O que a IA diz sobre suas localizações

Um lava-rápido de 3,3 estrelas acaba de ganhar a resposta da IA.

Quando Annie Jackson, Diretora de Operações de Receita e Crescimento da GatherUp, pediu ao Google um lava-rápido sem toque que cabesse em um SUV em Norfolk, VA, o Google retornou um negócio de 3,3 estrelas e respondeu às perguntas sobre folga e horário acima da própria classificação por estrelas. Classificação de correspondência de consulta superada.

Esse exemplo enquadra a sessão que Jackson apresentou com Jason Wertham, vice-presidente de operações de defesa de revisão da GatherUp: as ferramentas de IA reúnem sua descrição de cada local a partir de avaliações, listagens e menções públicas na web e, em seguida, repetem essa descrição para clientes que nunca acessam seu site.

Jackson e Wertham percorreram a auditoria de emergência de quatro etapas que executam para revelar o que ChatGPT, Google AI Overviews e Ask Maps dizem sobre uma marca com vários locais hoje e, em seguida, a implementação de construir, gerenciar e defender que muda a resposta.

A recapitulação abaixo cobre as descobertas. Os prompts, a implementação e o folheto de auditoria ficam disponíveis na sessão completa. Assista sob demanda.

Como os clientes usam IA para encontrar empresas locais agora?

Eles fazem uma pergunta completa e aceitam a resposta resumida. Nos dados de consumidores do GatherUp coletados no outono de 2025, 55% dos consumidores consultaram os resumos de IA do Google ou Bing, 48% perguntaram ao ChatGPT sobre uma empresa local e 31% perguntaram várias vezes.

A consulta de lavagem de carros de Jackson mostra como isso acontece na prática. Em vez de “lava-jato perto de mim”, a pesquisa era “lava-jato sem toque para meu SUV em Norfolk, VA”. O Google retirou-se de seus 300 milhões de locais e 500 milhões de colaboradores de avaliações para retornar um negócio, com altura livre e resposta in-line 24 horas por dia, 7 dias por semana.

“O Google respondeu às minhas perguntas, mas este negócio está aparecendo com 3,3 estrelas”, disse Jackson. “O contexto da minha consulta apareceu acima da classificação por estrelas.”

Wertham acrescentou que essas ferramentas agora levam em consideração quem você é e quando pergunta. “A hora do dia em que você realmente faz essa consulta no Google Maps pode afetar quais empresas estão obtendo retorno nesses resultados”, disse ele. Um LLM que sabe que você possui um SUV ou um cachorro grande aplica esse contexto a todas as consultas locais futuras, quer você o reafirme ou não.

A auditoria da sessão começa a partir desta mudança de comportamento: quatro prompts, desde uma consulta sobre o nome da marca até uma verificação local por local, que mostram a resposta que seus clientes já veem. Veja os quatro prompts de auditoria.

As avaliações do Google alimentam respostas de IA?

Não na listagem em si: Google, Yelp e outros diretórios importantes impedem que os rastreadores LLM leiam o conteúdo das resenhas em perfis de empresas. As avaliações ainda oferecem suporte a classificações locais e conversões na listagem; eles só inserem respostas de IA por meio de superfícies que os LLMs podem rastrear.

“Os principais provedores de serviços de diretório, Google, Yelp e outros, não permitem que ferramentas LLM como ChatGPT e Claude extraiam ou rastreiem os dados de revisão na listagem de empresas”, disse Wertham. “Você notará que eles não estão citando comentários específicos dessas plataformas.”

As mesmas avaliações tornam-se rastreáveis ​​no momento em que você as republica. Publique-os em canais sociais públicos ou incorpore-os em widgets de avaliação em seu próprio site e, nas palavras de Wertham, “agora eles são um jogo justo para as ferramentas LLM serem utilizadas”.

Isso determina quais consultas você pode vencer. Quando um cliente solicita empresas “populares” ou “altamente avaliadas”, o LLM procura um texto de avaliação que possa acessar. O conteúdo da revisão confinado ao diretório não contribui em nada para essa resposta.

“Se você confia nas plataformas de avaliação para fazer isso por você, não será suficiente”, disse Wertham.

Item de ação: Publique novamente seus comentários onde a IA possa rastreá-los. A sessão aborda quais widgets e canais sociais tornam o conteúdo da avaliação legível, incluindo como transmitir a resposta comercial com a revisão.

Wertham também analisou a captura de avaliações próprias, as respostas da pesquisa que nunca chegam ao Google e por que as 11.000 delas de um cliente são importantes. Esse segmento reside na gravação sob demanda.

A sua classificação por estrelas ainda é importante na pesquisa de IA?

Importa menos do que a atualidade e a velocidade da revisão. Nenhuma resposta de IA nos exemplos de auditoria da sessão citou uma classificação média por estrelas; cada um citou o conteúdo da revisão.

Os dados do consumidor apontam na mesma direção: 45% dos usuários priorizam o tempo de revisão em vez da classificação por estrelas, 60% confiam em avaliações escritas detalhadas em vez de avaliações apenas de classificação e 70% preferem uma solicitação de revisão dentro de 72 horas após a transação.

Wertham observou que os consumidores substituem rotineiramente a classificação padrão de avaliação “mais relevante” do Google e mudam para “mais recente”, porque a avaliação mais recente prevê a experiência que eles obterão. Uma média alta baseada em análises de anos atrás tem menos peso do que um fluxo atual e constante.

“Prefiro ir para uma empresa com 1.000 avaliações e 3,9 ou 4,2 do que 30 avaliações e 5,0”, disse Wertham.

A sessão organiza a resposta em três fluxos de trabalho: construir, gerenciar e defender: construir listagens consistentes e volume de avaliações, gerenciar respostas e monitorar dentro de uma janela de resposta de 72 horas e defender a classificação que você obteve contra avaliações que violam políticas e táticas de enterro, como sufocamento de avaliações. Percorra a construção, gerencie e defenda a implementação.

Por que a IA sempre dá uma resposta diferente sobre o seu negócio?

Como as respostas do LLM se comportam como uma máquina caça-níqueis, uma consulta nunca é uma leitura confiável. Jackson citou a pesquisa SparkToro na qual diferentes pessoas fizeram a mesma pergunta aos LLMs em dispositivos e contas, e os resultados nunca retornaram na mesma ordem.

“Fazer uma pergunta à IA é como uma máquina caça-níqueis”, disse Jackson. “Vai devolver dados semelhantes, mas cada vez terá uma aparência um pouco diferente.”

A posição é a métrica errada para visibilidade da IA. O total de citações, a amplitude das fontes que alimentam a resposta, prevê se sua marca aparecerá. Sua marca pode perder totalmente a resposta de um dispositivo e liderar o próximo.

O Google publicou seu próprio guia de otimização para IA generativa e o atualizou este mês. Wertham sinalizou uma mudança com dentes: a penalidade por falha de IA. O Google agora detecta conteúdo gerado por IA de baixo valor e, em suas palavras, está “essencialmente penalizando as empresas” por isso. Postagens genéricas de blog de IA e alvos glorificados de coleta de perguntas frequentes agora custam caro, em vez de serem ignorados.

Item de ação: Execute seus prompts de auditoria no modo anônimo ou de bate-papo temporário para que o contexto armazenado pare de moldar seus resultados e execute-os novamente de acordo com uma programação. A sessão mostra o método de repetição mensal para avaliar se o seu trabalho de visibilidade está avançando na resposta.

Perguntas e respostas: perguntas mais úteis do webinar

P: Qual é a coisa mais rápida que posso fazer esta semana para mudar o que a IA diz sobre minha empresa?

“Aborde suas listagens. Certifique-se de que todas as suas listagens estejam corretas e consistentes, independentemente das plataformas em que você esteja. E, em seguida, certifique-se de divulgar suas avaliações fora do diretório de terceiros onde as está recebendo. Publique-as em sua plataforma de mídia social, publique-as em uma seção do seu site.” Jason Wertham, 49:23 na gravação sob demanda.

“Certifique-se de ter o básico definido. Aprenda o básico, certifique-se de que esteja definido e então você poderá passar para as coisas mais elaboradas.” Annie Jackson, 50:30 na gravação sob demanda. Jackson ilustrou esse ponto com um restaurante local cuja página no Facebook listava o número de celular pessoal do proprietário; ele nunca soube por que as ligações continuavam chegando.

P: Quanto tempo leva para que as alterações de conteúdo realmente apareçam nas respostas de IA?

Annie respondeu: pequenos fatos movem-se rapidamente, o posicionamento move-se lentamente. O horário das lojas e os números de telefone são atualizados rapidamente, mas “o que você é conhecido levará um pouco mais de tempo”, geralmente de duas semanas a um mês, com uma longa cauda além disso. Ela apontou seu próprio site como a alavanca mais rápida: uma nova oferta deve aparecer primeiro em seus próprios canais, porque as avaliações não irão anunciá-la para você. Resposta completa às 54:19 na gravação sob demanda.

P: Meu local mais fraco tem críticas negativas antigas que continuam aparecendo. Tenho que esperar que eles envelheçam?

Jason respondeu: a idade diminui a relevância de uma avaliação naturalmente, mas as avaliações com muitas palavras-chave e as avaliações dos Local Guides mantêm a classificação por mais tempo, e as reações dos emojis evitam que uma avaliação caia, mesmo quando não adicionam impulso ascendente. As avaliações que violam as políticas permanecem discutíveis em qualquer idade; sua equipe de defesa de revisões remove regularmente revisões com mais de dez anos. A solução confiável é o volume e a velocidade, uma vez que o tempo recente supera o conteúdo na relevância de longo prazo. Resposta completa às 47h33 na gravação sob demanda.

P: Como os franqueadores devem lidar com isso quando cada franqueado controla seu próprio perfil?

Jason respondeu: o gerenciamento da reputação da franquia falha na lacuna de consistência, porque cada franqueado possui sua listagem enquanto a marca absorve a resposta da IA. Estabeleça as melhores práticas, ofereça ferramentas de marca branca ou de parceiros que os franqueados usarão e coloque um manual em suas mãos. Ele também sugeriu executar as solicitações de auditoria em nome dos franqueados e orientá-los sobre os resultados, uma vez que a resposta errada da IA ​​em um local custa toda a marca. Resposta completa às 55:46 na gravação sob demanda.

Assista ao webinar completo

A sessão sob demanda contém os quatro avisos de auditoria de emergência e folheto para download, a implementação completa de construção, gerenciamento e defesa, o método de medição mensal, o passo a passo de defesa de revisão para contestar revisões que violam políticas e a oferta de auditoria narrativa de IA de Jackson. Assista ao webinar completo sob demanda.