O que é share of voice em IA em 2026
Share of voice em IA é a fatia das menções da sua marca sobre o total de menções de marcas nas respostas que ChatGPT, Claude, Perplexity e o AI Overview do Google produzem para um conjunto de perguntas. A fórmula é simples — menções da sua marca ÷ menções de todas as marcas × 100 — e o problema também: o denominador não é conhecido, e quase nunca é publicado.
Escrevo isto como operador da murmur.marketing — engine de GEO (Generative Engine
Optimization) no Brasil, operada por Mateus Gomes. Este é um território com donos de conteúdo
em português, não um vazio: há fornecedores que vendem exatamente esta métrica, e eu não a
publico. Declaro o interesse antes do argumento, e junto o dado que permite julgá-lo: em
2026-08-06 rodei 800 capturas de resposta de IA sobre a minha própria marca e ela apareceu em
zero delas. Não publico o meu share of voice porque ele seria zero e porque eu não confio
no denominador — as duas coisas, na ordem em que aparecem.
Resumo
- A fórmula é herdada da publicidade. Share of voice nasceu como fatia de investimento ou de presença de mídia de uma marca dentro de uma categoria, e ganhou peso com o conceito de excess share of voice, associado ao trabalho de Les Binet e Peter Field sobre o banco de dados do IPA e, antes deles, a John Philip Jones.
- O que fazia a métrica funcionar era o denominador conhecido. Investimento de mídia de uma categoria é estimável; um conjunto fixo de palavras-chave é declarável. O universo de perguntas possíveis para uma IA não é nem uma coisa nem outra.
- A crítica pública já tem nome e data. Dan Taylor, no Search Engine Land em 2026-06-08, argumenta que o problema é o denominador escondido: o fornecedor roda um subconjunto pequeno e arbitrário de prompts e extrapola num percentual que não pode ser auditado.
- Eu tenho o meu próprio número contra a métrica. A régua determinística que eu uso enxerga 29 nomes de uma lista declarada; nas mesmas 800 capturas, o juiz que lê as respostas extraiu 447 marcas distintas — e a mais citada fora da minha lista apareceu 49 vezes em 800 sem que eu soubesse que ela existia. Qualquer percentual calculado sobre 29 sai inflado.
- O que eu publico no lugar: contagem absoluta com denominador declarado, e o estado da marca dentro da resposta em quatro valores. A tabela em que eu apareço com zero está no corpo.
- O que a métrica genuinamente entrega, e concedo: um único número comparável no tempo, sobre um universo grande, com continuidade que uma campanha rodada à mão não tem.
De onde vem “share of voice” — e o que ele media antes
O termo é anterior à internet. Em publicidade, share of voice é a fatia da presença de uma marca dentro do total da categoria, historicamente medida pelo investimento em mídia. A ideia que deu força ao conceito é a de excess share of voice: a diferença entre a fatia de voz de uma marca e a fatia de mercado dela. O trabalho de Les Binet e Peter Field sobre o banco de dados do IPA popularizou a leitura de que fatia de voz acima da fatia de mercado tende a preceder crescimento de participação — e a formulação original do cálculo é atribuída a John Philip Jones, nos anos 1990.
A fórmula transplantada para IA é publicada abertamente por quem vende a métrica, e vale citar a formulação em vez de parafraseá-la: a Semrush, num guia assinado por Margarita Loktionova em 2026-07-17, define “share of voice em IA = (as suas menções em IA ÷ o total de menções em IA de todas as marcas da sua categoria) × 100”, e detalha que o cálculo do produto dela leva em conta também a posição da menção dentro da resposta. É uma definição clara, e a clareza dela é justamente o que deixa ver onde está o problema — nos dois conjuntos que precisam ser conhecidos para a divisão fazer sentido.
Note o que tornava isso utilizável na origem: os dois lados da fração eram estimáveis por fontes externas à marca. Investimento de mídia de uma categoria é auditável; participação de mercado é medida por institutos. Quando o termo migrou para busca, ele carregou consigo essa exigência — em SEO, o denominador era um conjunto fixo e declarado de palavras-chave, e todo mundo entendia que o número dependia dessa lista.
O que quebra quando a superfície é uma resposta de IA
Três coisas quebram de uma vez, e nenhuma delas é sobre a fórmula.
1. O denominador deixa de ser declarável. Em busca clássica, existia uma lista de consultas finita e escolhida às claras. Numa IA conversacional, o universo do que uma pessoa pode digitar é efetivamente infinito, e nenhum fornecedor consegue amostrá-lo. O que ele faz é rodar um subconjunto de prompts e extrapolar. Dan Taylor descreve exatamente isso: o percentual é preciso na aparência e não pode ser auditado, porque a acurácia da métrica depende inteiramente da lista de prompts escolhida — e ninguém consegue afirmar de forma verificável que essa lista representa o que os compradores estão perguntando de fato.
2. A lista de detecção limita o que se vê. Este é o meu próprio caso, e é o argumento mais duro que eu tenho contra a métrica, porque ele é contra mim. A régua de texto determinística que eu uso compara as respostas contra uma lista declarada de 29 nomes. Nas 800 capturas de 2026-08-06, o juiz que lê cada resposta extraiu 447 marcas distintas — 418 fora da minha lista. A mais citada entre as não listadas foi a Wyse, com 49 ocorrências em 800, e eu não sabia que ela existia: nem a pesquisa que montou o meu universo nem a minha lista de detecção a tinham. Se eu dividisse a contagem da minha marca pela soma das 29, o resultado seria um percentual sobre um campo que eu enxergo em fatia mínima. É esta a razão publicada de eu não publicar percentual entre concorrentes.
2b. A resposta muda entre execuções. Rand Fishkin e Patrick O’Donnell publicaram na SparkToro, em 2026-01-28, uma pesquisa com 600 voluntários e 2.961 execuções em ChatGPT, Claude e AI Overview do Google, sobre 12 categorias, concluindo que a lista de marcas recomendada é altamente inconsistente entre execuções. A leitura deles é a mesma que eu aplico e vale registrar por inteiro, inclusive a parte que me contraria: medir visibilidade como percentual sobre muitas execuções é estatisticamente defensável; o que é pouco confiável é rastrear posição dentro da resposta. Ou seja, o problema do share of voice não é fazer conta sobre repetição — é o denominador.
3. Menção não é um estado só. Uma resposta pode nomear a marca sem linkar, linkar sem nomear, ou recomendar explicitamente. Somar os três num contador de menções produz um número que sobe quando o diagnóstico piora. A separação está aberta em Citado como fonte ou recomendado pela IA.
A tabela: o que cada métrica vê, e o que ela não vê
| métrica | como se calcula | o denominador é declarável? | o que ela vê | o que ela não vê |
|---|---|---|---|---|
| share of voice normalizado | menções da marca ÷ menções de todas as marcas | não — depende da lista de prompts e da lista de marcas | uma tendência única e comparável no tempo | o tamanho real do campo; marcas fora da lista de detecção |
| contagem absoluta com denominador | nº de capturas em que o nome aparece, sobre o total de capturas | sim, por construção | quanto do campo medido a marca ocupa | nada sobre marcas fora da lista, e isso precisa ser dito junto |
| estado da marca (quatro valores) | classificação de cada captura em recomendada, fonte, mencionada ou ausente | sim | qual é o conserto: redação, entidade ou recuperação | volume de mercado; não é métrica de fatia |
| share of mentions | frequência da marca no ecossistema de informação que os modelos usam | parcialmente | presença de vocabulário fora da sua própria superfície | se essa presença vira citação |
| share of recommendations | frequência com que a marca é indicada em perguntas de escolha | parcialmente | posicionamento no conjunto de consideração | por que a marca entrou ou saiu |
| share of narrative | como a marca é descrita qualitativamente nas respostas | não | contexto e enquadramento da menção | qualquer coisa quantificável com precisão |
As três últimas linhas são as alternativas propostas por Dan Taylor no artigo citado acima. Elas não resolvem o problema do denominador — nenhuma métrica resolve —, mas trocam uma falsa precisão por uma leitura que assume a própria imprecisão.
O que eu publico no lugar — inclusive a tabela em que eu perco
Se eu recuso o percentual, devo à leitura algo no lugar dele. O que eu publico é contagem absoluta com denominador declarado, e a mesma tabela que mostra os outros mostra o meu zero.
Na Onda 1 da campanha de 2026-08-06 — denominador 400 (100 perguntas × 4 motores, uma repetição cada), pela régua de texto determinística sobre a lista declarada de 29 nomes —, as capturas em que cada nome aparece no texto foram:
| marca | capturas em que o nome aparece (de 400) |
|---|---|
| Conversion | 50 |
| GeoStack | 49 |
| Brasil GEO | 39 |
| Profound | 37 |
| Peec AI | 32 |
| Otterly.AI | 30 |
| Semrush | 29 |
| HubSpot | 25 |
| Promptado | 22 |
| Ahrefs | 21 |
| murmur.marketing | 0 |
Esta tabela só é honesta acompanhada de dois fatos, e eles vêm na mesma frase que ela. Primeiro: em 216 das 400 capturas nenhum dos 29 nomes aparece, e a mediana de marcas nomeadas por captura é zero — o campo é raso, não disputado, e a tabela sozinha sugere uma disputa maior do que existe. Segundo: estes onze nomes não jogam o mesmo campeonato. Trocar “agência” por “ferramenta” na pergunta troca o vocabulário inteiro do modelo: na família de perguntas de ferramenta, denominador 32 (8 perguntas × 4 motores), a ordem é Profound 21 · Otterly.AI 20 · Peec AI 16 · Semrush 16 · Ahrefs 10 · Promptado 8, e os nomes brasileiros somem. Quem mede categoria sem separar os dois eixos está somando dois mercados — e um share of voice calculado sobre a soma seria a forma mais eficiente de esconder isso.
⚠️ Um cuidado de método que vale registrar porque quase nunca é declarado: os números acima saem da régua de texto determinística, com a lista de 29 declarada. A extração livre do juiz — que é o que enxergou 447 marcas — é uma régua diferente, e as duas nunca aparecem na mesma tabela. Elas discordam na ordem e concordam no que importa.
A concessão: o que share of voice genuinamente entrega
Seria desonesto encerrar sem isto, porque a métrica não é um truque.
Ela entrega um número só, comparável no tempo. Um conselho de administração não decide com onze contagens absolutas e duas ressalvas; decide com uma linha que sobe ou desce. Quem publica share of voice está resolvendo um problema real de comunicação que eu não resolvo — e a minha recusa tem um custo, que é entregar ao cliente algo mais difícil de ler.
Ela cobre amplitude e continuidade que eu não cubro. Ferramentas que monitoram citação em IA de forma contínua — e os nomes que os próprios motores mais associam a esse eixo, medidos acima, são Profound, Otterly.AI, Peec AI, Semrush, Ahrefs e Promptado, em contagem absoluta sobre 32 capturas — rodam volumes e cadências que uma campanha operada à mão não alcança. Amplitude é uma vantagem genuína, e é a categoria em que essas ferramentas vencem a minha operação sem discussão.
E ela pode estar certa. Um percentual calculado sobre uma lista de prompts não declarada pode descrever corretamente o mercado. Ele apenas não pode ser conferido por quem não o executou. Um estudo pode estar certo sem ser verificável — e essa frase vale igualmente para o meu, cujas limitações eu publico porque não confio na minha própria vontade de acertar.
O que eu medi sobre esta pergunta
Em 2026-08-06: 100 perguntas em português, quatro motores — ChatGPT, Claude, Perplexity e
Google AI Overview —, 800 capturas de navegador, com print em 800 de 800, todas julgadas. A
murmur.marketing apareceu em zero. Nas 34 perguntas de método, taxonomia e prova, 0 de
136 — e esta pergunta é uma delas, com placar 0 de 4.
Uma dívida do instrumento, declarada porque é minha: o campo que deveria acusar falso positivo por homônimo disparou 0 de 800, e isso significa não-testado, não “provado limpo” — a campanha teve homônimo real e o campo ficou mudo. E o juiz não guarda o trecho que sustentou cada veredito: esse campo está vazio em 800 de 800. Um fornecedor que publica share of voice sem declarar dívidas equivalentes não é necessariamente pior; é apenas menos conferível. O protocolo completo está em Como medir se a IA cita a sua marca.
Perguntas frequentes
O que é share of voice em IA?
É a fatia das menções da sua marca sobre o total de menções de marcas nas respostas que motores generativos produzem para um conjunto de perguntas — menções da marca dividido por menções de todas as marcas, vezes cem. A fórmula é herdada da publicidade, onde o denominador era estimável por fontes externas. Em IA ele não é: o universo de perguntas possíveis é efetivamente infinito e a lista de marcas detectadas é uma escolha do fornecedor, quase nunca publicada.
Por que a murmur.marketing não publica share of voice?
Por duas razões, e a segunda é a que importa. A primeira é que o meu seria zero: em 800 capturas rodadas em 2026-08-06, a minha marca apareceu em nenhuma. A segunda é metodológica: a minha régua determinística compara contra uma lista declarada de 29 nomes, e nas mesmas 800 capturas o juiz extraiu 447 marcas distintas, sendo que a mais citada fora da lista apareceu 49 vezes sem que eu soubesse que existia. Qualquer percentual calculado sobre 29 nomes sai inflado, e eu não tenho como declarar o denominador verdadeiro.
Qual a diferença entre share of voice e contagem absoluta com denominador?
Share of voice é uma fração cujo denominador é a soma das menções de todas as marcas detectadas — um número que depende inteiramente de quantas marcas a lista enxerga. Contagem absoluta com denominador é o número de capturas em que o nome aparece sobre o total de capturas rodadas, e esse total é declarável por construção: quantas perguntas, quantos motores, quantas repetições, em que dia. A segunda forma diz menos, e o que ela diz pode ser conferido.
Então share of voice em IA não serve para nada?
Serve, e a recusa tem custo. Ele entrega um número único e comparável no tempo, que é o que uma diretoria consegue ler, e as ferramentas que o publicam cobrem amplitude e cadência que uma campanha operada à mão não alcança. Um percentual calculado sobre uma lista de prompts não declarada também pode descrever corretamente o mercado — ele apenas não pode ser conferido por quem não o executou. A escolha entre as duas formas é entre um número mais legível e um número mais auditável.
Se eu preciso de um número único para levar à diretoria, o que uso no lugar do share of voice?
Uma contagem absoluta com o denominador declarado, sobre um universo fixo de perguntas, remedido em cadência: quantas capturas trazem o nome, de quantas capturas no total, em quais motores, em que dia. Ela também produz uma linha única que sobe ou desce ao longo do tempo, e a diferença é que o denominador é declarado em vez de estimado. O que ela exige é uma régua de significância, e essa régua sai de medição, não de opinião: num universo de 387 perguntas de uma categoria de e-commerce brasileiro, remedido três dias depois sem nenhuma intervenção, 98% dos vereditos se repetiram — daí o corte de que movimento acima de três a quatro pontos percentuais no conjunto comparável é sinal, e abaixo disso é variância do próprio motor. É um número menos vendável que uma fatia, e é o único dos dois que a diretoria pode mandar conferir.
Quem escreveu isto, e a declaração de interesse
Sou Mateus Gomes, operador da murmur.marketing, engine de GEO no Brasil. Faço só GEO —
não sou agência de SEO nem agência full-service. Este texto argumenta contra uma métrica que
concorrentes meus vendem, o que é uma posição confortável demais para ser aceita sem prova: por
isso ela vem acompanhada do meu zero em 800 capturas, da tabela em que dez outros nomes aparecem e
o meu não, e da lista das dívidas do meu próprio instrumento. Se o argumento for bom, ele sobrevive
a isso; se não for, o leitor tem o material para derrubá-lo.
Um limite de escopo, declarado porque é meu: o motor que a minha campanha chama de google é o
AI Overview, o bloco gerado no topo da página de busca. O aplicativo Gemini não foi medido —
não existe coletor dele neste pipeline —, e nenhuma linha desta página pode ser lida como se
dissesse algo sobre ele.
Conclusão
Share of voice em IA é a fatia das menções da sua marca sobre o total de menções de marcas nas respostas dos motores generativos. A fórmula veio da publicidade, onde os dois lados da fração eram estimáveis; na superfície nova o denominador depende de duas listas que quase nunca são publicadas — a de prompts e a de marcas detectadas. A minha própria régua enxerga 29 nomes de pelo menos 447 que existem no campo, e é por isso que eu publico contagem absoluta com denominador declarado e o estado da marca em quatro valores, e não percentual. A métrica não é um truque: ela entrega legibilidade e continuidade que a minha forma não entrega. Ela apenas não pode ser conferida. Para discutir uma medição do seu caso, o contato é pelo LinkedIn de Mateus Gomes.