Imagine o seguinte: uma resposta de inteligência artificial recomenda o seu produto, mas não deixa nenhum link apontando para o seu site. O cliente, curioso, pesquisa a marca diretamente, entra no site sem passar por nenhum referral ou simplesmente compra na loja física. A venda acontece, só que o relatório de analytics nunca vai conseguir ligar os pontos entre aquela recomendação e o resultado final. Esse é justamente o nó que Tom Capper, Diretor de Estratégia de Produto de Busca na STAT, destrinchou no webinar “Tactical Solutions For The Biggest AI Search Measurement Challenges”.
Segundo ele, a chamada busca zero-clique não é apenas um problema de tráfego — é, acima de tudo, um desafio de atribuição. Por isso, em vez de esperar que os cliques expliquem toda a jornada do consumidor, a saída proposta é medir visibilidade em IA generativa junto com os resultados reais do negócio, como vendas e conversões.
Mencionar não é a mesma coisa que citar
Para deixar o conceito claro, Capper usou o exemplo de uma recomendação automática de carro feita por uma IA. Nesse caso, a Audi era a marca recomendada, enquanto os links citados na resposta apontavam para outros sites, nada relacionados diretamente à montadora. Ou seja, um relatório que só olhasse se o domínio da Audi recebeu alguma citação deixaria passar batido o fato mais importante: a marca estava sendo recomendada.
Na prática, isso significa que as empresas precisam mapear quais entidades de marca — incluindo submarcas relevantes — querem acompanhar, em vez de simplesmente assumir que o próprio domínio capta todas as aparições que realmente importam. O mesmo cuidado vale para os concorrentes, para que a comparação faça sentido de verdade.
“Então, sim, as citações têm URLs. Isso ainda é um dado tático valioso, mas eu não acho que deveria ser o seu KPI. Menções têm entidades.”
Essa fala resume bem o raciocínio de Capper: ser mencionado ou recomendado é o resultado que realmente importa entender, enquanto as URLs citadas funcionam mais como pistas sobre quais fontes estão influenciando aquela resposta.
Como montar uma amostra de prompts mais representativa na medição de IA generativa
O fato de a mesma pergunta gerar respostas diferentes não torna a medição de visibilidade em IA impossível — pelo contrário, Capper trata isso como um problema de amostragem, parecido com o que os profissionais de SEO já enfrentam há anos com resultados variando por localização e dispositivo.
Um conjunto pequeno de prompts tende a gerar um retrato instável, principalmente quando a empresa já monitora um volume bem maior de palavras-chave em outras frentes. A ideia não é reproduzir a conversa exata de cada usuário, mas sim amostrar situações relevantes em quantidade suficiente para enxergar padrões.
- Evitar simplesmente jogar uma lista de palavras-chave dentro de um rastreador de prompts;
- Usar perguntas do tipo “As pessoas também perguntam” como ponto de partida;
- Considerar personas, localizações, orçamentos e necessidades por trás de cada pergunta.
Além disso, o ambiente usado para coletar a resposta também faz diferença. Capper explicou que a STAT utiliza a interface web porque as respostas via API podem variar em relação ao que o usuário final realmente vê na tela.
Citações continuam úteis — só não como KPI principal
Tirar as citações do centro das atenções não quer dizer ignorá-las. Aliás, elas podem tornar o trabalho de uma campanha muito mais concreto.
Capper sugere começar pelas páginas citadas quando os concorrentes aparecem recomendados. Essas páginas costumam revelar fontes de terceiros que merecem atenção, como sites de avaliação ou publicações do setor. A partir daí, a equipe pode trabalhar para melhorar sua presença nessas fontes relevantes e acompanhar se elas passam a aparecer junto com mudanças nas recomendações da marca.
Isso cria uma pergunta bem mais útil do que simplesmente “o número de citações aumentou?”: quais fontes mudaram, que trabalho a equipe fez e como as respostas monitoradas se comportaram depois disso? Por isso, vale manter sempre em mente a amostra de prompts e o contexto de coleta ao fazer essa comparação, em vez de tratar uma resposta isolada como o resultado final.
Visibilidade e resultado de negócio devem andar juntos
Capper recomenda um conjunto mais amplo de indicadores antecipados, que funcionam como complemento — e não substituto — dos relatórios tradicionais de performance:
- Presença: se a marca aparece no resultado de busca ou na resposta de IA relevante.
- Recomendação e contexto: se a resposta recomenda a marca, apenas a cita de passagem ou a associa a algum ponto forte ou problema específico.
- Proeminência no SERP: na busca tradicional, quão abaixo na página um resultado aparece e quanto espaço visível ele realmente ocupa.
Esse último ponto importa mesmo quando o ranking orgânico não mudou nada. Capper mostrou exemplos em que um resultado em posição mais baixa aparecia visível logo na primeira dobra da tela, enquanto um resultado mais bem posicionado acabava empurrado para baixo. Olhar só a posição, nesse caso, esconde essa diferença.
Ele também recomenda cautela com pontuações de sentimento. Um gráfico que oscila bruscamente entre positivo, neutro e negativo pode estar simplesmente amplificando pequenas diferenças em respostas que, no fundo, são neutras. Os temas qualitativos por trás de uma menção costumam dizer mais do que um escore volátil e resumido.
Pesquisas de opinião ajudam a fechar a história da atribuição
Durante a sessão de perguntas e respostas, Loren Baker questionou como as equipes poderiam conectar essa visibilidade à jornada do cliente, já que a atribuição multitoque não consegue enxergar exposições anteriores em respostas de IA.
A resposta de Capper foi combinar diferentes evidências, em vez de esperar que um único modelo de analytics explique tudo sozinho. Pesquisas pós-compra podem revelar clientes que afirmam ter sido ajudados por uma recomendação de IA a descobrir ou escolher uma marca, enquanto o acompanhamento de campanhas mostra, separadamente, se aquela marca está sendo recomendada com mais frequência.
Ele sugere inserir as respostas das pesquisas no analytics como uma dimensão extra, permitindo comparar a descoberta relatada pelo próprio cliente com o canal que o analytics credita pela venda. Também alertou que manter sempre a mesma ordem nas opções de uma pesquisa pode favorecer indevidamente a primeira alternativa. No fim das contas, trata-se de montar um retrato mais completo da influência da IA — não de prometer reconstruir o caminho exato de cada pessoa ou classificar todo tráfego direto como originado por IA.
Da teoria à prática: ajustes para o próximo relatório
Para colocar essas ideias em prática já no próximo ciclo de relatórios, alguns passos concretos ajudam bastante:
- Audite o que seu relatório não enxerga: identifique onde o painel atual mede visita ou citação de domínio, mas deixa passar menções e recomendações de marca.
- Defina uma comparação consistente: documente marca e submarcas, concorrentes, contextos de prompt e ambiente de coleta antes de comparar resultados ao longo do tempo.
- Conecte a pesquisa de fontes ao trabalho de campanha: registre as páginas citadas que você investiga ou tenta influenciar, e acompanhe como essas fontes e as recomendações de marca mudam.
- Traga as evidências de negócio de volta: compare as tendências de visibilidade com receita, conversões e respostas de pesquisas pós-compra, em vez de apresentar visibilidade como se fosse sinônimo de resultado comercial.
No fim das contas, a mensagem central do webinar é bem direta: medir presença em respostas de IA exige um olhar mais amplo do que simplesmente contar cliques ou citações. Ao combinar menções de marca, contexto das recomendações, pesquisas com clientes e dados de negócio, fica muito mais fácil enxergar o impacto real da IA generativa — mesmo quando ela não deixa nenhum rastro direto no analytics.
Com informações de searchenginejournal.com.
