Como pesquisar quais perguntas as pessoas fazem para IA? Pesquisa de palavras-chave tradicional não parece se aplicar

Você está certo que a pesquisa de palavras-chave tradicional não se aplica diretamente. Eis o novo framework de pesquisa:

1. Comece com a Linguagem do Cliente

Esqueça as ferramentas de palavra-chave no início. Vá para:

• Conversas de tickets de suporte
• Transcrições de ligações de vendas
• Gravações de entrevistas com clientes
• Chamadas de onboarding

Ouça como os clientes descrevem seus problemas em linguagem natural. Esses são os prompts que eles usarão com a IA.

2. Fontes de Mineração de Perguntas

3. Teste Direto em IA

Crie uma lista de 50 prompts que VOCÊ ACHA que os usuários perguntam. Teste cada um no ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini. Documente: Quem aparece? O que é citado? O que está faltando?

4. Ferramentas de Monitoramento

Am I Cited e ferramentas similares rastreiam sua visibilidade nas plataformas de IA. Mostram quais consultas geram menções à sua marca e onde há lacunas.

Isso é pesquisa de consultas, não pesquisa de palavras-chave. Outro modelo mental.

Reddit é a melhor ferramenta gratuita de pesquisa de consultas para IA.

Por que o Reddit funciona:

• As pessoas perguntam como perguntariam para a IA
• Contexto detalhado incluído
• Problemas reais, não linguagem de marketing
• Sistemas de IA citam muito o Reddit

Como minerar o Reddit por consultas:

1. Ache subreddits do seu segmento
2. Procure tópicos de recomendação
3. Observe padrões na forma como as perguntas são feitas
4. Note o contexto fornecido pelas pessoas

Exemplos de termos de busca:

• “o que você usa para [categoria]”
• “recomende [categoria]”
• “alternativa ao [concorrente]”
• “melhor [categoria] para [caso de uso]”
• “como você [tarefa que você resolve]”

O que extrair:

• A formulação exata da pergunta
• O contexto fornecido
• Perguntas de acompanhamento
• Quais respostas recebem upvotes

Encontramos mais de 80 padrões únicos de consultas no Reddit em uma tarde. Viraram nossos alvos de otimização para IA.

Perspectiva de vendas: Seu time comercial é uma mina de ouro para pesquisa de consultas.

O que os prospects perguntam:

• “Como isso se compara ao [concorrente]?”
• “Qual o tempo típico de implementação?”
• “Integra com [ferramenta específica]?”
• “Empresas de que tamanho usam isso?”
• “Qual o preço para [cenário específico]?”

Esses são os exatos prompts que eles perguntarão para IA.

Começamos a registrar isso sistematicamente:

1. Após cada ligação de vendas, o representante registra as 3 principais perguntas
2. Revisão semanal para achar padrões
3. Compilação mensal das principais perguntas
4. Repasse à equipe de conteúdo para otimização

Descoberta: 70% das consultas relevantes para IA nunca aparecem nas ferramentas de palavra-chave. São perguntas específicas, contextuais e orientadas por caso de uso, que só surgem em conversas reais.

Seu time comercial conversa com prospects diariamente. Eles conhecem as perguntas. Pergunte a eles.

Processo sistemático de teste de prompts:

Passo 1: Monte Lista Inicial de Prompts De todas as fontes (linguagem do cliente, Reddit, vendas etc.), compile 50-100 prompts.

Passo 2: Categorize os Prompts

• Descoberta: “O que é [categoria]?”
• Consideração: “Melhor [categoria] para [caso de uso]”
• Decisão: “[Produto] vs [Concorrente]”
• Técnico: “Como [tarefa específica com o produto]”

Passo 3: Teste nas Plataformas Para cada prompt, teste no:

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google AI Overview

Passo 4: Documente os Resultados

Passo 5: Identifique os Padrões

• Onde somos fortes?
• Onde existem lacunas?
• Que conteúdo preencheria as lacunas?

Passo 6: Priorize Foque nos prompts de alta intenção onde você não aparece, mas deveria.

Assim você terá uma lista de consultas acionáveis, não apenas palavras-chave com volume.

Ferramentas específicas para pesquisa de consultas em IA:

Rastreamento de Visibilidade:

• Am I Cited - Rastreia menções à marca em plataformas de IA
• SE Ranking AI Toolkit - Monitoramento de visibilidade em IA
• Profound - Rastreamento de share of voice em IA

Pesquisa de Perguntas:

• AnswerThePublic - Visualização de perguntas
• AlsoAsked - Relações entre perguntas
• Semrush filtro “Questions” - Perguntas por palavra-chave

Mineração de Conversas:

• Gong/Chorus - Analytics de ligações de vendas
• Intercom/Zendesk - Análise de tickets de suporte
• Brand24 - Monitoramento de menções sociais

A lacuna: Nenhuma ferramenta traz “volume de busca de IA” como Ahrefs traz para buscas tradicionais. Esses dados simplesmente não existem publicamente.

Nossa solução:

1. Use ferramentas tradicionais para descobrir perguntas
2. Ferramentas de visibilidade para rastrear presença
3. Testes manuais para análise de lacunas
4. Combine em uma lista de prompts priorizados

Dá mais trabalho do que pesquisa de palavra-chave tradicional, mas é necessário para otimização em IA.

Como categorizamos e priorizamos prompts:

Categoria 1: Consultas de Marca

• “[Sua Marca] review”
• “[Sua Marca] é boa?”
• “Preço [Sua Marca]” Prioridade: Tem que otimizar. Você precisa dominar sua marca na IA.

Categoria 2: Consultas de Comparação

• “[Sua Marca] vs [Concorrente]”
• “Alternativas ao [Concorrente]”
• “Melhores ferramentas de [categoria]” Prioridade: Alto valor, alta intenção.

Categoria 3: Consultas de Problema

• “Como faço para [resolver problema que você trata]?”
• “Melhor maneira de [tarefa]”
• “Quais ferramentas ajudam com [desafio]?” Prioridade: Estágio de descoberta, alcance mais amplo.

Categoria 4: Consultas de Setor

• “O que é [conceito do seu segmento]?”
• “Melhores práticas de [setor]”
• “Tendências de [setor] 2026” Prioridade: Oportunidade de liderança de pensamento.

Buscamos aparecer em 80% das consultas de Marca, 50% de Comparação, 30% de Problema e 20% de Setor.

Cada categoria pede tipos de conteúdo diferentes.

Pesquisa de consultas é iterativa, não pontual.

Ritmo mensal de pesquisa:

Semana 1: Novas Descobertas

• Análise de tickets de suporte recentes
• Novas perguntas de ligações de vendas
• Monitoramento de Reddit/fóruns
• Acrescentar novos prompts ao acompanhamento

Semana 2: Revisão de Performance

• Quais prompts agora nos mencionam?
• Quais ainda não?
• Novos concorrentes aparecendo?
• Qual conteúdo está sendo citado?

Semana 3: Priorização de Lacunas

• Prompts de maior valor que faltam
• Que conteúdo preencheria as lacunas?
• Qual conteúdo existente precisa de otimização?

Semana 4: Planejamento de Ação

• Tarefas de conteúdo para o próximo mês
• Prioridades de otimização
• Novos itens de acompanhamento

Busca em IA evolui o tempo todo. Pesquisa de consultas não é um projeto — é um processo.

Engenharia reversa da visibilidade de IA dos concorrentes:

1. Identifique forças dos concorrentes Teste prompts nas plataformas:

• Onde os concorrentes aparecem e você não?
• Que conteúdo deles está sendo citado?
• Que linguagem aciona a menção deles?

2. Analise o conteúdo citado Quando o concorrente aparece:

• Qual página é citada?
• O que faz ela ser citável?
• Como está estruturada?

3. Ache as lacunas deles Onde ELES não aparecem?

• Você pode preencher essa lacuna?
• Que conteúdo capturaria aquele prompt?

Descoberta: Concorrente aparece para “melhor [categoria] para empresas” mas não para “melhor [categoria] para startups”.

Criamos conteúdo focado em startups. Agora dominamos prompts relacionados a startups enquanto eles dominam empresas.

Entender a cobertura dos concorrentes em consultas revela oportunidades.

Isso mudou totalmente minha visão sobre pesquisa. Novo manual:

Fontes de Dados (substituindo ferramentas de palavra-chave):

1. Conversas de atendimento ao cliente
2. Transcrições de ligações de vendas
3. Discussões em Reddit/fóruns
4. AnswerThePublic/AlsoAsked
5. Teste direto em plataformas de IA

Processo de Pesquisa:

1. Extrair perguntas em linguagem natural das fontes
2. Categorizar por intenção (marca, comparação, problema, setor)
3. Testar nas plataformas de IA
4. Documentar visibilidade e lacunas
5. Priorizar por valor de negócio
6. Criar conteúdo para preencher lacunas
7. Acompanhar e iterar mensalmente

Ferramentas:

• Am I Cited para rastreamento de visibilidade
• Ferramentas tradicionais para descoberta de perguntas
• Ferramentas de CRM/suporte para linguagem de cliente

Mudança principal de mentalidade: Não “quais palavras-chave têm volume”, mas “quais perguntas as pessoas fazem e como podemos ser a resposta”.

Obrigado a todos — este é o novo manual que eu precisava.