Share of Answer — o protocolo de medição.
Autoria editorial: Equipe Quaerion · startup brasileira de Answer Intelligence.
O protocolo Quaerion define como observar presença em respostas de ChatGPT, Gemini e Perplexity, com prompts, rodadas, data e critérios de classificação declarados. O registro histórico publicado nesta página cobre apenas uma pergunta no ChatGPT anônimo e um controle nomeado. O método distingue menção, fonte citada e recomendação; não promete reproduzir todas as respostas futuras.
Revisão de outubro: conteúdo revisado em . O baseline abaixo continua sendo de agosto. Consulte as evidências técnicas de outubro e os critérios de medição; o Quaerion Index usa outra bateria e não deve ser comparado diretamente ao IPIA.
◆ metodologia aberta · baseline próprio publicado · n declarado em todo númeroO que um comprador precisa para avaliar uma medição
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.
Síntese metodológica da Equipe Quaerion, revisada em 04/10/2026; não é transcrição de uma resposta de IA.A metodologia Quaerion publica definições, amostragem, regras de integridade e limites. Uma coleta auditável também precisa preservar perguntas literais, respostas, fontes e datas. O baseline abaixo é um agregado histórico autodeclarado; publicar o método não equivale a validação independente nem garante evolução do indicador.
Descoberta e recomendação pedem observações diferentes
Uma marca pode ser mencionada sem estar corretamente descrita ou recomendada. SoD observa perguntas sem marca; SoC observa recomendação explícita em uma bateria que nomeia a marca. O nome “conversão” é uma convenção deste protocolo e não mede compra, lead ou taxa de conversão comercial. Nenhum dos dois indicadores identifica sozinho a causa de uma ausência.
SoC: respostas válidas do controle nomeado com recomendação explícita ÷ respostas válidas desse controle. Uma resposta que apenas descreve a marca não é recomendação. Registrar se a fonte foi exibida; a resposta não comprova por si só que o motor leu uma página específica. O registro histórico 1/1 é uma única observação, não uma taxa estável, e não entra no IPIA.
Quatro categorias pontuam. Uma é só controle.
O conjunto de prompts é travado antes da coleta. Alterá-lo cria outra série. Os exemplos abaixo são modelos de perguntas, não uma amostra comprovada de demanda. A categoria C usa linguagem compreensível para o público. Termos como “melhor” no grupo B definem uma tarefa de escolha; manter essa intenção separada da pergunta factual de descoberta.
| # | 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?” |
Os pesos A–D são convenções do método para uma bateria completa. Publicar primeiro as taxas de cada categoria e motor. Um agregado ponderado precisa de observações válidas em todas as categorias e aplica 30%, 25%, 25% e 20% às respectivas taxas; não redistribuir o peso de categorias ausentes. O baseline de agosto cobre somente A e não recebe essa ponderação retroativamente.
Regras invioláveis e amostragem
Janela anônima nova a cada prompt. Nunca emendar perguntas na mesma thread.
Sem conta conectada na série anônima. Se a interface exigir login, registrar a indisponibilidade ou abrir outra série identificada. Janela anônima não elimina efeitos de região, horário ou variação do sistema.
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.
Separar ausência da marca de falha de coleta. Resposta válida sem marca vale zero para presença; erro técnico, bloqueio ou saída truncada ficam como ausentes. Publicar tentativas, respostas válidas e falhas. Não regenerar uma resposta desfavorável para substituí-la.
| 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 | 400 | 100 observações por superfície; interfaces e APIs separadas no relatório |
A tabela dimensiona tentativas planejadas, não resultados já coletados. Os esforços de 1h e 4h são estimativas operacionais; verificação de fontes e dupla revisão podem exigir mais tempo. AI Overviews pode não aparecer: registrar essa condição separadamente, sem inventar uma resposta.
Honestidade estatística: amostras pequenas possuem incerteza elevada. Publicar contagens, denominadores e resultados negativos por motor, pergunta e rodada. Repetições da mesma pergunta não representam compradores independentes. Uma rodada isolada não estabelece tendência; o antes/depois, sem controle, não isola o efeito da intervenção.
Uma ficha por consulta — nada de memória
Prompt nº: __ Categoria: A B C D E Engine: ____ Rodada: 1 2 3 Data/hora: __/__ __:__
Pergunta literal: ________ Interface / modelo exibido: ________
Idioma / região / sessão: ________ Busca solicitada / observada: ________
ESTADO: [ ] resposta válida [ ] falha [ ] bloqueio [ ] truncada Arquivo da resposta: ________
MARCA MENCIONADA? [ ] sim [ ] não POSIÇÃO: __ de __ marcas listadas [ ] sem lista
RECOMENDAÇÃO EXPLÍCITA? [ ] sim [ ] não Trecho: ________
FONTE CITADA pela IA:
[ ] site próprio da marca → fonte própria citada
[ ] blog / conteúdo próprio → fonte própria citada
[ ] TERCEIRO (qual): ________ → FONTE EXTERNA CITADA
[ ] nenhuma fonte exibida
URL e afirmação sustentada: ________ Suporte verificado? [ ] sim [ ] não [ ] não verificável
DESCRIÇÃO (colar literal): ____________________
QUALIDADE DA DESCRIÇÃO (0–3): 3 correta e específica · 2 correta mas genérica · 1 categoria errada · 0 confundida com homônimo
OUTRAS MARCAS MENCIONADAS (todas, em ordem): 1.____ 2.____ 3.____ 4.____ 5.____
Das fichas ao índice: SoD, PP, QD e AE
| Posição na lista | 1º | 2º | 3º | 4º | 5º+ |
|---|---|---|---|---|---|
| Peso (PP) | 1,00 | 0,80 | 0,60 | 0,40 | 0,25 |
Unidade e denominadores: uma resposta válida corresponde a uma pergunta, um motor/interface e uma rodada. Contar a marca no máximo uma vez nessa resposta. PP usa aparições em listas ordenadas; menção sem lista é registrada à parte. QD usa descrições com classificação documentada. AE exige uma URL de terceiro ligada à informação sobre a marca, não uma fonte qualquer na resposta. Divisão por zero e componente sem observação resultam em “não disponível”, não zero automático.
Em uma nova bateria completa, calcular os componentes por categoria e motor antes de aplicar os pesos A–D. Um IPIA consolidado só deve ser calculado quando os quatro componentes e suas bases estiverem documentados; sem cobertura suficiente, publicar os componentes disponíveis. Essas regras tornam explícita a coleta prospectiva e não reclassificam o agregado histórico de agosto. SoV, quando usado, é a participação da marca no total de aparições das marcas elegíveis predefinidas; seu universo deve ser publicado. SoV e SoC são métricas auxiliares e não têm peso próprio no IPIA.
Como interpretar os pesos: SoD recebe 40 pontos, Autoridade Externa 25, Posição Ponderada 20 e Qualidade da Descrição 15. Esses pesos pertencem ao modelo Quaerion, não são fatores oficiais de ranking. Uma fonte de terceiro citada é uma observação de recuperação naquele ciclo; não comprova uma entidade permanente nem imunidade a atualizações.
Aplicado primeiro em nós: Quaerion, 05/08/2026
Este é o registro histórico declarado pela Quaerion em 05/08/2026: ChatGPT anônimo, cinco rodadas de uma pergunta de categoria A. Não é uma medição de outubro nem a aplicação completa da matriz A–D. Um acompanhamento comparável de 90 dias corresponde a 03/11/2026 e exige nova coleta documentada.
| Métrica | Baseline (05/08/2026) | +90d (03/11/2026) | Δ |
|---|---|---|---|
| Share of Discovery | 80% (4/5) | — | — |
| Posição Ponderada | 0,65 | — | — |
| Qualidade da Descrição | 2,5 / 3 | — | — |
| Autoridade Externa | 0% — agregado histórico declarado | — | — |
| IPIA | 57,5 · presente com variância | — | — |
Limite de reprodução: esta página preserva os agregados declarados em agosto; não disponibiliza aqui as cinco respostas brutas, a pergunta literal, a versão do modelo nem as fichas que permitiriam reavaliar PP, QD e AE. Portanto, os valores são um registro histórico da Quaerion, não uma medição independentemente reproduzida nesta revisão. O controle SoC 1/1 tem uma observação nomeada e fica fora de n=5 e do IPIA. As faixas “invisível”, “instável”, “com variância”, “estabelecido” e “referência” são rótulos internos, não prova de posição no mercado.
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.
Incerteza fica explícita. Sem desenho que estime a variabilidade, não declarar significância, tendência ou causalidade a partir de uma diferença pequena.
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 não contam como a marca-alvo. Preservar a resposta e a confusão na tabela; uma descrição errada da própria marca recebe QD conforme a rubrica, sem desaparecer da amostra.
| Experiência de consumidor | Coleta alternativa | Como interpretar |
|---|---|---|
| Perplexity web | API Perplexity | Série separada; equivalência com a interface precisa ser demonstrada. |
| Gemini web | Gemini API | Registrar modelo e grounding; não confundir Gemini com AI Mode no Google Search. |
| ChatGPT web | API OpenAI | Registrar modelo e ferramentas; o nome do fornecedor não comprova a experiência do produto. |
| Google AI Overviews / AI Mode | Observação da interface de busca | São experiências distintas. Registrar qual apareceu, consulta, região e data; não substituí-las por Gemini API. |
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.
Arquivos e marcação: schema, Markdown e llms.txt não são intervenções com resultado garantido. O guia atual do Google para recursos generativos informa que arquivos como llms.txt não alteram visibilidade ou ranking no Google Search. Uma citação observada deve ser sustentada pela resposta coletada; não pode ser deduzida da instalação de um arquivo.
As perguntas sobre Share of Answer
Q.O que é Share of Answer?
Share of Answer descreve a presença observada de uma marca em um conjunto definido de respostas de IA. No método Quaerion, Share of Discovery mede aparição em perguntas sem marca e Share of Conversion mede recomendação explícita em uma bateria nomeada. Conversão, aqui, não significa lead ou venda. O Índice de Presença em IA (IPIA), de 0 a 100, usa SoD, Posição Ponderada, Qualidade da Descrição e Autoridade Externa. Share of Conversion é reportado separadamente e não possui peso na fórmula.
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?' condiciona a resposta ao nome fornecido. É possível avaliar descrição, fontes exibidas e recomendação nesse contexto, mas isso não demonstra descoberta espontânea. Na metodologia Quaerion, a categoria E tem peso zero no IPIA e é reportada separadamente como controle nomeado.
Q.Dá para garantir que a IA vai citar minha marca?
Não. A Quaerion pode corrigir informações sob seu controle, documentar intervenções e medir respostas observadas. A seleção de fontes e marcas depende de sistemas externos. Uma comparação antes/depois pode registrar mudança, mas sem controles adicionais não demonstra que a intervenção causou essa mudança. O relatório preserva ausências, falhas e resultados que não evoluíram.
Q.Por que a medição é manual e não 100% via API?
Para observar a experiência de um comprador, é preciso coletar na interface usada por ele. Uma resposta da API OpenAI, Gemini ou Perplexity não comprova equivalência com os respectivos produtos de consumidor. Modelo, busca, sessão e recursos podem diferir. Séries por API são úteis quando identificadas como tais; este método mantém interfaces e APIs separadas, com suas condições e limitações.
Q.Qual é o baseline da própria Quaerion?
O registro histórico declarado em 05/08/2026 usa ChatGPT anônimo, n=5, uma pergunta de categoria A: Share of Discovery 80% (4/5), Posição Ponderada 0,65, Qualidade da Descrição 2,5/3 e Autoridade Externa 0% — IPIA 57,5. O controle nomeado registra SoC 1/1, separado dessas cinco rodadas. Esta página preserva os agregados; não apresenta as respostas brutas necessárias para reproduzir toda a classificação. O acompanhamento de 90 dias corresponde a 03/11/2026 e exige nova coleta comparável. A revisão editorial em 04/10/2026 não atualiza a medição.
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.
