A IA está dizendo coisas imprecisas sobre nossa marca. Como gerenciar a reputação da marca na busca por IA?

Você está certo em se preocupar. A gestão de reputação em IA agora é essencial.

Por que isso acontece:

Os sistemas de IA aprendem a partir de:

1. Seu site (versões atuais e em cache)
2. Conteúdo de terceiros sobre você (avaliações, comparações, artigos)
3. Dados históricos da web (podem ter anos)
4. Conteúdo gerado por usuários (fóruns, Reddit, avaliações)

Eles sintetizam tudo isso sem distinguir o que é atual ou desatualizado, ou preciso ou impreciso.

O framework de correção:

Camada 1: Seus próprios canais

• Atualize o site com informações precisas e em destaque
• Use marcação de esquema para declarar fatos atuais explicitamente
• Crie páginas de FAQ claras abordando equívocos comuns
• Adicione datas de “última atualização” em destaque

Camada 2: Fontes de terceiros

• Identifique artigos com informações desatualizadas, peça atualizações
• Gere novo conteúdo de terceiros com informações corretas
• Atualize a Wikipédia com fatos atuais (seguindo as diretrizes)
• Participe de fóruns/Reddit para corrigir desinformação

Camada 3: Monitoramento

• Teste regular de consultas de IA em diferentes plataformas
• Configure alertas para mudanças de menções à marca
• Acompanhe sentimento e precisão ao longo do tempo

O segredo: você não muda diretamente o que a IA diz. Você muda o que a IA aprende.

Tivemos um problema semelhante com preços desatualizados. Veja o que realmente resolveu:

O problema: A IA citava preços de 3 anos atrás (nós havíamos aumentado significativamente).

O que tentamos primeiro (não resolveu de imediato):

• Atualizamos a página de preços no site
• Adicionamos dados estruturados
• Aguardamos 3 meses – sem mudança

O que realmente funcionou:

1. Criamos várias páginas mencionando o preço atual – Página do produto, FAQ, comparativos, posts no blog
2. Atualizamos conteúdos de terceiros – Contatamos sites de avaliação pedindo atualização de preços
3. Publicamos release de imprensa sobre o preço que teve repercussão
4. Atualizamos a seção de preços na Wikipédia (seguindo as diretrizes de notabilidade)

Prazo: As mudanças começaram a aparecer nas respostas da IA cerca de 6 semanas após a abordagem multifacetada.

Principal lição: Uma atualização de página não basta. São necessárias múltiplas fontes corroborando para mudar o entendimento da IA.

Essa abordagem de múltiplas fontes faz sentido. A IA está triangulando entre várias fontes, então precisamos de informações consistentes em todos os lugares.

Pergunta complementar: E quanto ao recurso descontinuado que a IA ainda está promovendo? Isso acaba enganando clientes em potencial, levando-os a esperar algo que não oferecemos mais.

E o bug de 2 anos que ainda é citado como atual – isso é prejudicial.

Como lidar especificamente com informações NEGATIVAS e desatualizadas?

Informações negativas desatualizadas são complicadas, mas dá para lidar:

Sobre o recurso descontinuado:

1. Crie conteúdo explícito de “o que mudou” no seu site

   • “Recurso X: Descontinuado em 2024” com explicação
   • A IA pode aprender que não está mais disponível

2. Atualize conteúdos comparativos que referenciem o recurso antigo

3. Se o recurso aparece em avaliações – não dá para mudar avaliações, mas pode:

   • Responder publicamente avisando sobre a mudança
   • Criar conteúdo mais novo que supere as avaliações antigas
   • Buscar avaliações atualizadas de clientes atuais

Sobre o bug antigo:

1. Crie um anúncio de resolução se ainda não tiver

   • “Bug X: Resolvido em [Data]”
   • Explique a correção e o estado atual

2. Se for de fonte de terceiros:

   • Contate o editor e peça atualização
   • Se não atualizarem, peça para adicionarem uma nota sobre a resolução

3. Gere conteúdo positivo e atual para superar o negativo antigo

   • Estudos de caso recentes
   • Depoimentos de clientes atuais
   • Novas avaliações

O princípio: Não dá para apagar conteúdo antigo, mas pode:

• Criar conteúdo de correção explícita
• Gerar conteúdo mais novo que sobreponha o antigo
• Atualizar fontes de terceiros quando possível

Sobre o contato direto com empresas de IA:

OpenAI (ChatGPT):

• Tem botões de feedback nas respostas
• Não resolve rapidamente questões específicas de marca
• Foque em erros factuais com evidências claras

Perplexity:

• Mais receptivo a correções factuais
• Às vezes atualiza rapidamente em casos claros
• Envie pelas vias de suporte com evidências

Google AI Overview:

• Conectado à Busca Google, então o feedback padrão de webmaster se aplica
• Corrigir o ranqueamento na busca costuma corrigir o AI Overview

A realidade: Não dependa da intervenção da empresa de IA. O caminho mais rápido é mudar o que elas aprendem – sua presença online e fontes de terceiros.

Quando escalar:

• Afirmações claramente difamatórias e falsas
• Desinformação legal/de segurança
• Erros factuais graves que afetam clientes

Mesmo nesses casos, corrija a fonte primeiro – é mais confiável do que esperar ação das empresas de IA.

Prevenir é mais fácil do que corrigir. Eis nossa abordagem proativa:

Higiene de conteúdo:

1. Versione tudo – Ao mudar preços, recursos, políticas, crie comunicados claros e datados

2. Descontinuação explícita – Não basta remover o recurso antigo; anuncie que foi removido

3. Auditorias regulares de conteúdo – Revise todo o site trimestralmente

4. Marcação de esquema – Use dateModified, priceValidUntil e outros dados estruturados

Gestão de terceiros:

1. Atualize perfis trimestralmente – Sites de avaliação, diretórios, comparadores

2. PR para grandes mudanças – Mudanças importantes merecem release

3. Manutenção da Wikipédia – Se tiver página, mantenha atualizada

Monitoramento:

1. Consultas semanais de IA sobre a marca – Identifique problemas cedo

2. Acompanhe as fontes citadas pela IA – Essas são prioridade de atualização

3. Sistema de alertas – Am I Cited ou acompanhamento manual

O mindset: Trate a percepção da marca na IA como uma tarefa contínua de gestão, não como solução pontual.

Isso me dá um plano de ação claro. Resumo:

Correções imediatas (esta semana):

1. Criar conteúdo “O que mudou em 2024-2025” no site
2. Atualizar página de preços com valores atuais explícitos
3. Adicionar aviso de descontinuação do recurso antigo
4. Criar anúncio de resolução do bug

Curto prazo (este mês):

1. Contatar os 5 principais sites de avaliação com informações desatualizadas
2. Solicitar atualizações em artigos comparativos
3. Atualizar a Wikipédia, se aplicável
4. Gerar novos depoimentos de clientes

Contínuo:

1. Configurar monitoramento no Am I Cited
2. Testar consultas de IA semanalmente
3. Auditoria trimestral de precisão de conteúdo
4. Versionar e datar todas as grandes mudanças daqui pra frente

Principal percepção: Não comunicamos bem as mudanças externamente. Internamente sabíamos do recurso descontinuado, mas nunca anunciamos publicamente. Isso é nossa responsabilidade.

A partir de agora, toda grande mudança terá um anúncio público para criar fonte citável.

Perspectiva jurídica importante:

Quando declarações da IA são juridicamente problemáticas:

• Alegações falsas sobre segurança/conformidade
• Informações incorretas sobre saúde/segurança
• Comparações difamatórias
• Uso indevido de marca registrada

Suas opções:

1. Documente a resposta da IA (prints com datas)
2. Rastreie a provável fonte da desinformação
3. Corrija a fonte primeiro (mais eficaz do que contatar a IA)
4. Para casos graves, carta jurídica ao responsável pela fonte

A realidade: Os tribunais ainda não definiram totalmente a responsabilidade da IA por desinformação. Sua melhor proteção é prevenção e correção rápida, não ação judicial.

Para setores regulados: Certifique-se de que seu conteúdo passe por revisão de compliance. A IA pode citá-lo em contextos inesperados.

Não esqueça o lado do atendimento ao cliente.

Se a IA está dizendo informações imprecisas para potenciais clientes, sua equipe de vendas e suporte está lidando com as consequências.

O que fizemos:

1. Orientamos as equipes que atendem clientes sobre questões de desinformação da IA
2. Criamos modelos de resposta para quando clientes citam a IA de forma incorreta
3. Rastreamos casos de clientes mencionando pesquisa por IA
4. Usamos feedback do cliente para identificar problemas de IA que não havíamos notado

Exemplo de modelo: “Obrigado pela sua pesquisa! Só para garantir que você tem a informação mais atual – [fato corrigido]. Nosso site em [link] tem todos os detalhes atualizados. Sistemas de IA às vezes usam dados antigos, então sempre recomendamos conferir nosso site oficial para as informações mais precisas.”

Os dados: Cerca de 8% dos nossos contatos agora fazem referência a pesquisas via IA. Esse número está crescendo. O impacto no cliente é real.

Olhando para frente – esse problema só tende a crescer.

A tendência: Mais pessoas usando IA para pesquisa, mais decisões influenciadas por respostas de IA, mais percepção de marca formada pela síntese da IA.

O que marcas avançadas estão fazendo:

1. Monitoramento dedicado de reputação em IA – Não só social listening, mas escuta de IA
2. Conteúdo proativo – Criando conteúdo citável para fatos-chave da marca
3. Consistência em múltiplas fontes – Garantindo que todos os canais online digam a mesma coisa
4. Auditorias regulares de IA – Testando consultas sobre a marca mensalmente

A vantagem competitiva: Marcas que gerenciam bem a reputação em IA terão representação mais precisa e positiva. Quem ignora, perde controle da narrativa.

Esse é o novo campo de batalha da reputação de marca. Antecipe-se agora.