TIDEX Rank: como funciona o ranking competitivo via queries orgânicas

O problema com contar menções

A abordagem mais comum de "medir presença em IA" é a mais superficial: contar quantas vezes sua marca é mencionada em respostas de motores generativos. Essa métrica tem um problema fundamental — ela não distingue entre ser citado como recomendação principal e ser citado como alternativa a evitar.

Uma marca mencionada como "X também existe, mas tem muitas reclamações" aparece na contagem de menções igual a uma marca citada como "X é a melhor opção no mercado para esse caso". O número bruto de menções não carrega contexto, posição, nem intenção da query. É o equivalente de medir sucesso de SEO pelo número de páginas indexadas em vez de pelo tráfego qualificado.

O TIDEX Rank foi desenvolvido para resolver exatamente esse problema. A lógica central é: o que importa não é quantas vezes você é citado, mas em quais queries você é citado, em que posição, e se são queries que seu cliente real faz.

A arquitetura de queries: 60% orgânicas, 40% de marca

Toda a metodologia do TIDEX Rank começa pela seleção das queries. O protocolo divide as queries em dois grupos com proporções definidas: 60% de queries orgânicas (sem menção de marca) e 40% de queries de marca.

Por que 60% orgânicas?

Queries orgânicas são as que medem visibilidade real de mercado. "Melhor plano de saúde empresarial em São Paulo", "banco digital com melhores taxas para PJ", "consultoria de logística para e-commerce" — o usuário não sabe qual marca quer, está em fase de descoberta. Aparecer nessas queries é conquistar share of mind de forma competitiva. Uma marca que domina as queries orgânicas do seu segmento tem uma vantagem estrutural que leva meses para um concorrente reverter.

A presença em queries orgânicas também é mais honesta sobre autoridade de mercado. É relativamente simples fazer uma IA citar sua marca quando a query inclui seu nome. É muito mais difícil — e muito mais valioso — aparecer quando o usuário nem sabe que você existe.

Por que 40% de marca?

Queries de marca medem reputação e precisão. "O que é a empresa X?", "X é confiável?", "X tem reclamação?", "X vs concorrente Y". Essas queries revelam como a IA representa sua marca — se com dados corretos, se com tom positivo ou negativo, se com informações desatualizadas, se com associações que você não controla. Uma marca com excelente presença em queries orgânicas mas com representação distorcida nas queries de marca tem um gap de reputação que vai aparecer no momento da decisão de compra.

Em implantações enterprise, o TIDEX Rank opera com 100 queries por ciclo de análise — estruturadas em 4 batches de 25 queries cada, processadas em motores diferentes para garantir cobertura representativa. Nas análises padrão, o volume é proporcional ao tamanho do segmento e ao nível de competição.

SOV DCG: a métrica que diferencia posição de presença

O segundo pilar da metodologia é o cálculo de Share of Voice (SOV) via DCG — Discounted Cumulative Gain. Esse conceito vem de information retrieval e mede não apenas se você aparece em uma lista, mas em qual posição você aparece e com qual peso relativo.

A lógica é simples: ser citado em primeiro lugar vale mais do que ser citado em quinto lugar. E ser citado em quinto vale mais do que não ser citado. O DCG aplica um desconto logarítmico à posição — a primeira posição vale 1.0, a segunda vale 0.63, a terceira 0.5, a quarta 0.43, e assim por diante. Esse peso é acumulado ao longo de todas as queries analisadas e normalizado para gerar o SOV DCG da marca.

Por que isso importa? Porque uma marca que aparece em 80% das queries na posição 5 tem SOV DCG muito menor do que uma marca que aparece em 50% das queries na posição 1. A contagem bruta de aparições diria que a primeira marca tem presença maior. O SOV DCG revela que a segunda marca tem influência de mercado muito maior.

Esse cálculo é feito individualmente para cada motor de IA — ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok, GPT Search, MiniMax e Google AI Overview. Um relatório TIDEX Rank completo mostra o SOV DCG por motor, o SOV DCG médio ponderado pelo share de uso de cada motor, e a evolução temporal do SOV em relação ao período anterior.

Por que 9 motores e não apenas os 3 grandes

Uma decisão de metodologia que causa curiosidade é o monitoramento de 9 motores. A justificativa prática é que o mercado de IA está em redistribuição constante. Em 2024, ninguém falava de DeepSeek como motor relevante para o Brasil. Em 2026, ele tem tração significativa em perfis técnicos e em empresas que adotam modelos open-source.

Monitorar apenas os 3 motores mais populares do momento é o equivalente de, em 2010, monitorar apenas o Google e ignorar que Bing estava ganhando tração. O share de uso muda mais rápido do que as estratégias de marketing. Uma marca que constrói presença apenas no ChatGPT hoje pode se ver invisível amanhã em um mercado onde o Perplexity ou o Google AI Mode cresceram.

Além disso, diferentes motores são usados por diferentes perfis de usuário. O Perplexity tem base de usuário mais técnica e orientada a pesquisa. O ChatGPT tem base mais ampla e generalista. O Gemini tem concentração em usuários do ecossistema Google (Gmail, Drive, Android). O Grok tem base predominante de usuários do Twitter/X. Dependendo do segmento e do perfil de cliente da marca, um ou outro motor pode ser mais relevante — e o TIDEX Rank captura essa granularidade.

Como interpretar os resultados: o que é um bom SOV DCG

Não existe um número universal de "bom SOV DCG" — tudo é relativo ao mercado. O que o TIDEX Rank mostra é o SOV DCG da marca em relação ao SOV dos concorrentes mapeados no mesmo conjunto de queries.

Em mercados altamente concentrados, como bancos digitais (onde Nubank domina a narrativa de IA), um SOV DCG de 15% pode ser excepcional. Em mercados fragmentados, como consultorias regionais, um SOV DCG de 35% pode ser apenas mediano.

O que as análises da TIDEX mostram consistentemente é que em mercados competitivos, os 3 primeiros colocados em SOV DCG concentram tipicamente 60 a 70% de toda a visibilidade generativa do segmento. A cauda longa de marcas com SOV DCG abaixo de 5% raramente influencia decisões de compra via canal de IA — são invisíveis no que importa.

Outro padrão relevante: SOV DCG é mais correlacionado com autoridade de conteúdo do que com share de mercado tradicional. Não é incomum ver uma marca com 8% de market share tendo SOV DCG de 25% porque investiu consistentemente em conteúdo de qualidade, presença em fontes externas e estrutura técnica adequada. E o contrário também acontece: líderes de mercado com 40% de share tendo SOV DCG de 12% porque negligenciaram presença generativa.

Variação por segmento e volume de queries

O protocolo de queries varia conforme o segmento. Segmentos com alta densidade de buscas — telecomunicações, financeiro, saúde — têm maior volume de queries no benchmark porque o mercado generativo é mais competitivo e a granularidade importa mais.

O critério de seleção das queries orgânicas segue a lógica de intenção de compra: queries de descoberta ("qual o melhor X para Y"), queries de comparação ("X versus Z"), queries de avaliação ("X é confiável?", "X tem reclamação?"), e queries de nicho específico do segmento. A combinação dessas quatro categorias cobre o ciclo completo de decisão que um cliente passa antes de contratar ou comprar.

Um dado que emerge consistentemente nas análises: queries de comparação direta têm os SOV DCG mais desiguais. Nelas, a IA geralmente tem uma preferência clara — e a marca favorecida concentra 50 a 70% do SOV DCG da query. Isso torna as queries de comparação o campo mais estratégico para trabalhar: quem ganha a preferência da IA nessas queries tem influência desproporcionalmente grande sobre decisões de compra.

A diferença entre TIDEX Rank e um ranking de menções simples

Para concretizar a diferença metodológica, considere este exemplo. Uma marca A é mencionada em 45 das 100 queries analisadas, mas aparece predominantemente em posições 4 e 5, em queries de baixa intenção, com contexto neutro. Uma marca B aparece em 28 das 100 queries, mas concentra suas aparições em posições 1 e 2, nas queries de comparação direta e de alta intenção, com recomendação explícita.

Contagem simples de menções: Marca A ganha, 45 vs 28.

SOV DCG: Marca B ganha com SOV significativamente maior.

Qual marca tem mais influência sobre decisões de compra? Marca B — sem dúvida. E é isso que o TIDEX Rank mede.

O que fazer agora

1. Mapeie as queries que seu cliente faz antes de comprar — separe em orgânicas (sem sua marca) e de marca, na proporção 60/40. Esse é o universo de queries que define sua presença generativa real.

2. Teste posicionamento, não apenas presença — ao verificar suas queries nos motores de IA, não apenas anote "apareço ou não apareço". Anote em qual posição, com que contexto, e compare com seus concorrentes diretos. Esses dados manuais já permitem uma estimativa de SOV DCG mesmo sem ferramenta.

3. Priorize as queries de comparação — identifique quais "X vs Y" e "qual o melhor X para Y" são mais relevantes para o seu segmento. É nessas queries que a IA tem opiniões mais formadas e onde um investimento focado de conteúdo tem maior retorno em SOV DCG.

4. Monitore a evolução temporal — uma fotografia única de SOV DCG tem valor limitado. O que revela o desempenho da estratégia é a evolução mensal. Estableleça uma cadência de monitoramento quinzenal nas queries prioritárias para detectar tendências antes que se tornem desvantagens consolidadas.

5. Avalie presença nos 9 motores, não apenas nos 3 maiores — o share de uso de cada motor muda rapidamente. Construir presença distribuída agora é mais eficiente do que tentar recuperar terreno em um motor que ganhou tração depois que concorrentes já se estabeleceram nele.