Trabalhamos com uma pergunta que toda marca vai fazer cedo ou tarde: quando alguém pede uma recomendação ao ChatGPT, ao Gemini ou a outro assistente, a minha marca aparece?
Não é uma pergunta retórica. Assistentes de IA já intermediam decisões de compra — escolher um fornecedor de energia, uma seguradora, uma loja de bricolage. E, diferente do Google, eles não mostram dez links azuis: mostram uma lista curta, com nomes, e pronto. Ou você está na lista, ou você não existe naquela resposta.
Nos últimos meses rodamos auditorias de visibilidade para quatro marcas reais em setores diferentes — energia, seguros, bricolage e agências de marketing. Este post é o que dá para aprender com os números: como medimos, o que os dados mostraram e o que nos surpreendeu (algumas coisas, bastante).
A métrica central da nossa medição é o share of voice (SoV): de todas as respostas geradas pelos modelos, em quantas a marca aparece espontaneamente, sem qualquer patrocínio ou indução no prompt.
É a versão "answer engine" daquela velha pergunta de SEO ("em que posição estou?"), com uma diferença brutal: no Google você pode estar na página 2 e ainda receber clique. Numa resposta de LLM, estar fora da lista é estar fora.
Cada auditoria segue sempre o mesmo desenho: 12 perguntas por idioma, escritas como um consumidor real perguntaria (não como um especialista) 3 modelos de IA distintos, consultados via API (usamos GPT-4o-mini, Llama 3.3 70B e Gemini 2.5 Flash, através do OpenRouter) 2 idiomas por auditoria (na maioria, português de Portugal e português do Brasil) Contagem: uma resposta "contém a marca" quando o nome aparece espontaneamente no texto; quando a resposta traz uma lista ranqueada, registramos também a posição média em que a marca surge
Exemplos reais de perguntas do template (o {nicho} é substituído pelo segmento):
Duas notas honestas de engenharia: pedimos max_tokens baixos e um delay entre prompts para não tomar 429 dos provedores; e um detalhe que aprendemos na prática — se o nome do nicho já contém a palavra "agência" (ex.: "agência de marketing digital"), o template em inglês "Most reliable {nicho} agencies in {pais}" gera frases como "Most reliable agência de marketing digital agencies in the Portuguese market". Funciona, mas soa robótico. Vale validar os prompts gerados antes de rodar o batch.
Foram 4 auditorias, 4 setores, 293 respostas de IA analisadas ao todo. Cada relatório compara a marca analisada com os concorrentes do segmento.
| Marca (segmento) | Share of voice da marca | Concorrente à frente | Gap | |---|---|---|---| | Galp (energia) | 22,1% (15 de 68 respostas) | EDP — 35,3% | 13,2 p.p. | | Tranquilidade (seguros) | 20,6% (13 de 63) | Allianz — 77,8% | 57,2 p.p. | | Fullsix (agências de marketing) | 7,5% (7 de 93) | VML — 23,7% | 16,2 p.p. | | Leroy Merlin (bricolage) | 81,2% (56 de 69) | — (líder; AKI é 2ª, com 49,3%) | — |
Duas marcas aparecem em menos de 1 resposta em 4, num cenário onde o consumidor pergunta "quem são os líderes do mercado?" e o modelo responde com uma lista de nomes. A Fullsix — uma agência que vende marketing digital — aparece em 7,5% das respostas do próprio setor. A Allianz domina o debate de seguros com 77,8%, mais de 3x a Tranquilidade.
Nas três auditorias em pt-PT + pt-BR (Galp, Tranquilidade, Leroy Merlin), a metodologia foi idêntica: 12 perguntas × 3 modelos × 2 idiomas. A Fullsix rodou com 4 modelos e em pt-PT + inglês, num batch de junho (as outras três são de setembro).
O que surpreendeu nos resultados A mesma marca desaparece quando você muda o idioma
Este foi o achado mais forte. Olha o mesmo par de marcas, segmento idêntico, só mudando o idioma da pergunta:
| Marca | pt-PT | pt-BR | |---|---|---| | Galp | 42,4% | 2,9% | | Tranquilidade | 40,6% | 0,0% (0 de 31 respostas) | | Leroy Merlin | 82,4% | 80,0% | | Fullsix | 2,2% (pt-PT) | testado em inglês: 12,8% |
A Galp pontua 42,4% em português europeu e desaba para 2,9% em português brasileiro (1 menção em 35 respostas). A Tranquilidade pior: zero menções em 31 respostas em pt-BR. Zero. Não é "baixa visibilidade", é ausência completa.
A Leroy Merlin, em contraste, crava ~80% nos dois idiomas. Ou seja: o problema não é "português" em abstrato — é a densidade de conteúdo estruturado que existe sobre a marca em cada mercado. Os modelos de IA herdam o que a web de cada idioma diz sobre você. Se o seu mercado-alvo é o Brasil e você só construiu presença em fontes portuguesas, para o LLM você não tem histórico lá. Ser mencionado não basta — a posição média importa
Registrar "a marca apareceu" esconde metade da história. Quando aparece, em que posição da lista? Leroy Merlin: posição média 1,7 nas listas de recomendação (aparece quase sempre, e quase sempre primeiro) Galp: posição média 4,7 Tranquilidade: posição média 6,6 Fullsix: posição média 12,7