A confiança nas métricas de visibilidade geradas por ferramentas de inteligência artificial é um tema crítico para empresas e profissionais de marketing que buscam entender o desempenho de suas estratégias digitais. A nova pesquisa da IQRush destaca que os dados de visibilidade da IA não são totalmente confiáveis, já que os modelos gerativos frequentemente produzem respostas diferentes. Portanto, as classificações e compartilhamentos de citações que aparecem nos painéis de controle são, na verdade, instantâneas de um alvo em constante movimento, não fatos imutáveis.
A diferença de desempenho entre uma marca e outra pode ser autêntica ou simplesmente o reflexo de flutuações nas medições. A pesquisa, conduzida por Ron Sielinski, cofundador da IQRush, sugere uma abordagem para distinguir entre essas possibilidades, enfatizando que uma quantidade fixa de dados não é suficiente para resolver a questão de forma definitiva.
Um ponto crucial levantado pela pesquisa é que a consulta repetida a ferramentas como SearchGPT, Gemini ou Perplexity sobre a mesma questão pode resultar em fontes diferentes a cada vez. Essas ferramentas foram projetadas para introduzir um grau de aleatoriedade nas respostas, o que significa que cada citação é apenas uma entre muitas URLs possíveis. Um exemplo prático disso é observado em um teste com SearchGPT, onde Tom’s Guide e Runner’s World apresentaram porcentagens de citações que se sobrepõem devido à margem de erro, dificultando a afirmação de que um supera o outro.
Para que uma classificação seja considerada confiável, dois fatores devem ser verdadeiros: a ordem deve estabilizar e a diferença entre os principais sites deve ser maior do que a margem de erro. No início, as classificações tendem a mudar frequentemente até que as respostas acumuladas permitam que as principais fontes se destaquem. Além disso, se os sites estiverem muito próximos uns dos outros em desempenho, a classificação pode não refletir uma diferença real.
A pesquisa ainda revela que, em 30 testes de plataforma-tópico, as respostas necessárias para atender a essas condições variaram de 33 a 94. No entanto, nem todas as plataformas alcançaram esse mínimo, evidenciando que não existe uma solução única aplicável a todas.
Esses achados reforçam a ideia de que é imprescindível que empresas e profissionais verifiquem se suas ferramentas de rastreamento realizam medições repetidas e oferecem um intervalo de resultados. Um número isolado pode ser enganoso e até representar um sinal de alerta. Para afirmar ganhos após uma alteração de conteúdo, é necessário medir antes e depois várias vezes, pois uma única medição não pode afastar a variabilidade natural dos dados.
É importante ressaltar que a visibilidade de IA deve ser tratada como a análise de dados publicitários, onde números são acompanhados de margens de erro, evitando assim a falsa confiança em dados que parecem precisos. A pesquisa deixa claro que o cenário está mudando, onde a interpretação de dados de visibilidade requer um olhar mais crítico e uma abordagem que contemple variabilidades e incertezas.
A necessidade de coletar dados de forma sistemática e confiável também implica em um aprendizado contínuo para os profissionais de marketing. Informação não é apenas um número; é um conjunto de dados que precisa ser bem interpretado. Portanto, ao lidar com dados de visibilidade gerados por IA, a atenção deve ser redobrada para garantir que as decisões são baseadas em informações realmente estáveis e significativas.
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