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Para calcular o share of voice em IA, divida as menções da sua marca pelas menções de todas as marcas monitoradas, vezes 100. A fórmula do share of voice é simples, mas o resultado depende do que conta como menção, da posição e dos concorrentes. Por isso, este guia mostra como medir o share of voice, com um exemplo passo a passo.
Em resumo
- A fórmula do share of voice divide as menções da marca pelas de todas as marcas monitoradas, nos mesmos prompts.
- Cada ferramenta faz a conta de um jeito, e a Ahrefs pesa cada resposta pelo volume de busca. Por isso, compare só na mesma ferramenta.
- No nosso exemplo, a mesma marca tem 20% de fatia simples, 16% com peso de posição e 15% nas recomendações.
- Na publicidade, marcas com share of voice acima da fatia de mercado tendem a crescer. Nas respostas de IA, porém, não encontramos estudo público que mostre o mesmo.
O que é share of voice?
Share of voice é a fatia que uma marca ocupa na conversa da categoria, comparada à dos concorrentes. Na publicidade, a conta usava o investimento em mídia, enquanto nas redes sociais usa as menções. Por fim, nas respostas de IA, a métrica mostra a fatia da marca entre as marcas citadas numa lista fixa de prompts.
Nas redes, a ferramenta recolhe o que as pessoas já publicaram, mas na IA a resposta nasce da pergunta. Ou seja, a lista de prompts define o universo da conta. Assim, quem já sabe medir share of voice nas redes pode usar a mesma fórmula, desde que fixe prompts, motores e concorrentes. Para juntar as duas medições, veja o guia de monitoramento de marca na IA.
A métrica também não é a taxa de presença. Na Peec AI, por exemplo, a marca citada em 4 de 10 conversas tem 40% de visibilidade. Mas, se o concorrente soma 12 menções, a fatia dela fica em 25%. Da mesma forma, a pontuação de visibilidade em IA e o share of model têm conta própria.
Como calcular share of voice?
Para calcular o share of voice, conte as respostas em que cada marca aparece e some as menções de todas as marcas monitoradas. Em seguida, divida as menções da sua marca por essa soma e multiplique por 100.
Fórmula do share of voice: menções da marca ÷ (menções da marca + menções dos concorrentes) × 100.
A fórmula do share of voice parece igual em toda parte, mas quatro escolhas mudam o número:
- Unidade: conte a marca uma vez por resposta, mesmo com o nome repetido, como fazem a Ahrefs e a Otterly.
- Denominador: use só as marcas monitoradas ou todas as citadas. Com todas, a fatia de cada uma encolhe.
- Soma dos motores: some menções e totais antes de dividir, em vez de tirar a média dos motores.
- Pesos: decida se a posição e a recomendação valem mais.
A soma, aliás, faz diferença. No exemplo da Otterly, a marca tem 25% no ChatGPT e, pela nossa conta, 40% nos AI Overviews. Somados, os dois motores dão 30%, mas a média simples daria 32,5%.
O que conta como menção?
Conte toda resposta que nomeia a marca, os produtos dela ou variações do nome. Para o resto, fixe regras antes da coleta:
- Variações: marca, produtos e abreviações somam uma menção por resposta. Na Otterly, “Nike” e “Nike Air Jordan” na mesma resposta contam uma vez.
- Link sem o nome: o site que aparece como fonte, sem o nome no texto, vai para a taxa de citação.
- Menção negativa: conta, mas registre o sentimento ao lado.
- Prompt com o nome da marca: fica fora, já que a resposta tende a citar a marca perguntada.
Como medir share of voice nas respostas de IA?
Para medir o share of voice nas respostas de IA, rode a mesma lista de prompts sem marca, sempre em chats novos. Use os motores que o seu público usa e repita a coleta ao longo do mês. Em seguida, registre cada marca citada, a posição dela e se a resposta a recomenda.
O protocolo completo, com país, idioma e personalização, está no guia para medir menções e citações da marca em IA. A planilha da coleta, aliás, pode alimentar um dashboard de SEO no Looker Studio, ao lado do GA4 e do Search Console.
Como cada ferramenta faz a conta?
Segundo a documentação oficial, as ferramentas mudam o numerador, o denominador ou o peso:
| Ferramenta | Como calcula |
|---|---|
| Profound | Respostas com a marca ÷ total de menções de marcas |
| Peec AI | Menções da marca ÷ total de menções de marcas |
| Otterly | Menções da marca ÷ menções de todas as marcas, uma por prompt, motor e dia |
| Ahrefs | Fatia das impressões, estimadas pelo volume de busca, frente às marcas acompanhadas |
| Semrush | Fatia das menções de cada marca, sem fórmula publicada |
Na Profound, 20 menções da marca em 100 menções de marcas dão 20%. Na Ahrefs, por outro lado, a menção num prompt muito buscado vale mais, porque as impressões somam o volume de busca dos prompts. Além disso, entre motores, ela tira uma média ponderada pelas impressões. O review do Ahrefs Brand Radar mostra como ler essas estimativas.
Já a Semrush descreve a métrica como a fatia de mercado das menções, mas não mostra a conta. Portanto, compare números só dentro da mesma ferramenta. Para escolher uma, veja o comparativo de ferramentas de GEO. A NotHuman, que publica este blog, atua no mesmo mercado e ficou fora da tabela.
Quantos prompts e concorrentes entram no cálculo?
Use de 40 a 60 prompts sem marca, rodados 5 vezes por mês em cada motor, e de 3 a 5 concorrentes, como no protocolo de medição. Com menos prompts, a margem de erro cresce, e, com concorrentes demais, a fatia de cada marca encolhe.
Escolha os concorrentes pelas respostas, e não só pela opinião do cliente: rode a lista uma vez e fique com as marcas que a IA mais cita. Depois, congele a lista por um trimestre, porque a própria Ahrefs avisa que a métrica muda bastante conforme as marcas configuradas.
Se trocar um concorrente, recalcule a série com as respostas guardadas, ou a mudança na lista vai parecer mudança na IA. Por fim, calcule o número todo mês. No relatório de SEO para cliente, mostre o share of voice com a margem e a lista de concorrentes.
Como pesar a posição e a recomendação?
Dê pontos à marca conforme a posição em que ela aparece e conte à parte as respostas que a recomendam. Afinal, a marca citada em primeiro lugar e indicada como opção ocupa mais espaço. Mas defina os pesos antes da coleta e mantenha-os na série.
A Otterly, por exemplo, transforma a posição média num índice de probabilidade de compra. Assim, a primeira posição vale 100%, a segunda, 77,5%, e a terceira, 55%, até um piso de 10%. A documentação, porém, não cita estudo que sustente a curva.
Uma alternativa simples é dar 3 pontos à primeira marca citada, 2 à segunda e 1 às demais, contando todas as marcas da resposta. Em seguida, divida os pontos da sua marca pelos de todas as marcas monitoradas.
Na recomendação, use o critério do protocolo: conta quando a resposta indica a marca como opção, numa lista ou com um verbo como “considere”. Em seguida, divida as recomendações da sua marca pelas de todas as marcas.
Como a posição muda muito entre execuções, mantenha a conta simples como número principal.
Exemplo: como calcular share of voice passo a passo
Imagine uma marca de cosméticos com quatro concorrentes no ChatGPT e no Gemini. A equipe roda 50 prompts sem marca, 5 vezes por mês em cada motor: são 500 respostas. Os números são ilustrativos, mas a conta vale para qualquer categoria.
- Conte as menções. A sua marca aparece em 150 respostas, ou seja, tem 30% de presença. As cinco marcas somam 750 menções.
- Faça a conta simples. Para calcular o share of voice, divida 150 por 750 e multiplique por 100: dá 20%.
- Aplique o peso da posição. Com 3, 2 e 1 ponto por posição, a sua marca soma 240 de 1.500 pontos, ou seja, 16%.
- Separe as recomendações. A IA indica a sua marca em 45 de 300 recomendações das cinco marcas: 15%.
- Calcule a margem de erro. Pela nossa conta, com 95% de confiança, os 20% têm margem de ± 3 a ± 8 pontos.
| Marca | Menções | Pontos com peso |
|---|---|---|
| Sua marca | 150 | 240 |
| Concorrente B | 250 | 580 |
| Concorrente C | 200 | 400 |
| Concorrente D | 100 | 190 |
| Concorrente E | 50 | 90 |
| Total | 750 | 1.500 |
A sua marca tem a fatia justa, 20%, mas cai para 16% com o peso. Ou seja, a IA lembra dela, mas poucas vezes em primeiro lugar. O concorrente B, ao contrário, sobe de 33% para 39%.
O piso da margem trata as 750 menções como independentes, enquanto o teto conta só as 100 combinações de prompt e motor. Assim, no mês seguinte, só trate como real uma variação acima de 4 a 11 pontos, confirmada depois. Para medir o share of voice com menos margem, aumente o número de prompts.
Share of voice em IA tem relação com vendas?
Na publicidade, tem: marcas com share of voice acima da fatia de mercado tendem a crescer. Nas respostas de IA, porém, não encontramos estudo público com método aberto que mostre o mesmo. Por isso, trate o número como sinal de consideração, e não como previsão de vendas.
Segundo um resumo do LinkedIn, que vende anúncios, o B2B Institute, do próprio LinkedIn, analisou com Les Binet e Peter Field a base de eficácia publicitária do IPA. Nela, uma fatia de voz 10 pontos acima da fatia de mercado correspondeu a um ganho de 0,7% de fatia por ano no B2B, contra 0,6% no B2C. Mas essa fórmula do share of voice usa verba de mídia, e não menções em respostas de IA, que mudam a cada execução.
Para medir o share of voice contra o negócio, compare mês a mês a série com as buscas de marca, os leads que citam IA e as vendas. A conta em reais segue o guia de ROI de SEO e GEO. Afinal, o share of voice é uma das métricas de GEO, e não a única.
Qual é um bom share of voice?
Não existe um número bom para todas as marcas, porque o share of voice depende de quantas marcas disputam a categoria. Por isso, compare o resultado com três referências. Com 5 marcas monitoradas, por exemplo, a fatia justa é 20%.
- Fatia justa: é 100 dividido pelo número de marcas monitoradas. Acima dela, a marca ocupa mais espaço do que a média.
- Fatia de mercado: se a fatia na IA passa da fatia de vendas, a IA dá à marca mais espaço do que o mercado. Na publicidade, isso é bom sinal, mas ainda sem prova na IA.
- Série própria: a variação contra a linha de base, descontada a margem, mostra se o trabalho funciona.
Olhe também por motor e por grupo de prompts, porque a média esconde onde a marca some. Para transformar o número em meta, use a lógica dos KPIs de marketing digital que provam resultado.
O que encontramos ao analisar 7 páginas sobre share of voice
Analisamos 7 páginas em português que apareceram nas buscas sobre a métrica. Seis trazem a fórmula do share of voice: o número da marca dividido pelo total, vezes 100. Além disso, quatro mostram um exemplo com números.
Só três tratam das respostas de IA, e uma delas apresenta como métrica-chave a porcentagem de respostas com a marca, que é a taxa de presença. Apenas uma, aliás, dá peso à posição. Nenhuma das três diz quantas vezes rodar cada prompt, e nenhuma das sete fala em margem de erro.
Três repetem que a fatia de voz acima da fatia de mercado indica crescimento, mas nenhuma avisa que a regra vem de dados de publicidade.
Perguntas frequentes
SOV é o share of voice, a fatia da marca na conversa ou na mídia da categoria. Por outro lado, SOM é o share of market, a fatia das vendas. Na publicidade, marcas com SOV acima do SOM tendem a crescer, mas essa relação ainda não tem estudo público nas respostas de IA.
Para calcular o share of voice nas redes sociais, divida as menções da marca pelas menções da marca e dos concorrentes no período e multiplique por 100. Em geral, os dados vêm de uma ferramenta de social listening. A conta é a mesma da IA, mas, na IA, a lista de prompts define a amostra.
Dá. Use uma linha por resposta e uma coluna por marca, com 1 quando a marca aparece e 0 quando não aparece. Em seguida, some cada coluna e divida pela soma de todas as marcas. Acima de algumas centenas de respostas por mês, porém, a coleta costuma ir para uma ferramenta de GEO.
Quer saber como sua marca aparece hoje nas respostas de IA?
A NotHuman está abrindo vagas para agências e marcas acompanharem como aparecem nas respostas de IA. Entre na lista de espera e avisamos quando houver uma vaga para você.
Fontes principais
- Profound, métricas do Answer Engine Insights (2026).
- Peec AI, como a Peec AI calcula a fatia de menções (2026).
- Otterly, definição dos indicadores do relatório de marca (2026).
- Ahrefs, métricas de visibilidade em IA do Brand Radar (2026).
- Semrush, relatórios de Brand Performance do AI Visibility Toolkit (2026).
- LinkedIn, a regra do SOV no marketing B2B (2020).
