Glossário

Visibilidade em IA

A visibilidade em IA é a presença observável de uma empresa, produto ou site nas respostas geradas por IA. Uma medição pode contar nomes, recomendações, descrições ou links citados, que são ocorrências diferentes. Um resultado de visibilidade útil identifica as perguntas, os assistentes, o idioma, a localização e a data, e apresenta os pedidos que falharam separadamente das perguntas respondidas.

Porque é importante para uma empresa

Uma empresa pode ser mencionada com informações incorretas, ser citada sem ser recomendada ou aparecer em respostas a perguntas irrelevantes. Acompanhar apenas uma pontuação geral esconde estas diferenças. Quem gere a empresa deve analisar a resposta e relacionar a pergunta medida com um serviço que realmente vende.

Exemplo e evidências

O AIGROW Index classifica as empresas pela proporção de testes respondidos que as mencionam. A análise gratuita usa uma pontuação ponderada diferente. Os dois valores respondem a perguntas distintas e não devem ser apresentados como percentagens equivalentes.

Leia como é calculada a Taxa de recomendação IA

O que fazer agora

Comece pelas perguntas que um potencial cliente faria antes de escolher a sua empresa. Verifique separadamente o nome da empresa, a descrição e os links. Mantenha o mesmo conjunto de perguntas nas comparações e registe o idioma e a localização. Se não houver resultado numa amostra limitada, conclua apenas que a empresa não apareceu nessa amostra.

Pergunta frequente

Não. O Index contém testes publicados para determinadas categorias, localizações e edições. A sua empresa pode aparecer em resposta a outra pergunta ou noutra data. Uma nova análise verifica uma amostra diferente, específica para a sua empresa.

Termos relacionados

Fontes e método

Fontes consultadas em 2026-10-09. Os exemplos assinalados como ilustrativos não são resultados empresariais medidos.

Verifique se a sua empresa aparece nas respostas de IA

Faça a análise gratuita para ver que assistentes mencionam a sua empresa e que informações precisam de atenção. A análise é uma amostra, não uma promessa de recomendações futuras.