Visibilidade e proeminência lidas juntas em um único score auditável. Este é o ranking EVS de todos os 152 prompts monitorados, com o Ranqia Grid de cada um, construído a partir de 139.117 respostas reais coletadas em território brasileiro.
Durante 25 anos, encontrar um fornecedor significou digitar palavras em uma caixa de busca e receber uma lista de links para montar a resposta na própria cabeça. Esse contrato mudou. Hoje uma parte crescente das decisões começa e termina dentro de uma única resposta gerada, escrita em linguagem natural, com um punhado de marcas citadas em ordem. Quem não está nessa resposta não entra na conversa.
A consulta devolve uma lista. O usuário clica, rola, compara e monta a resposta sozinho. O processo é lento, fragmentado e de alta carga cognitiva, mas gera tráfego para o destino. A economia digital inteira foi construída sobre esse tráfego, orgânico e pago.
O usuário pergunta em linguagem natural. O modelo devolve uma resposta contextual com citações, já ciente das preferências declaradas na conversa. A retenção é alta, o retorno à busca é baixo e o tráfego para o destino cai. O ativo deixa de ser a posição no link e passa a ser a menção dentro da resposta.
As respostas de IA se tornaram uma nova camada de descoberta e influência na internet. Quem constrói presença nessa camada antes dos concorrentes ganha vantagem competitiva real no próprio mercado.
Um buscador tradicional é determinístico. A mesma consulta, feita duas vezes seguidas, devolve praticamente a mesma página de resultados, e por isso basta uma captura de tela para provar que um site está em primeiro lugar. Um modelo de linguagem funciona de outra forma. Ele não consulta um índice fixo: gera texto amostrando palavras de uma distribuição de probabilidade, o que faz com que a mesma pergunta produza respostas diferentes a cada execução.
A consequência prática é direta. Um print do ChatGPT citando uma marca em primeiro lugar não prova liderança, da mesma forma que uma entrevista com um eleitor não prova quem vence a eleição. Cada resposta é um sorteio. Para afirmar qualquer coisa sobre presença de marca em IA é preciso medir a distribuição, não o sorteio.
| Dimensão | SEO · busca tradicional | GEO · busca generativa |
|---|---|---|
| Natureza | Determinística. A mesma consulta devolve resultados semelhantes. | Estocástica. A mesma consulta devolve respostas diferentes. |
| Saída | Lista ordenada de links. | Resposta narrativa única com citações integradas. |
| Medição | Posição observável de 1 a 10. | Visibilidade probabilística, com variação entre respostas. |
| Evidência mínima | Uma consulta basta. | Uma amostra dimensionada, com intervalo de confiança. |
| Comparação | Diferença de posição é literal. | Diferença pequena pode ser empate estatístico. |
Engine e versão, idioma, geografia, redação exata do prompt e ausência de histórico. As respostas foram geradas em território brasileiro, em português, como usuários comuns, sem injeção de contexto e sem conversa prévia com o modelo.
Sem esse congelamento, qualquer variação observada pode vir do protocolo, e não do mercado.
Cada prompt é executado repetidas vezes. A visibilidade de uma marca é a proporção de execuções em que ela aparece ao menos uma vez, e a posição média é calculada apenas sobre as execuções em que ela apareceu.
A execução completa é a unidade de reamostragem. O bootstrap sorteia execuções inteiras com reposição, preservando ao mesmo tempo a ocorrência e a posição, e recalcula o score em cada réplica.
Quando o intervalo da diferença entre dois scores contém zero, os dados não sustentam separação, e o estudo declara empate técnico em vez de forçar uma ordem.
A distribuição de respostas não é estável no tempo. Atualizações de modelo, mudanças no conteúdo indexado e ajustes de produto deslocam o que a IA responde. Por isso todo número desta página carrega data, engine e versão. Comparar trimestres exige repetir o mesmo protocolo, e uma troca de engine pode produzir quebra de série. Medir presença em IA é uma disciplina de série temporal, não uma foto.
O levantamento cobre o agronegócio brasileiro em duas camadas: as categorias nacionais, de defensivos a tradings, e os recortes por estado, em que a pergunta muda de “quais são as melhores do Brasil” para “quais são as melhores no Mato Grosso”. Nesses recortes regionais aparecem revendas, cooperativas e consultorias que nenhum ranking nacional captura.
O EVS ordena. O grid classifica. O intervalo de confiança qualifica a certeza. Nenhuma das três funções substitui a outra.
O Effective Visibility Score é uma métrica composta de 0 a 100 que mede a presença efetiva de uma marca nas respostas de IA generativa. Ele combina duas variáveis observáveis, com que frequência a marca aparece e quão cedo aparece quando citada, tratando a posição não como um peso arbitrário e sim como um desconto aplicado sobre a visibilidade.
Percentual de respostas do prompt em que a entidade aparece ao menos uma vez. Cada entidade conta no máximo uma vez por resposta, e a primeira menção define sua posição naquela resposta.
O desconto logarítmico da posição média. Vale 1,00 quando a marca é sempre a primeira citada e cai suavemente conforme ela aparece mais tarde na resposta. O topo pesa muito, mas não anula o valor da presença recorrente.
A incerteza é estimada reamostrando as execuções completas do prompt com reposição, o que preserva ao mesmo tempo ocorrência e posição. O intervalo é percentil, com semente reproduzível por prompt.
O EVS não é normalizado pela marca de maior score. Isso permite comparar o mesmo prompt entre trimestres, comparar prompts diferentes e comparar regimes de mercado distintos sem que a régua se mova a cada rodada. Um EVS de 60 significa a mesma coisa em qualquer categoria desta página.
A métrica é monotônica nos dois eixos. Mantida a posição, mais visibilidade sempre aumenta o score; mantida a visibilidade, posições piores sempre o reduzem.
Duas marcas podem chegar ao mesmo EVS por caminhos diferentes. A isocurva mostra a taxa de câmbio entre alcance e proeminência: V = EVS × log₂(p+1).
Se o EVS resume as duas dimensões em um número, o Ranqia Grid faz o oposto: mantém os dois eixos separados e desenha o perfil competitivo de cada empresa dentro do prompt. O eixo horizontal é a visibilidade, ou seja, em quantas respostas a empresa aparece. O eixo vertical é a posição média, isto é, quão cedo ela é citada quando aparece. Quanto mais à direita, mais presente; quanto mais no alto, mais cedo citada.
Aparecem na maioria das respostas e entre as primeiras citadas. Quando alguém pergunta ao ChatGPT sobre a categoria, essas são as marcas que o modelo oferece por padrão. É o grupo do selo, plural por desenho, com os empates técnicos declarados na própria etiqueta em vez de escondidos.
Citadas em menos respostas, mas quando aparecem vêm no topo. É o perfil de quem tem autoridade concentrada em um recorte específico: marcas regionais fortes, players de nicho e empresas que o modelo associa a um contexto muito preciso. A alavanca aqui é ampliar cobertura sem perder a proeminência já conquistada.
Presença quase onipresente e ainda fora das primeiras posições. O modelo conhece a marca e a inclui na lista, mas depois de outras. É a antessala natural do quadrante de Campeãs e o grupo com a narrativa de evolução trimestral mais forte, porque a distância a percorrer está em um eixo só.
Já superaram o corte mínimo de 3% e entraram no radar da IA. No agro este é de longe o maior grupo, formado pela cauda longa de revendas, cooperativas e consultorias regionais que o modelo conhece, mas cita pouco e tarde. Estar aqui significa existir para a IA, o que é diferente de não existir.
Antes de classificar empresas, o modelo classifica o mercado daquele prompt. Se alguma marca alcança 50% de visibilidade, o mercado é consolidado. Se ninguém alcança, é pulverizado, e o grid declara isso no selo.
A linha de visibilidade V* fica em 50% sempre que houver dominância e desce para metade da visibilidade do líder em mercado pulverizado. A linha de posição P* fica em 5. Quando as respostas do prompt são listas longas e nenhuma qualificada chega ao top 5, P* desloca para a melhor posição qualificada mais a banda.
Quem cumpre um eixo com folga e fica a menos de uma margem de erro do outro entra no quadrante de Campeãs com a chancela de empate técnico, indicada no eixo em que empatou. Nenhuma empresa perde o selo por décimos dentro do ruído estatístico.
Escolha uma frente e um prompt. O gráfico plota todas as empresas publicadas naquele ranking, a lista lateral mostra as campeãs e a tabela abaixo traz o EVS com intervalo de confiança, a visibilidade bruta, a posição média, o peso de proeminência e o quadrante de cada uma. Passe o cursor sobre os pontos para identificá-los. A busca varre tanto o texto do prompt quanto o nome de todas as empresas publicadas.
| # | Entidade | EVS e IC95% | Visib. | Pos. média | PW | Grid |
|---|
A Ranqia é uma plataforma deep tech de GEO, sigla de Generative Engine Optimization, voltada a marcas que querem liderar na era da busca por inteligência artificial. Assim como o SEO nasceu para posicionar sites nos buscadores tradicionais, o GEO é a disciplina de entender, medir e influenciar como as marcas aparecem nas respostas de sistemas generativos como ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e Copilot. Com base no Brasil, a empresa atende clientes globalmente, e a metodologia aplicada nesta página, o EVS e o Ranqia Grid, é dela.
O princípio central da casa é o mesmo do capítulo 02 desta página: cada resposta de IA é uma amostra de uma nuvem de probabilidade. A Ranqia mede dispersão, deriva semântica e densidade dessa nuvem para dimensionar a amostra ótima, buscando rigor estatístico ao menor custo possível de coleta.
O time fundador reúne executivos vindos de Bravium, Orbia e Pravaler com pesquisadores ligados a USP, Unicamp, Insper, FGV e UMKC, construindo a camada de dados da busca generativa para marcas que competem em mercados de vários países.
A produção metodológica é pública: o Effective Visibility Score tem white paper próprio, e o Quadrante Ranqia de Liderança em IA é documentado como proposta versionada, com bandas, cortes e regras de empate declarados.
O que as IAs estão respondendo, consulta por consulta, com visibilidade e posicionamento medidos em série.
Recomendações acionáveis sobre qual conteúdo produzir e onde distribuí-lo para mover o que o modelo responde.
Geração de conteúdo calibrada de ponta a ponta para influência em sistemas generativos.
Publicação orquestrada nos canais que os modelos leem e usam como fonte.
A Exame é um dos veículos de notícias sobre negócios e economia mais respeitados do Brasil. São décadas cobrindo empresas, mercados e transformações econômicas com consistência editorial, uma trajetória que construiu autoridade reconhecida por leitores, por executivos e, agora, também pelas máquinas.
Modelos de linguagem não distribuem autoridade por acaso. Eles aprendem e citam a partir das fontes que encontram com frequência, que se repetem ao longo do tempo e que outros veículos referenciam. Cobertura consistente e verificada é exatamente o tipo de sinal que se acumula nessa camada.
Esse trabalho de excelência posicionou a Exame entre os portais de notícias que mais influenciam as respostas do ChatGPT no Brasil, funcionando como veículo de autoridade em uma ampla gama de temas econômicos e setoriais.
Com o foco em levar ao mercado cada vez mais informação sobre como a inteligência artificial impacta negócios em diferentes setores, a Exame é parceira da Ranqia na divulgação de rankings sobre visibilidade e posicionamento de empresas nas respostas do ChatGPT.
A parceria une a capacidade editorial de um veículo de referência à infraestrutura de medição de uma plataforma de GEO, com metodologia declarada, amostragem dimensionada e intervalos de confiança publicados junto de cada número.
Respostas reais geradas em território brasileiro, em português, ao ChatGPT 5.5 Instant, como usuários, sem injeção de contexto e sem histórico prévio de conversa com o modelo. Coleta em 30 e 31 de julho de 2026.
Variantes de grafia, razão social, abreviações e nomes comerciais da mesma empresa foram consolidadas em uma entidade canônica antes do cálculo. Entidades confirmadamente incompatíveis com a categoria perguntada foram retiradas da lista correspondente, e entidades abaixo de 3% de visibilidade não são publicadas.
A posição média condensa uma distribuição. Duas marcas com a mesma média podem ter dispersões bem diferentes. A métrica também depende da qualidade do reconhecimento de entidades e da regra que transforma texto generativo em ordem de menção.
Comparações entre trimestres exigem controle de modelo, prompt, idioma, geografia e protocolo, e mudanças de engine podem produzir quebra de série.
Um ranking de IA mede o que o modelo diz, não o que o mercado faz. Aparecer bem no ChatGPT é um indicador de presença digital e de reputação codificada nas fontes que o modelo leu, não um atestado de participação de mercado.
Fale com o time da Ranqia para receber mais informações sobre o estudo, acessar as bases completas por prompt e entender como acompanhar a visibilidade da sua marca nas respostas das IAs.
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