Como medimos a presença nas IAs
Um assistente de IA não guarda uma “resposta certa”: constrói cada resposta no momento, palavra a palavra. Por isso a mesma pergunta pode dar resultados diferentes de pessoa para pessoa, de motor para motor e de dia para dia. Não escondemos isso — construímos o nosso método à volta disso. Esta página explica como medimos, o que cada resultado significa e onde estão os limites.
Níveis de evidência
Nem todos os resultados têm a mesma força de prova. Marcamos cada documento com o seu nível, para nunca confundir uma demonstração com uma medição.
- Prova auditável — guardamos a resposta integral, a pergunta, o modelo, o modo (com ou sem pesquisa), a data e o lote. Permite reconstruir as condições, verificar a integridade e repetir o ensaio — não reproduzir o texto exato, porque a geração é sempre variável. É o nível para o qual estamos a caminhar.
- Medição indicativa — resultado real, mas com evidência parcial (por exemplo, um excerto em vez da resposta completa, ou uma amostra pequena). É onde está hoje a maioria das nossas medições.
- Auditoria técnica — diz se o seu site pode ser lido pelos assistentes (crawlers, dados estruturados, sitemap, llms.txt). Não diz se vai ser recomendado.
- Recomendação relayup — a ação que propomos a partir de uma lacuna observada. É um parecer fundamentado, não uma prova de que essa é a causa exata nem de que resolve sozinha.
- Estudo qualitativo / demonstração — hipótese comercial a partir de fontes públicas, sem medição ao vivo. Serve para ilustrar; nunca é apresentado como prova.
Porque é que nunca dá exatamente igual
Se abrir o ChatGPT, o Gemini ou o Copilot e a resposta for diferente da nossa medição, os dois podem estar certos. Há quatro razões concretas — e todas apontam para a mesma conclusão: uma verificação isolada não prova nada; o que vale é medir muitas vezes, em vários motores, com data.
1 · Sorteio — a mesma pergunta, respostas diferentes
Os modelos escolhem cada palavra com uma dose de acaso (é o que os torna fluentes). Ver a sua marca aparecer uma vez não prova que aparece sempre; não a ver uma vez não prova que está ausente. Por isso o que interessa é repetir e contar em quantas das vezes aparece.
2 · A app não é o motor
Medimos o motor diretamente (via API), em condições idênticas para todos os clientes — o campo neutro onde é possível comparar e acompanhar ao longo do tempo. A app que usa no telemóvel junta pesquisa web ao vivo, memória e a sua localização, por isso a sua experiência pessoal pode variar. Nota importante: alguns motores que medimos, como o Perplexity, são eles próprios motores de pesquisa; por isso indicamos sempre qual foi usado e em que modo.
3 · Cada motor é um país
Gemini, Copilot, Perplexity e ChatGPT foram treinados com dados diferentes, dão peso a fontes diferentes e têm critérios diferentes sobre em quem confiar. Aparecer num não é aparecer nos outros — por isso medimos vários e mostramos o mapa completo, motor a motor.
4 · O tempo mexe
A resposta de hoje não é a de daqui a um mês: os modelos são atualizados, as fontes que eles leem mudam e os concorrentes também trabalham a presença deles. Por isso cada resultado é uma observação datada, e o que importa é a evolução — não uma fotografia.
O que guardamos hoje — e o que ainda não
Por cada medição guardamos: a pergunta, o modelo, se a marca foi mencionada, a posição estimada (pela ordem em que a marca surge no texto — não um lugar declarado pelo modelo), os concorrentes citados, um excerto da resposta e a data.
Ainda não guardamos, em todas as medições, a resposta integral, os endereços citados, o modo com ou sem pesquisa, nem repetições do mesmo teste. É exatamente por isso que a maioria das nossas medições é classificada como “medição indicativa” e não como “prova auditável” — e estamos a fechar essa lacuna de forma transparente, em vez de a esconder.
Porque é que isto é honesto — e é o ponto
Se as respostas das IAs fossem fixas, bastava verificá-las uma vez à mão e ninguém precisaria de nós. É precisamente porque variam entre motores, entre pessoas e ao longo do tempo que uma medição sistemática, datada e multi-motor tem valor. Não prometemos o primeiro lugar nem garantimos que todas as pessoas recebem uma frase igual. Mostramos sempre a pergunta, o motor, o modo, a data e a resposta — e o valor está na evolução repetida, não numa promessa.
Fazemos uma auditoria de visibilidade IA gratuita e mostramos onde aparece — e onde não.
Ver onde estou invisível