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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.

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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.
  • A Acme aparece em 18 das 40 respostas.
  • Nas 40 respostas, os modelos de IA citam marcas 120 vezes no total (todas as marcas somadas).
  • A Acme é citada 24 vezes (uma única resposta pode mencioná-la mais de uma vez).

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Métricas de presença

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Visibility

A parcela de respostas de IA em que sua marca aparece.
Exemplo: a Acme aparece em 18 de 40 respostas → Visibility = 45%. 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 menções contenha.

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Mentions

O número total de vezes que sua marca é citada no período selecionado. Diferente da Visibility, Mentions conta cada ocorrência: se uma resposta cita a Acme três vezes, isso soma 1 na Visibility mas 3 em Mentions. Exemplo: 24 menções em 18 respostas. Use Mentions para medir o destaque dentro das respostas; use Visibility para medir a frequência de aparição.

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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.

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Métricas competitivas

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Share of Voice (SoV)

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

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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:
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.

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#1 Share

O percentual das suas respostas em que você é a PRIMEIRA marca citada.
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.

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Top-3 Share

O percentual das suas respostas em que você está entre as três primeiras marcas citadas.
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.

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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.
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?”.

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Métricas de posicionamento

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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.
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.

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Métricas de fontes

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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 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).

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Citation Share

Suas citações como percentual das citações de todas as marcas do projeto.
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.

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Métricas de qualidade

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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: 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.

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Lendo as métricas em conjunto

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

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Acessando métricas programaticamente