Os KPIs de IA são os mais complicados de medir em toda a história dos KPIs até hoje. 

O motivo maior é que não há nenhum tipo de analytics que as marcas podem usar junto com as IAs. As informações que são apresentadas lá pela sua marca estão em um completo limbo. 

Pense nas outras redes sociais, por exemplo. A menção à sua marca é geralmente feita através do seu @, e você fica sabendo imediatamente.

Mas mesmo nas redes sociais existem alguns pontos cegos. A questão é que com a IA, os pontos cegos passaram a ser a estrada inteira. E agora temos muito pouca visibilidade de verdade. 

Hoje vamos pensar nos 4 principais KPIs de IA, assim como as melhores formas de capturar seus dados e transformá-los em inteligência. 

Vamos lá? 

Menções: o principal

O primeiro KPI de IA que precisamos mencionar são as menções, porque elas devem ser sua principal preocupação. 

Pense no Google e no SEO tradicional. A primeira preocupação de qualquer profissional é fazer as menções à marca na primeira página aumentar. 

É por isso que os blogs existem, inclusive. O primeiro passo do SEO é colocar a marca em evidência para pesquisas diretas — no nosso caso, “agências de Curitiba” mostrando a  Adtail, por exemplo. 

Depois, com os blogs, a preocupação do SEO passa a ser aumentar as menções à marca para outras palavras-chave mais amplas.

Na IA é diferente. Enquanto no Google é possível saber quantos cliques suas menções estão trazendo, na IA não é possível saber quantas vezes você é mencionado. 

Ou melhor dizendo: não é possível saber através de um analytics dedicado da Open AI. Mas há algumas soluções para resolver isso. Vamos conversar melhor sobre três delas abaixo: 

Monitoramento manual estruturado

O caminho mais direto para acompanhar menções em IAs continua sendo o monitoramento manual — mas não no sentido improvisado. 

Ele deve ser construído como um protocolo. Uma lista fixa de prompts é repetida semanalmente, mensalmente ou a cada atualização de modelo. 

Essa constância cria uma linha do tempo clara, permitindo ver quando a marca começa a aparecer, quando some, quando perde espaço e quando ganha destaque.

Esse método também revela nuances importantes: adjetivos usados, ordem das citações, se a IA demonstra clareza sobre o que a marca faz e se responde de forma coerente com seu posicionamento real. 

Embora não ofereça volume absoluto, entrega algo ainda mais valioso: a percepção que o modelo tem da marca.

• Criar uma lista fixa de prompts por categoria;
• Repetir testes em intervalos definidos para comparar evolução;
• Registrar mudanças de posição, clareza e contexto das menções.

Auditoria competitiva por categorias

Em vez de perguntar pela própria marca, a estratégia aqui é observar como ela se comporta dentro da categoria.

“Melhores agências de performance”, “ERP escolar”, “plataformas de chatbot”, “agências de Curitiba” — essas perguntas revelam se a marca aparece como líder, como participante secundário ou se sequer aparece.

Essa análise também expõe a dinâmica entre concorrentes: quem a IA prefere, quem surge em primeiro lugar, quais players são ignorados, e quais termos fazem a marca emergir ou desaparecer. 

Para branding e posicionamento, isso é ouro puro: é literalmente enxergar como a IA organiza o mercado em camadas.

• Criar listas de perguntas por categoria e concorrência direta;
• Analisar ordem das menções e frequência relativa;
• Mapear lacunas onde a marca nunca aparece — e por quê.

Análise indireta via conteúdo de origem

Mesmo sem analytics oficial, existe uma pista confiável: de onde a IA está aprendendo sobre sua categoria. 

Blogs bem estruturados, páginas institucionais claras, FAQs robustas, whitepapers e estudos de caso viram material de referência para modelos. 

Quanto mais forte o ecossistema de conteúdo da marca, maior a probabilidade de menção futura.

Esse método exige olhar para o ambiente digital como um todo. Não basta publicar — é preciso publicar conteúdo que seja semanticamente sólido, carregado de contexto técnico, consistente e fácil de mapear. 

É assim que a marca se torna “citável”, mesmo sem saber quando é mencionada.

• Avaliar se o site da marca tem conteúdo suficiente para ser referência;
• Mapear concorrentes com conteúdo mais robusto que você;
• Produzir material que se torne fonte primária para os modelos.

Sentimento: o eco do mercado 

Saber que você está sendo mencionado é ótimo. Mas como exatamente a IA te descreve? É para isso que serve o segundo KPI, o sentimento. Ele é o qualificador da menção. 

A IA é um grande aglomerado de opiniões na internet. Isso é importante entender como marca, já que a maioria dos usuários da IA pensa algo bem diferente. 

Para a maioria das pessoas, a IA usa as melhores fontes possíveis. Mas nós sabemos que existem uma série de sinais que domínios transmitem para as IAs, e nem sempre esses domínios vão ter o melhor conteúdo possível. 

Aliás, não é nem questão de melhor conteúdo. Sua marca pode ter muitos reviews no Reddit, por exemplo. E o Reddit é uma grande fonte para as IAs. Se os reviews foram negativos, a IA vai transmitir esse sentimento. 

Fazer a mensuração por analytics da IA é impossível. Mas, assim como no KPI anterior, podemos usar alguns métodos alternativos. Que podem ser os mesmos, inclusive, mudando somente os prompts. 

Saiba mais: 

Diagnóstico profundo da narrativa da marca

O sentimento é o que transforma uma menção em contexto — e contexto é tudo no ambiente das IAs. 

Aqui, o foco não está apenas em aparecer, mas em como a IA descreve a marca. Adjetivos, comparações, advertências, recomendações, elogios ou ressalvas: tudo isso revela a narrativa que o modelo internalizou. 

Como a IA é um espelho estatístico do que existe na web, ela pode puxar ecos positivos de artigos estruturados… ou ecos negativos de fóruns como Reddit, Reclame Aqui ou threads antigas indexadas.

Com isso em mente, o diagnóstico de sentimento se torna um exercício de mapear o “imaginário” que o modelo construiu sobre a marca.

• Observar adjetivos usados pela IA ao citar a marca;
• Identificar se há elogios, ressalvas, avisos ou tom neutro;
• Comparar a narrativa com a percepção desejada pelo branding.

Impacto das fontes que moldam o sentimento

Fontes diferentes carregam tons diferentes — e a IA absorve todos. 

Um review negativo no Reddit vale tanto quanto um artigo técnico bem escrito, dependendo da frequência e da força contextual daquele conteúdo dentro do corpus. 

Por isso, o sentimento é menos sobre “qualidade” objetiva e mais sobre o que existe no ecossistema informacional da marca.

Marcas com blogs fracos, pouca documentação institucional, muitos comentários em fóruns ou histórico de avaliações negativas podem ver esse peso surgir nas respostas da IA. O sentimento, nesse caso, é apenas o reflexo: a causa está na estrutura digital que alimenta o modelo.

• Mapear quais sites e plataformas geram mais impacto (Reddit, reviews, fóruns);
• Identificar conteúdos negativos recorrentes que podem enviesar o tom da IA;
• Criar conteúdo institucional forte para reequilibrar o ecossistema.

Métodos alternativos para medir o sentimento nas respostas

Assim como nas menções, ainda não existe analytics oficial para rastrear sentimento em modelos de IA. 

Mas é possível executar auditorias sistemáticas mudando apenas os prompts: perguntas sobre reputação, confiabilidade, histórico, principais problemas ou diferenciais revelam rapidamente o tom predominante. 

Ao repetir essas perguntas regularmente e comparar as respostas, surge um mapa claro da evolução do sentimento — positivo, neutro ou negativo.

É um processo artesanal, mas extremamente eficaz.

• Criar prompts que forcem a IA a opinar (“pontos fortes”, “pontos fracos”);
• Registrar tom, qualificadores, alertas e elogios ao longo do tempo;
• Comparar com concorrentes para entender seu posicionamento afetivo no mercado.

Benchmarking comparativo: você em relação aos outros 

Uma coisa é ser entendido pela IA como bom ou ruim. Outra coisa é estar inserido em um mercado onde você destoa muito. Tanto para o bem quanto para o mal. 

Pense em um segmento com clientes ultra exigentes. A IA pode fazer ressalvas em todas as marcas analisadas, inclusive a sua. 

Mas agora pense em um segmento mais simples, onde todas as marcas recebem elogios, menos a sua. Problemático, não é? 

Conversamos até agora sobre KPIs gerais de IA. Mas agora precisamos tirar um momento para falar especificamente do benchmarking, um dos mais importantes de todos. 

Veja como fazer a análise: 

Identificação da linha de base competitiva

O primeiro passo do benchmarking em IAs é entender qual é a “linha de base” do mercado — o tom padrão que a IA utiliza para descrever todas as marcas dentro de um mesmo segmento. 

Em setores onde a exigência é alta, é normal que o tom seja mais crítico, trazendo ressalvas para todos os players. 

Já em mercados mais simples, a IA tende a adotar uma postura mais elogiosa e permissiva.

Sem esse contexto geral, qualquer análise vira ruído. Você não sabe se a IA está sendo mais dura com você… ou com o mercado inteiro.

• Mapear a média das descrições das marcas concorrentes;
• Comparar o tom geral do segmento com o tom usado para sua marca;
• Identificar se a IA está “puxando a régua para cima” ou “para baixo”.

Análise de distorções positivas e negativas

Quando existe um desvio claro — você muito acima ou muito abaixo da média — isso revela mais do que um problema individual: revela uma distorção narrativa. 

A IA pode estar supervalorizando a marca (indicando forte presença digital, autoridade e conteúdo), ou pode estar puxando o tom para baixo (um sinal de reputação digital frágil ou presença orgânica insuficiente).

Essas distorções são importantes porque mostram onde a IA entende que a marca destoa, e principalmente por quê.

• Verificar se sua marca recebe elogios ou críticas que nenhum concorrente recebe;
• Identificar distorções sistemáticas: sempre positivo demais, sempre negativo demais;
• Priorizar correções ou reforços nos pontos onde o desvio é mais marcante.

Construção de um painel comparativo contínuo

Benchmarking não é uma fotografia única: é um processo, um histórico. Criar um painel contínuo — repetindo perguntas sobre marcas, categorias e reputações — permite enxergar evoluções e quedas ao longo do tempo. 

A IA muda, os modelos atualizam, e os sinais da web mudam com eles. O painel serve para capturar essa oscilação de forma objetiva.

Assim, surge um mapa claro: quem sobe, quem desce, quem estacionou e quem é consistentemente lembrado como referência.

• Repetir consultas em ciclos fixos: semanal, quinzenal ou mensal;
• Registrar variações na ordem das citações para cada concorrente;
• Mapear tendências longas: ascensão, queda ou estabilidade no sentimento competitivo.

“Fontificação”: quando seu conteúdo vira fonte confiável 

O pote de ouro no final do arco-íris para os profissionais de marketing é, de longe, a fontificação do seu conteúdo para as IAs. 

A ideia é simples. Se você produz conteúdo aprofundado sobre algum assunto específico do seu segmento, é vantajoso que a IA cite não só sua marca como a fonte, mas também disponibilize o link para o download completo. 

Esse é o KPI de IA padrão ouro. Caso você tenha bons resultados nele, é bem provável que todos os outros acima também estão indo bem. 

Vamos entender agora como mencioná-los. Acompanhe: 

Construção de conteúdo que se torna referência técnica

A fontificação acontece quando a IA não só entende sua marca, mas usa seu conteúdo como base para explicar um assunto. 

Para chegar lá, é preciso produzir materiais tão completos, profundos e semanticamente sólidos que o modelo os reconheça como “explicação padrão” do tema. 

Isso significa ir além de blogs superficiais: whitepapers, estudos, artigos densos, documentação técnica e análises comparativas são os ativos que realmente constroem autoridade de origem. 

Quanto mais técnico, melhor — modelos valorizam densidade e clareza.

• Criar conteúdos longos e detalhados que resolvam o tema por completo;
• Priorizar materiais técnicos: whitepapers, estudos, manuais, frameworks;
• Garantir profundidade sem perder a estrutura semântica clara para indexação.

Otimização do ecossistema para ser citável

Mesmo conteúdo excelente pode ser ignorado se não estiver organizado de forma que a IA consiga interpretá-lo. A fontificação depende de um ecossistema digital limpo, acessível e semanticamente amigável: headings claros, URLs consistentes, boa arquitetura, contexto repetido com variações, links internos coerentes, citações externas confiáveis e presença em múltiplos formatos. 

Quanto mais fácil for para o modelo entender “quem escreveu” e “sobre o que escreveu”, maior a chance de ele te usar como fonte.

• Estruturar conteúdos com boas práticas semânticas (H2, H3, contexto repetido);
• Distribuir esse conteúdo em múltiplos formatos e domínios confiáveis;
• Criar clusters temáticos completos para facilitar o mapeamento do modelo.

Sinalização ativa para que o modelo reconheça a autoria

Fontificação não depende só da qualidade do material, mas do quanto ele carrega sinais fortes de autoria e confiabilidade. 

O objetivo é deixar claro — para humanos e modelos — quem escreveu o conteúdo, por que é autoridade, e onde acessar a versão completa. 

Isso inclui assinatura editorial, datas claras, credenciais técnicas, links para PDFs, conexões com redes confiáveis e marcações consistentes entre diferentes páginas. 

A combinação de sinais repetidos aumenta a probabilidade de o modelo citar a marca nominalmente e, melhor ainda, incluir o link.

• Incluir assinatura, data, credenciais e justificativa de autoridade;
• Manter consistência visual e textual entre páginas e materiais;
• Facilitar o acesso direto ao material completo (links, PDFs, landing pages).

Esses novos KPIs são todos abstratos: dependem de interpretação e análise constante. 

E a melhor forma, senão a única, de analisá-los é perguntando constantemente para a IA o que está acontecendo. 

Pergunte sobre a sua marca. Fale sobre ela com a IA. E veja o que ela te responde. 

Aliás, faça um teste com a gente. Pergunte a ela sobre os principais cases da Adtail. Baseie-se na resposta para entender como nosso SEO possibilita as melhores respostas possíveis para a nossa marca. 

E claro: também aproveite para conhecer nossos cases melhor. Obrigado pela leitura!