Share de voz em IA é a fatia que a sua marca ocupa entre todas as marcas citadas pelas IAs quando alguém pede uma recomendação da sua categoria. Se o ChatGPT, o Perplexity e o Gemini citaram 100 marcas no total e 20 dessas citações foram da sua, o seu share de voz é de 20%. A conta é simples. O trabalho está em decidir o que entra nela.
De onde vem o termo
Share de voz (do inglês share of voice) é um conceito antigo da publicidade. Ele mede quanto da "conversa" de uma categoria pertence a uma marca: tradicionalmente, a fatia da verba ou da presença em mídia. Um texto clássico publicado na revista Admap em 2011 resume a observação que tornou a métrica famosa: marcas cujo share de voz fica acima do seu share de mercado tendem a crescer, e as que ficam abaixo tendem a encolher.
Nas respostas de IA, a lógica se repete com outra matéria-prima. Em vez de anúncios, contamos menções. Quando uma pessoa digita "qual o melhor software de gestão para clínica" e a IA responde com uma lista de cinco nomes, cada nome é uma voz. Quem aparece mais vezes, em mais respostas, ocupa mais espaço na decisão de quem está pesquisando.
A conta, passo a passo
A fórmula mais usada é esta:
share de voz = menções da sua marca ÷ menções de todas as marcas acompanhadas × 100
Um exemplo com números redondos. Uma agência acompanha 10 prompts de categoria para um cliente, em 4 canais, e obtém 40 respostas válidas. Contando cada marca uma vez por resposta:
| Marca | Respostas em que apareceu | Share de voz |
|---|---|---|
| Concorrente A | 30 | 40% |
| Concorrente B | 20 | 26,7% |
| Cliente | 15 | 20% |
| Concorrente C | 10 | 13,3% |
| Total de menções | 75 | 100% |
Repare que o cliente apareceu em 15 de 40 respostas, ou seja, 37,5% de visibilidade. Mas o share de voz dele é de 20%, porque o concorrente A domina as listas. As duas métricas contam histórias diferentes e se completam: a visibilidade diz se a marca está presente, o share de voz diz quanto espaço ela divide com os rivais. O post sobre métricas de visibilidade em IA explica essa diferença com mais calma.
As decisões que mudam o número
O mesmo cliente pode ter 10% ou 40% de share de voz dependendo de como a conta foi montada. Antes de apresentar o número, deixe claras estas escolhas:
- Quais prompts entram. Prompts que já trazem o nome do cliente ("a marca X é boa?") inflam o resultado, porque a IA fala da marca citada. Para share de voz, use prompts de categoria, do jeito que um comprador escreveria.
- Quais concorrentes entram. O denominador é a soma das marcas acompanhadas. Esquecer um rival forte faz o share do cliente subir artificialmente. Inclua também as marcas que a própria IA cita com frequência, mesmo que o cliente não as considere concorrentes.
- Como contar repetição. Se a IA cita a mesma marca três vezes na mesma resposta, conta uma ou três? Contar uma vez por resposta é mais estável e mais fácil de explicar.
- O que fica fora da base. Respostas que falharam, ou buscas em que o Google não exibiu o AI Overview, não são "marca ausente". Elas saem do denominador e o relatório diz quantas foram.
- Canal por canal. ChatGPT e Gemini podem recomendar marcas bem diferentes. Uma média geral esconde onde o cliente está forte e onde está fraco.
Por que medir com amostra, e não com uma resposta só
As IAs não devolvem sempre a mesma lista. Em janeiro de 2026, a SparkToro publicou um estudo feito com a Gumshoe, empresa que vende ferramentas de rastreamento de IA (o próprio autor declara esse vínculo). Seiscentos voluntários rodaram 12 prompts no ChatGPT, no Claude e nas IAs do Google, num total de 2.961 execuções. A chance de duas respostas trazerem a mesma lista de marcas ficou abaixo de 1 em 100. A mesma lista na mesma ordem, perto de 1 em 1.000.
A conclusão do estudo conversa direto com o share de voz: a frequência com que uma marca aparece, medida em muitos prompts rodados várias vezes, é uma métrica razoável. A posição na lista, não. O autor ressalva que a amostra é pequena e que respostas obtidas por API podem diferir das que o usuário vê. Ainda assim, o recado prático é claro: um print de uma conversa não mede nada. Para entender a origem dessa variação, veja por que as respostas de IA mudam.
Erros comuns na hora de reportar
- Comparar meses com bases diferentes. Se em setembro foram 10 prompts e em outubro 25, o share mudou porque a régua mudou.
- Celebrar variação pequena. Com poucas dezenas de respostas, subir de 18% para 20% pode ser ruído. Mostre o número de respostas ao lado do percentual.
- Ignorar o tamanho da categoria. Em mercados com dois líderes, 15% pode ser ótimo. Em mercados pulverizados, 15% pode significar liderança.
- Somar canais sem peso. Um canal com 5 respostas válidas e outro com 50 não deveriam pesar igual numa média simples.
Como apresentar ao cliente
O share de voz funciona melhor ao lado de duas coisas: a lista dos concorrentes que mais aparecem e trechos reais das respostas. O cliente entende rápido quando vê que, ao pedir "melhor plataforma de X", a IA cita o concorrente A em três de cada quatro respostas e explica por quê. A partir daí a conversa deixa de ser sobre o número e passa a ser sobre o que fazer: que fontes a IA está lendo, que tipo de conteúdo cita o rival, onde o cliente nem é lembrado. O guia de concorrentes nas respostas de IA mostra como organizar essa comparação.
Na DeepMetric, o share de voz aparece como "Share de menções" na Visão geral e no "Quadro comparativo", calculado com até 25 concorrentes por projeto sobre as mesmas respostas coletadas, sem gastar análises a mais. Cada número leva à resposta original, ao canal e à data de onde saiu.