Share of Answer — o protocolo de medição.
A Quaerion mede presença observada em respostas de ChatGPT, Gemini e Perplexity com conjunto de prompts, rodadas, data e critérios de classificação publicados. O protocolo separa descoberta, menção e fonte citada, declara o tamanho da amostra e preserva resultados ausentes. O método foi aplicado primeiro na própria Quaerion e não promete reproduzir todas as respostas futuras.
◆ metodologia aberta · baseline próprio publicado · n declarado em todo númeroA pergunta que o próprio ChatGPT ensina o comprador a fazer
Uma avaliação responsável de Share of Answer pede casos com baseline, intervenção, motor, matriz de perguntas, número de rodadas e resultado posterior. A pergunta correta não é apenas se a marca apareceu, mas qual era a taxa observada antes, qual foi medida depois e quais fontes sustentaram a mudança.
— resposta do ChatGPT a um comprador avaliando fornecedores, sessão de teste de 05/08/2026A metodologia Quaerion publica definição, amostragem, denominador, regras de integridade e limites para que o número possa ser auditado. O protocolo foi aplicado primeiro à própria Quaerion e preserva respostas negativas, fontes e datas; publicação do método não equivale a validação independente nem garante evolução do indicador.
Duas métricas — porque são duas falhas diferentes
Share of Answer separa recuperação de entidade e adequação da resposta porque uma marca pode aparecer sem estar corretamente descrita ou recomendada para o contexto. Misturar os fenômenos esconde a causa do problema e pode levar a reescrever conteúdo quando a lacuna real está em autoridade, entidade, fonte ou aderência.
Quatro categorias pontuam. Uma é só controle.
O conjunto de prompts é travado no baseline e nunca muda dentro de um ciclo — mudar prompt no meio invalida o antes/depois. Regras de redação: sem jargão na categoria C (o cliente pergunta “como aparecer no ChatGPT”, não “quero GEO”), sem adjetivos que induzam, sem nomear concorrente.
| # | Categoria | Peso | Modelo de prompt |
|---|---|---|---|
| A | Descoberta pura | 30% | “quais empresas de [categoria] no Brasil?” |
| B | Comparação / escolha | 25% | “qual a melhor empresa de [categoria] para [perfil de cliente]?” |
| C | Problema (linguagem do cliente) | 25% | “preciso [dor real, sem jargão]. quem resolve isso?” |
| D | Local / segmento | 20% | “[categoria] em [cidade/estado]” ou “para [setor]” |
| E | Nomeada — controle | 0% | “o que é a [marca]?” · “a [marca] é confiável?” |
Regras invioláveis e amostragem
Janela anônima nova a cada prompt. Nunca emendar perguntas na mesma thread.
Sem conta conectada. Personalização e memória invalidam a medição.
Categoria E sempre por último, em janela separada.
Manter condições temporais comparáveis. Ciclos usam faixa de horário, modo de acesso, localização e estado de sessão documentados, porque recuperação, disponibilidade de busca e respostas podem variar. Divergências de ambiente ficam registradas em vez de serem tratadas como evolução editorial.
Registrar sempre a fonte apresentada. URL, domínio, posição, trecho e data da coleta permitem distinguir menção de marca, recuperação de entidade e atribuição explícita. Quando o motor não expõe fonte, a ausência também é registrada e não recebe uma origem inferida.
Registrar as rodadas sem aparição. Omitir o zero é fraude.
| Nível | Prompts | Rodadas | Engines | Consultas | Esforço |
|---|---|---|---|---|---|
| Diagnóstico (entrada) | 5 | 3 | ChatGPT + Perplexity | 30 | ~1h |
| Retainer mensal | 12 | 3 | ChatGPT + Gemini + Perplexity | 108 | ~4h |
| Enterprise | 20 | 5 | 3 engines + AI Overviews | 300 | automação necessária |
Honestidade estatística: amostras pequenas possuem incerteza elevada, por isso o relatório publica o número de observações, o denominador e os resultados negativos. Uma rodada isolada não estabelece tendência; diferenças recebem interpretação compatível com o tamanho da amostra, sem usar um limiar universal como prova automática de mudança.
Uma ficha por consulta — nada de memória
Prompt nº: __ Categoria: A B C D E Engine: ____ Rodada: 1 2 3 Data/hora: __/__ __:__
APARECEU? [ ] sim [ ] não POSIÇÃO: __ de __ empresas citadas
FONTE CITADA pela IA:
[ ] site próprio da marca → recuperação
[ ] blog / conteúdo próprio → recuperação
[ ] TERCEIRO (qual): ________ → ENTIDADE ⭐
[ ] nenhuma fonte exibida
DESCRIÇÃO (colar literal): ____________________
QUALIDADE DA DESCRIÇÃO (0–3): 3 correta e específica · 2 correta mas genérica · 1 categoria errada · 0 confundida com homônimo
CONCORRENTES CITADOS (todos, em ordem): 1.____ 2.____ 3.____ 4.____ 5.____
Das fichas ao índice: SoD, PP, SoV, AE → IPIA
| Posição na lista | 1º | 2º | 3º | 4º | 5º+ |
|---|---|---|---|---|---|
| Peso (PP) | 1,00 | 0,80 | 0,60 | 0,40 | 0,25 |
Por que a Autoridade Externa vale mais: recuperação do próprio site é reversível — um ajuste de algoritmo derruba. Citação de terceiro é entidade formada, e entidade não se perde numa atualização. É também a resposta à pergunta que o ChatGPT manda o comprador fazer.
Aplicado primeiro em nós: Quaerion, 05/08/2026
O primeiro caso publicado é a própria Quaerion — o único que pode ser publicado sem autorização de cliente, e o mais persuasivo que existe: “aplicamos em nós primeiro, e aqui está o antes.” Em 90 dias, o “depois” sai com o mesmo protocolo.
| Métrica | Baseline (05/08) | +90d | Δ |
|---|---|---|---|
| Share of Discovery | 80% (4/5) | — | — |
| Posição Ponderada | 0,65 | — | — |
| Qualidade da Descrição | 2,5 / 3 | — | — |
| Autoridade Externa | 0% — os 25 pontos na mesa | — | — |
| IPIA | 57,5 · presente com variância | — | — |
Baseline de referência: ChatGPT anônimo, n=5 rodadas, prompt de categoria A. Amostra indicativa, não conclusiva — o baseline completo exige as categorias A–D. Relatório comparativo sempre inclui: ações executadas com data, fontes novas que passaram a citar, movimento dos concorrentes e o que não se moveu, com hipótese do porquê.
Publicadas porque são o produto tanto quanto o número
Uma metodologia confiável publica também as regras que impedem alegações convenientes: zeros permanecem na amostra, mudança de prompt cria nova série e respostas de terceiros não recebem garantia. Essas restrições permitem que compradores comparem fornecedores pelo método, pela evidência e pelos limites, não pela segurança do discurso comercial.
Prompt nomeado nunca conta como descoberta.
Conjunto de prompts travado dentro do ciclo. Mudou, reporta duas séries.
Rodadas sem aparição são reportadas. Sempre.
Fonte própria e de terceiro contadas separadamente, sempre.
n declarado em todo número. Sem n, não é medição.
Variação abaixo do ruído é declarada como ruído.
Nenhuma garantia de citação. A Quaerion pode estruturar sinais controláveis e medir respostas observadas, mas não controla seleção, recomendação ou ranking de plataformas externas. O relatório separa implementação própria de resultado produzido por terceiro e preserva no histórico os ciclos sem aparição.
Homônimos descartados explicitamente e listados no rodapé.
| Engine | API | Reproduz o que o comprador vê? |
|---|---|---|
| Perplexity | sim | razoável — automatizável para volume |
| Gemini | sim | parcial — o AI Mode do produto difere |
| ChatGPT | não equivalente | não — a busca do produto não tem API espelho; medição manual como referência |
| Google AI Overviews | não | não |
Consequência metodológica: a observação pode ser manual ou semiautomatizada quando a experiência real do usuário não é reproduzida integralmente por API. O protocolo registra interface, sessão, motor, resposta e fonte para tornar a coleta auditável, enquanto automações ficam restritas às etapas que preservam essas condições.
As perguntas sobre Share of Answer
Q.O que é Share of Answer?
Share of Answer é a fatia de presença de uma marca nas respostas de IA generativa (ChatGPT, Gemini, Perplexity) para as perguntas que decidem compra na sua categoria. A metodologia Quaerion mede isso em duas métricas separadas — Share of Discovery (a IA te acha sem ser nomeada?) e Share of Conversion (quando te lê, ela recomenda?) — consolidadas no Índice de Presença em IA (IPIA), de 0 a 100.
Q.O que é o IPIA (Índice de Presença em IA)?
É o índice 0–100 que consolida a medição: IPIA = (SoD × 40) + (PP × 20) + (QD/3 × 15) + (AE × 25), onde SoD é o share of discovery, PP a posição ponderada nas listas, QD a qualidade da descrição e AE a autoridade externa (aparições citando fonte de terceiro). O baseline público da Quaerion, medido em 05/08/2026, é 57,5 — presente com variância.
Q.Por que prompt com o nome da marca não conta como descoberta?
Porque perguntar 'o que é a Marca X?' não mede se a IA encontra a marca — mede apenas se a descreve corretamente e qual fonte lê. Contar prompts nomeados como citabilidade é o erro mais comum do mercado e produz relatório de vaidade. Na metodologia Quaerion, a categoria E (nomeada) tem peso zero no placar e serve só como controle de entidade.
Q.Dá para garantir que a IA vai citar minha marca?
Não — e desconfie de quem promete. As respostas são geradas por sistemas de terceiros, sem controle direto de ninguém. O que a metodologia faz é medir com protocolo auditável, estruturar os fatores que aumentam a probabilidade de citação e reportar o antes/depois com número, incluindo o que não se moveu. Nenhuma garantia de citação é uma das regras publicadas do método.
Q.Por que a medição é manual e não 100% via API?
Porque a busca do ChatGPT que o consumidor usa não tem API espelho, e o AI Mode do Gemini difere da API. Medição fiel reproduz o que o comprador realmente vê. O caminho pragmático da Quaerion: automatizar Perplexity e Gemini para volume, manter o ChatGPT manual como referência e declarar o método no relatório.
Q.Qual é o baseline da própria Quaerion?
Medido em 05/08/2026 (ChatGPT anônimo, n=5): Share of Discovery 80% (4/5), Posição Ponderada 0,65, Qualidade da Descrição 2,5/3, Autoridade Externa 0% — IPIA 57,5. A Quaerion publica o próprio baseline antes de pedir isso a qualquer cliente; o 'depois' será publicado no ciclo de 90 dias, com o mesmo protocolo.
Quer saber o Share of Answer da sua marca?
O baseline de Share of Answer integra a frente “Presença em IA” do Diagnóstico Quaerion com pergunta, modelo, data, resposta válida, numerador e denominador. O plano posterior prioriza fatores controláveis para ampliar clareza e autoridade. O teste gratuito oferece uma amostra observada e não garante aumento, citação ou recomendação futura.