Como medimos contexto de menção

Contexto mede se a IA recomenda sua marca na hora da decisão

Contexto de menção avalia em que tipo de pergunta a sua marca aparece nos motores de IA. Aparecer quando alguém pergunta "o que é CRM" é diferente de aparecer quando alguém pergunta "qual o melhor CRM pra pequenas empresas". O primeiro é informacional, o segundo é comercial — e o comercial está muito mais perto da conversão. A gente classifica cada prompt do pipeline em quatro categorias de intenção: comercial, informacional, navegacional e comparativa. Depois mede em quais categorias a marca aparece e com que frequência. Segundo dados da Gartner 2025, 75% dos compradores B2B preferem uma experiência de compra sem contato com vendedor — e usam IA pra pesquisar opções antes de decidir. Se a sua marca só aparece em contextos informativos mas nunca em comparações, você está educando o mercado mas perdendo a venda pra quem aparece na hora H.

As 4 categorias de intenção que a gente rastreia

Cada prompt disparado nos motores é classificado automaticamente em uma dessas categorias. Comercial: o usuário está procurando algo pra comprar ou contratar ("melhor restaurante italiano em Pinheiros", "software de nota fiscal pra MEI"). Informacional: o usuário quer entender um conceito ("o que é LLMO", "como funciona score de crédito"). Navegacional: o usuário está procurando uma marca específica ("site do Nubank", "telefone da Clínica X"). Comparativa: o usuário está decidindo entre opções ("Nubank vs Inter", "HubSpot ou Pipedrive pra startup"). A classificação é feita pelo GPT durante a etapa de teste LLMO, usando análise semântica do prompt. Contextos comparativos e comerciais recebem peso maior no score porque representam momento de decisão. Segundo o BrightEdge 2024, queries com intenção comercial geram 3x mais conversões do que queries informacionais — e esse padrão se replica nos motores de IA.

Posição na resposta: primeira recomendação ou nota de rodapé

Dentro de cada resposta, a gente também analisa onde a marca aparece. Ser a primeira marca citada ("eu recomendo X") é radicalmente diferente de aparecer numa lista no final ("outras opções incluem Y, Z, W"). A posição da menção é um sub-componente da dimensão contexto porque reflete a autoridade que o motor atribui à marca naquele tema. O pipeline registra três posições: primária (primeira citação ou recomendação direta), secundária (citada como alternativa relevante) e terciária (mencionada como opção adicional ou nota). Posição primária em prompt comercial é o cenário ideal — significa que a IA recomenda ativamente a sua marca quando alguém está decidindo. Posição terciária em prompt informacional é o cenário fraco — a marca existe na resposta, mas sem relevância. Segundo estudo da Semrush 2024, a primeira posição em featured snippets captura 42% dos cliques. Em respostas de IA, onde não há múltiplos links, a concentração na primeira menção é ainda maior.

Sentimento da citação: positivo, neutro ou negativo

Contexto não é só sobre onde a marca aparece, mas como ela é descrita. O pipeline analisa o sentimento de cada menção usando o Claude, que classifica o tom da citação em positivo ("referência no segmento", "reconhecida pela qualidade"), neutro ("empresa que atua no setor de X") ou negativo ("enfrentou problemas com", "reclamações sobre"). O sentimento alimenta o score de contexto porque uma menção negativa em prompt comercial é pior do que não aparecer. A gente cruza o sentimento detectado pelo Claude com dados reais do Reclame Aqui e reviews do Google Places pra verificar se o sentimento do motor reflete a realidade ou se é alucinação. Quando o motor inventa um sentimento negativo que não existe nas fontes, isso é flagrado como erro de qualidade também. Segundo a Edelman Trust Barometer 2024, 71% dos consumidores consideram a reputação online mais importante que publicidade — e motores de IA estão se tornando a nova camada de reputação.

Por que contexto é a dimensão mais difícil de melhorar

Presença depende de ações técnicas — estruturar dados, otimizar conteúdo. Qualidade depende de corrigir fontes. Mas contexto depende de como o mercado e os motores percebem a sua marca em relação aos concorrentes. Se a IA não te recomenda em perguntas de compra, provavelmente é porque as fontes que ela consulta não posicionam a sua marca como referência nesses momentos. Melhorar contexto exige uma estratégia de conteúdo focada em decisão: cases de sucesso, comparações honestas, conteúdo que posicione a marca como opção concreta em cenários específicos. O plano de ação do Claude prioriza as categorias de intenção onde a marca tem gap maior em relação aos concorrentes. A gente já viu marcas com presença 8 e qualidade 7 mas contexto 2 — elas são conhecidas pela IA mas nunca recomendadas. Resolver isso é geralmente o que gera maior retorno de negócio.