Começando com a M2 Visibility
Da pergunta de negócio ao primeiro ciclo de medição: como estruturar marca, concorrentes, prompts, modelos e critérios de decisão sem transformar a plataforma em mais um dashboard.
Como interpretar este documento
Este conteúdo descreve o comportamento técnico e metodológico implementado ou explicitamente planejado no produto. Quando um controle depende de configuração, provider, secret, contrato ou aprovação jurídica, essa dependência deve permanecer visível.
O problema que a plataforma resolve
Sistemas de IA passaram a intermediar descoberta, comparação e recomendação. A pergunta deixou de ser apenas onde sua marca aparece em mecanismos de busca e passou a incluir como ela é descrita, recomendada, comparada e sustentada por fontes nas respostas de IA. A M2 Visibility transforma esse fenômeno em uma disciplina mensurável.
Comece pela decisão
Antes de criar prompts, defina o que a organização precisa decidir. Exemplos: descobrir por que um concorrente é mais recomendado, identificar quais fontes externas sustentam uma narrativa, entender se a marca aparece em intenção de compra ou medir se uma ação de conteúdo alterou um resultado comparável.
Cadastre a marca e o contexto
Configure a marca monitorada, aliases, concorrentes, mercado, país, idioma e unidade organizacional. Esses elementos formam o contexto que será preservado na medição e evitam comparar cenários incompatíveis.
Organize prompts como ativos estratégicos
Prompts devem representar perguntas reais do mercado e podem ser classificados por intenção, etapa do funil, persona, importância de negócio e peso estratégico. O prompt_key é usado como identidade estável para comparação e estatística.
Escolha modelos e metodologia
Selecione modelos suportados e escolha o modo de medição adequado. Natural avalia recall espontâneo. Grounded usa evidência web atual. Competitive estrutura comparação. Reputation explora percepção pública. Purchase Intent aproxima a medição de uma decisão de compra.
Defina repetições
Respostas generativas variam. Repetições permitem observar estabilidade por unidade prompt+modelo e aumentam a qualidade estatística. Uma única resposta deve ser tratada como exemplo, não como prova durável.
Execute e interprete
A MeasurementRun gera MeasurementJobs para cada combinação de prompt, modelo e repetição. As respostas concluídas alimentam AVS-2.0, STATS-1.0, Source Intelligence e outras análises permitidas pelo plano.
Feche o ciclo
O fluxo esperado é Medir → Entender → Agir → Comprovar. Recomendações, alertas e responsáveis convertem evidência em ação. Uma medição posterior compatível testa se o sinal realmente mudou.