Cloudflare, 15 de setembro: o que mudou mesmo, e porque é que quase tudo o que leste está errado
A Cloudflare mudou as regras para crawlers de IA, mas o impacto real é bem diferente do que circulou nas notícias.
Ler maisDez prompts não chegam para medir visibilidade em IA com estabilidade. O que importa não é só o volume, mas a distribuição das perguntas e a capacidade de separar tendência real da variabilidade dos modelos.
Mauro Gama
Semantika
Quase todas as ferramentas de monitorização de marca em IA te vendem um número de prompts. Dez, cinquenta, cem. E quase toda a gente escolhe o escalão mais barato, porque parece que dez perguntas bem escolhidas devem chegar para saber se a marca aparece.
Não chegam, e há dados para o demonstrar.
Um estudo publicado a 11 de setembro de 2026 mediu 252.407 respostas de IA em sete motores para perceber uma coisa muito específica: se fizeres a mesma pergunta duas vezes, obténs a mesma resposta?
Não obténs.
Os modelos de linguagem não são determinísticos. A mesma pergunta, ao mesmo motor, no mesmo dia, pode devolver conjuntos de marcas diferentes. Não é erro da ferramenta nem do modelo, é como a tecnologia funciona.
E é isto que quebra a matemática das dez perguntas.
Imagina que monitorizas dez perguntas e a tua marca aparece em três. Visibilidade de 30%.
No mês seguinte aparece em duas. Visibilidade de 20%.
Perdeste um terço da tua visibilidade? Provavelmente não perdeste nada. Com uma amostra de dez, uma única resposta a variar mexe dez pontos percentuais. O que estás a medir não é a tua presença no mercado, é o ruído do modelo.
Agora faz a mesma conta com cem perguntas. Uma resposta a variar mexe um ponto percentual. O sinal começa a distinguir-se do ruído.
A regra prática é esta: com uma amostra pequena, não consegues distinguir uma mudança real de uma flutuação. E um relatório que não distingue as duas coisas leva a decisões erradas nos dois sentidos, a comemorar subidas que não existem e a entrar em pânico com descidas que também não.
Custam, e é a tensão real deste mercado. Cada pergunta feita a cada motor, repetida ao longo do tempo, é um custo de API que alguém paga.
Por isso a pergunta útil não é quantas perguntas queres. É quantas perguntas precisas para o teu caso.
Três casos concretos:
Marca única, categoria estreita. Uma clínica dentária numa cidade. As pessoas fazem variações de meia dúzia de perguntas. Trinta a cinquenta perguntas cobrem o espaço quase todo e dão-te estabilidade suficiente para medir tendência.
Marca com várias linhas de produto. Aqui o erro típico é medir a marca e esquecer os produtos. Se tens cinco linhas, cada uma tem o seu espaço de perguntas. Trinta perguntas divididas por cinco linhas são seis por linha, o que é a mesma amostra minúscula do início deste artigo, disfarçada.
Saúde, direito, finanças ou qualquer categoria com muitas tipologias. Uma agência disse-nos que num cliente de saúde identificou mais de 50 tipologias de pergunta diferentes. Nestes casos, cem perguntas é o mínimo e não o teto.
Não é o número. É a distribuição.
A maioria das listas de prompts que vejo tem este aspeto: dez variações de melhor X em Portugal, todas a perguntar essencialmente a mesma coisa.
Isso não é uma amostra de dez, é uma amostra de um, repetida dez vezes. Mede muito bem uma intenção e ignora todas as outras.
Uma lista bem desenhada cobre o percurso inteiro:
Se a tua lista só tem a primeira categoria, estás a medir a parte mais competitiva e menos acionável do funil.
Um método simples:
Se uma ferramenta te vende dez prompts como suficiente para monitorizar uma marca, ou não leu os dados ou está a vender-te tranquilidade em vez de medição.
E se te vende cem prompts sem te perguntar como estão distribuídos, está a vender-te volume em vez de método.
A pergunta certa a fazer a qualquer fornecedor é: como é que me ajudam a decidir que perguntas monitorizar, e como é que lidam com a variabilidade das respostas entre execuções? As respostas a essas duas perguntas dizem-te mais sobre a qualidade da plataforma do que qualquer lista de funcionalidades.
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