Como auditar sua pegada de entidade de IA

Pergunte ao ChatGPT, Gemini ou Perplexity para explicar seu negócio. Não seu site. Seu negócio.

As respostas podem ser surpreendentemente boas. Elas frequentemente identificam o que uma empresa faz, quem ela atende, onde opera e o que a diferencia de seus concorrentes, baseando-se em sites, avaliações, menções na imprensa, perfis sociais e outras informações públicas.

Elas também são reveladoras. Às vezes, a IA pode explicar um negócio exatamente como o proprietário faria. Outras vezes, produz uma descrição genérica que poderia se aplicar a dezenas de concorrentes. Pode entender o que uma empresa faz, mas ter dificuldade em explicar por que alguém deveria escolhê-la, ou identificar a especialização sem evidências suficientes para apoiá-la.

Se os sistemas de IA estão desenvolvendo uma compreensão das organizações, como sabemos o que eles realmente entendem sobre a nossa?

Auditoria de como a IA entende seu negócio

Embora as patentes não nos digam exatamente como o Google Search funciona, elas podem fornecer insights valiosos sobre os tipos de problemas que o Google está tentando resolver.

A patente do Google "Extração de dados usando LLMs" explora como o SEO está evoluindo de ajudar os motores de busca a entender páginas da web para ajudar os sistemas de IA a entender entidades. Uma ideia descrita na patente foi a capacidade de sintetizar uma "caracterização profunda e holística" de uma entidade usando informações coletadas de sites e outras fontes públicas.

Se essa patente está sendo usada em produção ou não, não é o ponto. As experiências de busca impulsionadas por IA já estão indo além da recuperação de documentos. Elas estão:

• Resumindo organizações.
• Comparando produtos.
• Recomendando negócios.
• Respondendo a perguntas que requerem uma compreensão mais ampla do que qualquer página da web única pode fornecer.

Antes que um sistema de IA possa recomendar um encanador, explicar uma plataforma de software, comparar dois escritórios de advocacia ou sugerir um serviço de tradução, ele primeiro precisa desenvolver uma compreensão das organizações envolvidas.

Isso levanta um desafio prático para você.

Historicamente, auditamos os ativos que contribuem para a visibilidade de busca. Auditamos SEO técnico, conteúdo, backlinks, dados estruturados, Perfis de Negócios do Google, citações e avaliações. Cada uma dessas auditorias nos diz algo importante sobre um aspecto específico do desempenho de busca. O que elas não nos dizem é se esses ativos coletivamente criam uma compreensão clara, consistente e respaldada por evidências do próprio negócio.

Essa é a próxima camada a auditar. Eu tenho experimentado um framework que estou chamando de auditoria de pegada de entidade de IA. Em vez de avaliar ativos de marketing individuais isoladamente, você avalia a compreensão coletiva que eles criam. Em vez de auditar classificações ou SEO técnico, ele tenta responder a uma pergunta diferente:

• Se um sistema de IA tivesse que explicar este negócio a um cliente em potencial hoje, quão confiantemente ele poderia fazê-lo?

O restante deste artigo explora o pensamento por trás desse framework, as perguntas que você deve começar a fazer e como você pode realizar sua própria auditoria de pegada de entidade de IA antes que os sistemas de IA comecem a fazê-lo em seu nome.

Seja a marca que a IA recomenda.

Veja onde sua marca aparece na busca de IA, onde os concorrentes estão ganhando e o que é necessário para se tornar a resposta que a IA recomenda.

Veja sua visibilidade em IA

Peça à IA para explicar seu negócio

A maneira mais fácil de começar a auditar sua pegada de entidade de IA é pedir a um sistema de IA para descrever seu negócio. Isso fornece uma janela para como esses sistemas representam sua organização usando informações disponíveis publicamente.

Enquanto eu experimentava com diferentes negócios, notei padrões semelhantes. Os sistemas de IA geralmente faziam um bom trabalho em identificar produtos, serviços, locais e indústrias. Onde eles variavam era em sua confiança. 

Alguns negócios eram fáceis de explicar. Outros receberam descrições genéricas que careciam de diferenciação ou evidências de apoio. Em muitos casos, os sistemas entenderam o que um negócio fazia, mas tiveram dificuldade em explicar por que alguém deveria escolhê-lo.

Uma nota importante: Ser entendido não é o mesmo que ser recomendado.

À medida que a busca impulsionada por IA evolui além da recuperação de documentos, as empresas competirã cada vez mais para serem entendidas, comparadas e recomendadas. Esses resultados dependem da coleção mais ampla de evidências disponíveis na web.

Para realizar sua própria auditoria, peça a um sistema de IA para avaliar seu negócio usando informações disponíveis publicamente. Você pode começar com este prompt:

“Diga-me tudo o que você sabe sobre [Nome da Empresa].

Inclua:

• Quem eles são
• O que eles fazem
• Quem eles atendem
• Onde eles operam
• Quais produtos ou serviços eles oferecem
• Em que eles parecem se especializar
• O que os diferencia dos concorrentes
• Por que alguém poderia escolhê-los
• Quais evidências apoiam essas conclusões
• Qualquer informação que pareça faltando, contraditória, desatualizada ou pouco clara

Não faça suposições. Se a informação não puder ser verificada ou a confiança for baixa, diga isso explicitamente.”

Em vez de se concentrar apenas nas respostas, preste atenção à confiança por trás delas:

• O AI explica com confiança...