KPIs e métricas

O Finseo mede a visibilidade da sua marca nas respostas de IA do ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude e outros modelos. Esta página define cada métrica com precisão: o que ela conta, como é calculada e como é um bom valor. Todas as métricas estão disponíveis no dashboard, na API REST e no servidor MCP, e cada métrica mostra um indicador de variação comparando o período selecionado com o período anterior de mesma duração.

O exemplo de referência

Todas as fórmulas abaixo usam este exemplo: você monitora 20 prompts em 2 modelos, então um dia produz 40 respostas de IA. Sua marca é a Acme, seu domínio é acme.com.

A Acme é nomeada no texto de 18 das 40 respostas.
acme.com é citado como fonte em 8 respostas — 6 delas também nomeiam a Acme, 2 apenas linkam para ela.
A Acme está, portanto, visível em 20 respostas (18 nomeadas + 2 apenas citadas).
Nas 40 respostas, os modelos de IA nomeiam marcas 120 vezes no total (todas as marcas somadas).

Métricas de presença

Uma marca pode aparecer em uma resposta de IA de duas formas: o modelo a nomeia no texto da resposta, ou cita um dos domínios da marca como fonte. O Finseo acompanha as duas e as reporta separadamente — e as combina na Visibility.

Visibility

A parcela de respostas de IA em que sua marca está visível — nomeada no texto OU citada como fonte.

Visibility = (respostas que nomeiam sua marca OU citam seu domínio ÷ todas as respostas monitoradas) × 100

Exemplo: a Acme é nomeada em 18 respostas e apenas citada em outras 2 → visível em 20 de 40 → Visibility = 50%. A Visibility é a métrica principal: ela responde a “quando alguém pergunta à IA sobre a minha categoria, com que frequência faço parte da resposta?”. Cada resposta conta uma única vez, não importa quantas vezes você seja nomeado ou linkado dentro dela. Como é uma união, a Visibility nunca é menor que a Mention Rate ou a Citation Rate, e nunca maior que a soma das duas.

Mention Rate

A parcela de respostas de IA que nomeiam sua marca no texto da resposta.

Mention Rate = (respostas que nomeiam sua marca ÷ todas as respostas monitoradas) × 100

Exemplo: 18 de 40 respostas → Mention Rate = 45%. A Mention Rate é a métrica clássica de “a IA fala de mim?” — ela ignora se o seu site foi usado como fonte.

Citation Rate

A parcela de respostas de IA que citam um dos seus domínios como fonte.

Citation Rate = (respostas que citam seu domínio ÷ todas as respostas monitoradas) × 100

Exemplo: 8 de 40 respostas → Citation Rate = 20%. Seu domínio é comparado com o domínio do projeto mais quaisquer aliases de domínio configurados nas configurações do projeto (por ex. acme.de, shop.acme.com). Mention Rate e Citation Rate não são aditivas: 45% + 20% = 65%, mas a Visibility é 50%, porque 6 respostas contam nas duas.

Visibility Mix

A visão Breakdown do dashboard divide a Visibility em três segmentos sem sobreposição, que somam exatamente a Visibility:

Segmento	Significado	Exemplo
Mentioned + Cited (nomeada + citada)	Nomeada no texto e seu domínio citado	6 respostas → 15%
Mentioned only (apenas nomeada)	Nomeada, mas seu site não foi usado como fonte	12 respostas → 30%
Cited only (apenas citada)	Seu site foi usado como fonte, mas a marca não é nomeada	2 respostas → 5%

“Cited only” é o segmento mais acionável: o modelo já confia no seu conteúdo, mas não o atribui a você — geralmente um sinal de que os nomes da marca e dos produtos estão ausentes das páginas citadas.

Mentions

O número de respostas de IA que nomeiam sua marca no período selecionado. Cada resposta conta uma vez, não importa quantas vezes repita seu nome. Mentions é a contagem absoluta por trás da Mention Rate: 18 menções no nosso exemplo, então Mention Rate = 18 ÷ 40 = 45%. Use Mentions quando precisar de volumes (por ex. para relatórios) e Mention Rate quando comparar períodos ou modelos com quantidades diferentes de respostas.

Model Visibility

A Visibility detalhada por modelo de IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok, Mistral, DeepSeek, Copilot, Google AI Overview, Google AI Mode). Os modelos usam fontes e dados de treinamento diferentes, então é normal ser forte em um modelo e invisível em outro. Uma diferença entre modelos geralmente aponta em quais fontes cada um confia — verifique as Top Sources por modelo para saber onde investir.

Métricas competitivas

Sua fatia da conversa total sobre marcas: suas respostas como percentual de todas as aparições de todas as marcas.

SoV = (respostas com sua marca ÷ aparições de TODAS as marcas) × 100

O SoV difere da Visibility porque o denominador é o mercado inteiro, não o seu conjunto de prompts. Suponha que as 40 respostas gerem 90 aparições de marca entre todas as marcas detectadas, sendo 18 da Acme → SoV = 20%, embora a Visibility seja de 45%. Você pode ter Visibility alta e SoV baixo quando concorrentes aparecem ao seu lado em quase todas as respostas. O Finseo mostra o SoV com dois denominadores, para que o número nunca seja ambíguo:

Variante	Denominador
Todas as marcas	Cada marca que os modelos de IA realmente citaram — o mercado completo como a IA o vê
Marcas monitoradas	Apenas sua marca mais os concorrentes que você monitora — seu conjunto competitivo definido

Average Position

A ordem média em que sua marca é citada entre as marcas de uma resposta. Exibida como valor absoluto, por ex. #2.6. Quanto menor, melhor. Se uma resposta recomenda “1. Acme, 2. Beta, 3. Gamma”, a Acme tem posição #1 nessa resposta. Na média de todas as respostas em que você aparece:

Avg Position = soma das suas posições ordinais ÷ respostas em que você aparece

Exemplo: a Acme é citada primeiro em 9 respostas, em segundo em 6, em quarto em 3 → (9×1 + 6×2 + 3×4) ÷ 18 = #1.8. A posição importa porque respostas de IA funcionam como rankings: a primeira marca citada geralmente define a recomendação. Empates (duas marcas citadas juntas) compartilham o mesmo ordinal. O percentual das suas respostas em que você é a PRIMEIRA marca citada.

#1 Share = (respostas com posição = 1 ÷ respostas em que você aparece) × 100

Exemplo: primeiro em 9 de 18 respostas → #1 Share = 50%. É a métrica de “pole position”: isola a frequência com que você lidera a resposta, em vez de apenas aparecer nela. O percentual das suas respostas em que você está entre as três primeiras marcas citadas.

Top-3 Share = (respostas com posição ≤ 3 ÷ respostas em que você aparece) × 100

Exemplo: 15 das 18 respostas da Acme a colocam no top 3 → Top-3 Share = 83%. Útil em respostas longas em formato de lista, onde estar no grupo inicial importa mais do que ser estritamente o primeiro.

Head-to-Head (H2H)

Contra um concorrente específico: o percentual de respostas que citam AMBAS as marcas em que a sua é citada primeiro. Empates são excluídos.

Taxa de vitória H2H = (respostas compartilhadas em que você é primeiro ÷ respostas compartilhadas com ordem decidida) × 100

Exemplo: Acme e Beta aparecem juntas em 10 respostas; a Acme é citada primeiro em 7 → H2H vs Beta = 70%. O H2H remove o ruído das respostas em que apenas um dos dois aparece — a comparação mais limpa de “quem a IA prefere?”.

Métricas de posicionamento

Mention Depth

A que profundidade do texto da resposta sua menção aparece, em média. 0% = no topo da resposta, 100% = no final. Quanto menor, melhor.

Mention Depth = posição do caractere da menção ÷ comprimento total da resposta × 100

Exemplo: sua menção começa no caractere 300 de uma resposta de 1.200 caracteres → profundidade = 25% para essa resposta. Uma marca pode ter Average Position #1 com 40% de profundidade quando as respostas abrem com um longo preâmbulo antes de citar marcas — por isso o Finseo reporta ordem e profundidade como métricas separadas.

Métricas de fontes

Citations

O número de respostas de IA que citaram um dos seus domínios como fonte. Cada resposta conta uma vez, mesmo que vincule seu domínio várias vezes. Citations é a contagem absoluta por trás da Citation Rate: 8 citações no nosso exemplo → 8 ÷ 40 = 20%. Citations mede algo diferente de Mentions: uma menção é a IA falando sobre você; uma citação é a IA usando você como fonte. Você pode ser mencionado sem ser citado (o modelo conhece você dos dados de treinamento) e citado sem ser mencionado (seu conteúdo alimenta uma resposta sobre outra marca). Ambas contam para a Visibility. Suas citações como percentual das citações de todas as marcas do projeto.

Citation Share = (respostas que citam seus domínios ÷ respostas que citam domínios de marcas monitoradas) × 100

Exemplo: respostas de IA citam os domínios da Acme 30 vezes e os de todas as marcas monitoradas 150 vezes → Citation Share = 20%. É o equivalente do Share of Voice no lado das fontes: mostra quem detém a base de evidências sobre a qual as respostas de IA são construídas.

Métricas de qualidade

Sentiment

Quão positivamente os modelos de IA descrevem sua marca, pontuado de 0 a 100. O Finseo analisa a linguagem em torno de cada menção — palavras como “confiável”, “líder de mercado” ou “excelente suporte” pontuam positivo; “caro”, “complicado” ou “avaliações mistas” pontuam negativo. Os valores podem ser lidos aproximadamente assim:

Pontuação	Leitura
80–100	Enquadramento fortemente positivo
60–79	Positivo
40–59	Neutro / misto
0–39	Enquadramento crítico — verifique a página de Sentiment para as frases exatas

O sentimento é monitorado por aspecto (preço, qualidade, suporte, …) e por concorrente — você vê não apenas que a percepção caiu, mas qual aspecto puxou a queda.

Lendo as métricas em conjunto

As métricas formam um funil — cada uma responde a uma pergunta diferente:

Pergunta	Métrica
Faço parte da resposta (nomeado ou citado)?	Visibility
A IA fala de mim?	Mention Rate, Mentions
A IA usa meu conteúdo como fonte?	Citation Rate, Citations
Nomeado, citado ou ambos?	Visibility Mix
Quanto da conversa total é meu?	Share of Voice
Quando apareço, eu lidero?	Avg Position, #1 Share, Top-3 Share
Quem vence quando aparecemos juntos?	Head-to-Head
Quão cedo no texto sou citado?	Mention Depth
Quem detém a base de evidências sobre a qual as respostas de IA são construídas?	Citation Share
Como falam de mim?	Sentiment

Um padrão comum: a Visibility se mantém, mas o Share of Voice cai. Isso significa que a conversa do mercado cresce mais rápido que sua presença nela — concorrentes estão sendo adicionados a respostas que você dominava. Verifique a análise de lacunas de concorrentes para ver quais prompts impulsionam a mudança.

Acessando métricas programaticamente

API REST — GET /v1/projects/{projectId}/metrics (visibilityRate, mentionRate, citationRate, …), /metrics/timeseries e /competitors
Servidor MCP — get_visibility_metrics, get_visibility_timeseries, get_competitor_ranking, get_competitor_h2h, get_sentiment_overview e mais; veja a visão geral do MCP

Visão geral

Primeiros passos

Analytics

KPIs e métricas explicados — Medição de visibilidade em IA

KPIs e métricas

O exemplo de referência

Métricas de presença

Visibility

Mention Rate

Citation Rate

Visibility Mix

Mentions

Model Visibility

Métricas competitivas

Average Position

Head-to-Head (H2H)

Métricas de posicionamento

Mention Depth

Métricas de fontes

Citations

Métricas de qualidade

Sentiment

Lendo as métricas em conjunto

Acessando métricas programaticamente

​KPIs e métricas

​O exemplo de referência

​Métricas de presença

​Visibility

​Mention Rate

​Citation Rate

​Visibility Mix

​Mentions

​Model Visibility

​Métricas competitivas

​Share of Voice (SoV)

​Average Position

​#1 Share

​Top-3 Share

​Head-to-Head (H2H)

​Métricas de posicionamento

​Mention Depth

​Métricas de fontes

​Citations

​Citation Share

​Métricas de qualidade

​Sentiment

​Lendo as métricas em conjunto

​Acessando métricas programaticamente

KPIs e métricas

O exemplo de referência

Métricas de presença

Visibility

Mention Rate

Citation Rate

Visibility Mix

Mentions

Model Visibility

Métricas competitivas

Share of Voice (SoV)

Average Position

#1 Share

Top-3 Share

Head-to-Head (H2H)

Métricas de posicionamento

Mention Depth

Métricas de fontes

Citations

Citation Share

Métricas de qualidade

Sentiment

Lendo as métricas em conjunto

Acessando métricas programaticamente