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Muda mais do que perguntar de novo. Em 13.994 respostas para 96 marcas, uma marca mencionada em uma formulação de uma decisão de compra foi mencionada em uma formulação irmã no mesmo dia em 55% das vezes. A mesma formulação, perguntada de novo mais tarde, manteve a marca em 78% das vezes (o estudo sobre formulação).

O exemplo público da Tesla mostra a dispersão (análises de 4, 8 e 15 de out. de 2026). De cinco formulações de uma mesma decisão sobre armazenamento de energia para a rede, duas mencionaram a Tesla em 12 de 12 respostas e duas não a mencionaram em nenhuma. Essas duas perguntavam sobre custo por MWh e critérios de compra, e os mecanismos responderam com preços e checklists, sem mencionar nenhum dos fornecedores que as outras formulações mencionaram. Reporte cada formulação separadamente antes de tirar a média; uma pontuação de tema que mistura 12 de 12 com 0 de 12 não descreve nenhuma das duas.

Faça a mesma pergunta duas vezes ao mesmo mecanismo e você pode receber duas respostas diferentes. Uma resposta é uma amostra, não um fato, e um punhado de amostras pode enganar. Uma única resposta que menciona você tem um intervalo de 95% de 20,7% a 100%; uma única ausência, de 0% a 79,3% (por que uma resposta diz tão pouco).

A forma honesta de reportar uma taxa de uma amostra pequena é com um intervalo. No exemplo da Tesla, o ChatGPT mencionou a Tesla em 16 de 25 respostas, ou seja, 64%, mas o intervalo de Wilson de 95% vai de cerca de 45% a 80%. Os 10 de 25 do Perplexity vão de cerca de 23% a 59%. As duas faixas se sobrepõem, então nem essa diferença prova ainda que um mecanismo favorece a Tesla. Mais respostas estreitam a faixa: 60 de 200 vai de cerca de 24,1% a 36,7%. Uma mudança só significa algo quando é maior que o ruído; capítulo 6 mostra como testar isso, e o que significa o intervalo de 95% explica a própria faixa.

O método completo está na página de metodologia, e os termos estão no glossário.

Respostas individuais mudam todos os dias; um conjunto fixo de perguntas mexe bem menos. Em 40 perguntas de compra feitas diariamente a quatro mecanismos, cerca de um em cada cinco nomes que estavam numa resposta tinha sumido no dia seguinte, e 47% dessas mudanças se inverteram um dia depois. Mesmo assim, a taxa de um único dia ficou a uma mediana de 3,6 pontos da média daquela semana (o estudo sobre frequência).

• Para reportar uma tendência em um conjunto grande e fixo de perguntas: semanal costuma bastar.
• Para monitorar 20 perguntas ou menos: execuções diárias com média na semana dão um intervalo bem mais estreito.
• Para testar uma mudança que você acabou de publicar: o diário mostra em que dia as respostas mudaram e se a mudança se manteve.

Mais sobre essa troca em monitoramento diário de visibilidade em IA.