Quando o relatório diz que a presença na IA ficou estável, a pergunta certa é o que de fato permaneceu igual. Indicador de estabilidade é a medida de quanto os nomes detectados se repetem entre duas respostas da mesma pergunta, no mesmo serviço e modelo, em datas consecutivas. Ele pode parecer estável só porque a regra de cálculo considera iguais duas respostas sem nenhum nome detectado.
Quem acompanha marcas precisa separar essa situação dos casos em que os mesmos nomes aparecem de novo, e o estudo BRGEO-1 mostra quanto essa escolha muda a leitura do resultado.
Alexandre Caramaschi tornou pública a versão empírica corrigida do trabalho em 11 de setembro de 2026 e vai submetê-lo à avaliação de um periódico. O preprint BRGEO-1 está disponível no Zenodo, com os métodos e os limites da análise. A avaliação por pares ainda não foi concluída.
Por que duas respostas sem nomes podem parecer estáveis?
Duas respostas sem nomes podem parecer estáveis quando a regra atribui ao par vazio o valor máximo de semelhança. No BRGEO-1, o artigo comparou 39.686 pares da mesma pergunta e série de serviço e modelo, em datas observadas consecutivas; em 31.372 deles, nenhum nome elegível foi detectado em qualquer das respostas. Para interpretar a média, é preciso saber como esses pares entraram na conta, conforme a comparação abaixo.
Os pares sem nomes representam 79,05% dos pares examinados, segundo o BRGEO-1 na versão corrigida de 11 de setembro de 2026. O percentual tem como base os pares, com denominador diferente do total de respostas do arquivo. As datas, por sua vez, eram consecutivas entre as datas com observações: uma lacuna de coleta podia separar uma da outra.
O problema aparece na conta de semelhança. Índice de Jaccard é a medida que compara os nomes em comum com o conjunto de nomes encontrados nas duas respostas. Seu valor vai de zero a um. Quando nenhum nome aparece em qualquer lado, é preciso definir como tratar esse par, pois o denominador da conta seria zero.
| Regra de análise | Pares incluídos | Semelhança média |
|---|---|---|
| Somente pares com algum nome detectado | 8.314 | 0,7423 |
| Todos os pares, atribuindo valor um aos pares sem nomes | 39.686 | 0,9460 |
Fonte: Caramaschi, BRGEO-1, versão corrigida de 11/09/2026, seção sobre estabilidade. Os valores resultam de definições e denominadores diferentes; a segunda linha não demonstra melhora real da presença das marcas.
Um painel que mostra apenas o segundo número pode passar a impressão de grande repetibilidade. Para interpretar o resultado, o leitor precisa saber quantos pares tinham nomes e quantos ficaram vazios segundo o detector. A regra de ausência faz parte do indicador.
A resposta preservada também define o que o painel consegue ver
O mesmo artigo examinou outro ponto da medição: o tamanho do texto disponível para procurar nomes. Nas mesmas 7.436 respostas históricas do Perplexity, a detecção de alguma entrada elegível caiu de 75,73% para 51,95% ao restringir a leitura aos primeiros 200 caracteres, segundo o BRGEO-1, na mesma versão de 11 de setembro de 2026.
O BRGEO-1 mediu, na versão de 11 de setembro de 2026, uma diferença de 23,78 pontos percentuais causada pela mudança de recorte. O estudo comparou os primeiros caracteres com o texto retido mais longo, que não deve ser confundido com a garantia de uma resposta original integral. O resultado documenta uma sensibilidade do instrumento, sem estabelecer um ranking de serviços de IA.
As duas análises se encontram numa decisão operacional: o relatório precisa informar o que foi preservado e como a ausência foi tratada. Se uma dessas regras muda, a comparação com a série anterior exige uma conferência adicional.
Encontrar o nome de uma marca significa que a IA a recomendou?
Não. A detecção registra a presença do nome; a frase pode negar a existência da empresa, compará-la com outra ou apenas reproduzir a pergunta. Para distinguir menção, recomendação e citação de fonte, leia o trecho e identifique o papel atribuído à marca. A contagem de nomes, isoladamente, não permite concluir que houve recomendação.
Aleyda Solis chega a uma conclusão vizinha pelo lado da consultoria: a mesma marca pode estar presente, ausente ou mal representada conforme o tipo de pergunta. Um indicador único de estabilidade esconde essas diferenças, e é por isso que o painel precisa separar os grupos antes de mostrar qualquer média.
“Visibilidade na busca com IA não é um resultado genérico e único: uma marca pode estar visível em prompts informativos, ausente em prompts de comparação comercial, mal representada em prompts de avaliação e citada apenas por sites de terceiros, e não pelas próprias páginas.”
Aleyda Solis, consultora de SEO e fundadora da Orainti, em The AI Search Optimization Checklist, with Worksheet (aleydasolis.com, atualizado em 27/05/2026) (2026). Tradução livre.
Essa distinção limita o que se pode anunciar a partir dos números. O BRGEO-1 não demonstra que uma técnica de otimização gerou vendas, nem mede a precisão factual de todos os serviços. A contribuição é mostrar escolhas da coleta e da contagem que precisam ser documentadas para que os resultados sejam comparáveis.
Leve a regra de ausência para a próxima revisão
A revisão do acompanhamento de marcas cabe em três passos, todos ligados à regra de ausência.
- Peça uma separação entre pares com nomes repetidos, pares com nomes diferentes e pares sem nomes detectados.
- Guarde o critério usado em cada grupo e examine exemplos das respostas.
- Peça também os denominadores, se o relatório mostrar apenas uma média.
Essa revisão ainda é exceção no mercado. Segundo a McKinsey (outubro de 2025), apenas 16% das marcas acompanham de forma sistemática seu desempenho na busca com IA. Para quem já acompanha, documentar a regra de ausência é o que permite comparar uma série com a seguinte.
Essa é uma aplicação prática dos achados do artigo, não uma validação de qualquer ferramenta comercial. Na próxima revisão do painel, comece por uma pergunta concreta: o que a taxa chama de estável quando não encontra nenhuma entidade? A resposta determina quanto daquele número pode orientar uma decisão.
Alexandre Caramaschi conduz a pesquisa BRGEO-1 como autor do preprint citado acima. A Brasil GEO mede a presença de marcas nas respostas de assistentes de IA e é uma consultoria de GEO (Generative Engine Optimization), justamente o tipo de acompanhamento em que a regra de ausência muda a leitura do indicador. Alexandre Caramaschi trabalha como Chief Strategy Officer da Nuvini (Nasdaq: NVNI), é Founder da Brasil GEO, foi CMO da Semantix (Nasdaq) e é cofundador da AI Brasil.
Revisado em (revisão editorial). Dados e acontecimentos referem-se aos períodos indicados no texto.
