Glossário de pesquisa com IA

Facilitar o uso de informações como resposta direta à pergunta de um cliente.

A experiência de pesquisa conversacional do Google para perguntas, comparações e questões de seguimento.

Resumos gerados por IA pelo Google nos resultados de pesquisa, com links para as fontes.

Uma afirmação gerada por IA que é falsa ou não tem fundamento, apesar de parecer plausível.

Associar uma resposta de IA a informações fornecidas ou recuperadas que a possam fundamentar.

Referências a fontes associadas a uma resposta de IA, distintas do nome de uma empresa no texto da resposta.

Dividir uma pergunta em pesquisas relacionadas para reunir informações para uma resposta.

Experiência, conhecimento especializado, autoridade e fiabilidade nas diretrizes de qualidade do Google.

Uma pessoa, empresa, lugar ou coisa identificável, distinta das palavras usadas para a designar.

Melhorar a forma como uma empresa e os seus conteúdos aparecem nas respostas geradas por IA.

Uma representação estruturada de entidades e das relações entre elas.

Um modelo treinado para processar e gerar linguagem, que pode ser ligado à pesquisa.

Um ficheiro Markdown proposto para apresentar um site e indicar páginas úteis a ferramentas de IA.

Anotações estruturadas que descrevem informações visíveis numa página com um vocabulário partilhado.

A presença do nome de uma empresa ou produto numa resposta, com ou sem link.

Uma pesquisa concluída sem clicar para aceder a um site externo.

O texto que pede ou dá instruções a um sistema de IA para produzir uma resposta.

A proporção de menções a uma marca num conjunto definido de concorrentes e respostas de IA.

Usar informações recuperadas como contexto para a resposta de um modelo de linguagem.

Clientes automatizados que recolhem páginas para pesquisa, treino de modelos ou em resposta ao pedido de um utilizador.

Encontrar informações relevantes antes de um sistema de IA escrever a resposta.

Melhorar a forma como os grandes modelos de linguagem descrevem, recomendam e citam um negócio.

Se uma empresa aparece nas respostas de um assistente de IA e de que forma aparece.

Uma pontuação de 0 a 100 que mede a frequência com que os assistentes de IA mencionam uma empresa quando um cliente pede uma recomendação. Na análise da AIGROW, ser mencionada vale 45 pontos, ser descrita vale 15, aparecer em diferentes perguntas vale 20 e ter as informações básicas legíveis por máquinas no site vale 20. As perguntas que não obtêm resposta são excluídas do cálculo, em vez de receberem zero.

A proporção de respostas de assistentes de IA a uma pergunta de um cliente que mencionam uma determinada empresa. As mesmas perguntas são feitas várias vezes aos mesmos assistentes. Cada resposta que menciona a empresa conta uma vez, e as respostas que não mencionam nenhuma empresa também entram no cálculo. É a métrica usada para ordenar o AIGROW Index.

Uma pergunta que um cliente faria a um assistente de IA ao escolher um fornecedor, por exemplo, quem é o melhor dentista numa determinada cidade. A análise da AIGROW cria cinco perguntas a partir do site da própria empresa, com as palavras que um cliente usaria, e apresenta cada uma a até quatro assistentes.

Uma pergunta de compra apresentada a um assistente de IA, com registo das empresas que ele menciona. Faz-se a pergunta do cliente ao assistente, em vez de lhe perguntar se conhece a empresa, porque um modelo questionado sobre uma empresa pelo nome quase sempre diz algo favorável. Depois, a resposta é analisada para identificar os nomes que contém.

Uma consulta de teste que não devolveu uma resposta utilizável porque o fornecedor excedeu o tempo limite ou recusou responder. A pontuação da AIGROW exclui estas consultas do cálculo, em vez de as contar como ausências: uma falha do fornecedor é um problema na medição e nada diz sobre o conhecimento que o assistente tem da empresa.

O nome da empresa aparece na resposta de um assistente a uma pergunta de compra. É o fator decisivo na pontuação da AIGROW: a proporção de consultas respondidas que mencionam a empresa vale 45 dos 100 pontos, porque todos os outros fatores apenas qualificam a presença de uma empresa que o assistente já conhece.

O assistente disse algo sobre a empresa além do nome, como o que faz ou por que é uma boa opção para o cliente. Na pontuação da AIGROW, este fator mede a proporção de menções acompanhadas de uma descrição e vale 15 pontos, porque um nome isolado é uma recomendação menos convincente do que uma que o assistente consegue explicar.

O número de perguntas de compra diferentes que geram pelo menos uma menção, considerando todos os assistentes consultados. Vale 20 pontos na pontuação da AIGROW. Uma empresa mencionada sempre numa pergunta, mas nunca nas outras quatro, tem um alcance limitado, mesmo que o total de menções pareça bom.

Os dados que um assistente consegue ler num site sem ter de adivinhar. A análise da AIGROW atribui-lhes até 20 pontos: marcação de dados estruturados Organization ou LocalBusiness, 8; qualquer outra marcação de dados estruturados, 3; número de telefone no cabeçalho, 4; morada, 3; horário de funcionamento, 2; e descrição com pelo menos 50 caracteres, 3.

Uma análise que não conseguiu avaliar a empresa e, por isso, não apresenta pontuação. Isto acontece quando nenhum assistente responde ou quando não é possível extrair perguntas de compra do site e se usa um conjunto genérico, que não permite identificar menções. Uma análise incompleta nunca é publicada, monitorizada nem apresentada como zero.

As mesmas perguntas de compra, repetidas em cada execução da monitorização. Se as perguntas mudassem todos os meses, o resultado refletiria as perguntas em vez da empresa. Por isso, a monitorização mantém o conjunto inicial e não cria perguntas novas. Assim, uma alteração na pontuação significa que as respostas mudaram.

Uma menção é o nome da empresa no texto de uma resposta; uma citação é um link para uma fonte apresentado ao lado. A análise da AIGROW mede menções, porque a presença de citações varia entre assistentes e, para quem procura comprar, o que importa é saber se o nome aparece na resposta.

O quanto a resposta de um assistente muda quando se faz a mesma pergunta duas vezes. Na nossa calibração com doze perguntas de compradores locais, apenas 16% a 26% das empresas mencionadas em duas execuções do mesmo modelo apareceram em ambas. Uma resposta é apenas uma amostra. Por isso, uma análise faz várias perguntas a vários assistentes.

As outras empresas que os assistentes mencionam ao responder às mesmas perguntas de compra. A análise da AIGROW conta quantas vezes cada uma aparece nas respostas e apresenta até seis, por ordem de frequência. A empresa analisada nunca aparece na sua própria lista, mesmo quando um assistente abrevia o nome para uma só palavra.