LLMscope: plataforma mede a presença de marcas nos motores de IA

Medir uma presença que já não passa apenas pelo Google

Durante vários anos, a presença digital de uma empresa esteve fortemente associada à posição que ocupava nos resultados dos motores de pesquisa. Com a utilização crescente de sistemas de Inteligência Artificial generativa, surge uma segunda realidade: utilizadores que colocam diretamente perguntas a ferramentas como ChatGPT, Claude ou Perplexity.

Foi a partir desta mudança que surgiu o LLMscope, desenvolvido por Helder Mesquita e Jorge Cruz.

Helder Mesquita é membro da Comunidade IA Hoje e tem trabalhado na área da otimização de conteúdos e websites para sistemas de Inteligência Artificial. Jorge Cruz ficou responsável pelo desenvolvimento técnico da plataforma.

O ponto de partida foi uma análise a 50 sites

Antes do lançamento do LLMscope, Helder Mesquita desenvolveu o IPD-IA Portugal 2026, um índice baseado na análise de 50 sites portugueses distribuídos por cinco setores de atividade.

De acordo com os dados divulgados no âmbito desse trabalho, nenhum dos 50 sites analisados atingiu o nível definido como “preparado” para ser citado por sistemas de Inteligência Artificial.

A análise serviu de base para o desenvolvimento de uma ferramenta que permitisse acompanhar esse tipo de preparação de forma contínua, em vez de através de uma auditoria isolada.

A metodologia utilizada no LLMscope inclui os cinco pilares definidos no IPD-IA Portugal 2026 e o denominado Método R.E.F.E.R.E.N.C.I.A.™.

Como funciona o LLMscope

A utilização começa pela introdução do endereço de um site. A plataforma analisa o conteúdo disponível e procura identificar elementos como o setor de atividade, descrição da organização, serviços, público-alvo e localização.

A partir dessa informação, são geradas perguntas relacionadas com a área de atividade da empresa. Essas perguntas são depois submetidas aos diferentes motores de IA abrangidos pelo plano utilizado.

O sistema regista se a marca é referida nas respostas e reúne essa informação em diferentes indicadores.

Que informação é analisada

A plataforma organiza a análise em várias componentes.

• RAG-Readiness: uma checklist de 14 sinais técnicos e de conteúdo destinada a verificar se o site apresenta características que permitem a sua leitura e utilização por sistemas baseados em Retrieval-Augmented Generation.
• GEO Score: uma pontuação que agrega a presença da marca nos motores de IA monitorizados.
• Deteção em duas camadas: separa as respostas produzidas sem pesquisa web das respostas obtidas quando o motor efetua pesquisa em tempo real.
• Share of Voice: compara as referências à marca com outras entidades que aparecem nas respostas às mesmas perguntas.
• Histórico por motor: regista a evolução das métricas ao longo do tempo para cada sistema de IA.
• Ações recomendadas: apresenta alterações associadas aos sinais técnicos ou de conteúdo identificados durante a análise.
• Google: existe ainda um módulo adicional destinado a cruzar a posição orgânica tradicional com a presença no AI Overview e no AI Mode.

Área de análise do LLMscope com informação distribuída pelos diferentes motores de IA.

Respostas sem pesquisa e respostas com acesso à web

Uma das distinções feitas pela plataforma está relacionada com a forma como os motores chegam à referência de uma determinada marca.

O LLMscope separa situações em que uma entidade aparece numa resposta produzida sem pesquisa externa daquelas em que a referência apenas surge depois de o sistema consultar informação disponível na web.

Esta distinção permite observar separadamente a presença já existente nas respostas dos modelos e a presença obtida através de pesquisa em tempo real.

A plataforma está em beta

O LLMscope encontra-se disponível publicamente em versão beta através do site llmscope.pt .

Segundo a informação divulgada pelos responsáveis pelo projeto, existe um plano gratuito permanente que permite monitorização através do ChatGPT. Existem também três planos pagos que acrescentam outros motores, incluindo Claude, Grok e Perplexity, bem como um maior número de marcas monitorizadas.

Para agências, estão previstas funcionalidades adicionais, incluindo acesso a API, indicado pelos responsáveis como disponível brevemente.

Da pesquisa tradicional aos motores de resposta

O lançamento do LLMscope ocorre num contexto em que a pesquisa de informação começa a distribuir-se por diferentes interfaces. Para além dos motores de pesquisa tradicionais, parte das perguntas dos utilizadores passa diretamente por sistemas de Inteligência Artificial.

É essa presença nas respostas produzidas pelos modelos que o LLMscope procura acompanhar e transformar em indicadores comparáveis ao longo do tempo.