Com o posicionamento escrito (capítulo 2) e as perguntas escolhidas (capítulo 3), chega a hora de ver onde a marca está. O primeiro diagnóstico é esse retrato: em quantas respostas a marca aparece, em que lugar, ao lado de quem, com que tom e a partir de quais fontes, tema por tema e plataforma por plataforma.
Um diagnóstico bem lido não termina num número. Termina numa lista curta: onde agir, o que corrigir e o que proteger. Este capítulo mostra como chegar a ela, acompanhando o primeiro diagnóstico da Lumora: uma semana de perguntas, todos os dias, em seis IAs.
Um teste no ChatGPT não é diagnóstico
O primeiro impulso é abrir o ChatGPT, perguntar "qual a melhor marca de luminária?" e ver se a sua aparece. O problema é tirar conclusões daí, porque um teste avulso tem quatro defeitos:
- É uma resposta só. A mesma pergunta, feita amanhã, pode trazer outras marcas.
- É uma plataforma só. O que vale para o ChatGPT não vale para o Gemini nem para o Google (capítulo 1).
- É a sua pergunta, feita da sua conta. Quem trabalha na marca pergunta com as palavras da marca, e o aplicativo pode levar em conta o que já sabe de quem pergunta. O cliente pode receber outra resposta.
- Não tem com que comparar. Sem as mesmas perguntas, repetidas, não há como saber depois se algo melhorou.
Um diagnóstico de verdade é o contrário: as perguntas do capítulo 3, sempre com a mesma redação, feitas todos os dias em todas as plataformas que o seu cliente usa, com as respostas guardadas inteiras, texto e fontes. Para o primeiro retrato, uma semana de leituras diárias costuma bastar. Se possível, não mude nada no site nessa semana: o diagnóstico é também o ponto de partida de tudo o que vier depois.
O que sai do diagnóstico
Um diagnóstico útil entrega três listas:
- Oportunidades: os temas e as perguntas em que a marca falta ou chega atrás, e que pesam no negócio.
- Objeções: o que a IA diz contra a marca quando ela aparece. Uma ressalva repetida em muitas respostas pode custar mais vendas do que uma ausência.
- Pontos fortes: onde a marca já é indicada, e com que argumentos. É o que não pode se perder enquanto se mexe no resto.
Ao lado delas fica uma quarta lista, mais simples: os fatos que a IA errou.
A tentação é resumir tudo num número só, a visibilidade geral. Ela serve de termômetro, mas não diz onde agir. A Lumora aparece em 46% das respostas e está em 2º lugar geral, atrás da Nórdica. É verdade, e não ajuda ninguém a decidir o que fazer na segunda-feira.
Frequência e posição, lidas juntas
A visibilidade é a frequência: em quantas respostas, do total, a marca aparece. A posição é a ordem: quando aparece, se a marca é citada primeiro, no meio ou no fim. Como a posição só conta as respostas em que a marca está, sozinha ela engana: quem aparece em poucas respostas, mas sempre em primeiro, tem uma posição média ótima e quase nenhuma presença.
Por isso as duas se leem juntas:
- Aparece muito e na frente: a marca é a referência no assunto.
- Aparece muito, mas atrás: a IA lembra da marca como alternativa, não como a indicação.
- Aparece pouco, mas na frente: quando a pergunta encaixa, a marca é a resposta. Costuma ser um nicho.
- Aparece pouco e atrás: a marca está fora da conversa.
Duas medidas completam o quadro: em quantas respostas a marca é a primeira indicação e em quantas é a única. São as respostas em que a IA, na prática, já escolheu pelo cliente.
A Lumora é o segundo caso. Ela aparece em 46% das respostas, com posição média 2,3, mas é a primeira indicação em só 9% das respostas e a única em 3%. De cada cinco vezes em que aparece, em cerca de quatro outra marca vem antes. A IA se lembra da Lumora; ainda não a escolhe.
Quem divide a resposta com você
Cada resposta é uma disputa por poucos lugares, e o diagnóstico mostra quem ocupa os outros. A medida para isso é a participação, também chamada de share of voice: de todas as vezes em que alguma marca é citada nas respostas, quantas são a sua.
Comece pelos concorrentes que você já conhece. No caso da Lumora, a Nórdica está à frente na maioria dos temas, a Vértice vem atrás e a Aurora lidera quando a pergunta é custo-benefício. Nenhuma surpresa, e isso também é informação: a IA põe a Lumora na mesma prateleira das marcas com que ela de fato disputa clientes.
Depois, olhe os nomes que você não esperava. Costumam ser os mais reveladores, porque mostram como a IA entendeu a pergunta:
- Uma marca de outra categoria indica que, para a IA, a pergunta pertence a um tema vizinho, e é lá que estão as fontes que ela lê.
- Uma loja ou um marketplace no lugar de uma marca indica que a IA está respondendo onde comprar, e não o que comprar.
- Uma marca que ninguém no time conhece costuma ser forte numa fonte que você não acompanha: um canal de vídeo, um comparativo, uma comunidade.
A companhia também diz como a IA classifica você: ao lado de lojas de decoração, a marca é vista como decoração. Se a companhia não bate com o posicionamento do capítulo 2, isso já é um achado.
Tema por tema, plataforma por plataforma
O número geral é uma média, e a média esconde o que interessa. Abra o resultado em dois sentidos.
Por tema
Leia cada tema como um diagnóstico à parte. Na Lumora, os 46% se desdobram assim: ela lidera em Design; fica em 2º em Leitura e em Sala pequena; em 3º em Home office; e não aparece em nenhuma resposta de Custo-benefício.
Agora cruze com o posicionamento. A promessa central da Lumora é luz boa para ler em espaço pequeno, e é exatamente em Leitura e em Sala pequena que ela ainda não é a primeira. O tema em que lidera, Design, é o que atrai, mas não o que fecha a venda (capítulo 2). É o achado mais importante da semana, e a média não mostrava.
A ausência em Custo-benefício pede outra pergunta: a Lumora quer disputar esse tema? Ela não é a opção mais barata, e a Aurora domina ali. Talvez o caminho não seja "a mais barata", e sim "a que vale o que custa". Essa decisão é do capítulo 6; o diagnóstico só precisa deixá-la à vista.
Por plataforma
A Lumora aparece em 60% das respostas do ChatGPT, 55% no AI Overviews, 50% no Gemini, 45% no AI Mode, 35% no Claude e 30% no Perplexity. Uma distância de 60% para 30% não é ruído: as plataformas leem fontes diferentes, ou dão pesos diferentes às mesmas fontes. Para entender a mais fraca, compare o que ela cita com o que cita a mais forte. E pese onde o seu cliente pergunta: uma plataforma que o seu público quase não usa preocupa menos.
Quando as plataformas concordam e quando discordam
Com o resultado aberto, aparece um padrão: em alguns temas, as seis IAs dizem a mesma coisa; em outros, cada uma diz uma.
- Quando concordam, o sinal está assentado. Muitas fontes contam a mesma história. Se a conclusão é boa, é um ponto forte sólido; se é ruim, mudá-la exige mexer em muitas fontes, e leva tempo.
- Quando discordam, o tema está em disputa. As fontes são poucas ou se contradizem, e cada IA pende para um lado. É aí que o esforço costuma render mais: uma página clara ou um comparativo corrigido têm mais chance de mudar o resultado.
Na Lumora, Design é um tema assentado: as seis plataformas a colocam entre as primeiras. Custo-benefício também, no sentido oposto: nenhuma a cita. Sala pequena é o tema em disputa. O ChatGPT e o AI Overviews já trazem a Lumora em primeiro em parte das respostas; o Claude e o Perplexity quase não a mencionam. É um tema central e ainda aberto, e por isso vai para o alto da lista de oportunidades, ao lado de Leitura.
As fontes por trás das respostas
Quando uma IA pesquisa na web para responder, ela costuma mostrar de onde tirou a informação. São as citações: os links para as páginas e os sites usados como fonte. Nem toda resposta traz citações; depende da plataforma e de a IA ter pesquisado. As que trazem são o melhor mapa do que forma a opinião da IA sobre a sua categoria.
Leia em dois níveis. Primeiro, os sites: quais aparecem mais e de que tipo são (avaliações, marketplaces, vídeos, imprensa, comunidades, concorrentes). Depois, as páginas: qual reclamação, qual anúncio, qual vídeo. É na página que se age.
Nas perguntas sem a marca, o retrato da Lumora é este: o Reclame Aqui e o Mercado Livre lideram, o site da Lumora fica em 3º, e depois vêm o YouTube, o site da Nórdica, um guia de iluminação e o Reddit. Para cada fonte, três perguntas:
- A marca está lá? E, se está, descrita como no posicionamento?
- A informação está atualizada? Preço, linhas, entrega, garantia.
- Alguém do time cuida dela? Uma fonte muito citada e sem dono é prioridade.
Dois achados chamam a atenção. O site da Nórdica é citado em respostas sobre a categoria: a concorrente publicou algo que as IAs tratam como referência. E o guia de iluminação é independente; se a Lumora não está nele, é uma porta a bater. O capítulo 5 mostra quais páginas do site da Lumora as IAs citam, e por quê.
Elogios e objeções
Aparecer não basta: importa como a IA fala da marca. O sentimento, ou tom, mede quanto do que a IA diz sobre a marca é positivo, neutro ou negativo. O percentual é termômetro; o que orienta o trabalho são os motivos. Leia as frases.
A Lumora tem 61% de menções positivas. Design, acabamento e atendimento puxam para cima; preço e frete, para baixo. A frase que resume a semana aparece, com variações, em várias plataformas: "bonita, porém cara". O elogio vem primeiro, e a ressalva fecha a frase. É a ressalva que o cliente leva para casa.
Separe as objeções em três tipos, porque cada um pede um trabalho diferente:
- A verdadeira. A Lumora não é a opção mais barata. Negar não adianta; o caminho é provar o que o preço entrega, como a garantia de 2 anos e a luz de leitura regulável.
- A desatualizada. Uma queixa resolvida que continua publicada. Se as reclamações de frete forem de antes da política de frete grátis acima de R$ 299, o problema está na fonte, não na operação.
- A falsa. Algo que nunca foi verdade. Trate como erro de fato, mais adiante.
Para cada objeção, e também para cada elogio, siga as citações até a página de origem. O elogio ao atendimento da Lumora vem, em boa parte, das respostas dela no Reclame Aqui, e esse trabalho precisa continuar enquanto o resto muda.
Não sabe ou não confia?
Quando a marca não aparece num tema, há duas explicações, e elas pedem trabalhos diferentes. Ou a IA não sabe que a marca resolve aquele problema, ou sabe e não confia o bastante para indicá-la. Um teste simples separa as duas.
Faça as perguntas de conhecimento do capítulo 3, com o nome da marca, sobre o tema em que ela some: "a Lumora tem luminária para sala pequena?", "a Lumora serve para quem trabalha em casa?". Depois compare com as perguntas de indicação do mesmo tema:
- A IA responde certo e com detalhe, mas não indica a marca nas perguntas abertas. Ela sabe; falta confiança. O que falta está fora do site: avaliações, comparativos, imprensa e comunidades que confirmem o que a marca diz de si.
- A IA não sabe, responde de forma genérica ou inventa. Falta informação. O primeiro trabalho é no site: dizer com clareza, numa página que a IA consiga ler, o que a marca faz naquele tema.
O teste evita o erro mais caro: escrever para o site quando falta reputação, ou correr atrás de menções lá fora quando o próprio site não diz o que a marca faz. O capítulo 6 parte dessa separação.
Os fatos, conferidos um a um
A lista de fatos do capítulo 2 vira, aqui, a régua. Para cada fato, faça a pergunta direta correspondente em cada plataforma e classifique a resposta: certa; desatualizada, quando repete algo que já foi verdade; errada, quando afirma algo que nunca foi; ou sem resposta, quando a IA diz que não sabe ou desconversa.
Não confira só nas perguntas sobre fatos. Os erros também aparecem de passagem nas respostas de indicação, e ali fazem mais estrago, porque chegam a quem está escolhendo. E um erro numa plataforma só continua sendo erro: quem pergunta ao Gemini não vê o que as outras cinco disseram.
Para cada erro, siga as citações daquela resposta até a origem. Na Lumora, o Gemini continua dizendo que a Lumora Pro custa R$ 389, e a fonte citada é o comparativo antigo do capítulo 1. Outra resposta sugere comprar uma lâmpada de reposição no site da Lumora, que não vende lâmpadas avulsas. O primeiro erro vem de um terceiro que não se atualizou. O segundo parece vir de uma lacuna: nenhuma página da Lumora diz que ela não vende lâmpadas, e a IA preencheu o vazio. O capítulo 6 mostra por que essa diferença muda a ordem do conserto.
Como levar o resultado a cada time
O diagnóstico completo interessa a quem coordena o trabalho. Para os outros times, ele fala a língua errada. Quem cuida do atendimento não precisa da visibilidade geral; precisa saber que o Reclame Aqui é o site que as IAs mais citam quando alguém pergunta sobre luminárias.
Para cada time, monte uma página com quatro partes:
- O que a IA diz hoje, com a frase copiada de uma resposta real, e não com um número;
- O que queremos que ela diga, tirado da frase de posicionamento ou da lista de fatos;
- Onde o trabalho do time aparece: a fonte que ele cuida e que a IA cita;
- O que precisamos dele: um pedido concreto, pequeno e com prazo.
O mesmo vale para os outros times. Quem cuida do Mercado Livre recebe o anúncio citado, com o pedido de pôr na ficha o preço atual, o limite de 10 m² e a luz regulável. A comunicação recebe o comparativo com o preço antigo, para pedir a correção ao veículo. O time do site recebe o tema Home office, em que falta informação. E a liderança recebe o resumo: onde a marca está, as três listas e o que vai ser pedido a cada time.
Daqui, o guia segue em duas frentes: o capítulo 5 olha o site da Lumora, a terceira fonte mais citada; o capítulo 6 transforma as listas deste diagnóstico num plano.