Durante anos, a presença digital de uma marca pôde ser acompanhada por indicadores relativamente consolidados: posição no Google, tráfego orgânico, volume de buscas pela marca, Share of Voice, backlinks e participação em mídia. A expansão das interfaces generativas acrescentou uma nova camada a esse diagnóstico.
Quando alguém pergunta ao ChatGPT quais empresas atuam em determinada categoria, pede ao Gemini uma comparação entre soluções ou usa o Perplexity para entender quais fornecedores considerar, a disputa não acontece necessariamente em uma página de resultados tradicional. A própria resposta passa a selecionar, relacionar e contextualizar marcas.
É nesse ambiente que surge o Share of Model, uma abordagem para observar quanto espaço uma marca ocupa nas respostas produzidas por modelos de inteligência artificial.
Mas tratá-lo como um percentual isolado cria uma falsa sensação de precisão. Diferentes ferramentas adotam metodologias distintas, e as respostas dos modelos podem variar conforme prompt, plataforma, contexto e momento. Por isso, medir visibilidade em IA exige transformar uma fotografia instável em um sistema de monitoramento.
Para empresas, a pergunta mais útil deixa de ser apenas “a IA conhece minha marca?” e passa a ser: em quais contextos ela aparece, ao lado de quem, sustentada por quais fontes e com qual recorrência?
O que é Share of Model?
Share of Model (SoM) é uma métrica utilizada para avaliar a presença relativa de uma marca em respostas geradas por sistemas de IA para um conjunto definido de perguntas ou prompts.
O conceito ganhou espaço justamente porque mecanismos generativos modificaram a unidade tradicional de análise. Em uma SERP, é possível acompanhar a posição de uma página para determinada palavra-chave. Em uma resposta generativa, não existe necessariamente uma posição equivalente.
A própria definição, porém, ainda não é totalmente padronizada.
A Jellyfish, que lançou sua tecnologia Share of Model em 2024, trabalha a análise de visibilidade e percepção da marca nos principais LLMs. Já plataformas de monitoramento podem utilizar conceitos e fórmulas diferentes. A Ahrefs, por exemplo, acompanha menções, citações, impressões e AI Share of Voice, sendo este último calculado como a participação das impressões da marca diante das demais marcas monitoradas.
Essa diferença é importante: Share of Model deve ser entendido primeiro como uma lente de monitoramento, e não como uma métrica universal com metodologia única.
Por que posição no Google e tráfego não contam toda a história?
SEO continua sendo parte importante dessa equação. O próprio Google afirma que as práticas fundamentais de SEO permanecem relevantes para seus recursos generativos e que páginas precisam estar indexadas e elegíveis para aparecer na busca para serem utilizadas como links de apoio em AI Overviews e AI Mode.
O que muda é que visibilidade em IA e ranking orgânico não são exatamente a mesma coisa.
Uma empresa pode ter páginas bem posicionadas para determinadas palavras-chave e, ainda assim, aparecer pouco quando usuários formulam perguntas mais amplas sobre fornecedores, alternativas, metodologias ou soluções. Também pode ocorrer o contrário: uma marca ser mencionada porque outras fontes relevantes falam sobre ela.
Por isso, a análise precisa incorporar outras perguntas:
- A marca aparece em respostas relacionadas à sua categoria?
- Em quais temas e intenções isso acontece?
- Quais concorrentes aparecem nas mesmas respostas?
- A empresa é apenas mencionada ou efetivamente contextualizada?
- Seu domínio é citado como fonte?
- Quais sites estão sustentando as respostas?
- Essa presença se mantém quando o teste é repetido?
O objetivo não é substituir métricas tradicionais. É acrescentar uma dimensão que elas não foram criadas para observar.
Como medir Share of Model sem transformar um teste em “verdade”?
A primeira decisão é definir o universo que será monitorado.
Testar apenas perguntas que incluem o nome da empresa produz um diagnóstico limitado. Se alguém pergunta diretamente “o que é a Empresa X?”, existe uma predisposição evidente para que ela apareça.
O conjunto de prompts precisa representar as conversas nas quais a marca gostaria de estar presente mesmo quando seu nome não é mencionado previamente.
Para uma empresa B2B, por exemplo, isso pode envolver perguntas sobre um problema de negócio, alternativas de solução, fornecedores, comparação de abordagens, critérios de escolha e recomendações para determinados cenários.
A Ahrefs já permite organizar prompts por tópicos, etapa do funil ou campanha e acompanhar menções e citações em diferentes plataformas.
Uma metodologia consistente pode trabalhar com cinco dimensões:
| Dimensão | O que observar |
| Presença | Em quantas respostas relevantes a marca aparece |
| Contexto | Para quais problemas, categorias e atributos ela é associada |
| Concorrência | Quais marcas disputam as mesmas respostas |
| Citação | Quais domínios e páginas são utilizados como fonte |
| Consistência | Quanto os resultados se mantêm entre modelos, prompts e períodos |
A partir daí, o percentual deixa de ser o diagnóstico inteiro e passa a funcionar como um indicador dentro de um sistema maior.
O conjunto de prompts determina a qualidade da análise
Esse é um dos pontos mais sensíveis da mensuração.
Imagine uma empresa que monitore apenas dez perguntas nas quais já sabe que costuma ser mencionada. Seu resultado poderá parecer excelente. Se ampliar a amostra para dúvidas de categoria, problemas adjacentes e perguntas de consideração, o cenário pode mudar completamente.
Da mesma forma, comparar o Share of Model de duas empresas utilizando conjuntos diferentes de prompts produz números pouco comparáveis.
Por isso, uma boa governança de visibilidade em IA precisa documentar pelo menos categoria, intenção, persona, mercado, idioma, plataforma, concorrentes analisados e período da coleta.
Também é importante repetir medições. Respostas generativas não devem ser tratadas como páginas estáticas. O mesmo prompt pode produzir variações, e plataformas diferentes não necessariamente recuperam ou sintetizam as mesmas fontes.
A análise relevante está menos no print de uma resposta e mais no padrão que emerge ao longo das observações.
Menção, recomendação e citação não significam a mesma coisa
Outra armadilha é colocar todas as aparições da marca na mesma categoria.
Considere três situações hipotéticas:
“A Empresa X atua nesse mercado.”
“Entre as alternativas para esse problema está a Empresa X.”
Uma página da Empresa X é utilizada como fonte para explicar o assunto.
Nos três casos existe algum tipo de presença, mas a relação entre marca, resposta e usuário é diferente.
É por isso que ferramentas especializadas já separam indicadores. A Ahrefs, por exemplo, diferencia menções, quando uma marca aparece na resposta, e citações, quando uma página ou domínio aparece como fonte.
Para uma estratégia de marca, essa separação permite investigar algo mais interessante do que simplesmente “aparecemos ou não”.
Ela ajuda a entender qual papel a marca ocupa no ecossistema informacional da categoria.
Share of Model, Share of Voice e branded search respondem perguntas diferentes
As três métricas podem coexistir porque observam fenômenos distintos.
Share of Voice ajuda a compreender a participação relativa da marca dentro de determinado ambiente de mídia ou conversação. Branded search indica demanda de busca diretamente associada à marca e pode funcionar como um sinal de interesse ou reconhecimento. Share of Model, por sua vez, observa a presença da marca dentro de respostas produzidas por sistemas generativos.
Analisadas em conjunto, elas podem revelar situações bastante diferentes.
Uma marca pode ter forte demanda nominal, mas presença limitada em perguntas genéricas sobre sua categoria. Outra pode começar a aparecer em respostas de IA antes que isso produza aumento relevante de buscas pelo nome.
É justamente na relação entre indicadores que surgem hipóteses estratégicas mais úteis.
O que influencia a presença de uma marca nas respostas de IA?
Não existe uma fórmula pública capaz de garantir citações ou menções em sistemas generativos.
No caso específico do Google, a orientação oficial continua apoiada em fundamentos conhecidos: conteúdo útil e confiável, páginas tecnicamente acessíveis, boa experiência, estrutura clara e informações relevantes. Em sua orientação publicada em 2026, o Google reforçou também a importância de conteúdo original, útil e não comoditizado, capaz de acrescentar experiência ou perspectivas próprias em vez de simplesmente reproduzir informações disponíveis em outros sites.
Isso desloca parte da discussão de “como escrever para uma IA” para uma questão mais estratégica: por que determinada fonte deveria ser recuperada quando aquele assunto é pesquisado?
Para uma empresa, isso envolve construir autoridade temática de maneira consistente, deixar clara sua relação com determinados problemas e categorias, publicar conhecimento proprietário quando disponível, desenvolver conteúdos que acrescentem análise real e fortalecer sua presença nas fontes relevantes do ecossistema.
SEO, branding, conteúdo, relações públicas digitais e autoridade externa começam, portanto, a se encontrar no mesmo problema de descoberta.
O que fazer quando sua marca quase não aparece?
Baixa presença não deve levar imediatamente à produção massiva de conteúdos tentando responder cada prompt monitorado.
O Google alerta explicitamente contra a criação de páginas para inúmeras variações de busca com a finalidade principal de manipular rankings ou respostas generativas. A recomendação é priorizar conteúdo original e útil para pessoas.
O diagnóstico precisa vir antes da produção.
Se concorrentes aparecem e sua marca não, vale investigar quais entidades estão associadas a eles, quais páginas são recuperadas, quais fontes externas os mencionam e quais territórios temáticos possuem maior diferença de presença.
Isso transforma Share of Model em ferramenta de decisão.
Talvez exista uma lacuna de conteúdo. Talvez o problema seja autoridade externa. Talvez a empresa produza bons materiais, mas não tenha construído uma associação suficientemente clara entre marca e categoria. Ou talvez o conjunto de prompts esteja monitorando um território no qual ela sequer possui legitimidade competitiva.
Cada cenário exige uma ação diferente.
De Share of Model para um sistema de AI Visibility
Para a MAZ, acompanhar a presença em IA faz mais sentido quando a análise não termina no indicador.
O Share of Model funciona como sinal de mercado. Quando relacionado a Share of Voice, branded search, presença orgânica, fontes citadas, concorrentes, territórios semânticos e jornada de compra, ele ajuda a mostrar onde a marca participa das novas interfaces de descoberta, e onde existe espaço a conquistar.
Esse olhar também evita uma corrida por métricas de vaidade. Não basta aumentar o número de prompts em que uma empresa é mencionada se essas respostas não têm relação com seu posicionamento, público ou objetivos comerciais.
A questão estratégica é outra: a marca está presente nas conversas que antecedem uma decisão relevante para o negócio?
É essa pergunta que transforma visibilidade em IA de uma curiosidade tecnológica em uma variável de marketing, marca e crescimento.
Share of Model é o mesmo que Share of Voice?
Não. Os conceitos são relacionados, mas o Share of Model procura observar a presença da marca especificamente em respostas geradas por sistemas de IA. Algumas plataformas utilizam inclusive a expressão “AI Share of Voice”, com metodologia própria.
Como saber se minha marca aparece no ChatGPT?
É possível construir um conjunto representativo de prompts relacionados à categoria, problemas, soluções e critérios de compra e acompanhar as respostas ao longo do tempo. A análise deve considerar recorrência, contexto, concorrentes e citações, e não apenas uma consulta isolada.
Share of Model substitui SEO?
Não. SEO e visibilidade generativa são dimensões relacionadas. No Google, as práticas fundamentais de SEO continuam válidas para AI Overviews e AI Mode.
É possível garantir que uma IA cite uma empresa?
Não. Não existe uma otimização capaz de garantir menção ou citação. Mesmo no ecossistema do Google, cumprir requisitos e boas práticas não garante que uma página será rastreada, indexada ou exibida.
Com que frequência o Share of Model deve ser medido?
A frequência depende do mercado e da metodologia, mas o mais importante é manter condições comparáveis entre períodos. Prompt set, plataformas, concorrentes, idioma e critérios de classificação precisam permanecer documentados para que a evolução tenha significado.
Sua marca precisa ocupar o espaço certo, não apenas aparecer
A busca está deixando de ser exclusivamente uma disputa por posições para também se tornar uma disputa por presença, contexto e autoridade dentro das respostas.
Isso não elimina o SEO nem transforma Share of Model em uma nova métrica absoluta. Amplia o que precisa ser observado.
Para empresas que dependem de descoberta digital, acompanhar visibilidade em IA permite identificar onde a marca já participa das respostas que influenciam percepção e consideração e onde concorrentes estão ocupando esse espaço.
Na MAZ, esse diagnóstico pode ser conectado à estratégia de SEO, conteúdo, posicionamento, dados e crescimento para transformar presença em IA em decisões concretas de marketing.
Quer entender onde sua marca aparece, quais concorrentes ocupam esse território e quais lacunas podem estar limitando sua presença? Solicite um diagnóstico de visibilidade em IA.
