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Share of Model Explicado: Como Medir o Share de Menções da Sua Marca no ChatGPT e no Perplexity

Share of model é o percentual de menções da sua marca nos mecanismos de IA. Aprenda a fórmula, as ferramentas e por que ele diverge radicalmente dos rankings do Google.

Resumo

Share of model mede o percentual de prompts de IA relevantes que mencionam a sua marca em comparação com os concorrentes. Divida as menções da sua marca pelo total de menções da categoria, com média calculada sobre múltiplas execuções do mesmo prompt. Ele é comprovadamente desacoplado dos rankings do Google: apenas cerca de 12% das URLs citadas pela IA aparecem no top 10 do Google.

Última atualização: agosto de 2026

A sua marca está em primeiro lugar no Google. Aparece no topo de todos os SERPs orgânicos para as palavras-chave da sua categoria. Você tem milhares de backlinks. Nada disso garante que você apareça no ChatGPT ou no Perplexity quando um comprador pergunta qual ferramenta usar.

Esse é o problema central que o share of model resolve. E as evidências são contundentes: de acordo com um estudo da Ahrefs com 15.000 consultas (agosto de 2025), apenas cerca de 12% das URLs citadas por assistentes de IA (ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot e Perplexity combinados) também aparecem no top 10 do Google para o mesmo prompt. O número cai para aproximadamente 8% para os assistentes que não são o Perplexity. Os mecanismos de IA e os mecanismos de busca trabalham com bases de fontes quase completamente diferentes.

Se você está medindo a sua marca apenas por rankings de busca orgânica, está medindo o canal errado.

A fórmula do share of model

O cálculo é simples. A parte difícil é fazê-lo em escala, em múltiplos mecanismos.

Share of model = (menções da sua marca em N execuções de prompts) / (total de menções de marcas nessas mesmas N execuções) x 100

Execute por mecanismo, por cluster de prompts, por período de tempo. Depois acompanhe o delta semana a semana.

Um exemplo concreto: você roda 100 prompts contra consultas de intenção de compra na sua categoria no ChatGPT. A sua marca é mencionada em 28 dessas 100 respostas. Os concorrentes são mencionados nessas mesmas respostas um total combinado de 120 vezes (incluindo as suas 28). O seu share of model no ChatGPT para esse cluster de prompts é 28 / (28 + 92) = 23,3%.

Por que o share of model é desacoplado da busca orgânica

A maioria das equipes de marketing assume que o que rankeia no Google vai aparecer nas respostas de IA. Os dados dizem o contrário.

De acordo com um estudo da Ahrefs com 15.000 consultas (publicado em agosto de 2025 por Louise Linehan e Xibeijia Guan), em média apenas 12% das URLs citadas por assistentes de IA também aparecem no top 10 do Google para a mesma consulta. O Perplexity é o outlier, com cerca de 29% de sobreposição. O ChatGPT e o Microsoft Copilot ficam em torno de 8%.

A implicação prática: de 88% a 92% do que os mecanismos de IA citam ao responder a pergunta de um comprador não vem dos principais resultados do Google. Os mecanismos de IA pesam dados de treinamento, fontes de recuperação, citações de terceiros, avaliações, cobertura editorial e conteúdo estruturado no próprio site. Eles não pesam a sua posição de ranking no Google.

Isso torna o share of model uma métrica distinta que exige uma medição distinta, não uma extensão do seu relatório de SEO atual.

O enquadramento de soma zero

O share of model é de soma zero dentro de um prompt. Quando os mecanismos de IA respondem a uma pergunta de categoria, há um número finito de marcas que eles podem mencionar em uma determinada resposta. Cada vez que um concorrente é mencionado e você não é, esse é um share que você não possui.

É por isso que a métrica gera efeito composto. Uma marca que cresce de 12% para 30% de share of model em seis meses não ganhou apenas 18 pontos: ela tomou esses pontos dos concorrentes, que agora aparecem com menos frequência para compradores que fazem as mesmas consultas. O canal de IA funciona mais como mídia conquistada do que como busca, mas a dinâmica competitiva é tão de soma zero quanto o share de publicidade.

Como estruturar a medição do seu share of model

Passo 1: Defina o seu conjunto de prompts

Comece com 30 a 50 prompts que refletem como os compradores reais na sua categoria de fato pedem ajuda aos mecanismos de IA. Use:

  • Consultas de avaliação (“quais são as melhores ferramentas para X”)
  • Consultas de comparação (“compare X e Y”)
  • Consultas orientadas por problema (“como eu resolvo o problema X”)
  • Consultas de recomendação (“qual ferramenta devo usar para X se tenho orçamento Y”)

Não use consultas navegacionais ou buscas por nome de marca. Essas não medem share competitivo; elas medem se você existe. Veja /glossary para definições de família de prompts e cluster de prompts.

Passo 2: Escolha os seus mecanismos

Acompanhe no mínimo o ChatGPT e o Perplexity. Adicione o Google AI Overviews, o Gemini e o Microsoft Copilot para cobertura completa.

A escolha do mecanismo importa por um motivo específico: os pools de citação são quase completamente não sobrepostos. De acordo com a análise da Profound de 100.000 prompts rodados no ChatGPT e no Perplexity (publicada em julho de 2025), apenas cerca de 11% dos domínios citados aparecem nas duas plataformas. Uma marca que domina o ChatGPT pode ter share próximo de zero no Perplexity para os mesmos prompts. Acompanhar apenas um mecanismo deixa isso de fora.

Passo 3: Rode cada prompt múltiplas vezes

Cinco execuções por prompt é o mínimo. Para prompts de alta entropia (perguntas amplas de categoria, comparações abertas), rode 10 vezes. Calcule a média dos resultados. A variância entre as execuções te diz tanto quanto a média: um prompt onde você aparece em 2 de 5 execuções tem implicações muito diferentes de um onde você aparece em 5 de 5.

Passo 4: Registre menções, não apenas presença

O rastreamento de presença (sua marca apareceu: sim ou não) é um instrumento rudimentar. Registre quais marcas são mencionadas em cada resposta, quantas vezes cada marca aparece, em que contexto a menção aparece (citada como líder, listada com ressalvas, recomendada para um caso de uso específico) e se o seu domínio é citado como fonte.

Isso produz um cálculo de share de menções, não apenas um sinalizador de presença. E revela sinal qualitativo: ser mencionado como “uma opção” é diferente de ser a primeira recomendação.

Passo 5: Calcule o share por mecanismo e faça a agregação

Calcule o seu share por mecanismo em cada cluster de prompts. Depois agregue entre os mecanismos usando uma média ponderada ou não ponderada, dependendo de quais mecanismos os seus compradores de fato usam.

MecanismoSuas mençõesTotal de mençõesSeu share
ChatGPT2812023,3%
Perplexity4113530,4%
Google AI Overviews1911017,3%
Gemini3312825,8%
Média combinada24,2%

O número combinado é o seu share of model geral. O detalhamento por mecanismo mostra onde estão as lacunas.

Passo 6: Acompanhe semana a semana

Um único snapshot de share of model é um ponto de dados interessante. Uma linha de tendência semanal no mesmo cluster de prompts é um sinal acionável. A direção da mudança importa mais do que o nível absoluto. Uma marca que evolui de 15% para 28% em um trimestre está melhorando. Uma marca que mantém 30% por seis semanas enquanto um concorrente passa de 18% para 35% tem um problema, mesmo que o seu número absoluto tenha ficado estável.

Ferramentas que medem share of model

A medição manual na escala necessária (30 a 50 prompts, cinco execuções cada, em quatro ou cinco mecanismos) representa cerca de 600 a 1.250 execuções de prompt por semana. A maioria das equipes automatiza isso.

Profound é a escolha especialista para equipes enterprise que precisam da atribuição de citação mais profunda aliada ao rastreamento de share of model. O recurso Prompt Volumes revela sinais reais de demanda dos compradores, não apenas uma lista de prompts curada manualmente. O preço começa em $99/mês para acesso exclusivo ao ChatGPT (Starter) e $399/mês para cobertura completa em múltiplos mecanismos (Growth). A entrada efetiva para um programa real de AI visibility é o plano Growth.

Otterly.AI rastreia citação em nível de prompt e benchmarking de share of AI voice em seis plataformas, com uma API pública para automação de fluxo de trabalho. Tem status de G2 High Performer (Answer Engine Optimization, Inverno 2026) e Gartner Cool Vendor 2025. Entrada em $29/mês (Lite, apenas monitoramento); o benchmarking competitivo exige o plano Standard a $189/mês.

Semrush adicionou rastreamento de visibilidade em IA à sua plataforma, aproveitando a sua infraestrutura de palavras-chave de busca existente para exibir dados de share of mention. Útil para equipes que querem o share of model de IA dentro da mesma ferramenta que já usam para métricas de SEO tradicional, embora a profundidade específica de IA seja mais superficial do que nas plataformas dedicadas.

Scrunch AI cobre até nove plataformas no plano Enterprise e inclui conformidade SOC 2 Type II. O plano Core ($250/mês) cobre quatro mecanismos e 125 prompts. Mais indicado para marcas enterprise com requisitos de compras de segurança.

Temso é uma plataforma completa de AI SEO que rastreia share of voice, menções de marca, citações e sentimento em oito mecanismos a partir de $89/mês. É a opção mais acessível para equipes que querem dados de share of model e um plano de execução na mesma assinatura. A configuração leva cerca de cinco minutos. Ela não inclui rastreamento tradicional de backlinks ou ranking de palavras-chave, por isso equipes que precisam de dados de IA e de SEO convencional vão querer uma ferramenta de SEO separada ao lado dela.

A comparação completa das plataformas que medem share of model está em /rankings/ai-visibility-tools. A metodologia usada para pontuá-las está em /methodology.

O que o share of model não te diz

O share of model responde “com que frequência sou mencionado”. Ele não responde:

  • Se a menção é positiva, neutra ou negativa (sentimento)
  • Se os fatos declarados sobre a sua marca são precisos (precisão)
  • Se o seu site é citado como fonte junto com a menção (taxa de citação)
  • Se os compradores que veem essas menções convertem (pipeline downstream)

Um programa completo de medição de AI visibility rastreia os quatro pontos ao lado do share of model. O share of model é o número principal; os outros são a camada de diagnóstico abaixo dele.

O argumento para começar agora

O share of model gera efeito composto. As marcas que constroem presença de citação em IA agora serão mais difíceis de deslocar depois: os mecanismos de IA tendem a reforçar as fontes em que já aprenderam a confiar. As marcas que estão invisíveis nas respostas de IA hoje não estão fazendo uma escolha neutra; estão cedendo terreno em um canal onde a lacuna já está se ampliando.

A fórmula é simples. A execução exige consistência. Comece com 30 prompts, cinco execuções cada, dois mecanismos e uma cadência de rastreamento semanal. Expanda a partir daí.


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Perguntas frequentes

O que é share of model?

Share of model é o percentual de prompts de IA relevantes em que a sua marca é mencionada em relação a todas as marcas mencionadas na sua categoria competitiva. Se a sua marca aparece em 30 de 100 prompts rodados contra as consultas da sua categoria, o seu share of model é de 30%. A métrica também é chamada de AI share of voice. O cálculo é: (menções da marca em N execuções de prompts) dividido por (total de menções de marcas nessas mesmas N execuções), expresso como porcentagem.

Share of model é o mesmo que share of voice no SEO?

As duas métricas medem o mesmo conceito subjacente (a sua fatia de atenção na categoria), mas operam em ambientes completamente diferentes. O share of voice tradicional conta rankings de palavras-chave ou impressões de anúncios em um índice estruturado. O share of model conta menções dentro de saídas generativas e probabilísticas. As duas métricas são em grande parte desacopladas: estar em primeiro no Google não prevê um share of model forte, e vice-versa. De acordo com um estudo da Ahrefs com 15.000 consultas (agosto de 2025), apenas cerca de 12% das URLs citadas por assistentes de IA também aparecem no top 10 do Google para o mesmo prompt.

Quantas execuções de prompt preciso para ter um número confiável de share of model?

Execute cada prompt pelo menos cinco vezes antes de tirar uma conclusão. Os mecanismos de IA são probabilísticos: uma única execução é apenas uma amostra de uma distribuição, não uma resposta representativa. Para prompts de alta entropia (consultas abertas de categoria, perguntas amplas de comparação), execute 10 vezes. Faça a média dos resultados em todas as execuções. Qualquer ferramenta ou método que reporte seu share of model a partir de uma única execução por prompt está reportando ruído.

Quais mecanismos de IA devo acompanhar para o share of model?

No mínimo, acompanhe o ChatGPT e o Perplexity. Adicione o Google AI Overviews, o Gemini e o Microsoft Copilot para uma cobertura mais ampla. Os mecanismos não concordam entre si: de acordo com a análise da Profound sobre 100.000 prompts no ChatGPT e no Perplexity, apenas cerca de 11% dos domínios citados aparecem nas duas plataformas. O seu share of model pode ser alto em um mecanismo e zero em outro para a mesma consulta.

O que é um bom score de share of model?

Não existe um benchmark universal porque depende do tamanho do seu conjunto competitivo e do quanto a categoria é disputada. O que importa é a sua fatia em relação ao total da categoria e como ela evolui ao longo do tempo. Se você tem 10 concorrentes, uma fatia igualitária não ponderada seria de aproximadamente 9%. Ter 20 a 30% em uma categoria madura é forte. Acompanhe a sua fatia semana a semana no mesmo conjunto de prompts; a direção da mudança é mais acionável do que qualquer foto pontual.

Como melhorar o meu share of model?

Fechar lacunas de share of model exige duas ações paralelas. Primeiro, garanta que a sua marca seja descrita com precisão e frequência em fontes de terceiros que os mecanismos de IA consultam, como plataformas de avaliação, imprensa especializada e relatórios de analistas. Segundo, publique conteúdo claro e estruturado que responda diretamente aos prompts onde os concorrentes atualmente estão à sua frente. A melhora no share of model segue a melhora nas citações conquistadas, não a melhora no ranking de palavras-chave.