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.
Sem cartão. As primeiras respostas reais chegam durante o onboarding.
Monitorado nos quatro, todo dia
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.
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.
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.
Escolha os motores
ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude, por país, com exatamente uma resposta por célula por dia.
Encontre as fontes
Toda página que os motores leem, com recuperado e citado mantidos separados — e as que citam seus rivais e não você.
Aja sobre o que achou
Uma fila de trabalho fundamentada nos seus próprios fatos, com os quatorze dias anteriores medidos contra os quatorze seguintes.
Leia a resposta em si
O texto inteiro, cada marca destacada onde apareceu, e cada fonte citada listada embaixo.
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.
As perguntas que seus compradores digitam são as novas palavras-chave. Monitore as que decidem se você está na resposta.
Uma resposta de IA não deixa rastro. Sem página de resultado, sem posição, sem linha de log.
Nada do que aconteceu
Cada resposta, todo dia
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.
- Meridian · sua marca
- Kestrel
- Alcove
- Bramble
- Vantis
- Outras
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.
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.
- reports.brands
- reports.domains
- sources.gap
- prompts.list
- prompts.create
- prompts.archive
Três trabalhos, três portas de entrada. O mesmo registro embaixo de todos eles.
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.
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.
O mesmo dado, programaticamente
REST, MCP, feed de BI e CSV sobre a mesma camada de agregação, com componentes aditivos para você reagregar corretamente.
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.
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.