Existe uma maneira razoável — ou seja, prática, barata e eficiente — de fazer análise de performance na IA hoje?

A máquina está a todo vapor: segundo a Forbes em entrevista com Sam Altman, em setembro de 2025 o ChatGPT já atingia a marca de 800 milhões de usuários ativos por semana. 

O número, porém, é provavelmente mais próximo dos 800 milhões de usuários ativos por mês, segundo a Sensor Tower. 

E o Gemini e a Meta AI seguem o compasso: a IA do Google atingiu os 650 milhões de usuários ativos mensalmente no final de 2025, enquanto a Meta surge na liderança, com 1 bilhão de MAUs — monthly active users. 

Essas informações também são da Sensor Tower. 

‍Com tanta gente usando a IA, nossa limitação como profissionais de marketing fica muito evidente: o que estão falando da nossa marca? 

Quais são as ferramentas para fazer escaneamento de IA? Como elas funcionam? E o mais importante: elas funcionam mesmo? 

‍Vamos descobrir nesse texto. Mas antes, um olhar para o futuro dos analytics na IA com o… Bing? 

Webmaster Tools do Bing lança oficialmente o primeiro Analytics de IA 

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A imagem que você está vendo é a primeira interface de análise de performances em IA já vista até a data de criação desse post. 

O print, compartilhado pela Microsoft, mostra as funcionalidades beta já dentro do sistema de Analytics do ecossistema Bing, com duas métricas principais: 

• Total de citações: quantas vezes um site é citado como fonte em respostas geradas por IA durante um período selecionado;
  
  
• Média de páginas citadas: a média diária de URLs únicas de um site referenciadas em experiências de IA;
  
  
• Consultas de fundamentação: exemplos de frases de busca usadas por sistemas de IA para recuperar e citar conteúdo de um publisher;
  
  
• Atividade de citação por página: número de citações por URL, destacando quais páginas são referenciadas com maior frequência;
  
  
• Tendências de visibilidade ao longo do tempo: visualização em linha do tempo mostrando como a atividade de citação cresce ou diminui nas experiências de IA.

Esse Analytics, porém, está captando dados apenas de plataformas de IA suportadas pelo Webmaster Tools do Bing. 

São elas: 

• Busca integrada Bing;
• Microsoft Copilot; 
• Plataformas de IA parceiras, mas nenhuma ainda foi anunciada e nem há especulação sobre que plataformas podem estar inclusas; 

Ou seja: é um sistema voltado apenas para o ecossistema Bing — não é possível integrar o ChatGPT à dashboard, por exemplo, e começar a coletar dados externos. 

Mas ao mesmo tempo, apesar de não ter tanta utilidade fora do Bing (que representa uma parcela bem pequena das buscas globais), essa plataforma muda todo o jogo. 

Entenda: 

A nova era do IA Analytics está chegando? 

Com a chegada da análise de performance IA do Bing, é extremamente provável que vamos ver o mesmo movimento partindo do Google em 2026. 

Não sabemos quando, não sabemos como vai ser, mas todos os ingredientes já estão prontos, basicamente. 

O Google já tem o Google Analytics 4 e o Search Console, que são, juntos, o conjunto de ferramentas para webmasters mais robusto do mercado. 

Não há nenhuma marca hoje que oferece o suporte para desenvolvedores que o Google oferece com o GA4, GSC e GTM. 

🔎 Leia também: Como trackear CTAs usando Google Tag Manager e Eventos do GA4 [2024]

Tudo isso, claro, também vale para a Meta, que já tem a infraestrutura construída. Ela só precisa ser aplicada para o Meta AI. 

Então, o anúncio do Bing pode ser apenas o primeiro passo para uma nova era da IA: menos misteriosa para profissionais de marketing, e mais transparente para webmasters.

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Tudo isso é bastante interessante, mas há uma outra questão mais urgente: como fazer a análise de performance em IAs no geral? 

Mesmo se houvesse um dashboard de AI performance no GA4 e Search Console, ainda assim esse recurso seria como o Bing, integrado somente às funcionalidades de IA do Google. 

Ou seja: o AI Overviews das SERPs, o Google Gemini (o próprio chatbot) e o AI Mode.

‍Isso não é o suficiente. Será que é até possível pensar em Social Listening sem contar com um analytics para cada plataforma? 

Sem precisar ter o Bing Webmaster Tools, o Google Analytics, um futuro GPT Analytics, o hipotético Claude Overviews, o possível Perplexity Mentions? 

Na verdade sim. E para conversar melhor sobre isso, precisamos entender melhor o Social Listening na era da IA. 

Acompanhe: 

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Social Listening na era da IA - o que pode ser feito e o que precisamos fazer

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O Social Listening já existe há algum tempo, vale mencionar. 

Já existem plataformas que conseguem fazer scraping de sessões de comentários e analisar as informações de quem está interagindo com um determinado post ou perfil. 

Esse é o trabalho da Brandwatch, por exemplo, uma das mais completas do mercado. Veja o que ele faz: 

• Identifica o sentimento predominante nos comentários;
• Mapeia tópicos recorrentes e clusters semânticos;
• Infere interesses da audiência com base no conteúdo publicado;
• Detecta influenciadores ou perfis com alto engajamento;
• Analisa afinidade de marca.

Também já existem ferramentas capazes de realizar esse scraping em outras situações, como quantidade de páginas indexadas na primeira página do Google, por exemplo. 

O próprio Brandwatch já atua em outras situações, analisando alguns fóruns, o Reddit, comentários do Youtube, etc. 

Isso é Social Listening e, com a ajuda da IA, ela vem sendo aplicada para criar relatórios de performance da marca no geral. 

Porém, precisamos pensar no Social Listening aplicado à IA. Como isso pode ser feito? Veja abaixo uma lista com as principais necessidades desse trabalho: 

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1 - O sistema precisa listar todas as citações diretas e links

O básico do sistema de análise de performance IA deve estar nas citações — precisamos poder ver quantas citações diretas e links foram feitas. 

E aqui há uma subdivisão importante: 

• Quando a IA menciona a sua marca: é quando a IA diz o nome exato da sua marca ou coloca um link que vai para o seu site. 

• Quando a pessoa menciona sua marca: aqui, o próprio prompt já está falando sobre você.

São duas distinções principais que mudam completamente a qualidade do dado. E já aí encontramos um problema: é legal, pelas leis de privacidade mundo afora, analisar prompts dos usuários?

A OpenAI, por exemplo, diz não coletar informações dos prompts dos usuários. 

🔎 Leia também — Os anúncios no ChatGPT estão chegando - o que você precisa saber  

É muito difícil traçar paralelos com o padrão dos Analytics hoje porque eles operam presos ao clique — um usuário só aparece nos seus relatórios após clicar. 

Um desses paralelos: quando a IA faz a menção é como se você estivesse tendo uma visita ao site, e quando o usuário menciona, alguém entrou e interagiu com o seu site.

Veja como ele não se sustenta muito bem. Esses dados gerados são carregados de métricas que não podem ser medidas através de sistemas que temos hoje.

A principal delas é a intencionalidade. Saiba mais: 

2 - Medidor de intencionalidade

Nos Analytics padrão, há a distinção inicial entre Impressões e Cliques — ou seja, quantas vezes uma página ou um conteúdo apareceu em um feed e quantas vezes ele recebeu o clique. 

E também há outras métricas, especialmente no Google Analytics, que ajudam a entender melhor o comportamento do usuário. 

Por exemplo: você gera 20.000 visitas mensais na sua home, mas a taxa de rejeição está em 90% ou mais. Isso significa que seu site aparece para usuários em pesquisas, mas que esses usuários não têm tanto interesse nele. 

Outro exemplo: uma landing page tem 5.000 visitas mensais, mas uma taxa média de leitura de apenas 00:20 segundos e uma taxa de rejeição também alta: é possível que a copy não esteja boa ou que quem acessa sua página não é seu público-alvo. 

Todas essas métricas são geradas por clique. A taxa de rejeição é a quantidade de pessoas que fez apenas um clique para entrar no seu site, e não clicou dentro do site. 

Na IA é diferente. Alguém pode estar fazendo uma pesquisa com intenção de compras e só deixar o ambiente da IA para ir comprar o produto direto no site, que ela digita no navegador. 

Ou seja: é preciso ter algum medidor de intencionalidade, como: 

• Palavras-chave: quantas vezes uma nuvem semântica foi aplicada. Por exemplo: quantas vezes as palavras-chave “é confiável”, “é caro”, “reclame aqui”, “prazo de entrega”, “review” dentre outras foram usadas junto com o nome da sua marca ou produto; 

• UTMs: quantos acessos de links estão vindo das IAs? Isso já existe, por sinal: a maioria das IAs inclui UTMs próprios nos seus links, que podem ser organizados com o Tag Manager e aparecer em relatórios do Google Analytics; 

• Share of voice (SOV): quantas vezes a marca apareceu como sugestões dadas pela IA. É o serviço mais vendido hoje nas plataformas que vamos analisar; 

• Share of citations: quais são as marcas citadas como fonte pela IA, e quantas vezes a sua marca foi citada;

• Link direto + clique: quantas vezes a IA sugeriu sua marca como fonte confiável, inclusive no caso anterior, e a pessoa clicou no link; 

Isso parece ser bastante complicado de atingir por conta do modelo das LLMs, mas é o mínimo esperado de um sistema de analytics. 

Logo adiante no texto vamos colocar os sistemas de AI Social Listening à prova para entender se eles conseguem entregar esses pontos, mas por enquanto, um último bastante importante: 

3 - Medidor de relevância para a IA

Há ainda um ponto mais avançado, que vai além da menção direta à sua marca: o quanto seu conteúdo contribui para as respostas que a IA gera. 

Esse é um verdadeiro sonho, e não acreditamos (por enquanto!) que algum sistema de análise de performance nas IAs vai conseguir entregar esse dado. 

Pense em um nicho bastante específico e que ainda mal tem conteúdo explicativo sobre ele na internet. 

Você trabalha em uma indústria que produz um produto tão novo que cada conteúdo que sua marca produz vira imediatamente referência, porque pouca gente está produzindo também. 

Agora imagine ser possível entender o quanto seu conteúdo é valioso para as IAs na pesquisa? O quanto ela se baseou em fontes suas, mesmo sem citar links, para produzir sua resposta? 

Esse seria um grande sonho para marcas B2B, que operam em mercados altamente competitivos em relação a conteúdo. 

Porém, por enquanto, a maioria das soluções foca ou vai focar na identificação das menções diretas. 

E já que estamos nesse assunto, que tal conhecer algumas ferramentas de AI Analytics? Ou melhor, ver se o que já existe pode ser chamado de AI Analytics: 

Review das principais ferramentas de Análise de performance de IA e AI Visiblilty de 2026 

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Só adiantando um ponto antes dos reviews: não há nenhuma plataforma hoje capaz de fazer tudo o que listamos no tópico anterior. 

A maioria delas está focada no primeiro item: entender quando a sua marca é citada pela IA. Quase todas as analisadas têm seu core business voltado para: 

• Monitoramento de prompts em múltiplos LLMs;
• Frequência de menções da marca;
• Comparação com concorrentes;
• Análise de sentimento da resposta;
• Dashboards de share of voice em IA;
• Relatórios por modelo (ChatGPT, Gemini, Perplexity etc.).

Outros pontos podem surgir, mas eles geralmente são preenchimentos que acabam atuando mais como formas de justificar o preço mais salgado que as plataformas têm.

Vamos partir para a análise? 

🚩 Disclaimer: todas as marcas analisadas ainda estão em estágios iniciais de análise. Não espere muito maisem funcionalidades além do core SOV + produção de artigos

Ranketta

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USP: automatically find every mention of your brand (and your competitors) across ChatGPT, AI Overviews, AI Mode, Perplexity and other AI Search Engines. 

O Ranketta é o primeiro exemplo que vamos analisar porque ele oferece algo bastante comum entre plataformas de visibility tracking: uma camada de ação simples, bem rudimentar.

A camada de ação do Ranketta está no uso dos resultados de share of voice (SOV) aliada a um modelo de IA já embutido na ferramenta, que cria artigos de acordo com o que as pessoas estão pesquisando sobre a marca. 

Ele organiza essas informações em fluxos de trabalho simples integrados diretamente à dashboard.

Agora o diferencial: o Ranketta vem com sistemas de tracking em instâncias de AI shopping já pronto no plano Enterprise. 

‍Ou seja: ele já vem com a estrutura pronta para medir interações no cenário específico de compras auxiliadas pela IA, algo que está se tornando muito comum em e-commerces.

Por esse motivo, recomendamos a ferramenta principalmente para quem procura vender online. 

Pricing: 

• Starter (€89/mo): inclui tracking de ChatGPT, AI Overviews e Perplexity, 25 prompts, 2 artigos gerados por mês, 1 site, 100k eventos de visitor analytics, Ranketta AI, integração com Looker Studio, AI shopping, análise de sentimento e suporte por e-mail;
  
  
• Pro (€249/mo): inclui tracking de ChatGPT, AI Overviews e Perplexity, 100 prompts, 6 artigos gerados por mês, 2 sites, 500k eventos de visitor analytics, Ranketta AI, integração com Looker Studio, AI shopping, análise de sentimento e suporte por e-mail + Slack;
  
  
• Enterprise & Agency (preço customizado sob consulta): inclui tracking nas principais plataformas de IA (ChatGPT, Gemini, Claude, AI Mode, Microsoft Copilot etc.), mais de 100 prompts, 6+ artigos por mês, 2+ sites, 500 k+ eventos de visitor analytics, Ranketta AI, integração com Looker Studio, AI shopping, análise de sentimento e gerente de conta dedicado.

Nobori.ai

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USP: turn AI search into leads.

Importante: está em Early Access e não há pricing disponível. 

Dentro do escopo de visibility, a Nobori permite trackear o share of voice, acompanhar as citações de palavras-chave ou prompts que você determina (como a concorrência está sendo citada para o prompt X) e acesso às principais IAs do mercado. 

Só uma nota: na data de redação desse texto, apenas o ChatGPT, AI Overviews e Perplexity eram suportadas. As outras estão para chegar.

Ou seja: Nobori.ai tem o core business de visibility igual todas as outras plataformas que estamos listando, mas com menos IAs suportadas até o momento. 

Na camada de ação, a Nobori permite:

• Sugestão de nichos e prompts onde seus concorrentes estão sendo citados; 
• Criação de artigos para esses nichos;
• Criação de comentários e e-mails de outreach para guest posting. 

Não é uma diferença tão grande assim com o Ranketta, mas isso é normal: essa camada de ação é similar entre todas as ferramentas simplesmente por limitações da tecnologia ou de integração com a IA. 

Gracker.ai 

O Gracker.ai não tem muitos diferenciais além do seu posicionamento, que é mais focado em empresas B2B e especialmente SaaS. 

Porém, pelas funcionalidades, não é possível chegar nessa conclusão assim tão fácil. 

Essas funcionalidades são as mesmas das que vimos até agora: visibility padrão com quantas vezes sua marca é citada, organização e tracking de citations e tracking completo de citations dos concorrentes. 

E na camada de ação, a criação de artigos para aumentar o rendimento de GEO da marca, gerando automaticamente textos sobre assuntos que sua marca não fala, mas que os concorrentes falam.

A diferença aqui seria o Gracker como uma plataforma B2B SaaS. O que nos deixa um pouco com o pé atrás, já que não há nenhuma funcionalidade, nem na camada de ação, que explique esse posicionamento. 

Em comunicados à imprensa a empresa reforça foco em soluções SaaS e, em particular, mercados técnicos como cybersecurity, onde decisões de compra são altamente dependentes de conteúdo aprofundado e recomendações contextuais.

Seu principal argumento de vendas é justamente esse. Vale a pena conhecer, caso você seja uma empresa SaaS, já que os preços da Gracker são bem altos. 

É provável que ele é justificado pelos cases e também por funcionalidades que só vemos de verdade no dia a dia. 

Sua lista de clientes também corrobora com essa afirmação, mas não há nenhuma grande marca que possa ser usada como exemplo óbvio. 

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Acho que podemos parar por aqui por um motivo bem simples: as plataformas de SOV e AI visibility são extremamente similares umas com as outras. 

Os diferenciais que cada uma tem estão muito mais relacionados com o uso diário, e ainda é muito cedo para encontrar reviews aprofundados na internet. 

De qualquer forma, terminamos o assunto com mais alguns links para você conhecer e testar por si próprio: 

• LLMrefs;
• Otterly.ai;
• Ahrefs Brand Radar;
  
• Evertune AI;
• Vaylis AI;
• Peec AI;
• Rankscale AI;
• AthenaHQ;
• Kime;
• Surva.ai
• Semrush AI Toolkit / Enterprise AIO.

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Hoje, as plataformas de SEO estão investindo pesado em GEO e AIO, o que comprova a tese geral de que o SEO não está morto — ele está se transformando, e ainda é essencial. 

Conversamos melhor sobre esse assunto no nosso texto do blog. Acompanhe:

➡️ SEO vs GEO: o que é diferente e o que é igual?

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