Sentimento negativo sobre sua marca prejudica citações por IA? Tem algumas avaliações ruins circulando por aí

O sentimento afeta COMO você é apresentado, não SE será citado. Aqui está o resumo:

O que a IA faz com o sentimento:

Seu caso: Problema passado + solução atual = Sentimento misto. A IA pode apresentar ambos.

O que você PODE controlar:

1. Volume de conteúdo positivo recente

   • Novas avaliações, depoimentos
   • Cobertura positiva
   • Informações de produto atualizadas

2. Peso da atualidade

   • Sistemas de IA geralmente valorizam mais informações recentes
   • Conteúdo positivo novo pode mudar o equilíbrio

3. Reconhecimento direto

   • Conteúdo abordando o problema antigo
   • Mostrando como foi resolvido
   • Transparência realmente ajuda

O que você não pode controlar:

• Excluir conteúdo antigo dos dados de treinamento da IA
• Reset imediato da reputação

Já recuperamos reputação de marca em IA antes. Experiência real:

A situação: Cliente teve vazamento de dados 18 meses antes. A IA sempre mencionava isso.

O que fizemos:

Mês 1-2:

• Publicamos conteúdo transparente detalhando “o que aprendemos”
• Obtivemos certificações de segurança
• Auditoria de segurança por terceiros publicada

Mês 3-4:

• Conseguimos cobertura positiva na imprensa do setor
• Estudos de caso de clientes após melhorias
• Depoimentos de especialistas sobre a nova segurança

Mês 5-6:

• Mantivemos fluxo de conteúdo positivo
• Monitoramento semanal das menções por IA

Resultado: A IA mudou de “tinha problemas de segurança” para “práticas de segurança aprimoradas” até finalmente recomendar sem ressalvas.

O segredo: Não fuja do problema. Aborde diretamente e mostre melhorias. A IA percebe transparência e narrativa de recuperação.

Como a IA avalia sentimento:

A IA não tem exatamente “pontuações de sentimento”, mas:

• Treina em textos que trazem contexto de sentimento
• Aprende associações entre marcas e linguagem positiva/negativa
• Sintetiza a partir de múltiplas fontes

O que determina a percepção:

1. Volume de conteúdo positivo vs. negativo
2. Atualidade dos sinais de sentimento
3. Autoridade das fontes (TechCrunch negativo > blog aleatório)
4. Contexto e nuances

A analogia da balança: Pense como uma balança:

• Conteúdo negativo antigo de um lado
• Conteúdo positivo novo do outro
• A IA apresenta com base em qual lado pesa mais

O que inclina a balança:

• Mais recente = peso maior
• Mais autoritário = peso maior
• Abordar problemas diretamente = peso positivo

Sua tarefa: Adicionar peso ao lado positivo.

Considere seu contexto competitivo:

Sentimento relativo importa: A IA, ao comparar opções, considera seu sentimento vs. concorrentes.

Oportunidade de posicionamento: Se concorrentes também têm problemas, seu sentimento misto é menos prejudicial.

Estratégia:

1. Monitore sentimento dos concorrentes na IA
2. Reforce pontos em que você é mais forte
3. Crie conteúdo destacando melhorias feitas

Cuidado: Não ataque concorrentes – foque nas suas melhorias.

Às vezes, sentimento misto vence se você for a opção mais completa.

Avaliações são cruciais para o sentimento da IA:

A IA referencia muito avaliações:

• “De acordo com avaliações…”
• “Usuários relatam que…”
• “Feedback comum inclui…”

Estratégia de avaliações para recuperar sentimento:

1. Incentive novas avaliações

   • Solicitação de avaliação pós-compra
   • Processo fácil de avaliação
   • Acompanhe clientes satisfeitos

2. Responda às negativas antigas

   • Respostas profissionais
   • Mostre que problemas foram resolvidos
   • Cria contexto que a IA pode aprender

3. Destaque melhorias específicas

   • Oriente avaliadores a mencionar recursos corrigidos
   • Estudos de caso mostrando antes/depois

4. Diversifique as plataformas de avaliação

   • Não dependa só do Google
   • Sites de avaliação específicos do setor
   • Prova social no LinkedIn

A proporção: Busque avaliações positivas recentes superando negativas antigas por 5:1 ou mais.

Abordagem contraintuitiva: Assuma a narrativa

Em vez de esconder o problema: Crie conteúdo abordando diretamente o que aconteceu e como foi resolvido.

Por que isso funciona:

• A IA aprende a história completa
• Mostra responsabilidade
• Cria contexto positivo para eventos negativos
• Mais autêntico do que ignorar

Modelo de conteúdo: “[O que aconteceu] > [O que aprendemos] > [Como melhoramos] > [Resultados desde então]”

Exemplo de título: “De [Problema] a [Solução]: Como Reconstruímos [Funcionalidade do Produto]”

O benefício: Esse conteúdo frequentemente É CITADO quando a IA fala do problema passado. Vira fonte autoritativa, mudando a narrativa.

Risco: Não faça isso se o problema não foi realmente resolvido. Transparência só funciona com substância.

Como acompanhar o sentimento na IA:

O que monitorar:

1. Como a IA descreve sua marca
2. Sentimento da linguagem usada
3. Se há ressalvas incluídas
4. Posição em relação aos concorrentes

Monitoramento prático:

• Testes semanais de prompts em várias plataformas
• Documente a frase exata usada pela IA
• Acompanhe as mudanças ao longo do tempo

O Am I Cited ajuda nisso:

• Mostra como a IA descreve sua marca
• Acompanha padrões de sentimento
• Alerta quando há mudança de apresentação

Métricas para acompanhar:

• % de menções positivas
• % que incluem ressalvas
• Tendência ao longo do tempo (melhorando/piorando)

Sem monitoramento, você não saberá se seus esforços estão funcionando.

Isso me deu um plano de ação claro. Resumo:

A realidade:

• Sentimento negativo afeta COMO somos apresentados
• Podemos mudar a percepção com conteúdo positivo recente
• Proporção e atualidade são o que mais conta
• Transparência sobre o problema pode realmente ajudar

Nosso plano de ação:

Mês 1-2:

• Criar conteúdo transparente sobre o problema e a solução
• Buscar novas avaliações de clientes satisfeitos
• Conseguir 2 a 3 artigos positivos no setor

Mês 3-4:

• Manter fluxo de conteúdo positivo
• Estudos de caso de clientes após melhorias
• Endossos/certificações de terceiros

Contínuo:

• Monitorar sentimento na IA semanalmente
• Acompanhar mudança de sentimento ao longo do tempo
• Ajustar com base no que estiver funcionando

Principais estratégias:

1. Assumir a narrativa (não esconder)
2. Superar negativos antigos com positivos novos
3. Foco em fontes recentes e autoritativas
4. Monitorar e medir progresso

Mudança de mentalidade: Não se trata de apagar o passado – é sobre dar à IA mais conteúdo positivo e recente para contrabalançar.

Obrigada a todos!