Um relatório mensal pode mostrar posições na primeira página e tráfego orgânico estável, ao mesmo tempo que regista menos leads qualificados. Num artigo de opinião patrocinado pela WebPros, cujas opiniões são as do editor patrocinador, o autor defende que as agências devem medir algo além do posicionamento: a visibilidade nas respostas das ferramentas de IA, que ele propõe avaliar em três etapas.
- A resposta de uma IA funciona como um veredito, e não como uma lista de resultados.
- A visibilidade mede-se em três etapas : inclusão, enquadramento e aprovação.
- Uma marca pode ser citada e, mesmo assim, não ser recomendada.
- As ligações com os resultados de negócio exigem prudência, porque outros fatores também fazem subir as pesquisas de marca.
Uma resposta de IA não é uma lista
Um posicionamento nos resultados de pesquisa dá uma posição numa lista, e o utilizador ainda precisa de percorrer as opções e escolher uma. Uma resposta gerada por um modelo de IA funciona de forma diferente: assemelha-se a um veredito, porque o modelo já comparou as opções. Quando o utilizador lê a resposta, a seleção pode já estar feita, de modo que uma marca por vezes nunca teve a oportunidade de obter o clique.
O artigo de opinião estabelece uma distinção entre a citação, a menção e a recomendação. Um modelo pode citar uma empresa entre cinco opções enquanto recomenda regularmente um concorrente. Inversamente, uma marca pode aparecer numa resposta sem ser apresentada como uma solução adequada. O texto considera que a frequência das menções, tomada isoladamente, é um indicador enganador.
Três etapas para medir a visibilidade
A primeira etapa, a inclusão, consiste em saber se a marca figura na resposta. Para a medir, é necessário colocar um conjunto definido de perguntas relacionadas com a atividade do cliente, testá-las nas plataformas monitorizadas e depois reportar o número de respostas que mencionam a marca em relação ao total de respostas testadas. A fonte dá o exemplo de uma marca presente em 12 respostas de 40, ou seja, uma taxa observada de 30 %. Esclarece que este número informa sobre as perguntas testadas, e não sobre o conjunto das pesquisas de IA.
A segunda etapa diz respeito ao enquadramento: a descrição da empresa é exata? Uma citação tecnicamente correta pode apresentar uma marca como uma opção barata ou um ator ultrapassado, o que pode prejudicar mais do que a ausência de citação. A fonte cita o caso de uma empresa de software B2B cujas páginas antigas de produto descreviam a ferramenta para profissionais independentes, quando agora se dirige a grandes empresas.
A terceira etapa, a aprovação, verifica se a marca é explicitamente recomendada em perguntas de compra. O texto descreve o caso de uma IA que cita o produto de um cliente, descreve corretamente as suas funcionalidades e depois recomenda um concorrente que considera mais adequado para pequenas equipas. A inclusão e o enquadramento são bem-sucedidos, mas a aprovação falha. As três etapas são medidas distintas e não um funil de conversão: um aumento das citações acompanhado por uma queda na quota de recomendações pode, portanto, constituir um sinal de alerta.
Relacionar os números com os resultados de negócio
A fonte insiste na prudência na interpretação das ligações com os resultados comerciais. Recomenda monitorizar separadamente a progressão das pesquisas de marca, as visitas provenientes de IA identificáveis e os leads ou vendas relacionados com esses canais. As pesquisas de marca também aumentam com as relações públicas, as campanhas pagas e a sazonalidade.
Um estudo da Similarweb sobre os comportamentos após uma recomendação do ChatGPT relata que, nos sete dias seguintes, os utilizadores que viram uma marca recomendada visitaram-na mais do que o seu concorrente. Quando o ChatGPT recomendava a American Express, 7,2 % dos utilizadores visitaram posteriormente o seu site, contra 3,1 % para a Capital One. No sentido inverso, 14,2 % visitaram a Capital One após a sua recomendação, contra 3,8 % para a American Express. O estudo baseia-se num painel norte-americano de computadores de secretária, com adesão voluntária, abrangendo julho a dezembro de 2025, e em marcas de consumo. Os seus resultados não são necessariamente válidos para pequenas empresas ou para o B2B.
De acordo com o painel opt-in Web Analytics da Ahrefs, os assistentes de IA representavam menos de 1 % do tráfego dos sites em setembro de 2026. O texto esclarece que este número mede o tráfego recebido pelos sites participantes, e não a quota dos usos de ferramentas de IA que geram um clique de saída.
O relatório para o cliente proposto na fonte associa cada constatação a uma interpretação e a uma ação. Os seus números, apresentados como ilustrativos e não como resultados reais, fazem passar as menções de 30 % para 45 % das respostas testadas, e as descrições exatas de 70 % para 85 %. As recomendações explícitas passam de 15 % para 25 % das respostas de compra testadas, e os cliques provenientes das pesquisas de marca progridem 12 %, sem que este aumento seja atribuído à IA.
