) e autêntico (baseado em conhecimento de primeira mão de quem fez o trabalho). A lógica é simples e implacável: conteúdo não-commodity carrega prova de trabalho que só você poderia fornecer, e é isso que conquista visibilidade agora que a busca por IA está separando os dois tipos.

E-E-A-T: a moldura de confiança por trás disso

Conteúdo não-commodity é, no fundo, E-E-A-T funcionando como deveria — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness (Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade). É o conjunto de sinais que o Google e, por extensão, os modelos que bebem dessas fontes usam para distinguir quem realmente sabe do que está falando de quem só montou um texto. Na prática, fortalecer E-E-A-T para visibilidade em IA significa: autoria real e nomeada (não “equipe de redação”), dados de primeira mão, citação de fontes, e estrutura que a IA consiga extrair.

E há um detalhe técnico que muita gente ignora — schema markup sem conteúdo visível na página é completamente ignorado por ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity; o schema reforça conteúdo que já existe em texto visível, nunca o substitui.

O que os dados dizem que funciona

Alguns sinais já têm correlação medida com citação em IA, e eles confirmam a tese do conteúdo não-commodity:

• Dados e estatísticas próprios. Adicionar estatísticas ao conteúdo aumenta a visibilidade em IA em 22%, e incluir citações de fontes eleva em 37%.
• Menções de marca importam mais que links. Análise da Ahrefs com 75.000 marcas encontrou correlação de r=0,664 entre menções de marca e visibilidade em AI Overviews, contra r=0,218 dos backlinks — menções valem o triplo de links.
• Frescor conta. 65% do tráfego de bots de IA mira conteúdo publicado no último ano, e conteúdo atualizado nos últimos dois meses ganha 28% mais citações.
• Presença em fontes de terceiros é desproporcional. Perfis em plataformas de avaliação, menções em portais do setor e presença em fontes que as IAs já consultam multiplicam a probabilidade de citação.

O passo a passo: do diagnóstico ao ganho de citação

Conceito sem execução é teoria. Aqui está a sequência prática para transformar uma medição ruim em visibilidade crescente — na ordem em que dá mais retorno por esforço.

1. Comece pelas perguntas em que você já deveria aparecer e não aparece. Volte ao seu prompt set e isole os casos onde um concorrente direto é citado e você não. Esse é o seu mapa de prioridade. Para cada lacuna, identifique a pergunta exata que a originou. Essa pergunta vira o título (ou o H2) de um conteúdo seu.

2. Audite quem está sendo citado no seu lugar e por quê. Abra as respostas onde você perde e olhe as fontes. Se é um portal de terceiro, você precisa estar presente naquele portal ou produzir algo melhor que ele. Se é um concorrente, leia o conteúdo dele e identifique o que ele tem que você não tem: dado próprio? caso real? estrutura de pergunta e resposta?

3. Transforme cada lacuna em conteúdo não-commodity. Para cada pergunta prioritária, pergunte: “qual prova de trabalho eu tenho que ninguém mais tem?”. Pode ser um número do seu produto, o resultado de um cliente, uma decisão técnica que você tomou. Escreva o conteúdo em torno dessa prova, não em torno da palavra-chave. Um artigo escrito por quem processa o problema todo dia é estruturalmente diferente — e citável — frente a um que só recita a regra geral.

4. Estruture a página para extração. A IA precisa conseguir recortar a sua resposta. Na prática: resposta direta de uma a duas frases logo abaixo de cada cabeçalho; definições explícitas de termos técnicos na primeira ocorrência; dados distribuídos pelo texto; e um bloco de FAQ ao final com perguntas reais. Adicione schema markup — mas só como reforço do texto visível.

5. Garanta autoria e frescor. Publique sob um autor real e nomeado, com bio que estabeleça experiência. E mantenha o conteúdo vivo: uma revisão trimestral das suas páginas estratégicas não é cosmética; é manutenção de visibilidade.

6. Construa menções fora do seu domínio. Como menções de marca correlacionam com visibilidade três vezes mais que backlinks, o trabalho não termina no seu site. Garanta perfis completos em diretórios e plataformas de avaliação do seu setor, busque presença em portais que a IA já cita e mantenha nome, posicionamento e descrição idênticos em todos os canais.

7. Volte a medir — mesma régua, mês seguinte. Rode o mesmo prompt set e compare. O sinal de que está funcionando não é um número alto isolado; é a curva subindo.

Conclusão: medir é o que separa estratégia de achismo

Analisar a visibilidade da sua marca nas IAs não é abrir o ChatGPT uma vez e torcer. É construir um conjunto de perguntas que representa o seu mercado, rodá-lo de forma repetida em vários modelos, escolher uma métrica que faça sentido — visibilidade para diagnóstico, Share of Voice para a disputa competitiva — e acompanhar a tendência ao longo do tempo, sempre com o sentimento junto.

Feito isso, você sai do “acho que apareço” para “apareço em X% das vezes, e meu concorrente em Y%”. E aí o trabalho de ganhar terreno fica claro: conteúdo não-commodity, com a marca de E-E-A-T real — dados próprios, autoria nomeada, prova de trabalho que só você tem. A barra média de visibilidade está em 17%; quem mede com método e produz o conteúdo certo tem espaço de sobra para liderar, porque a maioria dos concorrentes ainda nem começou a medir.

FAQ — Perguntas frequentes

Com que frequência devo medir a visibilidade da minha marca nas IAs?

O ideal é uma cadência fixa — mensal para a maioria das empresas B2B. Como as respostas das IAs mudam com novos treinamentos e atualizações, e a métrica só faz sentido como tendência, medir uma vez não diz nada. O valor está em comparar o mesmo prompt set, mês a mês, para ver se você está ganhando ou perdendo terreno.

Qual a diferença entre visibilidade em IA e Share of Voice?

Visibilidade (ou taxa de menção) é o percentual de perguntas testadas em que sua marca aparece, isoladamente. Share of Voice é competitivo: mede que fatia de todas as menções de marcas na sua categoria é sua, comparada aos concorrentes. Você pode ter alta visibilidade e baixo Share of Voice se os rivais aparecem ainda mais.

Preciso de uma ferramenta paga para monitorar isso?

Não para começar. Dá para montar um prompt set e testar manualmente nos principais modelos, registrando os resultados numa planilha — desde que você repita as perguntas e rode em mais de um modelo. Ferramentas pagas valem a pena quando o volume de prompts e a frequência tornam o processo manual inviável, ou quando você precisa de análise de sentimento e tracking de concorrentes automatizados.

SEO tradicional ainda importa se eu estou de olho nas IAs?

Sim, e muito. Ferramentas como Perplexity e o modo de busca do ChatGPT consultam resultados de busca em tempo real, então autoridade orgânica continua sendo insumo. GEO não substitui SEO — é o mesmo conteúdo de qualidade, estruturado para ser extraído e citado. Quem tem base sólida de SEO já largou na frente no GEO.

Por que minha marca ranqueia bem no Google mas não aparece nas IAs?

Porque são sistemas diferentes. A sobreposição entre o topo do Google e as fontes citadas por IA caiu para menos de 20% em muitos casos. As IAs favorecem conteúdo rico em entidades, estruturado em pergunta e resposta, com dados de primeira mão e menções de marca em fontes de terceiros — sinais que nem sempre coincidem com o que te faz ranquear. É exatamente o tipo de gap que uma análise de visibilidade revela.