Metodologia
Publicamos o como.
Não só o resultado.
Toda ferramenta de visibilidade em IA mostra número. Poucas mostram como o número foi gerado. A Rekon publica a metodologia inteira, pra você poder defender o dado, contestar quando precisar, e auditar sempre.
Cinco pilares da medição
Cada um aplicável a qualquer marca, em qualquer categoria, em português.
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Faixa de confiança por pergunta (Wilson)
A média simples engana com poucas amostras. Cada score vem com uma faixa de confiança (Wilson, 95%). Quando os dados ainda não sustentam, mostramos "coletando dados" em vez de um número falso. Você reporta pro board o que é defensável.
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Medição repetida em cada IA, com a concordância à vista
Cada pergunta roda várias vezes em cada uma das IAs do seu plano, e o resultado de cada modelo aparece lado a lado. Quando concordam, a confiança é alta; quando divergem, a incerteza fica visível em vez de sumir numa média. O Google AI Overview é medido como superfície própria, separado dos chatbots: superfícies diferentes não se misturam num número só.
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Superfícies de IA reais, como o cliente usa
Google AI Overview (a resposta de IA no topo da busca do Google) mais GPT-5.3, Gemini 2.5 Flash e Perplexity Sonar em todos os planos; Claude Sonnet 4.5 e Grok nos maiores. Chatbots com busca na web ativa, como o cliente final usa de verdade.
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Modo híbrido: Measurement + Tracking
Measurement (lotes mensais, mais amostras) acumula um número defensável pras perguntas estáveis. Tracking (coletas semanais, mais leves) pega movimento cedo nas voláteis. A leitura é sempre em janela móvel de 35 dias (win-rate: 6 semanas), atualizada a cada coleta. O número não zera na virada do mês e só aparece quando a base sustenta.
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Citation Engine sem alucinação
Recomendamos o que criar, sem gerar texto. Briefing didático cita gaps específicos do seu mapeamento. Seu redator pega e produz. Zero placeholder, zero "lorem ipsum" automático.
O problema que ninguém mede
Medir uma vez é achismo.
O LLM é estocástico: a mesma pergunta, feita duas vezes, gera respostas diferentes. A Thinking Machines Lab documentou até 80 respostas distintas pra um mesmo prompt (set/2025). Quem mede uma vez está reportando uma moeda jogada pro alto.
150
execuções no nosso estudo real
22%
das execuções citaram a marca
0% a 100%
de variação por etapa do funil
Por isso a Rekon roda até 30 amostras por pergunta e entrega cada score com intervalo de confiança de 95% (Wilson). O número que você leva pro board aguenta a pergunta “como vocês mediram isso?”.
Princípios
O que vale em todo dashboard. Se violar, é bug.
Estes princípios estão no DNA da Rekon. Se a ferramenta violar um deles, é bug, não feature.