Share of Search, Share of Voice e Share of Model: como medir a presença da marca na nova jornada de descoberta

Durante muito tempo, marcas acompanharam sua presença no mercado por meio de indicadores como Share of Voice.

Com a expansão do marketing digital, outras métricas ganharam espaço, entre elas Share of Search.

Agora, com consumidores utilizando sistemas de inteligência artificial para pesquisar, comparar e descobrir empresas, surge uma nova pergunta:

qual é a participação da nossa marca nas respostas geradas por IA?

Podemos chamar essa perspectiva de Share of Model.

O objetivo não é criar mais uma sigla para o dashboard de marketing.

É reconhecer que a descoberta de marcas está se distribuindo por ambientes diferentes.

Uma empresa pode possuir:

forte presença publicitária;

grande volume de buscas pela marca;

excelente posicionamento orgânico;

e ainda assim aparecer pouco quando sistemas generativos respondem às perguntas relacionadas ao seu mercado.

Cada métrica observa uma dimensão diferente.

Juntas, elas podem oferecer uma visão mais completa sobre como uma marca participa da jornada de descoberta.

O que é Share of Voice?

Share of Voice, ou SOV, é um conceito tradicional de marketing utilizado para comparar a presença de uma marca com a de seus concorrentes dentro de determinado universo.

Historicamente, esteve muito associado à participação publicitária.

Se o investimento total de uma categoria fosse R$ 10 milhões e determinada empresa representasse R$ 2 milhões desse valor, teríamos uma forma simples de interpretar sua participação.

Mas o conceito evoluiu.

Hoje, Share of Voice pode ser aplicado a diferentes ambientes:

• mídia;
• imprensa;
• redes sociais;
• menções;
• conversações;
• resultados de busca.

Por isso, sempre é necessário perguntar:

Share of Voice de quê?

Sem definir o universo, a métrica perde significado.

O que é Share of Search?

Share of Search observa a participação relativa das buscas relacionadas a uma marca dentro de um conjunto competitivo.

Imagine quatro marcas fictícias:

Dentro dessa amostra, a Marca A concentra 45% da demanda de busca pelas marcas analisadas.

Essa métrica pode ajudar a observar interesse e saliência de marca ao longo do tempo.

Mas ela continua olhando para um comportamento específico:

a pessoa pesquisou pela marca.

Existe uma etapa anterior à busca pela marca

Imagine alguém que precisa contratar uma plataforma de segurança cibernética.

Essa pessoa ainda não conhece os fornecedores.

Ela pode perguntar:

“Quais são as principais plataformas de segurança para empresas de médio porte?”

Nesse momento, ainda não existe busca pela marca.

Existe uma necessidade.

Se uma IA responde apresentando cinco empresas, essas marcas entraram no conjunto de consideração antes mesmo de uma pesquisa nominal.

Esse momento é particularmente importante.

Porque a pergunta deixa de ser:

“As pessoas procuram nossa marca?”

e passa a incluir:

“Nossa marca aparece quando as pessoas ainda estão descobrindo quais marcas considerar?”

É aqui que entra o conceito de Share of Model

Podemos utilizar Share of Model como uma métrica para observar a participação relativa de uma marca nas respostas de sistemas generativos dentro de um conjunto controlado de prompts.

É importante deixar claro:

Share of Model não deve ser tratado como uma métrica universal com uma metodologia única estabelecida para todo o mercado.

Para utilizá-la de forma séria, cada análise precisa definir:

• plataformas;
• prompts;
• período;
• mercados;
• concorrentes;
• critérios de contagem;
• tratamento de repetições;
• tipo de menção.

Ou seja, o valor não está apenas no número.

Está na metodologia que produz o número.

Um exemplo simples de Share of Model

Imagine que monitoramos 100 prompts relacionados a uma categoria.

Ao consolidar as marcas mencionadas, encontramos:

Nesse universo específico, sua empresa possui 13% das menções observadas.

Isso não significa:

13% de market share.

Não significa:

13% de preferência dos consumidores.

Não significa:

13% de todas as respostas existentes na internet.

Significa apenas:

dentro daquela amostra e metodologia, a empresa representou 13% das menções contabilizadas.

Essa precisão é fundamental.

Share of Model e Mention Rate são diferentes

As duas métricas podem parecer semelhantes.

Mas respondem a perguntas diferentes.

Mention Rate

Em qual percentual dos prompts a nossa marca apareceu?

Share of Model

Qual é nossa participação relativa no conjunto de marcas mencionadas?

Imagine 100 prompts.

Sua empresa aparece em 30.

Seu Mention Rate seria:

30%.

Mas nesses mesmos prompts podem existir centenas de menções a diferentes concorrentes.

Sua participação relativa nesse universo poderia ser:

12%.

As duas informações são úteis.

Por que comparar Share of Search e Share of Model?

Porque diferenças entre as métricas podem revelar situações interessantes.

Imagine:

A Marca A possui a maior participação nas buscas nominais.

Mas a Marca B domina as respostas generativas dentro da amostra.

Isso levanta perguntas.

Por que B aparece tanto?

Em quais consultas?

Quais fontes sustentam essa presença?

Quais atributos estão associados à marca?

A Marca A possui autoridade de mercado que não está sendo adequadamente representada digitalmente?

Agora temos inteligência estratégica.

A diferença entre demanda existente e descoberta

Share of Search tende a capturar um comportamento no qual algum reconhecimento de marca já existe.

Share of Model pode ajudar a observar uma camada anterior:

a descoberta mediada por IA.

Isso é particularmente relevante em categorias nas quais o usuário pergunta:

“quais são as melhores opções?”

“quem são os especialistas?”

“qual solução é indicada?”

“quais empresas devo avaliar?”

Nesse momento, a IA participa da formação do conjunto de alternativas.

Share of Voice acrescenta outra dimensão

Agora podemos pensar em três perspectivas.

Share of Voice

Quanto da conversação ou exposição pertence à marca?

Share of Search

Quanto da demanda de busca por marcas pertence à empresa?

Share of Model

Quanto da presença observada nas respostas generativas pertence à marca?

Nenhuma substitui a outra.

Elas observam ambientes diferentes.

Um quarto indicador continua indispensável: Market Share

Existe ainda a dimensão comercial.

Market Share responde a outra pergunta:

quanto do mercado efetivamente pertence à empresa?

Isso cria uma comparação potencialmente interessante:

Agora conseguimos comparar:

presença comercial;

presença de comunicação;

interesse de busca;

presença em IA.

O desalinhamento entre métricas pode ser mais importante do que o valor absoluto

Imagine uma empresa líder de mercado.

Ela possui:

Market Share: alto

Share of Voice: alto

Share of Search: alto

Share of Model: baixo

Existe uma discrepância.

Talvez a autoridade real da organização não esteja sendo adequadamente representada nos ambientes generativos.

Esse é exatamente o tipo de problema que uma auditoria de GEO deveria investigar.

O cenário inverso também é possível

Imagine uma empresa relativamente nova.

Market Share: baixo

Share of Search: médio

Share of Model: alto

Isso pode indicar que a marca está conquistando uma presença informacional superior à sua posição comercial atual.

Talvez possua:

• excelente documentação;
• conteúdo especializado;
• forte presença editorial;
• muitas referências externas;
• produtos bem descritos;
• cobertura em fontes relevantes.

Isso não garante crescimento futuro.

Mas pode indicar uma posição interessante na camada de descoberta.

Share of Model precisa ser segmentado por intenção

Um único número agregado pode esconder muita coisa.

Imagine:

Share of Model geral: 25%.

Parece excelente.

Mas:

Agora vemos uma realidade diferente.

A empresa possui forte autoridade informacional.

Mas perde presença à medida que a pergunta se aproxima da decisão.

Essa lacuna é estrategicamente relevante.

Também vale segmentar por território de autoridade

Imagine uma empresa de tecnologia com três soluções.

Automação financeira

Share of Model: 38%.

Gestão de contratos

Share of Model: 12%.

Business Intelligence

Share of Model: 5%.

Isso mostra onde a associação entre marca e categoria está mais forte.

E onde existe espaço de construção.

Share of Model pode ser diferente por público

A mesma empresa pode possuir:

forte presença para pequenas empresas

e

baixa presença para enterprise.

Ou:

forte presença no varejo

e

baixa presença na indústria.

Por isso, prompts precisam incorporar contexto.

Compare:

Quais são os melhores CRMs?

com:

Quais CRMs são indicados para uma empresa B2B brasileira com 300 vendedores e operação em cinco países?

A segunda consulta representa outro universo competitivo.

Geografia também pode mudar a resposta

Uma pergunta feita sobre:

melhores plataformas de pagamento

pode produzir um conjunto de empresas.

Quando especificamos:

para empresas brasileiras

outro conjunto pode surgir.

Quando especificamos:

para empresas brasileiras que vendem internacionalmente

a resposta pode mudar novamente.

Portanto, Share of Model precisa respeitar o mercado real da organização.

Share of Model também pode ser calculado por plataforma

Em vez de consolidar tudo, podemos analisar:

Isso pode revelar diferenças importantes.

Mas não significa necessariamente que a empresa precise “otimizar para cada modelo” de forma isolada.

Primeiro precisamos investigar por que a diferença existe.

A posição da marca dentro da resposta também importa?

Pode importar, mas exige cuidado.

Respostas generativas não funcionam necessariamente como rankings tradicionais.

A primeira marca mencionada não é automaticamente equivalente à posição 1 do Google.

Ainda assim, podemos observar padrões como:

• frequência;
• ordem de menção;
• destaque;
• quantidade de contexto;
• recomendação explícita.

Mas essas dimensões precisam ser interpretadas sem importar mecanicamente conceitos da SERP.

Nem toda menção possui o mesmo valor

Compare:

Algumas alternativas são A, B, C, D e sua empresa.

com:

Para operações enterprise com integrações complexas, sua empresa é uma das alternativas que merecem avaliação.

Ambas contam como menção.

Mas a segunda possui maior especificidade contextual.

Por isso, uma análise madura pode atribuir classificações às menções.

Não necessariamente pesos públicos.

Mas categorias interpretativas.

Podemos falar em Quality of Mention

Uma camada complementar poderia observar a qualidade da menção.

Por exemplo:

Nível 1 — presença

A marca apenas aparece.

Nível 2 — contexto

Existe uma descrição.

Nível 3 — associação

A marca é relacionada a uma capacidade específica.

Nível 4 — recomendação

É apresentada como alternativa adequada.

Nível 5 — autoridade

É utilizada como referência ou fonte.

Essa estrutura é apenas um exemplo conceitual.

Uma metodologia real precisa ser validada antes de transformar esses níveis em scoring.

Share of Model não deveria ser uma corrida por menções

Imagine uma empresa especializada em soluções enterprise.

Ela aparece muito em perguntas sobre:

“ferramentas gratuitas para pequenas empresas”.

O Share of Model sobe.

Mas a qualidade estratégica da presença cai.

Isso mostra por que a métrica precisa ser conectada ao ICP.

A pergunta não é:

“Como aparecemos mais?”

É:

“Como aparecemos mais nos contextos em que realmente deveríamos ser considerados?”

O ICP precisa entrar no Prompt Bank

Ideal Customer Profile não deveria ficar apenas no CRM.

Ele pode orientar a mensuração.

Se o cliente ideal é:

empresa industrial brasileira, com faturamento acima de determinado porte, múltiplas unidades e operação complexa, os prompts precisam refletir isso.

Caso contrário, podemos medir um mercado que a empresa nem deseja conquistar.

Concorrentes também não deveriam ser definidos apenas internamente

Existe uma oportunidade interessante.

A equipe comercial diz que os concorrentes são:

A, B e C.

Mas os sistemas generativos apresentam repetidamente:

D, E e F.

Isso pode revelar um competitive set algorítmico diferente do competitive set tradicional.

Ou seja:

as empresas que sua organização considera concorrentes podem não ser exatamente as mesmas que os sistemas apresentam aos usuários como alternativas.

Essa diferença merece investigação.

O que é um competitive set algorítmico?

Podemos utilizar o termo para representar:

o conjunto de marcas que aparece repetidamente ao lado da sua empresa em respostas relacionadas a uma determinada categoria, problema ou intenção.

Ele pode incluir:

• concorrentes diretos;
• concorrentes indiretos;
• substitutos;
• empresas estrangeiras;
• novas categorias.

Esse mapa ajuda a entender como o mercado está sendo organizado informacionalmente.

Fontes também possuem participação

A mesma lógica pode ser aplicada às fontes.

Em vez de perguntar apenas:

“Qual marca aparece?”

podemos perguntar:

“Quais domínios sustentam as respostas?”

Imagine:

Agora temos um mapa de influência informacional.

Isso muda a estratégia de Digital PR

Se determinado veículo, comunidade ou instituição aparece repetidamente nas respostas relevantes, ele possui importância estratégica.

Isso não significa:

“precisamos comprar um link nesse site.”

Significa:

“essa fonte participa da construção do conhecimento disponível sobre nossa categoria.”

Talvez faça sentido:

• contribuir com pesquisas;
• disponibilizar especialistas;
• produzir dados;
• participar de discussões;
• corrigir informações;
• desenvolver relacionamento editorial legítimo.

A lógica deixa de ser puramente link building.

Passa a ser presença no ecossistema de conhecimento.

Share of Model também pode revelar problemas de posicionamento

Imagine que sua empresa deseja ser associada a:

segurança para grandes empresas.

Mas aparece principalmente em perguntas sobre:

software barato para pequenas empresas.

Existe uma discrepância entre:

posicionamento desejado

e

posicionamento percebido.

Esse diagnóstico pode ter implicações que ultrapassam GEO.

Talvez o problema esteja:

• no site;
• nos conteúdos;
• nas páginas de produto;
• em reviews;
• na imprensa;
• em descrições antigas;
• na própria comunicação de marca.

A métrica pode revelar autoridade que a empresa não sabia que possuía

O inverso também acontece.

Uma organização pode aparecer repetidamente associada a um tema que nunca tratou como território estratégico.

Por exemplo:

uma empresa de tecnologia aparece com frequência em perguntas sobre:

governança de dados.

Talvez exista uma oportunidade.

Isso pode orientar:

• conteúdo;
• posicionamento;
• produto;
• PR;
• eventos;
• thought leadership.

Mensuração também pode descobrir oportunidades.

Share of Model precisa ser acompanhado no tempo

Um número isolado é apenas uma fotografia.

Imagine:

Existe uma tendência.

Agora podemos investigar:

o que mudou?

Em quais intenções ocorreu crescimento?

Quais concorrentes perderam espaço?

Novas fontes passaram a aparecer?

A descrição da marca mudou?

Isso é mais valioso do que simplesmente celebrar “23%”.

Baseline vem antes da meta

Antes de definir:

“Queremos 30% de Share of Model”

precisamos saber:

qual é o nível atual?

qual é o dos concorrentes?

qual é a distribuição do mercado?

qual é o comportamento por plataforma?

qual é a relevância dos prompts?

Sem baseline, metas podem ser arbitrárias.

Também precisamos evitar precisão artificial

Dashboards digitais criam uma sensação de exatidão.

17,43%.

O número parece científico.

Mas talvez tenha sido calculado a partir de:

• amostra limitada;
• respostas variáveis;
• classificação parcialmente subjetiva;
• conjunto específico de prompts.

Mostrar duas casas decimais não torna uma metodologia mais robusta.

Em muitos casos, tendências e diferenças relevantes importam mais do que precisão aparente.

Share of Model não é uma “posição no ChatGPT”

Essa distinção deveria aparecer em qualquer apresentação executiva.

Não existe necessariamente:

posição 1, 2 e 3

como em uma SERP tradicional.

Sistemas generativos produzem respostas.

A marca pode aparecer:

• no início;
• no meio;
• em tabela;
• como alternativa;
• como fonte;
• em uma lista;
• dentro de uma explicação.

Por isso, precisamos de métricas próprias.

Tentar transformar tudo em “ranking no ChatGPT” pode criar uma falsa equivalência.

A nova jornada exige um dashboard mais amplo

Imagine um dashboard executivo com quatro camadas.

Mercado

Market Share.

Comunicação

Share of Voice.

Demanda

Share of Search.

Descoberta generativa

Share of Model.

Agora temos uma visão que acompanha diferentes momentos.

Uma marca pode começar a ganhar visibilidade antes de ganhar demanda.

A demanda pode crescer antes do market share.

Ou o market share pode permanecer alto enquanto a visibilidade futura começa a enfraquecer.

Nenhuma dessas relações é automática.

Mas juntas podem produzir sinais estratégicos.

O objetivo não é adicionar mais métricas. É encontrar discrepâncias.

O valor aparece quando conseguimos identificar perguntas como:

Somos líderes de mercado, mas pouco mencionados pelas IAs. Por quê?

Somos muito buscados, mas raramente recomendados. Por quê?

Um concorrente pequeno domina as respostas generativas. O que sustenta essa presença?

Somos citados como fonte, mas não considerados como fornecedor. Por quê?

Nossa marca aparece, mas associada ao posicionamento errado. Por quê?

É aqui que mensuração vira diagnóstico.

O que um CMO deveria acompanhar?

Não é necessário transformar o dashboard executivo em uma planilha com centenas de prompts.

Uma camada executiva poderia apresentar:

Share of Model geral

Share of Model nos territórios prioritários

Mention Rate em consultas de recomendação

Citation Rate

principais concorrentes

principais fontes

associações da marca

variação em relação ao período anterior

Depois, equipes especializadas podem aprofundar os dados.

O dashboard executivo precisa contar uma história

Compare:

Share of Model: 17%.

com:

A participação da marca nas respostas analisadas passou de 11% para 17%, com crescimento concentrado em consultas relacionadas a segurança corporativa. Entretanto, a empresa continua pouco presente nas perguntas de comparação direta, onde dois concorrentes concentram a maior parte das recomendações.

A segunda versão orienta decisão.

Dashboards não deveriam apenas mostrar números.

Deveriam explicar o que os números significam.

O que não fazer com Share of Model

Alguns usos devem ser evitados.

Tratar a métrica como market share

São dimensões diferentes.

Comparar metodologias diferentes

Se o Prompt Bank mudou completamente, a comparação pode perder validade.

Ignorar intenção

Menções irrelevantes podem inflar o indicador.

Transformar uma única resposta em tendência

Amostra insuficiente.

Considerar todas as plataformas iguais

Os ambientes são diferentes.

Prometer causalidade

Aumento após uma ação não prova que aquela ação causou o aumento.

Usar a métrica isoladamente

Ela precisa de contexto.

A metodologia é parte do valor

Quanto mais empresas começarem a monitorar visibilidade em IA, mais ferramentas surgirão oferecendo números automaticamente.

Mas existe uma diferença entre:

coletar respostas

e

construir inteligência.

A qualidade da análise depende de:

• seleção dos prompts;
• taxonomia;
• definição de concorrentes;
• segmentação;
• normalização;
• classificação;
• interpretação;
• consistência histórica.

É aí que existe trabalho estratégico.

Share of Model pode se tornar uma métrica de conselho?

Para algumas organizações, possivelmente.

Especialmente quando sistemas generativos se tornarem uma parte relevante da descoberta e consideração em sua categoria.

Mas o indicador precisará ser apresentado com maturidade.

Não como:

“Temos 23% do ChatGPT.”

E sim como:

Dentro do conjunto de consultas estratégicas que monitoramos, nossa participação nas menções das plataformas analisadas evoluiu de X para Y, com maior crescimento em determinados territórios.

A segunda formulação é muito mais defensável.

O verdadeiro objetivo é Share of Consideration

Existe ainda uma ideia mais ampla por trás de todas essas métricas.

Marcas disputam consideração.

Antes de uma compra, o consumidor forma um conjunto mental de alternativas.

Busca, publicidade, conteúdo, indicação, imprensa, redes sociais e agora IA podem influenciar esse conjunto.

Por isso, podemos pensar em Share of Model como um indicador parcial de algo maior:

Share of Consideration.

Qual participação nossa marca possui no conjunto de alternativas que um comprador considera?

Essa continua sendo uma pergunta fundamental de marketing.

A tecnologia apenas está criando novas maneiras de influenciá-la.

Perguntas frequentes sobre Share of Model

O que é Share of Model?

É uma forma de medir a participação relativa de uma marca nas menções observadas em um conjunto definido de respostas produzidas por sistemas generativos. A metodologia deve especificar prompts, plataformas, período e critérios de análise.

Share of Model é uma métrica oficial das plataformas de IA?

Não deve ser tratado como uma métrica oficial ou universal das plataformas. É uma abordagem analítica cuja definição precisa ser explicitada por quem realiza o monitoramento.

Qual a diferença entre Mention Rate e Share of Model?

Mention Rate mede em quantos prompts a marca apareceu. Share of Model observa a participação relativa da marca no conjunto de menções analisadas.

Share of Model é igual a Market Share?

Não. Market Share representa participação comercial em determinado mercado. Share of Model representa presença relativa dentro de uma amostra de respostas generativas.

Qual a diferença entre Share of Search e Share of Model?

Share of Search observa a participação relativa das buscas por marcas. Share of Model observa a participação da marca nas respostas generativas analisadas.

Um Share of Model alto significa que minha estratégia de GEO está funcionando?

Não necessariamente. É preciso verificar em quais perguntas a marca aparece, para quais públicos, com qual contexto e se essas consultas são relevantes para a estratégia.

É possível acompanhar Share of Model dos concorrentes?

Sim. A comparação competitiva é justamente uma das aplicações mais úteis, desde que o mesmo método seja utilizado para todas as marcas.

Posso definir uma meta de Share of Model?

Sim, mas idealmente depois de estabelecer um baseline e compreender a distribuição competitiva, a estabilidade da amostra e a importância dos diferentes territórios.

A disputa pela descoberta ganhou uma nova camada

Marketing sempre tentou responder:

somos conhecidos?

somos lembrados?

somos procurados?

somos considerados?

somos escolhidos?

A inteligência artificial não elimina essas perguntas.

Adiciona uma nova interface entre necessidade e descoberta.

Agora também precisamos perguntar:

quando uma máquina ajuda alguém a construir seu conjunto de alternativas, nossa marca faz parte dele?

Share of Voice ajuda a compreender exposição.

Share of Search ajuda a compreender demanda de marca.

Share of Model pode ajudar a observar presença nas respostas generativas.

Nenhuma dessas métricas conta toda a história.

Mas juntas ajudam a revelar algo cada vez mais importante:

quanto espaço uma marca ocupa na jornada de descoberta antes mesmo de o usuário chegar ao seu site.

Leia Também:

Por que sua marca pode ser líder e ainda ser invisível para as IAs?

Como saber se sua marca aparece nas respostas das IAs?

GEO substitui SEO?

Citation Rate · GEO · inteligência artificial · Market Share · Mention Rate · Share of Consideration · Share of Model · Share of Search · Share of Voice