A atenção que as suas análises não conseguem ver: cinco perguntas

Alguém está prestes a comprar, abre um chat com um modelo de linguagem e pergunta o que escolher. A resposta chega pronta: alguns nomes, uma breve justificação, por vezes um link. Nenhum clique num resultado de pesquisa, nenhuma visita ao website da marca, nenhum rasto em qualquer dashboard. As análises não mostram nada, mas a decisão acabou de ser tomada. Então, onde estava a atenção do cliente? Na resposta do modelo. E foi o modelo que decidiu quem a obteve.

O modelo de linguagem como influenciador: cinco degraus que uma marca sobe para alcançar a atenção do cliente

Hoje, um modelo de linguagem funciona como um influenciador, mas em termos diferentes. Não tem alcance que se possa comprar e não assina contratos. Decide quem mostrar no momento em que a pergunta é feita, e a sua recomendação chega ao cliente exatamente no momento da escolha.

No meu artigo sobre a morte dos rankings, defendi que a posição nos resultados de pesquisa deixou de ser a medida que importa, sendo substituída pela probabilidade de um modelo recomendar a marca. Michał Grzebyk descreveu neste blog o que significa a visibilidade da marca nas respostas dos modelos. Ambos os artigos são degraus da mesma escada. Aqui subo mais um, porque nem a presença sozinha nem a recomendação sozinha nos dizem se uma marca tem uma oportunidade de atenção do cliente.

Divido essa oportunidade em cinco degraus: presença, concorrência, posição, direção e transição. Juntos, formam a escada da oportunidade de atenção. Cada degrau é uma pergunta simples que um profissional de marketing pode fazer sobre a sua própria marca, e juntos descrevem o que o modelo apresenta ao cliente. Se o cliente realmente o lê é uma questão separada, à qual voltarei no final.

De onde vêm os números deste artigo?

Cada figura aqui provém de um único estudo nosso. Diz respeito a uma marca específica, que chamo Marca A, e a um conjunto de cenários construídos para a sua situação: 1.400 perguntas em 11 idiomas, feitas em nome de personas de 12 mercados, a seis modelos (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok, DeepSeek). Isso produziu 8.400 respostas avaliadas, recolhidas entre agosto e outubro de 2026.

Estas percentagens descrevem, portanto, a Marca A, as suas perguntas e as versões do modelo desse período. Não são uma norma de mercado, nem um nível para comparar com outra marca. Uma categoria diferente, perguntas diferentes e personas diferentes produzirão números diferentes. Mostro-os porque ilustram mecanismos que também vemos ao medir outras marcas: a direção do efeito é semelhante, mas o nível tem sempre de ser medido separadamente.

Por que é que uma única resposta do modelo ainda não lhe diz nada?

Pegue numa pergunta do estudo, feita na língua de um dos mercados, sem qualquer nome de marca. Seis modelos deram seis respostas diferentes. Em duas, a Marca A não apareceu de todo. Numa, ficou em quarto lugar, introduzida como "uma surpresa". Noutra, obteve uma secção própria, noutra, uma única menção numa frase sobre custos de vida, e na última, ficou em terceiro lugar na lista.

Quatro modelos em seis incluíram a marca na sua resposta. É um bom resultado? Uma pergunta não pode dizer. No grupo inteiro de perguntas semelhantes, o modelo incluiu a Marca A em 45,1% de 324 respostas, ou seja, em menos de uma resposta em cada duas. Uma única resposta é como um lançamento de um dado viciado: o dado tem as suas tendências, mas o resultado de um lançamento é o acaso. Apenas um conjunto fixo de perguntas, feitas muitas vezes, com a versão do modelo e a data ao lado de cada figura, revela essas tendências.

Este estudo mostra mais uma coisa. As diferenças entre os tipos de pergunta foram maiores do que as diferenças entre os modelos. O que o cliente pergunta pesa mais do que o modelo que utiliza. É por isso que a preparação de um estudo começa com uma descrição precisa da marca e das situações em que os clientes a procuram. Abordamos isto na nossa série sobre a preparação de um estudo de respostas de modelos.

Cinco perguntas que vale a pena fazer sobre a sua própria marca

O modelo inclui a marca na resposta por si só?

O primeiro degrau é a presença. Quando o nome da marca está na pergunta, o modelo fala sobre ela quase sempre: no estudo da Marca A, em 99,9% das respostas. Isso é um eco, no entanto, não uma medição. O verdadeiro teste começa onde o cliente não nomeia a marca, porque só aí o próprio modelo escolhe a quem dar uma oportunidade.

Em 1.452 respostas a perguntas sem o nome da Marca A, o modelo incluiu-a em 72,4% dos casos. Essa média esconde grandes diferenças. Em perguntas de indivíduos (às quais as seguintes figuras se referem, a menos que eu diga o contrário) restritas ao segmento onde a marca compete, apareceu em 91,7% de 552 respostas. Em perguntas gerais sobre toda a categoria, em 45,1% de 324. Em perguntas que não apontavam para a categoria de todo, em 20,0% de 90. A presença, então, não é uma propriedade da marca. É uma propriedade de um par: a marca e a pergunta.

Com quem a marca partilha a resposta?

O segundo degrau é a concorrência. Um modelo raramente aponta para uma única marca. Em 1.044 respostas a perguntas sem o nome da Marca A, listou em média quase seis outras opções, e a Marca A foi a única sugestão em apenas 0,4% dos casos. Em perguntas gerais, a lista foi aberta por um líder, nomeado em 58,0% das respostas. A Marca A ficou em segundo lugar (45,1%), com quatro opções próximas, cada uma nomeada em 38-41% das respostas.

A conclusão é simples: na resposta de um modelo, uma marca compete não com um rival, mas com uma lista inteira. O modelo que compila essa lista decide quem o cliente verá ao lado da sua marca.

Quão alto a marca se posiciona na resposta?

O terceiro degrau é a posição: no topo da resposta ou no oitavo parágrafo. No exemplo de uma única pergunta, a Marca A ficou em terceiro lugar uma vez e em quarto lugar uma vez. É tentador transformar isso num ranking. No entanto, o estudo da Marca A mostra que, quando o nome da marca não está na pergunta, a sua posição muda de resposta para resposta, mesmo quando a mesma pergunta é repetida no mesmo dia.

Uma única posição, então, não é um resultado. O resultado é a frequência com que a marca atinge a abertura da resposta num conjunto fixo de perguntas. Quando o nome da marca está na pergunta, o modelo quase sempre abre a sua resposta com ela, mas isso, novamente, é apenas um eco.

O modelo recomenda, apenas menciona ou desaconselha?

O quarto degrau é a direção. Quando o modelo incluiu a Marca A na resposta por si só, recomendou-a claramente em 55,9% dos casos. Quase nunca a desaconselhou (1,7%), mas em quatro respostas em dez apenas a mencionou, sem qualquer recomendação. Michał Grzebyk explica a diferença entre uma menção e uma recomendação num artigo separado.

A parte mais interessante é que o tipo de pergunta funciona aqui de forma inversa ao que acontece com a presença. Em perguntas restritas, a Marca A aparece quase sempre, mas é recomendada em apenas 47,0% das respostas. Em perguntas gerais, aparece com menos frequência, mas quando aparece é recomendada em 62,3%. Presença por obrigação não é o mesmo que presença por escolha. O modelo escolhe uma marca quando tem um argumento para isso, e um contador de menções não consegue distinguir as duas situações.

Para onde o modelo envia o cliente?

O quinto degrau é a transição. É aqui que o canal do modelo termina e o seu website começa. Os endereços que os modelos deram de memória levaram a páginas ligadas à Marca A em 49,5% dos casos. As fontes encontradas através de pesquisa em tempo real levaram lá em 22,4%. São dois modos de trabalho diferentes e duas figuras separadas, que não combino numa só.

A leitura das respostas mostra porquê. O modelo cita uma fonte que aborda a situação do inquiridor, na sua língua e contexto. Não cita um texto sobre quem é a marca. Para qualquer editor de conteúdo, isso é um sinal importante: o tráfego dos modelos vai para a página que responde à pergunta do cliente.

A oportunidade de atenção é um instantâneo

Os cinco degraus descrevem respostas de um dia específico e de uma versão específica do modelo. No estudo da Marca A, versões mais recentes do modelo alteraram a quota de recomendações claras em mais de dez pontos em sete semanas, em ambas as direções e sem qualquer campanha. Um modelo, na sua nova versão, deixou de nomear a marca numa resposta onde anteriormente estava na lista. Outro, na sua nova versão, colocou-a na primeira frase.

Este tipo de deriva altera o significado de qualquer auditoria pontual. Uma figura sem uma versão do modelo e data não tem endereço, e uma medição de um trimestre atrás apenas lhe diz como as coisas estavam. A oportunidade de atenção precisa de ser verificada regularmente, no mesmo conjunto de perguntas.

Por que é que uma marca bem conhecida ainda não é uma marca vista?

Questionados diretamente sobre os nomes mais conhecidos associados à Marca A, os modelos deram o mesmo cânone em cada uma das 144 respostas. Em perguntas práticas, esse mesmo cânone apareceu entre 12,0% e 0,8% das respostas. O conhecimento entra numa resposta apenas através de uma porta que a pergunta do cliente abre: um lugar, um problema, uma situação específica. Em perguntas de negócios, a fonte que satisfez uma necessidade prática ("como verifico um parceiro de negócios?") apareceu em 143 de 4.200 respostas, enquanto a maior empresa no mesmo cenário apareceu em 21.

Assim, o modelo não recomenda o que conhece melhor. Recomenda o que se encaixa na pergunta. É por isso que o conteúdo de uma marca deve ser construído em torno das situações dos clientes, e não em torno da sua própria descrição.

Uma oportunidade de atenção ainda não é atenção

Os cinco degraus dizem-lhe o que o modelo apresenta ao cliente. O que o cliente realmente lê e processa é mostrado apenas por métodos que envolvem pessoas, como um inquérito ou rastreamento ocular em amostras de respostas. É aí que a atenção, no sentido estrito, começa. Na publicidade, parte da atenção é estimada a partir de sinais de dados, como tempo de exposição ou rolagem. Numa resposta de um modelo, esses sinais pertencem exclusivamente à plataforma que a exibe, então, de fora, apenas o conteúdo da resposta pode ser lido. O caminho para a atenção no canal de IA tem, portanto, quatro passos.

Primeiro, perguntas sem o nome da marca: um conjunto fixo de perguntas do cliente, muitas execuções, e a versão do modelo e a data ao lado de cada resultado. Segundo, os cinco degraus lidos a partir do conteúdo das respostas, que é a oportunidade de atenção. Terceiro, pesquisa envolvendo pessoas, que confirma a atenção. Quarto, o resultado de negócio: tráfego das respostas, inquéritos, vendas e aumento da marca, ligados aos passos dois e três.

Ao lado deste caminho, existe uma ferramenta separada: uma auditoria da qualidade da representação. O modelo 5P, descrito no blog da Brand Semantics, verifica se uma resposta é verdadeira e se o resultado é estável. A escada da oportunidade de atenção descreve o caminho da marca para o cliente, enquanto o 5P descreve a qualidade do que o modelo diz ao longo do caminho.

O que se segue para um profissional de marketing, independentemente da ferramenta?

Reuni-o em cinco princípios que se mantêm, independentemente do que medir.

Meça onde o cliente não nomeia a marca. As perguntas que incluem o nome da marca são um eco, não uma medição. A oportunidade de atenção é decidida por perguntas sobre a categoria, o problema e a situação.
Não conte menções. Conte menções com um motivo: um argumento, um lugar, uma comparação. Uma menção sem motivo ocupa um lugar na lista, mas não dá ao cliente nenhuma razão para escolher.
Dê ao modelo uma porta. Um facto, um número ou uma comparação preparada para a pergunta do cliente entra na resposta. Um texto sobre quem você é geralmente não.
Estude a pergunta do público na sua língua e contexto. Só então a resposta pode enviar pessoas para si, em vez de para uma fonte que se encaixa melhor na situação do cliente.
Cada figura com uma versão do modelo e data. Meça regularmente e conte a publicidade paga no chat separadamente da menção do modelo.

A atenção está a tornar-se uma moeda. Numa resposta de um modelo, as chances de a ganhar são distribuídas pelo modelo, e vão para a marca que lhe dá uma razão.

Se quiser verificar estes cinco degraus para a sua própria marca, a Semantio faz perguntas aos modelos sem o nome da marca e mostra se o modelo inclui a marca, com quem é comparada, quão fortemente é recomendada e para onde o modelo envia as pessoas a seguir. Pode começar com um teste de 7 dias.