A Importância do Enquadramento de Categoria nas Recomendações de IA
Estudo inovador revela que a codificação de categoria, e não apenas o Brand Knowledge Graph, influencia drasticamente as recomendações de IA.
Um estudo recente do Search Engine Land, em colaboração com João da Silva, destaca uma nuance crucial sobre como marcas são recomendadas por modelos de linguagem grandes (LLMs).
Tradicionalmente, a otimização para visibilidade em IA foca na construção de um grafo de conhecimento robusto e na obtenção de menções na imprensa. Contudo, a pesquisa com 12 marcas de vestuário esportivo no Reino Unido, utilizando ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e Google AI Overviews, revelou que o enquadramento da categoria na consulta é o fator determinante. Apenas ter reconhecimento não garante recomendação, mas sim a correspondência entre a categoria que o cliente busca e a categoria em que o LLM 'codificou' a marca a partir de conteúdo de terceiros.
Os resultados foram surpreendentes e contundentes: marcas como New Balance, que são categorizadas como 'empresa de calçados' em seu Knowledge Graph, viram suas taxas de recomendação saltar de 1% para 90% quando a consulta mudou de 'athleisure' para 'calçado esportivo'. Por outro lado, marcas como Lululemon e Alo Yoga, fortemente associadas a 'athleisure' no conteúdo de terceiros, tiveram suas recomendações zeradas quando a categoria da consulta foi alterada. Isso demonstra que a 'codificação de categoria' – a combinação da descrição do Grapho de Conhecimento e do corpus de conteúdo de terceiros – é o que realmente molda as recomendações da IA.
Fonte: [Search Engine Land](https://searchengineland.com/how-category-framing-changes-which-brands-ai-recommends-439505)
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Fonte original: [Search Engine Land](https://searchengineland.com/category-framing-brands-ai-recommends-482715)