Como descobrir quais prompts ativam (ou não ativam) sua marca na IA? Compartilhando meu processo de descoberta

Esse é O desafio que todo mundo enfrenta ao começar a monitorar visibilidade em IA. Você não está sozinho.

O ponto de virada para mim foi perceber que o Google Search é uma mina de ouro para descoberta de prompts:

1. As Pessoas Também Perguntam (PAA) – São literalmente perguntas feitas pelos usuários. Quando você busca algo no Google, aquelas caixas de perguntas expansíveis? Cada uma é um potencial prompt de IA. Os usuários fazem as mesmas perguntas para assistentes de IA.

2. Pesquisas Relacionadas – No fim dos resultados do Google. Mostram como os usuários exploram temas adjacentes aos seus principais termos.

3. Sugestões de Autocompletar – Comece a digitar no Google e veja o que aparece. São padrões de consultas com alto volume.

A versão manual: Busque seus principais temas no Google, faça print de todas as perguntas do PAA e pesquisas relacionadas, crie prompts a partir delas.

A versão automatizada: O Am I Cited faz isso automaticamente. Ao monitorar qualquer prompt com busca do Google, ele captura todas as perguntas do PAA e pesquisas relacionadas, sugerindo-as como novos prompts. Um clique e você adiciona ao seu monitoramento.

A descoberta se multiplica – quanto mais prompts você monitora, mais sugestões são descobertas.

Vou compartilhar minha abordagem sistemática. Chamo de “Framework de Expansão de Prompts”:

Nível 1: Suas Palavras-chave Conhecidas Comece com sua marca, nomes de produtos e principais termos da categoria. Isso é o básico.

Nível 2: Variações de Intenção do Usuário Para cada termo do Nível 1, explore:

• “Melhor [categoria]”
• “Como escolher [categoria]”
• “[Categoria] vs [categoria]”
• “[Categoria] para [caso de uso]”
• “A [marca] é boa para [caso de uso]”

Nível 3: Perguntas Adjacentes Aqui brilha o PAA do Google. Cada pergunta do PAA leva a outras perguntas. É um labirinto de intenções do usuário.

Nível 4: Descoberta Long-tail Combine casos de uso + recursos + situações. “Melhor ferramenta de gestão de projetos para equipes remotas com restrição de orçamento” – específico, mas é esse tipo de pergunta que a IA recebe.

O principal insight: Você não está apenas monitorando sua marca. Está monitorando toda pergunta onde sua marca DEVERIA aparecer. Esse universo é muito maior do que a maioria imagina.

Do ponto de vista dos dados, aprendi isso sobre padrões de prompts:

Indicadores de prompts de alto valor:

• Perguntas que aparecem em vários PAA (alto volume de busca)
• Prompts onde concorrentes são mencionados e você não (oportunidades de lacuna)
• Perguntas com intenção comercial (“melhor”, “recomenda”, “devo usar”)

Prompts de menor valor para deixar em 2º plano:

• Perguntas muito genéricas (amplas demais para menção de marca)
• Consultas altamente técnicas (a menos que seja seu nicho)
• Perguntas já dominadas por respostas tipo Wikipedia

Uso o recurso de ocorrência de sugestões do Am I Cited para priorizar. Se uma sugestão aparece 10+ vezes nos meus prompts monitorados, é claramente importante para meu público.

Dica profissional: Não adicione toda sugestão. Seja estratégico. Cobertura de qualidade vale mais que quantidade.

Toco um site de e-commerce e a descoberta de prompts mudou tudo pra nós.

Exemplo específico: Vendemos móveis ergonômicos para escritório. Começamos monitorando prompts tipo “melhor cadeira ergonômica”. O básico.

Com o PAA, encontramos prompts como:

• “Que cadeira os programadores recomendam”
• “Configuração ergonômica para mesa híbrida em pé”
• “Cadeira para dor nas costas de quem joga videogame”

Foram minas de ouro. Segmentos de público que não estávamos mirando.

O recurso de adicionar em massa foi essencial – achei 15 sugestões relevantes em uma sessão, adicionei todas com a mesma tag e agenda. Manualmente levaria uma eternidade.

Agora monitoramos 120+ prompts em diferentes segmentos de usuários. Nossa cobertura de visibilidade em IA foi de 30% das buscas relevantes para perto de 80%.

Ótima discussão. Deixe-me acrescentar um contexto sobre POR QUE essa abordagem de descoberta funciona:

Sistemas de IA são treinados em padrões de busca

As perguntas do As Pessoas Também Perguntam e pesquisas relacionadas do Google refletem:

• Comportamento real dos usuários
• Padrões de linguagem natural
• Estruturas comuns de perguntas

Quando usuários perguntam algo à IA, usam formulações parecidas. As perguntas do PAA são quase um preview do que as pessoas vão perguntar ao ChatGPT, Perplexity, etc.

O ciclo virtuoso:

1. Monitore prompts com integração do Google Search
2. Descubra novos prompts do PAA/pesquisas relacionadas
3. Adicione os relevantes ao monitoramento
4. Esses novos prompts trazem MAIS sugestões
5. Sua cobertura se expande continuamente

Já vi marcas irem de 20 para 300+ prompts em 6 meses usando essa abordagem. O segredo é a consistência – confira sugestões semanalmente e adicione as relevantes.

Alerta: Não ignore sugestões só porque parecem tangenciais. Muitas vezes as melhores oportunidades estão em tópicos adjacentes que você não tinha considerado.

Somos uma startup pequena, então aqui vai a versão enxuta pra quem está no orçamento:

Garimpagem manual do PAA (gratuito, mas consome tempo):

1. Faça uma lista dos seus 20 principais termos-chave
2. Pesquise cada um no Google em aba anônima
3. Clique em todas as perguntas do PAA (elas expandem para mostrar mais)
4. Documente todas as perguntas numa planilha
5. Pesquise as próprias perguntas do PAA (aparecem novos PAAs)
6. Repita semanalmente

Em um mês, você terá 100+ ideias de prompts.

Quando migrar para ferramenta: Quando o processo manual tomar mais de 2-3 horas por semana, ferramentas automáticas valem a pena. Migrei para o Am I Cited quando percebi que gastava meio dia só descobrindo prompts.

O recurso de auto-sugestão agora me poupa pelo menos 10 horas por mês e encontra coisas que eu teria perdido.

Gerenciamos visibilidade em IA para clientes de diferentes setores. Aqui está o que aprendemos sobre descoberta de prompts:

Por setor – o que funciona:

E-commerce: Prompts de comparação de produtos, padrões “melhor X para Y”, comparativos “X vs Y vs Z”. O PAA aqui é ouro puro.

B2B SaaS: Prompts de problema-solução, comparação de recursos, perguntas sobre integrações. Pesquisas relacionadas muitas vezes revelam o posicionamento de concorrentes.

Serviços locais: Variações com localização, padrões “perto de mim” (menos relevante para IA, mas ainda importante), perguntas sobre reputação/avaliação.

Finanças/Jurídico: Perguntas sobre conformidade, “é X legal em Y”, explicações de processos. Alto valor, mas competitivo.

Nosso fluxo:

1. Configuramos prompts iniciais com busca Google ativada
2. Deixamos rodar por 2 semanas para coletar sugestões
3. Revisamos as sugestões semanalmente com o cliente
4. Adicionamos em lote as relevantes (normalmente 10-20 por semana no começo)
5. Continuamos o ciclo – a descoberta nunca para

Os clientes que interagem com as sugestões consistentemente têm desempenho superior aos que apenas “configuram e esquecem”.

Vou trazer a perspectiva de produto. Quando entrei na empresa, monitoravam só 15 prompts. Só isso. Para um produto com 50+ funcionalidades e dezenas de casos de uso.

O processo de descoberta revelou:

• 200+ perguntas únicas que usuários realmente fazem sobre nossa categoria
• 40+ consultas de comparação com concorrentes onde éramos invisíveis
• Perguntas específicas de recursos que nunca tínhamos considerado (“o X tem integração com Y?”)

O que mais me surpreendeu: Os prompts long-tail muitas vezes traziam MAIS oportunidade de visibilidade. “Melhor CRM” – super concorrido. “Melhor CRM para equipes imobiliárias com automação de follow-up” – aí podíamos realmente vencer.

Meu conselho: Não se limite a termos de marca. A maior oportunidade está em perguntas de categoria e casos de uso onde você DEVERIA aparecer, mas ainda não está.

O recurso de descoberta de sugestões faz praticamente uma pesquisa de palavras-chave para visibilidade em IA. Inestimável.

Esse tópico está sendo incrivelmente útil. Principais aprendizados que estou levando:

Ações imediatas:

1. Ativar a integração da busca Google nos meus prompts monitorados (até então só fazia em plataformas de IA)
2. Revisar as sugestões do PAA/pesquisas relacionadas que provavelmente já estão acumuladas
3. Criar um processo semanal para revisar e adicionar as sugestões relevantes

Mudanças estratégicas:

• Pensar além dos termos de marca para perguntas de categoria e uso
• Entender que descoberta é contínua, não um exercício único
• Usar dados de ocorrência para priorizar quais sugestões adicionar

A realização meta: Eu estava me limitando a prompts que conseguia imaginar. A verdadeira oportunidade está nos prompts que os usuários de fato perguntam – que são muito mais amplos e diferentes do que os profissionais de marketing imaginam.

Obrigado a todos. Vou voltar depois de um mês de acompanhamento expandido.