Temos um problema de reputação que não conseguimos resolver da forma tradicional.
A situação:
Perguntas:
Os manuais tradicionais de gestão de reputação não funcionam aqui.
Esse é o maior desafio não resolvido na gestão de marcas atualmente. Veja a realidade:
Por que a gestão tradicional de reputação falha:
| Abordagem Tradicional | Por Que Falha para IA |
|---|---|
| Empurrar resultados negativos para baixo | IA sintetiza, não classifica |
| Deletar ou remover conteúdo | IA treinada em dados históricos |
| Responder a avaliações | IA extrai de fontes agregadas |
| Gestão de crise de PR | Não é possível emitir correções para IA |
O que realmente funciona:
A realidade do prazo:
A dura verdade:
Você não pode editar a IA. Só pode influenciar de onde ela aprende.
Sim, mas há nuances:
A realidade multi-modelo:
A maioria das plataformas de IA agora usa abordagens híbridas:
Quando o ChatGPT usa busca na web, pode encontrar informações atuais. O segredo é garantir:
Abordagem tática para sua situação:
O problema de produto resolvido:
O posicionamento de “alternativa econômica”:
O processo arquivado:
O objetivo:
Tornar a informação correta tão prevalente e autoritativa que a IA não pode ignorar.
Perspectiva de PR tradicional com adaptações para IA:
O que mudou:
Modelo antigo: Controlar a narrativa por meio de relacionamento com a mídia Novo modelo: Influenciar as fontes que a IA aprende
Nosso manual adaptado de crise:
Táticas específicas que funcionaram:
Cliente teve problema semelhante de produto desatualizado aparecendo no ChatGPT:
Semana 1: Identificou fontes que a IA estava citando (artigo antigo no TechCrunch) Semana 2: Publicou história da resolução no próprio site + Medium + LinkedIn Semana 3: Sugeriu atualização da matéria ao TechCrunch (eles atualizaram o artigo original) Semana 4: Criou FAQ abrangente com schema markup Semana 6: ChatGPT Search passou a mostrar a informação corrigida
Insight chave:
A fonte original importa mais. Se conseguir atualizar ou corrigir a fonte negativa original, isso se propaga mais rápido do que criar novo conteúdo concorrente.
Perspectiva de monitoramento – você não pode corrigir o que não vê:
Nossa configuração de monitoramento:
Acompanhamos menções à marca em:
O que monitoramos:
| Métrica | Por Que Importa |
|---|---|
| Frequência de menção | Estamos aparecendo? |
| Sentimento | Positivo, neutro ou negativo? |
| Precisão das citações | As informações estão corretas? |
| Atribuição de fonte | De onde a IA está retirando? |
| Menções de concorrentes | Como estamos posicionados em relação a eles? |
Os prompts que usamos:
Ferramentas que usamos:
Descoberta chave:
As respostas da IA variam bastante conforme o prompt. Você precisa testar muitas variações para entender todo o cenário de reputação.
Perspectiva da Wikipedia – isso importa mais do que muitos imaginam:
Por que a Wikipedia é crítica:
Sistemas de IA dão muito peso ao conteúdo da Wikipedia. Está nos dados de treinamento e muitos usam para verificação de entidades. Se sua página está errada ou desatualizada, a IA perpetuará essas imprecisões.
O que você pode e não pode fazer:
Pode:
Não pode:
Melhor prática:
O impacto:
Já vimos atualizações na Wikipedia se propagarem para respostas de IA em 2 a 4 semanas para IA de busca ao vivo e 3 a 6 meses para atualizações de modelo base.
Também atualize:
Abordagem de estratégia de conteúdo para reputação:
A mudança fundamental:
Tradicional: Criar conteúdo para clientes Era da IA: Criar conteúdo para clientes E para sistemas de IA citarem
Conteúdo que influencia a reputação na IA:
Para problemas específicos de reputação:
Crie conteúdo que aborde diretamente a preocupação:
A estrutura importa:
A IA extrai declarações diretas e claras. Escreva conteúdo com frases extraíveis:
Bom: “Em 2024, a [Marca] resolveu o problema de qualidade do produto implementando um novo processo de QC, resultando em 99,8% de satisfação do cliente.”
Ruim: “Fizemos muitas melhorias ao longo dos anos e continuamos focados em qualidade.”
A primeira pode ser citada pela IA. A segunda é vaga demais.
Era exatamente isso que eu precisava. Aqui está meu plano de ação:
Ações imediatas (Semana 1-2):
Configurar monitoramento sistemático
Identificar fontes
Correções de curto prazo (Semana 3-8):
Atualizar fontes autoritativas
Criar conteúdo corretivo
Sugerir correções às fontes originais
Estratégia contínua:
Construir presença positiva em terceiros
Monitorar e iterar
Métricas de sucesso:
A mudança de mentalidade:
Reputação em IA é influência, não controle. Não podemos editar o que a IA diz, mas podemos sobrecarregá-la com informações corretas e autoritativas.
Obrigado a todos pelas estratégias práticas!
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