Como funciona esta verificação
Esta é a única verificação que pergunta a uma inteligência artificial. O Scanaris passa a um modelo de linguagem o teu domínio (sem o www) e o título da tua página, e pede-lhe que responda apenas se tem conhecimento prévio, real e específico desse site ou marca, com a instrução expressa de responder que não se tivesse de adivinhar pelo nome. O modelo devolve um sim ou um não. Se for não, abre um achado informativo que não desconta pontos. Se o modelo falhar ou não responder no formato esperado, não se abre nada: na dúvida, não se inventa um achado. Usa-se um modelo pequeno e rápido para que o teste seja barato e consistente.
O que significa o resultado
Um "não" quer dizer que, no conhecimento com que esse modelo foi treinado, a tua marca não aparece o suficiente para que a reconheça. É uma aproximação, não uma medida exata: cada assistente é treinado com dados diferentes e pode ainda pesquisar em direto. Mas é um sinal útil, porque os modelos são treinados com fontes parecidas, e se um não te conhece, é provável que os outros também não. E a consequência é concreta: quando alguém pergunta ao ChatGPT, ao Claude ou ao Perplexity "que ferramenta uso para X", os assistentes recomendam o que conhecem. Se não te conhecem, não te recomendam, por bom que seja o teu produto. Para uma marca nova é o resultado esperado; o interessante é voltar a analisar daqui a uns meses e ver se muda.
Como melhorar
Não há atalho técnico: os modelos aprendem com o que se escreve sobre ti em sites que rastreiam. O que funciona, por ordem de impacto:
- Estar onde os modelos leem. GitHub, Product Hunt, diretórios da tua categoria, G2 e Capterra se és software, respostas úteis no Reddit, Stack Overflow e Hacker News, artigos em meios do teu setor. Menções consistentes do teu nome junto ao que fazes.
- Conteúdo que responda a perguntas reais. Os assistentes citam páginas que respondem diretamente ao que as pessoas perguntam: "como proteger uma app feita com Lovable", não "soluções inovadoras de segurança". Cada pergunta, uma página ou uma secção com o seu cabeçalho.
- Dados estruturados com
OrganizationesameAsa apontar para os teus perfis, para que as máquinas liguem o teu site ao que já sabem de ti noutras fontes; mede-o dados estruturados. - Um nome de marca distintivo e usado sempre da mesma forma. Uma marca que é uma palavra comum é quase impossível de reconhecer.
- Deixar que te leiam: não bloquear os rastreadores de IA e servir o conteúdo em HTML, não só em JavaScript.
Conta com meses, não semanas: os modelos são retreinados com certa periodicidade e as pesquisas em direto precisam de fontes para citar.
Confirma que está corrigido
Não há um comando para isto. O mais parecido é perguntares tu próprio a três assistentes, numa janela sem o teu histórico: "O que é teudominio.com?" e depois "Que ferramentas recomendas para [a tua categoria]?". Anota as respostas e repete a cada trimestre. A próxima análise do Scanaris volta a fazer o teste automático.
Perguntas frequentes
O modelo diz que não me conhece mas o ChatGPT encontra-me.
O ChatGPT com pesquisa ativada visita a web em direto, que é outra coisa: encontra-te como a Google faria. Esta verificação mede o conhecimento prévio, o que faz com que te recomendem sem ninguém te ter procurado. Como verificar a outra parte está em como saber se o ChatGPT vê o teu site.
Porque é informativo e não desconta?
Porque não é uma falha tua, é o estado da tua notoriedade. Um site acabado de lançar com tudo perfeito tirará "não" na mesma. É uma linha de base para medir o progresso.
Posso "enganar" o modelo?
Não a partir do teu site: o modelo não o visita neste teste, responde com o que já sabe. A única coisa que muda o resultado é haver mais informação fiável sobre ti no mundo.