As respostas da IA sobre suas localizações costumam estar erradas – verifique antes que os clientes o façam
As ferramentas de IA retornaram pelo menos um fato falso sobre 64% dos varejistas de rua do Reino Unido em um teste realizado por fornecedores, de acordo com números que Searchable compartilhou com Retail Focus. O erro mais comum foi colocar as empresas no código postal errado.
Esses testes apontam para algo que muitas equipes de marketing não estão rastreando. Quando sistemas de IA como ChatGPT ou Modo IA do Google respondem a perguntas sobre um de seus locais, não há como saber o que eles estão dizendo sobre sua empresa, a menos que você verifique manualmente. Eles podem estar alegando com segurança que uma empresa está fechada, listando serviços que não oferecem ou fornecendo um endereço errado.
Abordamos como ganhar visibilidade na pesquisa de IA, incluindo o trabalho de Dan Taylor no rastreamento de solicitações de IA. Esta peça cobre a outra metade do problema. Ele analisa o que a IA já está dizendo às pessoas sobre suas localizações e como descobrir antes que o cliente o faça.
Do classificado ao descrito
A pesquisa local tradicional oferece aos clientes várias opções de comparação, como um pacote de mapas, avaliações, seu site ou o de um concorrente. Então, os clientes fazem sua escolha. A pesquisa de IA combina esse processo em uma única resposta sintetizada que descreve completamente uma empresa antes mesmo de o cliente visitar o site ou perfil da empresa.
Ser descrito não é o mesmo que ser classificado; as classificações podem mudar e as descrições nem sempre são precisas. Além disso, essa visibilidade varia dependendo do tipo de consulta.
A análise do Whitespark descobriu que as visões gerais de IA aparecem em 15% das pesquisas diretas com intenção local, como (advogados especializados em danos pessoais em Phoenix). Para questões informativas, aparecem 92% das vezes, e para questões híbridas, como contratar um advogado após um acidente, aparecem 97% das vezes. No mesmo estudo, os pacotes locais apareceram em 93% das pesquisas diretas com intenção local. No geral, as visões gerais de IA eram mais comuns para questões informativas e híbridas do que para pesquisas diretas de intenção local.
O Índice de Visibilidade Local da SOCi analisou mais de 350.000 locais e descobriu que o ChatGPT recomendou 1,2% deles. Essa é uma taxa muito mais baixa do que as aparições das mesmas marcas no pacote local de três do Google, pela própria medição do SOCi. A Pesquisa de Avaliação do Consumidor Local da BrightLocal descobriu que 45% dos consumidores agora usam ChatGPT ou ferramentas semelhantes para recomendações de empresas locais, acima dos 6% do ano anterior.
O que as respostas estão erradas
A Searchable divulgou dois conjuntos de resultados de testes para a imprensa especializada este mês. Em testes envolvendo 165 empresas de Londres, a Searchable testou ChatGPT, Gemini e Perplexity com 13.365 perguntas sobre serviços, informações de contato, tamanho e datas de fundação, depois comparou as respostas aos registros da Companies House e aos perfis oficiais.
De acordo com a CMOTech, 93% dessas empresas tinham pelo menos um fato básico errado ou ausente. Metade das pequenas empresas recebeu pelo menos um facto falso, em comparação com 32% das grandes empresas. Um segundo teste examinou varejistas de rua do Reino Unido com mais de 72.000 perguntas. Retail Focus relatou que uma em cada 16 respostas estava incorreta. Erros de código postal errados ocorreram a uma taxa de um em cada 10, mesmo quando os avisos especificavam a cidade.
O cofundador da Searchable, Chris Donnelly, disse ao Retail Focus:
“Para um pequeno varejista tradicional, se sua visibilidade on-line gira principalmente em torno de seu site e de uma listagem de empresas do Google, essa é uma trilha relativamente tênue de informações para os sistemas de IA aprenderem e representarem em suas respostas.”
As categorias de erros correspondem ao que os proprietários de empresas descrevem nos fóruns de suporte do Google, relatando que veem detalhes errados apresentados com segurança, e alguns dizem que os erros estão prejudicando seus negócios.
O ponto cego
A pesquisa tradicional deixa um rastro de dados. Impressões e cliques são rastreados no Search Console; as classificações flutuam entre rastreadores; e qualquer queda geralmente leva a uma investigação. No entanto, não há nenhum relatório que alerte as empresas se uma resposta da IA indicar incorretamente o horário de sua localização ou afirmar que sua empresa está fechada.
A pesquisa tradicional também não alerta sobre como você é representado, mas não é obrigatório. Ele aponta aos clientes fontes que eles podem ver e avaliar por si próprios, como sua listagem, seu site e avaliações com datas anexadas. A IA reúne essas fontes em uma única resposta escrita e o cliente a lê como um fato. Quando está errado, não há posição de classificação para observar e nenhuma queda de tráfego para rastrear, porque o erro reside em um texto que nunca foi mostrado a você.
As principais ferramentas de IA do consumidor geralmente não oferecem às empresas um alerta no nível local quando suas informações estão erradas. A documentação do Google afirma que as respostas da IA podem incluir erros, e as visões gerais individuais da IA trazem um link de feedback. Esse feedback serve para corrigir erros, mas não é um sistema de monitoramento proativo. Só funciona se alguém perceber o erro primeiro.
5 sistemas, não 1
O processo de teste pode ser complicado em várias plataformas de pesquisa de IA porque elas não funcionam da mesma maneira. As visões gerais de IA agora aparecem como parte dos resultados regulares de pesquisa do Google. O Modo AI é uma experiência de conversação diretamente na Pesquisa Google. Gemini atua como assistente de IA separado do Google. Enquanto isso, ChatGPT e Perplexity são produtos separados oferecidos pela OpenAI e Perplexity AI.
Cada uma dessas ferramentas processa, seleciona e combina informações de maneira diferente, portanto, uma única pergunta pode receber respostas diferentes dependendo da plataforma que você está usando. Essa variação também é vista nos dados de varejo do Searchable. Descobriu-se que o Perplexity fornece respostas imprecisas em 10% dos casos, em comparação com 5% para Gemini e 4% para ChatGPT.
Testar um sistema diz pouco sobre os outros. Um local verificado nas visões gerais de IA ainda pode ser descrito incorretamente no ChatGPT.
Como testar o que os clientes veem
Comece pensando nas dúvidas que seus clientes possam ter, como horário de funcionamento, serviços ou se a localização é boa. Escreva essas perguntas em uma lista padrão para que cada local seja verificado da mesma maneira. Execute as perguntas por meio de AI Overviews e AI Mode no Google, além de ChatGPT, Gemini e Perplexity. Sempre que possível, teste sem contexto de conversa salvo ou personalização e acompanhe as solicitações e respostas obtidas.
Como as respostas podem variar a cada vez, faça as mesmas perguntas várias vezes. Organize o que você encontrar em categorias como erros factuais, informações faltantes ou problemas de percepção. Trate os erros e omissões factuais separadamente. O sentimento e a ordem de recomendação são questões de reputação, não simples correções. Preste atenção especial para corrigir erros que possam impedir a visita de alguém, como horário incorreto ou agência informada como fechada.
Quando as fontes forem citadas, verifique se as informações são precisas. Corrija as informações que você controla ou peça correções quando necessário. Continue verificando regularmente porque consertar uma fonte hoje não atualiza automaticamente as respostas da IA. Use uma lista consistente de perguntas e um registro para facilitar o processo, especialmente se você tiver muitos locais. Altere a frequência com que você verifica com base no número de locais e na frequência com que os detalhes mudam.
O que fazer quando a IA erra
Encontrar o erro é o primeiro passo. Consertá-lo envolve ajustar cuidadosamente as entradas das quais esses sistemas dependem e, em seguida, verificar se as respostas melhoram. Lembre-se de que cada ajuste deixa você mais perto de resultados melhores e mais confiáveis.
Se uma resposta errou no seu horário de funcionamento, confirme se o perfil da sua empresa no Google, o seu site e as suas próprias páginas de localização estão de acordo entre si e com a realidade. Detalhes conflitantes entre eles são um dos motivos mais claros pelos quais uma resposta está errada. O mesmo nome, endereço e telefone a consistência numérica que o SEO local sempre exigiu é a base, e fica mais complexa quando você executa vários locais.
Depois de corrigir as fontes que você controla, observe as fontes que você não possui. Quando uma resposta citar sua empresa, abra-a e verifique a data e o que realmente diz. Pode ser extrair informações de uma página de diretório antiga, de uma lista de comentários ou de uma página sobre uma empresa com nome semelhante. A correção desses problemas provavelmente envolverá alguma divulgação direta.
É também aqui que a diferença de tamanho apontada por Donnelly começa a fazer sentido. As pequenas empresas geraram mais erros nos testes do Searchable, e sua leitura foi que um rastro tênue de informações de terceiros dá menos trabalho a esses sistemas. Nossa própria cobertura do que se correlaciona com as citações do ChatGPT chega à mesma conclusão. Uma presença mais completa e consistente nos locais lidos por esses sistemas fornece um material melhor para descrevê-lo.
Se você achar que a precisão não é o problema e estiver mais preocupado em ser recomendado, esse é o lado da visibilidade. Dan Taylor escreveu para o Search Engine Journal sobre como rastrear como a IA representa sua marca ao longo do tempo e como a descoberta muda à medida que a pesquisa é personalizada em torno de cada usuário. Esses são os pontos de partida para a questão “como venceremos aqui”.
Olhando para o futuro
As ferramentas de monitoramento para respostas de IA ainda estão em seus estágios iniciais. A maioria pode dizer se você está sendo mencionado e com que frequência, o que não é o mesmo que dizer se a menção está correta.
Verificar o que uma resposta realmente diz sobre um local ainda se resume a lê-la você mesmo. À medida que essas ferramentas se desenvolvem, isso pode mudar, mas por enquanto a auditoria é manual e, quando você encontra algo errado, o primeiro passo é otimizar as fontes que você controla.
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Imagem em destaque: Natália Kosarevich/Shutterstock
