A shortlist é a nova primeira página.

Como quase todos os que procuram uma solução, nos últimos 25 anos começámos essa procura na Pesquisa Google. Escrevemos algumas palavras (ficámos todos muito bons nisto), acabávamos por clicar num link azul, visitávamos um site e terminávamos num funil de marketing.

Mas desde o final de 2022 algo mudou, e continua a propagar-se. Muitos de nós, em vários perfis e setores, migrámos para uma forma de encontrar soluções mais simpática para quem compra: a pesquisa com IA.

Para donos de negócios e equipas de marketing, isto aparece como uma queda do tráfego de pesquisa orgânica, e está a acontecer a quase toda a gente. A procura pela maioria dos produtos não desapareceu. As pessoas continuam a pesquisar. O topo do funil apenas saiu do seu site e passou para a resposta da IA.

E dentro dessa resposta, os compradores pesquisam de forma diferente. Descrevem a sua situação em detalhe, explicam o seu caso de uso e pedem o produto com mais probabilidade de se ajustar. O que volta é uma shortlist com poucos nomes, não dez links azuis. Essa shortlist é a nova primeira página.

Naturalmente, a primeira coisa que quase todos perguntámos foi: como é que um modelo LLM decide? De onde vem a lista? A resposta curta é: de nós. De tudo o que publicámos ao longo dos anos, das avaliações e da cobertura mediática que conquistámos, e de tudo o que outros escreveram sobre nós. A IA aprendeu com isso no treino e, quando hoje um comprador faz uma pergunta, muitas vezes melhora a sua resposta com o que encontra numa pesquisa web nesse momento.

A parte que mais controlamos é o nosso próprio site, e para muitos de nós, o site conta a mesma história centrada nas pessoas desde antes da pesquisa com IA. Agora há outro tipo de visitante para o qual precisamos, de propósito, de reduzir o esforço de interpretação: dizer claramente o que fazemos, para quem é, apresentar dados reais e sustentar as afirmações com provas. A partir daí a história espalha-se: para perfis e diretórios, para avaliações, para páginas comparativas e fóruns, e por fim para a imprensa. A IA apoia-se no que vê repetido em fontes em que confia.

Surpreendentemente, para as grandes marcas conhecidas também não é garantido entrar na shortlist. Claro que ajuda, mas não é uma garantia. Uma marca maior ou mais antiga, com mais autoridade de domínio e backlinks, um orçamento de anúncios maior: nada disso garante um lugar na lista. Cada shortlist é a resposta a uma pergunta específica, e o modelo de pesquisa com IA vai escolher as empresas cuja história (e as provas) encaixam nessa pergunta. Já vimos marcas conhecidas ficarem de fora de respostas em que aparecem concorrentes mais pequenos, simplesmente porque o concorrente mais pequeno o disse com clareza, cuidou dos detalhes e outros o repetiram.

O que nos leva à pergunta que nos tira o sono. Estamos na shortlist do comprador ou não? Nos velhos tempos (há uns anos), na era anterior à pesquisa com IA, era fácil responder. Acompanhávamos algumas palavras-chave, obtínhamos uma posição e uma estimativa razoável do volume de pesquisa, e sabia-se onde a marca estava. A pesquisa com IA não funciona assim. Não há uma única lista fixa para consultar.

Os compradores fazem centenas de versões da mesma pergunta, conversando com a IA nas suas próprias palavras, com o seu histórico de chat personalizado, em vários modelos, e cada resposta é uma shortlist própria. Com um único prompt aprendemos quase nada. Mas quando se fazem algumas centenas, agrupadas por tema, surge um padrão. Algumas marcas continuam a reaparecer. Essas são as marcas que entram nas shortlists, a nova primeira página.

Portanto, a posição da sua marca é uma quota de menções, não um ranking clássico de motor de busca. É quantas vezes a sua marca é nomeada num tema, comparado com quantas vezes os seus concorrentes são nomeados. E como o mesmo prompt pode voltar diferente em infinitos cenários, e cada modelo de IA responde à sua maneira, essa quota tem de vir de muitas perguntas, em cada sistema de pesquisa com IA, ao longo do tempo.

Dados de exemplo.

Com que frequência precisamos de verificar os resultados da pesquisa com IA para perceber quão visível é a nossa marca na pesquisa com IA para os temas que nos importam? Nem todas as mudanças nas respostas da pesquisa com IA significam alguma coisa. Parte é só a IA a ser a IA. Parte é real. Chegou uma avaliação nova, mais cobertura noticiosa, um concorrente publicou uma página, o modelo recebeu uma atualização.

Distinguir as duas coisas depende de quantas respostas da pesquisa com IA estão por trás de cada leitura. Chegamos lá com amplitude (mais prompts por tema) ou com frequência (correr os mesmos prompts mais vezes). Em qualquer dos casos, uma quota construída sobre algumas centenas de respostas mantém-se estável de semana para semana, e quando se move, podemos confiar que se moveu.

Cada abordagem diz-nos algo diferente. Correr os mesmos 6 prompts todos os dias mostra como essas 6 perguntas exatas se movem. Correr 40 prompts diferentes sob um tema uma vez por semana mostra como o tema inteiro se move, porque esses 40 cobrem mais das muitas formas como compradores diferentes perguntam pela mesma necessidade. Em 8 sistemas de pesquisa com IA, são 320 respostas por trás de uma leitura semanal do tema.

No acompanhamento de visibilidade em IA da Hi, Moose pode escolher um horário à medida (várias vezes por dia, uma vez por dia, semanal, dias úteis, etc.) que se ajuste às necessidades do seu negócio.