LLM Search Analytics: playbook de crescimento com checklists

Assistentes suportados por LLM já moldam a procura antes de existir um clique.

Precisa de saber onde a sua marca aparece, com que frequência os concorrentes o substituem e como isso influencia a receita.

Este guia define o que são LLM Search Analytics, as métricas, os pipelines de dados, os dashboards e os playbooks, para conseguir agir rápido e provar o impacto.

O que os LLM Search Analytics cobrem

• Presença e citações em AI Overviews.

• Respostas de chat de ChatGPT (browsing), Perplexity, Gemini, Copilot e Claude.

• Menções de marca e de produto nas respostas dos assistentes.

• Sessões geradas por IA, conversões assistidas e influência na receita.

• Ligações com dados de crawl para saber quando os bots vão buscar atualizações.

• Alinha-se com o pilar Future of Search: Future of Search: AISO Playbook for Measurable Growth

Porque precisa disto agora

• Os assistentes comprimem a fase de pesquisa. Se não medir a visibilidade aí, perde a influência inicial nos negócios.

• O rank tracking clássico e a Search Console não cobrem a camada de respostas IA.

• A liderança quer prova de que o trabalho em pesquisa IA gera receita. São precisos números, não anedotas.

• LLM Search Analytics expõe gaps de copy, schema e autoridade antes de as quebras de tráfego aparecerem.

Quadro de métricas

• Taxa de inclusão: percentagem de queries seguidas onde aparece em respostas IA.

• Quota de citações: frequência com que o seu domínio aparece vs os três principais concorrentes.

• Precisão dos snippets: se a IA cita a intro correta ou texto desatualizado.

• Sentimento e enquadramento: se as respostas o descrevem de forma positiva e correta.

• Sessões geradas por IA: visitas vindas de browsers de assistentes ou de links em painéis IA.

• Conversões assistidas: conversões influenciadas por páginas citadas pela IA.

• Tempo até novo crawl: número de dias entre alterações de conteúdo/schema e o próximo fetch dos bots IA.

Taxonomia e modelo de dados

• Entidades: query, cluster, mercado, device, assistente, URL citada, texto de snippet, autor, estado de schema, data de frescura.

• Eventos: deteção IA, citação registada, alteração de snippet, hit de crawl, início de sessão, conversão, conversão assistida.

• Dimensões: língua, tipo de intenção, tipo de página, conjunto de concorrentes, estágio de funil.

• Métricas: inclusão, quota de citações, taxa de precisão de snippets, sessões IA, conversões assistidas, receita influenciada.

Fontes de dados

• Scripts ou ferramentas de deteção que captam AI Overviews e citações em chat.

• Analytics de crawlers IA para GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot e ClaudeBot.

• Web analytics (GA4, data warehouse) para sessões e conversões em páginas citadas.

• Search Console para impressões e CTR, a comparar com as tendências de respostas IA.

• Dados de CRM ou pipeline para medir influência na receita.

Opções de arquitetura

Starter (semana 1):

• Acompanhar 200–500 queries prioritárias numa folha. Fazer verificações semanais nos assistentes IA e registar URLs citadas e snippets.

• Marcar no GA4 as landing pages que correspondem às URLs citadas. Acompanhar engagement e conversões.

• Adicionar parâmetros UTM às páginas citadas sempre que permitido para identificar browsers de assistentes.

Scale (mês 1–2):

• Enviar as deteções para BigQuery ou Snowflake. Normalizar queries, mercados e tags de intenção.

• Juntar deteções IA com logs de crawl para ver se os bots já foram buscar as últimas alterações.

• Criar dashboards em Looker Studio para inclusão, quota de citações e receita influenciada.

• Adicionar alertas para quedas de inclusão, novas citações de concorrentes ou bots IA bloqueados.

Avançado (mês 2+):

• Adicionar scoring de sentimento e de precisão para snippets. Assinalar citações erradas e alucinações.

• Fazer stream diário das deteções IA. Adicionar modelos dbt com testes de qualidade de dados.

• Juntar dados de CRM para ligar citações a pipeline e LTV.

• Construir vistas de coorte por data de lançamento ou campanha para medir o lift.

Blueprint de dashboard

• Vista executiva: evolução da inclusão, quota de citações vs concorrentes, receita influenciada por páginas citadas pela IA.

• Vista de conteúdo: queries ganhas ou perdidas, texto de snippet vs copy planeada, estado de schema, data de frescura.

• Vista técnica: cobertura de crawlers IA, recência, taxa de erro e estado de CWV nas páginas citadas.

• Vista de experimentação: testes corridos, resultados e ações em backlog.

• Vista de risco: alucinações registadas, hits bloqueados e flags de compliance.

Estratégia de amostragem e cobertura

• Construir um conjunto de queries com termos de marca, produto, concorrente e problemas a resolver. Atualizar trimestralmente.

• Segmentar por mercado (EN, PT, FR), intenção (informacional, navegacional, transacional) e estágio de funil.

• Incluir perguntas long tail onde a concorrência é menor e as respostas IA mudam mais depressa.

• Medir pelo menos semanalmente nos clusters prioritários e mensalmente na long tail.

Integração de dados de crawl

• Monitorizar hits de bots IA em URLs prioritárias. Se as respostas IA mudarem sem crawls, os dados podem estar obsoletos.

• Medir o tempo entre alterações de conteúdo/schema e o próximo crawl IA. Reduzir com melhor internal linking e performance.

• Se os crawls caírem, verificar robots, regras de WAF e desempenho. Corrigir e acompanhar a recência.

• Usar dados de profundidade de crawl para detetar secções que os assistentes ignoram e melhorar o linking ou o layout.

Ligação à receita

• Atribuir conversões a páginas citadas pela IA usando modelos assistidos no GA4 ou no seu data warehouse.

• Medir o lift de queries de marca após citações IA como sinal de influência.

• Comparar a taxa de conversão de sessões geradas por IA com sessões orgânicas e pagas para mostrar qualidade.

• Construir um slide mensal de “AI search P&L”: inclusão, receita influenciada e próximas ações.

Vistas por vertical

• B2B SaaS: foco em queries de comparação e integrações. Medir impacto em demos e pipeline. Incluir factos de segurança e reviewers nas páginas citadas.

• Ecommerce: acompanhar queries de categoria e comparação. Medir add-to-cart e receita por sessão de visitas geradas por IA. Manter Product schema correto.

• Serviços locais: monitorizar termos “perto de mim” e de urgência. Acompanhar chamadas e submissões de formulários. Usar schema LocalBusiness e áreas de serviço atualizadas.

• Saúde: reforçar schema de reviewer e disclaimers. Acompanhar muito de perto a precisão e registar alucinações para correção.

Prompts para analistas

• “List citations and snippet text for these queries. Flag differences from our intended intros.”

• “Find queries where competitors replaced us in AI answers this week. Suggest the top three fixes.”

• “Calculate inclusion rate and citation share by cluster. Highlight drops over 10 percent.”

• “Summarize branded query lift after new citations. Link to revenue shifts.”

Dicas de automação

• Usar scripts agendados para correr queries nos assistentes e guardar resultados com timestamps.

• Deduplicar por query, mercado e data para manter métricas limpas.

• Guardar HTML ou screenshots para auditoria e formação.

• Manter retries para fetches falhados e registar erros para evitar pontos cegos.

• Limitar queries sensíveis e respeitar os termos das plataformas ao automatizar.

Compliance e governação de dados

• Evitar guardar PII nos logs de deteção. Mascarar prompts submetidos por utilizadores, se forem recolhidos.

• Definir limites de retenção e controlos de acesso nos logs. Documentar a região de armazenamento para utilizadores da UE.

• Documentar fontes de dados, frequência de amostragem e enviesamentos conhecidos nos dashboards.

• Publicar uma nota de uso de IA se expuser estes analytics em relatórios públicos.

Metas de KPI e alertas

• Meta de taxa de inclusão por cluster e mercado, revista semanalmente.

• Quota de citações vs três principais concorrentes. Alertar para quebras de cinco pontos ou mais.

• Taxa de precisão de snippets. Alertar quando a IA cita copy desatualizada.

• Metas de recência de crawl: menos de dez dias para páginas prioritárias.

• Limite mínimo de receita influenciada por trimestre para acompanhar o ROI.

Playbook de experimentação

• Definir uma hipótese ligada à inclusão ou à receita. Exemplo: “Intros mais curtas vão aumentar a inclusão no cluster X em cinco pontos em quatro semanas.”

• Lançar alterações num conjunto pequeno de páginas. Validar schema e performance.

• Medir semanalmente inclusão, texto de snippet e conversões. Comparar com páginas de controlo.

• Manter um log de experiências com owner, data e resultado. Promover vencedores e retirar perdedores.

Papéis na equipa

• SEO lead: dono dos conjuntos de queries, experiências e backlog.

• Data lead: dono dos pipelines, modelos e dashboards.

• Content lead: garante copy answer-first, fontes e precisão de schema.

• Engineering: assegura performance e acessibilidade para crawlers IA e assistentes.

• Compliance: supervisiona retenção de dados e risco em temas regulados.

Resposta a incidentes

• Se a inclusão cair: confirmar frescura de dados, verificar releases recentes e comparar snippets. Corrigir intros, schema ou links e monitorizar.

• Se os crawls caírem: rever robots, WAF e performance. Restaurar acessos e validar recência.

• Se as alucinações aumentarem: reforçar clareza on-page, adicionar fontes e enviar feedback quando possível.

• Documentar ações e medir tempo de recuperação para melhorar os playbooks.

Cenários de caso

• SaaS: adicionou intros answer-first e atualizou schema HowTo em cinco páginas de integração. Inclusão em AI Overview subiu em cinco semanas e pedidos de demo de páginas citadas cresceram 12 %.

• Retail: consolidou comparações num único hub, adicionou Product e FAQPage schema e monitorizou citações em Perplexity. Inclusão começou na semana quatro e a receita por sessão via IA melhorou.

• Local: depois de corrigir schema LocalBusiness e clarificar áreas de serviço, AI Overviews passaram a citar o site para queries de emergência e as chamadas vindas de páginas citadas aumentaram.

Plano 30-60-90 dias

• Dias 1–30: construir conjuntos de queries, iniciar deteções semanais em assistentes, registar citações e snippets e marcar URLs citadas no analytics.

• Dias 31–60: mover dados para um data warehouse, acrescentar tracking de recência de crawl e construir dashboards. Correr uma experiência de conteúdo por cluster.

• Dias 61–90: integrar receita de CRM, configurar alertas e expandir a cobertura multilingue a PT e FR.

Cobertura multilingue e por mercado

• Manter bancos de queries separados para EN, PT e FR. Formular perguntas como os utilizadores locais, não apenas como traduções literais.

• Localizar campos de schema e exemplos nas páginas citadas. Garantir que moedas e unidades correspondem a cada mercado.

• Medir inclusão e texto de snippet por mercado. Se um mercado ficar para trás, ajustar referências locais e fontes de autoridade.

• Alinhar rollouts com a disponibilidade de assistentes IA por país. Monitorizar de perto após novos lançamentos.

Checklist de qualidade de dados

• As queries e mercados estão normalizados? Corrigir maiúsculas/minúsculas e duplicados antes da análise.

• Todos os timestamps estão no mesmo fuso horário? Use UTC para evitar joins desalinhados.

• Guarda o texto e a posição dos snippets? Precisa de ambos para detetar alterações de qualidade.

• Regista falhas e retries? Dados em falta podem esconder quebras.

• Regista o estado de validação de schema para páginas citadas? Erros podem bloquear a inclusão.

Guia de avaliação de vendors

• Cobertura: que assistentes, países e devices são seguidos.

• Transparência: metodologia de amostragem, cadência de refresh e gestão de enviesamentos.

• Exports e APIs: capacidade de extrair dados brutos para o seu data warehouse.

• Alertas: thresholds configuráveis para quedas de inclusão ou ganhos de concorrentes.

• Compliance: opções de residência de dados, controlo de acesso e políticas de retenção.

• Suporte: capacidade de resposta quando os assistentes mudam layouts ou políticas.

Storytelling para a liderança

• Apresentar inclusão e receita em conjunto. Mostrar como citações IA influenciam procura de marca e conversões.

• Manter uma narrativa simples: wins, perdas e principais ações que vão ser lançadas na semana seguinte.

• Assinalar riscos com owners e datas claras. Evitar jargão.

• Partilhar um gráfico sobre tempo de recuperação após incidentes. A liderança valoriza resiliência.

Alinhamento com equipas de conteúdo e produto

• Levar insights para os briefs de conteúdo. Se os snippets o citarem mal, reescrever primeiro intros e FAQs.

• Partilhar aprendizagens de concorrência com product marketing para afinar posicionamento.

• Quando lançar algo novo, preparar resumos IA‑friendly e schema para que os assistentes apanhem os factos certos.

• Fechar o ciclo acompanhando citações após releases e fazendo report de volta às equipas no prazo de duas semanas.

Ideias de análise avançada

• Correlacionar inclusão IA com lift de pesquisa de marca para estimar influência zero‑click.

• Fazer análise de coorte por data de lançamento de conteúdo para medir tempo até à primeira citação.

• Comparar inclusão IA com rankings clássicos para encontrar gaps onde a IA o ignora apesar de boas posições em SERP.

• Segmentar por device para ver se assistentes mobile vs desktop diferem em citações.

• Acompanhar sentimento e exatidão de afirmações para priorizar PR ou correções de conteúdo.

Erros comuns e correções

• Dependência excessiva de uma única ferramenta. Corrigir exportando dados e validando com uma segunda fonte ou spot checks manuais.

• Ignorar dados de crawl. Corrigir juntando deteções IA com hits de bots para ver problemas de frescura.

• Falta de baseline. Corrigir recolhendo pelo menos quatro semanas de dados antes de reivindicar ganhos.

• Falta de governação. Corrigir atribuindo owners a datasets, dashboards e alertas.

• Conjuntos de queries desatualizados. Corrigir atualizando-os trimestralmente e após grandes mudanças de produto ou mercado.

Como a AISO Hub pode ajudar

• AISO Audit: faz benchmark à sua visibilidade em LLM search, gaps de dados e riscos de compliance e entrega um plano priorizado

• AISO Foundation: constrói os pipelines, modelos e dashboards necessários para LLM Search Analytics fiáveis

• AISO Optimize: lança otimizações de conteúdo, schema e UX que aumentam inclusão e conversões a partir de páginas citadas pela IA

• AISO Monitor: acompanha assistentes IA, crawlers e influência na receita semanalmente, com alertas e reports prontos para gestão de topo

Conclusão

LLM Search Analytics torna a visibilidade em IA mensurável.

Quando define as métricas certas, recolhe dados limpos e liga citações à receita, consegue priorizar correções e defender o orçamento.

Use este framework para montar tracking, dashboards e experiências que mantêm a sua marca visível nas respostas IA.

Se quiser um parceiro para desenhar e operar este stack, a AISO Hub está pronta.