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Modelos conhecem Tony Uphoff, mas recomendam a consultoria dele em 1 de 43 respostas

No teste com ChatGPT, Gemini, Perplexity e AI Overviews, quem respondeu sobre o executivo conhecia a carreira, mas os negócios quase nunca entraram na lista.

Por Redação MOBAEO··4 min de leitura

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Foto: Oluwaseun Duncan/Pexels

O executivo Tony Uphoff, que já foi CEO de cinco empresas, fez em outubro ao ChatGPT, ao Gemini, ao Perplexity e aos AI Overviews do Google as perguntas que seus potenciais clientes fazem. Depois contou quantas vezes os dois negócios que lançou em fevereiro foram recomendados. Em 59 respostas, a newsletter Uphoff on Media apareceu em zero de 12 respostas de categoria, e a consultoria Uphoff Advisory, em uma de 43.

O teste é o ponto de partida de uma coluna publicada pelo Search Engine Journal em 30 de outubro, cujo autor informa ter trabalhado com Uphoff na Ziff-Davis de 1988 a 1993. Para o colunista, a distância entre ser conhecido e ser recomendado é o problema de medição que boa parte do setor ainda entende errado. “Os modelos sabem quem eu sou. Quase nunca recomendam o que eu construí”, disse Uphoff, que comanda a Uphoff Advisory e escreve a Uphoff on Media.

A pergunta pelo nome engana

A tese de Uphoff parte de uma mudança na compra B2B: “A máquina rascunha a lista curta. O humano a valida.” Em pesquisa da G2 feita em março de 2026 com 1.076 compradores de software B2B, 51% disseram começar a busca mais vezes por um chatbot de IA do que pelo Google, contra 29% no relatório de 2025. Outros 69% contaram que um chatbot os levou a escolher um fornecedor diferente do planejado, e um em cada três comprou de um fornecedor de quem nunca tinha ouvido falar.

Muitas empresas perguntam a um modelo sobre si mesmas pelo nome, recebem uma resposta correta e concluem que estão cobertas. Uphoff chama isso de falso positivo. Quando a pergunta é a que um comprador faria, a empresa raramente entra na lista.

O registro também envelhece. “Todos os três motores que me descreveram ainda me chamam de CEO da Pipeline360”, afirmou Uphoff. Só um citou a empresa que ele comanda hoje, e entre as fontes havia agregadores de organogramas, bases de executivos e comunicados antigos. Um estudo da Corporate Ink, noticiado pelo eMarketer em maio, indica que só 29% dos profissionais de marketing acompanham e medem ativamente a visibilidade em IA.

Listas de terceiros alimentam a lista curta

A única vez em que a Uphoff Advisory entrou numa lista foi no ChatGPT, em segundo lugar entre quatro, para a pergunta “Quem assessora fundadores de negócios B2B de informação e dados?”. Nas perguntas de categoria, os modelos raramente citaram as empresas que indicaram. Citaram listas de “melhores” publicadas por Zapier, Content Allies e outros.

Quando perguntados sobre o que é Demand-as-a-Service, os três motores definiram o termo corretamente e citaram páginas da Pipeline360, sem mencionar Uphoff, que ajudou a criar a estratégia. “Os modelos dão crédito a quem publica a explicação mais clara, não a quem teve a ideia primeiro”, concluiu.

O colunista faz uma ressalva: 19 perguntas rodadas durante uma semana formam um retrato, e as respostas das IAs variam de uma rodada para outra. Uphoff planeja repetir as mesmas perguntas em janeiro e publicar os números. O colunista defende acompanhar toda semana.

O que muda para quem cuida de marca

A coluna adapta a sequência proposta por Uphoff para equipes de SEO:

  • Taxa de recomendação em primeiro lugar: escrever de 10 a 15 perguntas como as de um comprador, somar duas ou três com o nome da marca e rodar toda semana nos quatro motores, anotando presença na lista e exatidão da descrição.
  • Correção do registro: levantar as fontes citadas nas descrições da marca, atualizar biografias, LinkedIn e página de imprensa, e pedir correção a agregadores e diretórios.
  • Termo específico e listas: publicar a explicação de referência para o termo mais específico usado pelo comprador e buscar espaço nas 10 a 20 páginas de listas e comparações que os motores citam na categoria.
  • Relação própria: ligar a taxa de recomendação a cadastros, pedidos de demonstração, assinantes e funil de vendas.

O último item conversa com o relatório 2026-27 da Collingwood, citado por Uphoff: numa pesquisa com cerca de 100 compradores de empresas, 74% consideraram essencial ou importante a relação direta com o cliente. Para quem cuida de marca, a coluna recomenda abrir o relatório pela recomendação em perguntas de compra, porque a resposta certa à pergunta pelo nome da empresa diz pouco sobre a presença dela na lista do comprador.

Para entender

Por que perguntar à IA sobre a própria marca não basta?

Porque uma resposta correta à pergunta pelo nome pode gerar um falso positivo, como define Uphoff. Nas perguntas que um comprador faria, a empresa pode raramente entrar na lista.

Como medir a recomendação da marca nas respostas de IA?

A coluna sugere de 10 a 15 perguntas no estilo do comprador, mais duas ou três com o nome da marca, rodadas toda semana no ChatGPT, no Gemini, no Perplexity e nos AI Overviews.

O resultado de 1 em 43 vale como tendência?

Ainda não, segundo o colunista: 19 perguntas durante uma semana formam um retrato, e o número pode ser um piso ou apenas ruído.

Fonte: Search Engine Journal.

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