Estratégia de busca com IA deve se apoiar em dados próprios, e não em ferramentas

Um levantamento com 194 ferramentas lançadas nos últimos dois anos para ajudar marcas a melhorar a visibilidade em IA indica que pouco mais de 60% delas são experimentos leves, projetos paralelos e produtos de fundadores solo. A taxa de mortalidade desse tipo de iniciativa fica entre 55% e 60%. A conclusão é que nenhuma empresa deveria deixar um software ditar sua estratégia de busca com IA.

A análise saiu numa coluna publicada pelo Search Engine Journal em 12 de novembro. A pesquisa das ferramentas foi feita no Product Hunt, no G2 e no LinkedIn, e não inclui as que não têm presença nessas plataformas. Segundo o texto, todo mês várias delas desligam APIs, deixam de renovar domínios ou mudam para aplicativos sem relação com o tema.

O motivo principal é o custo. Consultar um buscador e ler o HTML custa uma fração do que custa disparar sequências de prompts com navegação ao vivo. Chamadas de inferência, navegadores automatizados, proxies para driblar bloqueios e tokens de contexto se acumulam, e o Google trabalha ativamente para combater esse tipo de coleta.

Para uma ferramenta que cobra US$ 100 por mês e roda variações semanais de prompts sobre o catálogo de um cliente, a margem simplesmente não existe, diz a coluna. Basta o fornecedor do modelo mudar o preço da inferência, apertar limites de uso ou alterar a interface para o negócio quebrar.

Trocar de ferramenta é trocar de métrica

Não existe padrão para medir visibilidade em IA. Cada ferramenta cria o próprio índice e o vende como diferencial. Por isso, migrar de uma plataforma para outra significa trocar de filosofia de medição, sem equivalência entre os números.

Há ainda a variação natural das respostas. As fontes citadas pelas IAs mudam muito de uma consulta para outra, sem nenhuma alteração no site da marca ou dos concorrentes. Tratar isso como um rastreador de posições leva a equipe a investigar quedas e ganhos que vêm apenas da variação do modelo.

O que a marca deve manter consigo

A recomendação é manter dentro da empresa o conjunto de consultas que importam: prompts organizados por intenção do cliente e por categoria, consultas comparativas de alto valor e perguntas que definem a categoria. Esse material deve ficar em documentação própria, independente de qualquer assinatura.

Na hora de contratar, a coluna sugere preferir plataformas que exportem os dados brutos por webhook, conector com o BigQuery ou CSV padronizado, com texto da resposta, data e hora, endereços das fontes e o prompt usado. Assim, se o fornecedor mudar a lógica de cálculo, o histórico continua intacto.

Para quem cuida de marca, o recado é tratar visibilidade como resultado. Um painel de acompanhamento não gera autoridade. Na avaliação da coluna, os modelos citam marcas com definições claras e consistentes de quem são, estrutura e dados estruturados sem ambiguidade e presença digital ativa.