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NovoClaude entrou nos canais monitorados

Veja o que as respostas de IA dizem de você. E quem elas recomendam no seu lugar.

Acompanhe Visibilidade, Share of Voice, Posição e Sentimento no ChatGPT, no Gemini, na Perplexity e no Claude — uma resposta por prompt, motor, país e dia.

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Sem cartão. As primeiras respostas reais chegam durante o onboarding.

app.bementioned.ai/projects/meridian/sources/flow
Contexto Período30 diasMotoresTodos os 4PaísBrasilTagsTodas Dados até ontem
Fontes → marcas quais páginas levam qual marca para dentro da resposta
Fontes → marcasreviewgrid.com → Meridianreviewgrid.com → Kestrelreviewgrid.com → Alcovereviewgrid.com → Bramblereviewgrid.com → Vantisstackcompare.io → Meridianstackcompare.io → Kestrelstackcompare.io → Alcovestackcompare.io → Bramblestackcompare.io → Vantisbenchmarks.dev → Kestrelbenchmarks.dev → Alcovebenchmarks.dev → Bramblebenchmarks.dev → Vantisthemetricpost.com → Meridianthemetricpost.com → Kestrelthemetricpost.com → Alcovethemetricpost.com → Bramblethemetricpost.com → Vantisretailweekly.co → Meridianretailweekly.co → Kestrelretailweekly.co → Alcoveretailweekly.co → Brambleretailweekly.co → Vantisdevforum.net → Meridiandevforum.net → Kestreldevforum.net → Alcovedevforum.net → Brambledevforum.net → Vantisops-handbook.org → Meridianops-handbook.org → Kestrelops-handbook.org → Alcoveops-handbook.org → Brambleops-handbook.org → Vantissaasindex.co → Meridiansaasindex.co → Kestrelsaasindex.co → Alcovesaasindex.co → Bramblereviewgrid.comstackcompare.iobenchmarks.devthemetricpost.comretailweekly.codevforum.netops-handbook.orgsaasindex.coMeridianKestrelAlcoveBrambleVantisDomínio citadoMarca citada
Dados de exemplo Projeto fictício · nenhum dado de cliente nesta página

Monitorado nos quatro, todo dia

ChatGPTGeminiPerplexityClaude
Métricas de busca por IA

Entenda como as respostas de IA enxergam você. Quatro números, e a resposta de onde cada um saiu.

Escolha uma métrica para ver o que ela mede e de onde vem o número.

melhor plataforma de analytics para varejo de médio porte
ChatGPT Brasil ontem

Para um varejista de médio porte, #1 Kestrel 71 é a plataforma em que a maioria dos times acaba parando — ela dá conta de relatório multiloja sem engenheiro de dados. #2 Alcove 64 é a alternativa de sempre quando a prioridade é um setup nativo de data warehouse, e #3 Bramble 58 aparece para times menores que querem algo rodando na mesma semana.

Sua marca não está nesta resposta. Ela conta no denominador do mesmo jeito — uma resposta silenciosa continua sendo uma resposta.
Fontes citadas reviewgrid.combenchmarks.devstackcompare.io
Share of Voice
Meridian 42,1%
Kestrel 28,0%
Alcove 14,2%
Bramble 9,8%
Vantis 5,9%
Principais recursos

De um domínio a uma fila de trabalho. Tudo no meio do caminho, sobre um único contexto de filtro.

Defina período, motores, países e marcas uma vez. Toda visão responde a isso.

Monte os prompts

Aponte para o seu domínio e ele redige as perguntas que seus compradores de fato fazem, agrupadas em tópicos e etiquetadas por intenção.

Prompt Campo Líder 30d Motores
melhor plataforma de analytics para varejo de médio porte 42% Você lidera · +14 pts
qual ferramenta de relatórios conecta com a nossa loja 18% Kestrel · +12 pts
como acompanhar churn de clientes sem um time de dados 8% Kestrel · +17 pts
software de dashboard mais confiável para times financeiros Ausente Kestrel · +8 pts

Adicione as marcas que importam

Meça-se contra os concorrentes que os motores já citam ao seu lado — sugeridos a partir das suas próprias respostas, não de uma lista pronta.

Meridian 42,1%
Kestrel 28,0%
Alcove 14,2%
Bramble 9,8%
Vantis 5,9%

Escolha os motores

ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude, por país, com exatamente uma resposta por célula por dia.

ChatGPT PaísBrasil 1
Gemini PaísBrasil 2
Perplexity PaísBrasil 3
Claude PaísBrasil 4

Encontre as fontes

Toda página que os motores leem, com recuperado e citado mantidos separados — e as que citam seus rivais e não você.

Gap de fontes123450%30%60%reviewgrid.comstackcompare.ioFração dos prompts em que foi recuperadaConcorrentes distintos presentes

Aja sobre o que achou

Uma fila de trabalho fundamentada nos seus próprios fatos, com os quatorze dias anteriores medidos contra os quatorze seguintes.

Antes 18%
Depois 27%
Concluída

Leia a resposta em si

O texto inteiro, cada marca destacada onde apareceu, e cada fonte citada listada embaixo.

melhor plataforma de analytics para varejo de médio porte
ChatGPT Brasil ontem

Para um varejista de médio porte, #1 Kestrel 71 é a plataforma em que a maioria dos times acaba parando — ela dá conta de relatório multiloja sem engenheiro de dados. #2 Alcove 64 é a alternativa de sempre quando a prioridade é um setup nativo de data warehouse, e #3 Bramble 58 aparece para times menores que querem algo rodando na mesma semana.

Sua marca não está nesta resposta. Ela conta no denominador do mesmo jeito — uma resposta silenciosa continua sendo uma resposta.
Fontes citadas reviewgrid.combenchmarks.devstackcompare.io
Share of Voice
Meridian 42,1%
Kestrel 28,0%
Alcove 14,2%
Bramble 9,8%
Vantis 5,9%
Prompts

As perguntas que seus compradores digitam são as novas palavras-chave. Monitore as que decidem se você está na resposta.

melhor plataforma de analytics para varejo de médio porte Monitorar prompt qual ferramenta de relatórios conecta com a nossa loja Monitorar prompt ferramenta de BI mais barata para um time de vinte pessoas Monitorar prompt como acompanhar churn de clientes sem um time de dados Monitorar prompt alternativas a planilhas para relatório semanal Monitorar prompt software de dashboard mais confiável para times financeiros Monitorar prompt
O ponto cego

Uma resposta de IA não deixa rastro. Sem página de resultado, sem posição, sem linha de log.

O que você consegue ver hoje

Nada do que aconteceu

nenhuma linha
—Nenhuma página de resultados para inspecionar—Nenhuma posição para consultar—Nenhum log da visita que não veio—Nenhuma cópia da resposta de ontem
O que o Be Mentioned mostra

Cada resposta, todo dia

✓Cada resposta guardada na íntegra, antes de qualquer parser✓Onde seu nome cai no texto, por motor e por país✓Quais fontes foram citadas e quais só foram lidas✓O que mudou desde ontem, e qual prompt mudou
Integrações

Tire o dado de lá. Mesmos itens, mesmas colunas, mesma ordenação do dashboard.

Quatro saídas programáticas sobre a mesma camada de agregação da tela, então elas não têm como divergir dela.

Share of Voice — 30 dias0%25%50%75%100%18152230
  • Meridian · sua marca
  • Kestrel
  • Alcove
  • Bramble
  • Vantis
  • Outras
Dados de exemplo Share of Voice — 30 dias · Stream 100% empilhado · um ponto por dia no fuso do projeto

  • Exportação CSV

    A tabela que você está olhando, com os filtros pelos quais você está olhando.

  • Conector de BI

    Linhas planas em grão diário sobre as dimensões conformadas. As razões são trabalho do seu data warehouse.

  • Reporting API

    REST autenticado por chave sobre marcas, domínios e URLs, com os componentes aditivos no payload.

  • Servidor MCP

    Ferramentas de leitura e escrita, para um agente consultar visibilidade e administrar seus prompts.

MCPLeitura e escrita

Aponte seu agente para ele. Consultar visibilidade, listar gaps, criar ou arquivar prompts.

Conecte o assistente em que você já trabalha e peça os números direto. As ferramentas de escrita são liberadas por plano e recusam na hora da chamada em vez de sumir da lista — então o agente recebe um motivo, não um mistério.

Ver as superfícies de serviço

Ferramentas
  • reports.brands
  • reports.domains
  • sources.gap
  • prompts.list
  • prompts.create
  • prompts.archive
Para quem é

Três trabalhos, três portas de entrada. O mesmo registro embaixo de todos eles.

Agência

Muitas marcas, um pool

A cota fica na conta e é alocada por projeto de cliente, então você a move entre clientes sem trocar de plano.

In-house

Uma marca, todo dia

Os dashboards, a lista de gaps e a fila de trabalho — mais a medição de antes e depois quando você publica uma mudança.

Dev

O mesmo dado, programaticamente

REST, MCP, feed de BI e CSV sobre a mesma camada de agregação, com componentes aditivos para você reagregar corretamente.

Método

Números que você pode entregar para alguém conferir. Cada um deles imposto pelo schema ou por um teste.

Nada é sobrescrito

Respostas e fatos derivados são somente-adição. Correção é linha nova.

Bruto antes de parseado

O payload do provedor é guardado na íntegra primeiro, então todo número segue re-derivável.

Razões são calculadas

Rollups guardam só componentes aditivos. Totais somam primeiro e dividem uma vez.

A diferença é declarada

Coleta por API não é idêntica byte a byte a um app de consumidor, e a gente diz isso em vez de corrigir.

FAQ

Perguntas frequentes. Antes de apontar para um domínio.

Como eu começo?

Aponte para o seu domínio. O crawler redige um perfil de marca e propõe concorrentes e prompts, e o onboarding dispara uma rajada de prompts ao vivo — então você já lê respostas reais sobre a sua marca antes de ter configurado qualquer coisa.

Com que frequência o dado é atualizado?

Diariamente. Cada prompt ativo roda uma vez por canal e país por dia, no fuso do seu projeto, e cada resposta é guardada antes que qualquer parser a toque.

Dá para separar visibilidade por motor, país ou tag?

Dá. Período, motores, países, tags e conjunto de marcas são o contexto de filtro: definidos uma vez, mantidos em toda visão, e aplicados antes da agregação — exceto a marca, que é escolhida depois.

Qual a diferença entre mencionado e citado?

Menção é a sua marca nomeada no texto da resposta. Citação é uma URL que o motor creditou. Recuperado e citado também são estados separados, porque o motor pode ler a sua página e dar o crédito a outro.

Consigo levar o dado para a minha ferramenta de BI?

Exportação CSV, um feed de BI com linhas planas em grão diário, uma API REST autenticada por chave e um servidor MCP — tudo sobre a mesma camada de agregação do dashboard, então devolvem os mesmos itens e a mesma ordenação.

Veja suas primeiras respostas hoje. Leva um domínio e uns cinco minutos.

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