Depende de quão perto do meio a sua taxa está. Para distinguir uma marca que aparece em metade das vezes de uma que aparece em 60% das vezes, são necessárias centenas de execuções. Para distinguir uma que aparece quase sempre de uma que quase nunca aparece, algumas dezenas bastam. Na prática, trinta verificações por marca já separam os casos que importam, e é por isso que esse é o piso que usamos antes de publicar qualquer número.
A pergunta parece estatística, mas a decisão é de negócio. O que você precisa saber não é a taxa exata: é se ela mudou depois do trabalho, e se ela é melhor ou pior que a do concorrente. Essas duas perguntas exigem amostras diferentes.
A conta por trás
Quanto mais perto de 50% está a taxa real, mais execuções são necessárias para ter certeza, porque é ali que a variação é maior. Uma marca que aparece 5% das vezes e outra que aparece 45% se separam com poucas execuções. Duas que aparecem 48% e 52% podem precisar de mais de mil para serem distinguidas com confiança.
Isso tem uma consequência prática que quase ninguém tira: não vale a pena perseguir precisão decimal. Reportar 47,3% de presença sugere uma exatidão que a amostra não tem. O número honesto vem com o total ao lado, e a leitura vem em faixa, não em ponto.
Quantas para cada decisão
| O que você quer saber | Execuções por pergunta |
|---|---|
| A marca é citada alguma vez? | 10 |
| Ela é citada de forma consistente? | 30 |
| A taxa mudou depois do trabalho? | 30 antes, 30 depois |
| Ela está acima ou abaixo do concorrente direto? | 100 de cada |
| Diferença fina entre duas marcas parecidas | centenas |
O erro mais caro
Não é medir de menos. É medir de menos e reportar como se tivesse medido bastante. Uma leitura única tem valor real, desde que seja apresentada como leitura única. O que quebra a confiança é transformar quatro respostas em um percentual e levar isso para uma reunião.
Alex Pinhol é CEO e fundador da Vynco, plataforma que cria o site, publica o conteúdo e monitora se uma marca é citada e recomendada no Google, no AI Overviews, no ChatGPT, no Gemini, no Perplexity e no Bing. É cofundador e CEO da Agência WB.P, com operação em mais de dezesseis países, e investidor na Levu. À frente da Webfoco, da WB.P, da Webfollow e da Levu, geriu mais de R$ 1,5 bilhão em mídia.
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