Nos meus 17 anos trabalhando com SEO e métricas, vi o comportamento de busca mudar dezenas de vezes. Como sempre discutimos no programa Otimização Semanal, a transição atual não é apenas mais um update de algoritmo. Estamos saindo da era exclusiva das palavras-chave para a era do contexto e da recomendação sintética.

A pesquisa tradicional exigia que pensássemos na intenção de busca. Alguém pesquisando “o que é CRM” está em um momento muito diferente de quem pesquisa “HubSpot vs. Salesforce”. Com a busca por IA, essas categorias de intenção continuam importando, mas o universo de variações explodiu.

Hoje, o usuário não pesquisa apenas “software financeiro B2B”. Ele digita no ChatGPT, no Gemini ou no AI Overviews: “Sou gestor de uma startup de TI com 30 funcionários e estamos perdendo controle do fluxo de caixa porque usamos planilhas manuais. Quais softwares de gestão financeira integrados ao Pix e Itaú são recomendados para o nosso tamanho?”.

Mude o tamanho da empresa, a dor ou a prioridade, e a resposta da Inteligência Artificial muda completamente. Você precisa de uma forma de decidir quais dessas variações importam o suficiente para serem medidas. É aqui que entra o mapeamento de prompts e o conceito de Share of Model (SoM).

Neste artigo, vou explicar o que é Share of Model, como estruturar o mapeamento de prompts no funil de vendas e como o nosso agente de IA automatiza esse processo para economizar dezenas de horas da sua rotina.

O que é Share of Model (SoM) e por que ele substituiu o Share of Search?

Se você trabalha com marketing, provavelmente já conhece o conceito de Share of Search (fatia de buscas). No SEO tradicional, ele responde a uma pergunta simples: de todas as buscas feitas no Google por “banco digital”, qual a porcentagem de vezes que a sua marca aparece nos primeiros resultados?

O Share of Model (SoM) é a evolução direta dessa métrica para a era da Inteligência Artificial.

Em vez de medir posições em uma lista de links azuis no Google, o Share of Model mede a frequência e o contexto em que a sua marca é recomendada nas respostas geradas por IAs, como o ChatGPT, o Google Gemini, o Claude e o AI Overviews.

Para ficar mais claro, vamos a um exemplo prático do nosso mercado brasileiro:

Imagine que um usuário abra o ChatGPT e digite o seguinte prompt: “Qual é o melhor cartão de crédito sem anuidade no Brasil para quem quer acumular pontos Livelo e precisa de tag de pedágio grátis?”

A IA vai processar milhares de dados e gerar uma resposta em texto.

  • Se ela recomendar o C6 Bank e o Itaú, detalhando os benefícios de cada um, essas marcas têm um alto Share of Model para essa intenção de busca. Elas dominam a recomendação.
  • Se o Banco Inter também oferece tudo isso, mas não foi sequer citado pela IA, ele tem um Share of Model zero nesse cenário. Ele perdeu a chance de aquisição porque a máquina não o considerou uma autoridade no assunto.

Em resumo: a IA se tornou o novo “boca a boca” digital. O Share of Model é a métrica que diz se os robôs estão falando bem de você, se estão falando mal, ou pior: se não estão falando nada.

Mas, medir o SoM não se resume a saber se a IA “conhece” seu nome. Trata-se de descobrir em qual etapa da decisão de compra a IA introduz, recomenda ou descarta a sua marca.

O perigo de olhar apenas para a pontuação geral

Medir de forma genérica o quanto sua marca é citada em IAs esconde o verdadeiro problema. Uma pontuação geral de visibilidade é uma métrica de vaidade se não for contextualizada.

Imagine que você monitora 100 prompts e sua marca aparece em 40% das respostas. Parece um bom número. Mas, se você quebrar esses 40% pelas etapas do funil de vendas, pode descobrir que sua marca domina 70% das comparações diretas, mas aparece em apenas 10% das respostas quando o usuário está descobrindo o problema.

Isso significa que você ganha a disputa final, mas perde a chance de educar o mercado logo no início da jornada. Para resolver isso, precisamos mapear os prompts de teste de acordo com o funil.

Como a visibilidade em IA muda em cada etapa do funil

A visibilidade significa algo diferente dependendo de onde o prompt se encaixa na jornada do comprador. Usando o nosso cenário financeiro, veja o que você deve monitorar em cada etapa:

1. Conscientização (descoberta do problema)

Aqui, o usuário está focado em sintomas e educação. Ele não cita marcas.

  • Exemplo: “Minha pequena empresa está pagando muitas taxas de transferência e manutenção. Quais são as alternativas modernas para reduzir esses custos?”
  • O que analisar: A IA insere o seu banco digital na conversa de forma orgânica como uma solução? Ela associa a sua marca à resolução de um problema real?

2. Consideração (associação à solução)

O usuário já sabe o que quer e começa a afunilar os critérios por porte de empresa, orçamento, tecnologia ou nicho.

  • Exemplo: “Quais são as melhores contas PJ gratuitas no Brasil que oferecem emissão de boletos sem custo e cartão de crédito sem anuidade?”
  • O que analisar: A sua marca é associada aos atributos que você deseja (ex: “conta PJ gratuita” ou “boletos sem custo”)? Se você oferece isso e a IA não te cita, há um gap de associação.

3. Avaliação (A Shortlist e a comparação)

O usuário começa a comparar opções reais para tomar uma decisão. Ele busca diferenciação técnica, prós e contras e compatibilidade de ecossistema.

  • Exemplo: “Quais as diferenças entre a conta PJ do Nubank, Banco Inter e C6 Bank para um e-commerce que faz muitas vendas por Pix?”
  • O que analisar: Nas comparações diretas, a IA destaca sua vantagem competitiva ou favorece o concorrente? Você sobrevive quando o funil aperta?

4. Decisão (validação e reputação)

O usuário quer garantias finais sobre a sua marca antes de abrir a conta. Ele quer validar o suporte, a estabilidade e o sentimento da comunidade.

  • Exemplo: “Quais são os prós e contras reportados por usuários sobre o atendimento e suporte do Banco Inter para contas empresariais?”
  • O que analisar: A IA inventa problemas (alucinação) ou reflete a realidade? As taxas e benefícios citados pela inteligência artificial estão atualizados com o seu site? Fique de olho especialmente em como a IA indexa reviews e reclamações em canais como o Reclame Aqui.

O problema operacional (e como a Niara resolve)

Criar dezenas de variações de prompts cruzando dores, personas, concorrentes e casos de uso é um trabalho exaustivo. Fazer isso manualmente em uma planilha, tentando adivinhar como o usuário perguntaria, leva horas ou até dias de ideação.

Para escalar essa operação, nós criamos o Agente de Matriz de Prompts do Funil de Vendas. Ele transforma horas de análise em segundos de execução.

Como o Agente de Matriz de Prompts do Funil funciona na prática?

Você fornece apenas três informações básicas:

  1. O nome da sua marca.
  2. A categoria do seu produto.
  3. Seus 2 a 4 principais concorrentes diretos

Com um clique, a Niara lê o seu Guia de Marca e gera uma Matriz de Prompts de Teste de Share of Model, dividida exatamente pelas etapas do funil que citei acima. O Agente cria perguntas 100% naturais, inserindo restrições de orçamento, tamanho de empresa e dores específicas. Além disso, ele entrega instruções claras de análise, ensinando você a avaliar o sentimento, o viés e as alucinações nas respostas das IAs.

O diferencial: A camada de Análise de Resultados

O agente não gera apenas as perguntas para disparar nos modelos de IA. Ao final da execução, ele entrega um guia com 5 critérios claros de avaliação para o analista de SEO utilizar na auditoria:

  • Presença e Ranking (presença espontânea): Na busca aberta (sem citar a marca), seu produto foi listado? Ficou no topo (1º ao 3º lugar) ou escondido ao final?
  • Sentimento e adjetivação: Quais adjetivos recorrentes a IA associa à sua marca? O tom é de liderança, custo-benefício ou produto ultrapassado?
  • Análise de atributos: Nas comparações diretas, a IA valoriza as tecnologias e diferenciais que sua equipe de produto definiu como prioritários?
  • Alinhamento de caso de uso: A IA recomenda o seu produto para o perfil correto de cliente (ex: pMEs, enterprise, iniciantes) ou erra o seu posicionamento?
  • Identificação de alucinações e desatualizações: A IA cita produtos/planos descontinuados ou atribui tecnologias do seu concorrente à sua marca? (Isso sinaliza exatamente onde o seu SEO tradicional e seu PR digital precisam atuar para atualizar as bases de conhecimento do ecossistema).

Exemplo de resultado da Matriz de Prompts do Funil de Vendas

Exemplo Prático

O que o Agente de IA da Niara gera para a sua marca

Marca testada: Banco Inter  |  Categoria: Conta Digital PJ  |  Concorrentes: Nubank, C6 Bank, Itaú

Categoria 1: Recomendação e Descoberta (Sem citar a marca)

  1. “Estou abrindo uma pequena empresa agora e preciso de uma conta digital que não cobre taxas de manutenção e ofereça Pix gratuito ilimitado. Quais são as melhores opções no Brasil hoje?”
  2. “Sou MEI e movimento cerca de R$ 10.000 por mês. Qual banco digital oferece as melhores ferramentas de gestão, emissão de boletos e facilidade de uso para quem está começando?”
  3. “Quais são os bancos mais recomendados para empresas que buscam um ecossistema completo, incluindo investimentos, crédito e seguros dentro do mesmo aplicativo PJ?”

Categoria 2: Comparação Direta com Concorrentes

  1. “Quais são as principais diferenças de funcionalidades, taxas e limites entre o Banco Inter e o Nubank para quem precisa de uma conta PJ?”
  2. “Estou em dúvida entre Banco Inter, C6 Bank e Itaú para a conta da minha empresa. Qual deles oferece a melhor plataforma de investimentos integrada e melhores taxas de crédito?”
  3. “Para uma empresa que faz operações de câmbio e transferências internacionais com frequência, qual é a melhor escolha: Banco Inter ou C6 Bank? Compare as taxas e a agilidade do processo.”

Categoria 3: Casos de Uso Específicos

  1. “Preciso de uma conta digital PJ que tenha uma API de pagamentos robusta e fácil integração com sistemas de ERP. O Banco Inter é uma boa opção para desenvolvedores e empresas de tecnologia?”
  2. “Qual banco entre Inter, Nubank e Itaú oferece a melhor solução de antecipação de recebíveis e capital de giro para o setor de varejo?”
  3. “Considerando o acúmulo de pontos ou cashback no cartão de crédito corporativo, qual banco digital apresenta a melhor vantagem financeira para gastos acima de R$ 5.000 mensais?”

Categoria 4: Validação de Reputação e Limitações

  1. “Quais são os prós e contras relatados por usuários reais sobre a conta PJ do Banco Inter nos últimos meses?”
  2. “O Banco Inter é considerado uma instituição segura e estável para manter o capital de uma empresa de médio porte, ou bancos tradicionais como o Itaú ainda são preferíveis?”
  3. “Como é a reputação do Banco Inter no que diz respeito ao atendimento ao cliente e suporte especializado para empresas em comparação ao Nubank?”

📋 Instruções do Agente para Avaliação do Share of Model (SoM)

  • Presença e Ranking (presença espontânea): Na Categoria 1, verifique se o Banco Inter é citado sem indução. Se for citado, observe em qual posição da lista ele aparece (Top of Mind).
  • Sentimento e adjetivação: Avalie se o tom da IA é positivo, neutro ou negativo ao descrever o Banco Inter. Identifique adjetivos recorrentes (ex: “inovador”, “burocrático”, “gratuito”).
  • Lacunas de Informação: Nas comparações diretas, identifique quais funcionalidades a IA atribui aos concorrentes que ela diz que o Banco Inter não possui ou possui de forma inferior.
  • Alucinação ou Desatualização: Valide se as taxas, limites e benefícios citados pela IA estão atualizados de acordo com a tabela tarifária vigente.
  • Detecção de Viés: Observe se a IA demonstra preferência sistemática por uma marca específica (ex: recomendando sempre o Nubank para facilidade ou o Itaú para segurança).

O que fazer com os dados? Transformando prompts em estratégia de conteúdo

Gerar os prompts e testá-los nas IAs é apenas o diagnóstico. O verdadeiro trabalho de SEO começa na interpretação desses dados para preencher os “gaps” (lacunas) de conteúdo do seu site:

  • Se você não aparece na fase de Conscientização: Sua marca precisa de conteúdo topo de funil mais forte. A IA não entende que você resolve aquele problema específico. Crie artigos informativos, dados proprietários de mercado e citações em portais de notícias de relevância da sua indústria.
  • Se os concorrentes vencem na fase de Comparação: Você precisa criar páginas de comparação honestas, destacar integrações, listar funcionalidades claras, adicionar provas sociais e reviews em plataformas terceiras (G2, Capterra, Reclame Aqui).
  • Se a IA traz dados errados na fase de Decisão: Isso é um sinal de alerta. Atualize suas páginas de FAQ, reestruture seus dados (Schema Markup) e garanta que as informações de preço e suporte estejam extremamente claras para os robôs do Google e da OpenAI lerem.

A IA não mudou apenas a busca, ela mudou o nosso trabalho em SEO

A transição da busca tradicional por palavras-chave isoladas para o ecossistema de respostas conversacionais da IA exige novas ferramentas e novas formas de pensar. Acompanhar a visibilidade de uma marca no funil com o Share of Model (SoM) garante que você não apenas monitore o presente, mas antecipe como os algoritmos recomendam o seu negócio para clientes reais.

Com o nosso novo Agente de IA, eliminamos o trabalho braçal de planejar centenas de hipóteses de pesquisa, permitindo que profissionais de SEO e marcas foquem no que realmente importa: decisão estratégica, otimização precisa e autoridade digital.

Quer testar o Share of Model da sua marca hoje mesmo?

O novo Agente de Matriz de Prompts do Funil de Vendas já está disponível na Niara.

Acesse a Niara agora, insira seus concorrentes e descubra em segundos como as inteligências artificiais enxergam a sua marca no mercado.