A visibilidade em busca de IA se tornou uma nova métrica de vaidade, mas muitas equipes estão medindo os números errados. As ferramentas que prometem medir essa visibilidade frequentemente apenas contabilizam quantas vezes um modelo menciona uma marca quando um usuário faz uma pergunta. Esse número pode parecer um indicador de progresso, similar ao que fazemos com o rastreamento de posições, mas na realidade, a diferença entre essas métricas e o que realmente impacta os negócios é crescente. Com isso em mente, a compreensão das métricas que realmente importam na busca de IA se torna crucial.
Atualmente, a principal forma de medir a busca de IA é através do rastreamento de prompts, uma abordagem que, segundo especialistas, é inadequada. Esse método procura saber com que frequência uma marca aparece em respostas geradas por ferramentas como ChatGPT, Perplexity e Google’s AI Overviews, mas isso não reflete a verdadeira influência da marca. A visão de Jono Alderson, consultor técnico de SEO, destaca que é preciso influenciar como a máquina nos percebe, e não apenas contar menções em prompts.
Outra grande falha do rastreamento de prompts é a suposição sobre o comportamento do usuário, que muitas vezes carece de fundamento. As listas de prompts, criadas de maneira especulativa, podem não corresponder às perguntas reais dos consumidores. Os dados de pesquisa gerados por IA podem distorcer essa realidade, já que sistemas de IA conseguem gerar uma série de consultas a partir de uma única pergunta, resultando em impressões que não refletem o interesse humano real.
Além disso, é crucial entender que ser citado em uma resposta de IA não equivale a ser recomendado. A citação é quando um modelo menciona sua página como fonte, enquanto a recomendação indica que o modelo sugere explicitamente que o usuário escolha sua marca. Estudos mostram que, em muitos casos, mesmo quando um artigo promocional é citado, a marca pode não ser recomendada.
Portanto, o que deve ser medido na busca de IA? A recomendação é focar em métricas de presença e participação em recomendações, que avaliam com que frequência uma marca é mencionada nas respostas, além de analisar se essa presença se traduz em recomendações e ações concretas. A visibilidade percentual é uma métrica mais honesta, pois conecta a presença em busca a ações reais. Como ressaltou Rand Fishkin, isso é análogo a pesquisas de mercado que avaliam o reconhecimento da marca ao invés de apenas o ranqueamento.
Ainda, a medição precisa da visibilidade em IA deve considerar a precisão da marca. Isso envolve assegurar que o modelo de IA descreva corretamente a empresa e seus serviços, um ponto que foi reforçado por Duane Forrester, que argumentou que o foco deve ser tornar-se a fonte confiável de informações relevantes.
Contudo, existem lacunas importantes na medição de buscas de IA, principalmente relacionadas ao corte dos dados de treinamento e à falta de transparência das plataformas. A maioria das respostas que surgem é baseada em informações previamente aprendidas, e as empresas que desenvolvem esses modelos raramente disponibilizam dados detalhados sobre como as decisões de recomendação são tomadas.
Para empresas que buscam navegar nesse cenário, é essencial ter clareza sobre sua identidade e garantir que essa identidade seja comunicada de forma consistente em todas as plataformas. É um esforço que parece simples, mas que é vital em um ambiente onde a confiança nas informações é cada vez mais crucial.
A abordagem correta na busca de IA não deve ser apenas focar na visibilidade superficial. As marcas precisam ser vistas como fontes de conhecimento válidas e confiáveis, evitando a armadilha de serem apenas números em um painel de controle. Assim, o caminho para a eficácia em busca de IA se baseia em um entendimento profundo e na disposição de adaptar as suas estratégias às nuances do sistema.
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