Um estudante de fone de ouvido estuda no notebook numa biblioteca, sob luminárias verdes

Bases Academic Program

Estude a nova busca. Molde o marketing.

O Bases Academic Program leva às universidades a formação em AI Visibility e Marketing Engineering: como as IAs encontram, descrevem e recomendam marcas, e como medir e melhorar isso com método.

Para estudantes Para professores

Foto: Tat Linh Nguyen, Unsplash

Para os cursos que formam quem cuida das marcas

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Nossa missão

O Bases Academic Program transforma AI Visibility e Marketing Engineering em disciplina. Os estudantes aprendem como as IAs encontram, descrevem e recomendam marcas, e a tratar cada pergunta de marketing como um experimento: hipótese, coleta, análise, intervenção e novo teste.

Os conceitos do programa

Qual a melhor luminária de mesa para home office?

Pesquisando…Respondeu em 3 passos

Buscou 12 páginas sobre luminárias
Leu 4 fontes
Recomendou 3 marcas

Para home office, procure luz regulável e sem reflexo na tela. Entre as mais indicadas está a Lumora Arco, citada nos guias de compra¹, ao lado da Marca A². Para quem passa muitas horas…

AI Visibility

Como a IA encontra e representa uma marca?

A capacidade de uma marca ser encontrada, compreendida, descrita, citada e recomendada pelas IAs. No programa, vira auditoria, benchmarking e análise de respostas.

Guia de AEO, capítulo 1

Conjunto de promptsLuminárias de mesa · exemplo

PromptIntençãoDemanda

qual a melhor luminária de mesa?Descoberta

luminária de mesa ou de piso?Comparação

como iluminar o home office?Descoberta

lumora arco vale a pena?Decisão

qual a temperatura de cor ideal?Descoberta

Classificados por tema e por intenção

Prompt Intelligence

Quais perguntas representam a intenção do público?

Os estudantes constroem e classificam conjuntos de prompts por tema e por intenção, a partir do que o público pergunta, e não de palavras-chave.

Guia de AEO, capítulo 3

O que a IA diz da Lumora

A Lumora é conhecida pela luz regulável e pela garantia de 2 anos. As lojas fazem a troca na hora.

Representação de marca

Quais atributos e relações a IA associa à marca?

Brand Representation Engineering: mapear a categoria, os concorrentes, as evidências e as lacunas no que as IAs dizem de uma marca.

Guia de AEO, capítulo 2

Experimento 03Em andamentoConcluído

Hipótese

Publicar a política de garantia com dados estruturados aumenta a presença da Lumora nas respostas sobre garantia.

Hipótese
Coleta
Análise
Intervenção
Novo teste

Antes · exemplo22%

Depois · exemplo41%

Marketing Engineering

Como transformar a questão em um experimento mensurável?

Hipótese, coleta, análise, intervenção e novo teste. Não exige ser engenheiro de software: exige pensamento analítico, dados e método.

O Engenheiro de Marketing, o manifesto

Para estudantes

Fique à frente da nova busca

Formação, pesquisa e comunidade, do primeiro curso ao certificado.

Para estudantes

Trilhasseu progresso

AI Visibility FundamentalsConcluída · certificado

AI Visibility AnalystEm curso · audit orientado

Certified Marketing EngineerProjeto integrador e banca

Avance por trilhas com certificação, de Fundamentals a Certified Marketing Engineer.

Coleta do Labprotocolo v1

PerguntaIACitada

melhor luminária de mesaChatGPT

luminária vale a pena?Gemini

luz para home officePerplexity

Pesquise como Student Researcher no AI Visibility Lab, com protocolo e orientação.

Encontro no campus

AI Visibility na prática: como as IAs escolhem marcas

Aberto à faculdadeOrganizado por embaixadores

Quero participar

Lidere a comunidade no campus como Student Ambassador.

Para professores

Leve a IA para a sua disciplina

Materiais, casos e uma agenda de pesquisa, sem perder o pensamento crítico.

Para professores

Plano de aulaFaculty Program

Módulo 1 · A busca vira respostaPronto para usar

Módulo 2 · Prompt intelligencePronto para usar

Módulo 3 · Auditoria e benchmarkEm adaptação para a turma

Planos de aula, exercícios e avaliação prontos para adaptar à turma.

Caso para a aula

Por que as IAs indicam a concorrente da Lumora?

BriefRespostas coletadasRubrica

Casos com respostas de IA coletadas pelo protocolo do programa, para discutir em sala.

Protocolo de pesquisav1.2

PerguntaComo as IAs recomendam a categoria?

ModelosChatGPT, Gemini, Perplexity

Período4 semanas de coleta

Mudançasregistradas por versão

Uma agenda de pesquisa com protocolos versionados e replicáveis.

Para universidades

Atualize o currículo

Formatos flexíveis, projetos com empresas e certificação por nível.

Para coordenação

Formatossugeridos

Curso extracurricular8 a 24 h

Curso de extensão20 a 60 h

Disciplina optativa30 a 60 h

Laboratório12 semanas

Do curso extracurricular à disciplina optativa, no formato que a instituição aprova.

Projeto aplicado

Como as IAs recomendam marcas de iluminação?

Desafio de empresaEquipe de estudantesProfessor orientador

Projetos aplicados com desafios reais de empresas parceiras.

Sua
universidade

Academic
Program

Certificado coemitido

FundamentalsAnalystCertified Marketing Engineer

Certificação por nível, que a universidade pode coemitir ou reconhecer pelas regras dela.

Para empresas

Traga um desafio, conheça talentos

Pesquisa aplicada sobre como as IAs enxergam a sua categoria.

Fale com a gente

Novo desafiorascunho

PerguntaO que as IAs dizem da categoria?

CategoriaIluminação

ModelosChatGPT · Gemini

Enviar desafio

Proponha um desafio e acompanhe a pesquisa dos estudantes.

Relatório do desafioagregado · exemplo

ChatGPT62%

Gemini48%

Perplexity35%

Presença da categoria nas respostas

Receba o relatório no escopo combinado, com resultados agregados.

Talentos do programacom trilha

MAEstudante de MarketingAnalyst

DAEstudante de DadosCertified

COEstudante de ComunicaçãoAmbassador

Conheça estudantes que já trabalham com AI Visibility.

As trilhas do programa

Do primeiro contato com o tema à certificação avançada, com trilhas próprias para professores e para grupos de estudantes.

AI Visibility Fundamentals

Para quem está começando: entender a mudança da busca para as respostas das IAs.

Answer engines, fundamentos de AI Visibility, prompts e leitura crítica.

Certificado e exercício aplicado

AI Visibility Analyst

Para quem já tem a base: fazer uma análise estruturada.

Auditoria, taxonomia, coleta, benchmark e comunicação de insights.

AI Visibility Audit orientado

Certified Marketing Engineer

Para quem vai além: projetar sistemas de experimentação.

Dados, automação, experimentação e estratégia.

Projeto integrador e banca

Faculty Program

Para professores: levar o tema às disciplinas e à pesquisa.

Plano de aula, casos, dados, avaliação e governança.

Plano de implementação acadêmica

AI Visibility Challenge

Para grupos e ligas estudantis: mobilização prática.

Brief comum, hipóteses, experimentos e apresentação.

Apresentação com critérios públicos

Pesquisa aplicada

Bases AI Visibility Lab

Um laboratório de pesquisa por setor, região ou tema, onde os estudantes transformam o que aprendem em evidência. Cada ciclo parte de um protocolo versionado: os prompts, os modelos, o período de coleta, os critérios de codificação e as limitações, documentados.

Em estudo: uma base longitudinal e um índice, o Bases AI Visibility Index (BAVI), que só será publicado depois de metodologia testada e revisão de governança.

Definição

Delimitar marca, categoria, pergunta e hipótese.

Brief e protocolo

Desenho de prompts

Construir as consultas representativas e os critérios de classificação.

Prompt set e taxonomia

Coleta

Fazer as perguntas aos modelos, em momentos definidos.

Base bruta de respostas

Análise

Codificar presença, atributos, citações, precisão e concorrência.

Métricas e achados

Intervenção

Propor ações ou cenários que possam ser testados.

Plano de melhoria

Reavaliação

Medir de novo e comunicar o resultado.

Relatório e aprendizado

Materiais

Para começar a estudar o tema hoje, abertos no site.

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