No capítulo 2, você chegou a uma lista de temas: os assuntos em que a marca quer ser lembrada. Agora é hora de transformar cada tema em perguntas, as que você vai fazer às IAs, do mesmo jeito, todos os dias, para saber como a marca está.
Parece a parte fácil, e é onde muita medição dá errado. Uma pergunta mal escrita não mede nada: ou induz a IA a citar a sua marca, ou recebe uma resposta que não tem como ser comparada. Este capítulo mostra como escolher, escrever e organizar as perguntas que representam o seu cliente.
Cobertura, não volume
O primeiro impulso é querer cobrir todas as formas possíveis de alguém perguntar sobre a sua categoria. É impossível, e nem é preciso. A mesma pessoa chega à mesma necessidade por caminhos diferentes: uma pergunta curta, uma longa cheia de detalhes, uma conversa que começa num assunto e termina em outro. Nenhuma lista dá conta de todos.
O objetivo é outro: ter, para cada tema, um conjunto pequeno de perguntas que represente bem o que o cliente quer saber. Se a marca vai bem nesse conjunto, é muito provável que vá bem nas variações que você não está medindo, e vice-versa.
Na prática, isso significa poucas perguntas bem escolhidas por tema, e não centenas de perguntas parecidas. Com cinco a dez temas, algumas dezenas de perguntas já dão um retrato confiável.
Várias perguntas por tema
Uma pergunta sozinha é frágil. As respostas das IAs mudam de um dia para o outro, e uma frase específica pode favorecer ou prejudicar a marca por acaso. Por isso, cada tema deve ter algumas perguntas que digam a mesma coisa de jeitos diferentes:
- uma direta: "qual luminária de piso é boa para ler?";
- uma com contexto: "preciso de uma luminária para ler no sofá, numa sala pequena";
- uma com restrição: "luminária de leitura até seiscentos reais que valha a pena".
O que importa é o resultado do conjunto. Uma pergunta em que a marca some pode ser só ruído; três perguntas do mesmo tema em que ela some é um sinal. Leia o tema primeiro e desça para a pergunta só quando quiser entender o porquê.
O nome da categoria muda a resposta
Um detalhe que pesa mais do que parece: o nome que se usa para a categoria. "Luminária de piso", "luminária de chão", "abajur de pé" e "coluna de luz" são, para quem compra, a mesma coisa. Para a IA, podem ser perguntas diferentes, que puxam fontes diferentes e recomendam marcas diferentes.
Duas consequências práticas:
- Descubra quais nomes as pessoas usam, e quanto. As ferramentas de volume de busca e de perguntas ajudam, e as conversas com clientes também.
- Meça os nomes que importam, cada um com as suas perguntas. É comum a marca ir bem com o nome que ela mesma usa e mal com o nome que o cliente usa.
Quatro perguntas que organizam tudo
Nem toda pergunta mede a mesma coisa. Uma boa lista mistura quatro intenções, e vale saber de qual delas cada pergunta é:
- A IA indica a sua marca? Perguntas sem o nome da marca, como o cliente que ainda não sabe o que comprar: "qual luminária é boa para sala pequena?". É aqui que se mede a visibilidade de verdade.
- A IA conhece a sua marca? Perguntas com o nome da marca, de sim ou não: "a Lumora tem luminária com dimmer?". Mostram se a IA sabe o que você faz.
- A IA acerta os fatos? Perguntas sobre os fatos da lista do capítulo 2: "quanto custa a Lumora Pro?". A resposta é certa ou errada.
- Como a IA fala de você e da categoria? Perguntas de opinião: "a Lumora é uma boa marca?", "o que olhar antes de comprar uma luminária de piso?". Mostram o tom, os elogios, as ressalvas e os critérios que a IA ensina ao comprador.
As duas primeiras se completam. Quando a marca não aparece nas perguntas de indicação, a pergunta de conhecimento diz o porquê: se a IA sabe o que a marca faz, mas não a indica, falta confiança; se nem sabe, falta informação. O capítulo 4 mostra como separar os dois, e o capítulo 6, por que pedem trabalhos diferentes.
O que cada pergunta precisa devolver
Cada intenção só funciona se a resposta vier no formato certo. Antes de colocar uma pergunta na lista, faça-a uma vez e confira:
- Indicação precisa voltar com nomes de marcas. Se a resposta vem com dicas genéricas ("procure uma luminária com boa altura"), troque a pergunta: palavras como "marca", "loja", "qual comprar" ou "me indique" pedem nomes.
- Conhecimento precisa voltar com um sim ou não e um detalhe. Se volta com uma lista de concorrentes, a pergunta ficou aberta demais.
- Fato precisa voltar com o dado. Se a IA desconversa, a pergunta talvez esteja vaga ("a Lumora é cara?" em vez de "quanto custa a Lumora Pro?").
- Opinião precisa voltar com prós e contras. Perguntas que pedem os dois lados mostram melhor o que pesa contra a marca.
Escrever para medir, não para induzir
A tentação de escrever perguntas que "ajudem" a marca é grande, e estraga a medição. Alguns cuidados:
- Não coloque a marca nas perguntas de indicação. "Quais as melhores luminárias, como a Lumora?" mede a sua pergunta, não a IA.
- Não use as palavras do seu anúncio. "Luminária de design premium com luz de leitura regulável" descreve o seu produto, e a IA vai achar o seu produto. Pergunte como o cliente pergunta.
- Não esconda o contexto que muda a resposta. Se o seu cliente é quem mora em apartamento pequeno, diga isso na pergunta; se for qualquer pessoa, não diga.
- Mantenha a pergunta fixa. Trocar a redação a cada semana torna impossível comparar uma semana com a outra.
Palavras com dois sentidos
A pergunta medida vai uma vez só, sem a chance de explicar o que você quis dizer. Se uma palavra tem dois sentidos, a IA escolhe um, e nem sempre o seu. Alguns exemplos comuns em português:
- Siglas: PDV pode ser ponto de venda ou plano de demissão voluntária; PL pode ser projeto de lei ou patrimônio líquido; OS pode ser ordem de serviço ou sistema operacional.
- Nomes de produto que são palavras comuns: "coluna" pode ser a luminária ou a caixa de som; "ponto" pode ser o sistema de ponto ou um ponto comercial.
- Termos técnicos do seu setor, que o cliente não usa e a IA pode entender de outro jeito.
Na dúvida, desfaça a ambiguidade na própria pergunta ("luminária tipo coluna para sala", e não só "coluna para sala") e confira a resposta antes de colocá-la na lista.
Do jeito que o brasileiro pergunta
As perguntas que circulam por aqui têm marcas próprias, e a lista deve refleti-las:
- "Vale a pena?", "é bom?", "é confiável?": perguntas de confiança, muito comuns antes da compra.
- "Qual o melhor?", "qual comprar?": perguntas de indicação, diretas.
- Reclame Aqui na pergunta: "a Lumora tem reclamação?" é uma pergunta que as pessoas fazem, e a IA costuma responder com o que encontra lá.
- Preço em reais e condições: "até seiscentos reais", "parcelado", "com frete grátis".
- Lugar: "em São Paulo", "perto de mim", "que entregue em Curitiba", quando a localização importa para o seu negócio.
Uma boa fonte para essas perguntas é a lista de dúvidas do atendimento e do WhatsApp do capítulo 2: muitas vezes, elas já estão escritas do jeito certo.
Quantas perguntas e com que frequência
Algumas referências para começar, que você ajusta com a experiência:
- Comece pelo fundo do funil. As perguntas de quem está perto de comprar ("qual comprar", "vale a pena") pesam mais no negócio e mudam mais rápido com o seu trabalho.
- Três a seis perguntas por tema costumam bastar para ler o conjunto sem perder a conta.
- Meça todos os dias, ou quase. As respostas variam de um dia para o outro; só a repetição separa a tendência do acaso.
- Revise a lista de tempos em tempos, não toda semana: tire o que não mede nada e acrescente os temas novos, mas mantenha a maior parte fixa para a série continuar comparável.
Onde fazer esse trabalho
Há três caminhos, e eles não se excluem:
- À mão, numa planilha. Fazer as perguntas você mesmo, em cada IA, e anotar as respostas. É lento e não escala, mas é a melhor forma de ganhar intuição no começo, e vale fazer pelo menos uma vez. Use uma janela anônima, para o seu histórico não influenciar a resposta.
- Uma ferramenta própria. Times com desenvolvedores podem chamar as IAs por API e guardar as respostas. Exige cuidado: a resposta pela API nem sempre é a mesma que a pessoa vê no aplicativo, e manter a coleta funcionando dá trabalho.
- Uma plataforma de monitoramento. Faz as perguntas todos os dias, em várias IAs, guarda as respostas e organiza os números por tema.