Marcas que buscam aparecer em respostas de assistentes de inteligência artificial, como ChatGPT e outros chatbots, enfrentam um problema mais complexo do que parece à primeira vista. Não existe um único “problema de visibilidade em IA”: existem vários, e cada um pede uma solução diferente, segundo análise da Ahrefs.
Uma empresa pode simplesmente não ser citada em conversas relevantes para seu setor. Pode também aparecer, mas perder espaço para concorrentes, ser associada a temas equivocados ou ter suas informações desatualizadas pelos modelos de IA. Em alguns casos, o assistente nem consegue acessar o conteúdo da marca para formar uma resposta.
Por isso, a pergunta certa não é “como melhorar nossa visibilidade em IA”, mas sim “qual tipo de problema de visibilidade nós temos”. A resposta está em observar padrões nas respostas geradas por IA: onde a marca aparece, onde os concorrentes ganham espaço, quais temas são associados a ela, se essas informações estão corretas e quais fontes alimentam essas respostas.
Como funciona o rastreamento de visibilidade em IA
Para mapear esse cenário, a Ahrefs descreveu o fluxo de trabalho utilizado em sua ferramenta Brand Radar, que também pode ser aplicado com outras plataformas de monitoramento. A primeira etapa é configurar o rastreamento da marca e dos concorrentes diretos.
A ferramenta oferece duas fontes de respostas de IA. A primeira é um índice que já reúne mais de 400 milhões de prompts baseados em buscas reais, permitindo identificar onde qualquer marca aparece sem necessidade de configuração prévia. A segunda são prompts personalizados, perguntas escolhidas pelo próprio usuário e verificadas periodicamente.
Um cuidado importante, segundo a Ahrefs, envolve marcas cujo nome também é uma palavra comum ou tem outros significados, como Square, Stripe ou Asana. Nesses casos, o uso do reconhecimento de entidades evita falsos positivos, um problema recorrente em qualquer aplicativo de monitoramento.
Ao inserir o nome de uma marca, o sistema mostra as entidades associadas a ela. A recomendação é não selecionar automaticamente tudo o que contém o nome da marca, já que parte pode pertencer a empresas ou produtos sem relação alguma com o negócio analisado.
Por que organizar prompts por tags faz diferença na análise
Depois de configurar as marcas, o próximo passo é definir o que realmente se quer descobrir com o monitoramento. Aqui mora um erro comum: inserir centenas de prompts genéricos e acompanhar apenas um placar geral de visibilidade, sem entender o que de fato mudou ou o que fazer a respeito.
A recomendação da Ahrefs é começar pelas perguntas de negócio que a empresa quer responder. Entre os exemplos citados estão: a marca vence quando a IA faz uma comparação direta com um concorrente? Ela é recomendada quando alguém pergunta pelas melhores ferramentas da categoria? A IA descreve corretamente os preços e recursos do produto? Quais narrativas negativas se repetem sobre a marca?
Cada prompt deve receber uma tag relacionada à pergunta de negócio que ajuda a responder. Assim, buscas como “marca X vs marca Y” ou “marca X ou marca Z” podem compartilhar a tag “comparações”, enquanto outras entram em grupos como recomendações gerais, casos de uso específicos, dados de produto, reputação e categorias de expansão.
Separar os grupos evita que uma marca pareça forte no geral enquanto está praticamente invisível em um uso específico importante. Segundo a Ahrefs, uma empresa pode ter ótimo desempenho em sua categoria principal, mas visibilidade quase nula em nichos que também fazem parte de sua estratégia, uma diferença que some quando todos os prompts são analisados juntos, em uma média geral.
Como encontrar prompts relevantes para monitorar
Não é preciso criar cada prompt do zero. A própria Ahrefs aponta o índice do Brand Radar como uma fonte de ideias, já que reúne centenas de milhões de prompts reais e permite identificar rapidamente onde uma marca já aparece nas respostas de IA. A partir daí, é possível selecionar os termos mais relevantes para o negócio e incluí-los no monitoramento personalizado, com verificação recorrente.
Outra fonte sugerida são as próprias palavras-chave orgânicas que a empresa já utiliza em suas estratégias de busca, que costumam indicar temas e intenções de pesquisa já validados pelo público.
O que isso muda para empresas de tecnologia e marketing
O método descrito reforça uma tendência que já vinha se consolidando: a disputa por espaço nas respostas de assistentes de IA passou a exigir o mesmo nível de rigor analítico que o SEO tradicional sempre demandou em mecanismos de busca. Monitorar apenas um número geral de visibilidade, sem segmentação, pode esconder problemas concretos, como perda de recomendações para concorrentes ou associação a informações desatualizadas.
Para empresas que dependem de recomendações geradas por IA para atrair clientes, entender exatamente onde está a falha, seja ausência de menções, erro de categorização ou dados incorretos, é o que permite direcionar esforços de forma mais eficiente, em vez de tentar corrigir tudo ao mesmo tempo.
Com informações de ahrefs.com.
