Detete cedo riscos de reputação na IA com monitorização do sentimento

A escuta das redes sociais espera que alguém publique. Um assistente pode alterar a forma como descreve a sua marca sem haver nenhuma publicação, e a mudança aparece nas respostas que já monitoriza. Este fluxo quantifica-a e atribui-lhe um nível de gravidade que determina a resposta.

O problema GEO que resolve

«Cedo» significa aqui uma coisa: antes de um alerta nos meios de comunicação, pois a formulação pode mudar sem que algo seja publicado. Não significa antes da próxima ronda de monitorização. O fluxo nada vê fora dos prompts, fornecedores e mercados que acompanha.

A segunda lacuna é uma escala de gravidade. A equipa vê uma curva, sente uma queda e discute se ela importa. Sem um limiar, nada desencadeia uma resposta. Esse limiar tem de resistir a dias com poucos dados: as linhas diárias indicam o número de respostas, não quantas receberam uma pontuação de sentimento. Um dia calmo pode, por si só, alterar a média.

As etapas do fluxo de trabalho

1. Estabeleça a referência e os níveis. get_sentiment_trend devolve uma linha por dia com dados: sentimento médio em 100 pontos, posição média, número de respostas e taxa de menção. A referência é a mediana do sentimento diário, excluindo os dias com menos de metade do volume mediano. O nível 1 corresponde a um dia elegível pelo menos 10 pontos abaixo, o nível 2 a três dias consecutivos assim ou a um dia pelo menos 20 pontos abaixo, e o nível 3 a uma diferença de 20 pontos durante três dias.

2. Exclua um movimento da categoria. get_competitor_comparison devolve as suas menções, o sentimento médio, a posição e a classificação no mercado face aos concorrentes diretos. get_competitor_evolution devolve valores diários, um concorrente por chamada. Se os líderes também caírem nas mesmas datas, o movimento afeta a categoria e o nível desce um grau.

3. Leia as palavras usadas. get_answers lista respostas por data com o texto do prompt, fornecedor, indicação de menção da sua marca e de citação do seu domínio, até 100 linhas por página, sem campo de sentimento. get_answer_details acrescenta o texto integral, as menções de concorrentes com posição e sentimento e os URLs citados.

4. Rastreie os domínios citados. get_source_profile recebe um domínio ou ID e devolve as estatísticas de menções, os URLs mais citados e os concorrentes citados nas mesmas respostas. Um problema de enquadramento passa a estar ligado a documentos que alguém pode ler e, por vezes, corrigir.

5. Verifique a imagem guardada no fim. get_brand_perception devolve as pontuações mais recentes em 100 pontos com uma lista SWOT; get_perception_history até vinte imagens mensais, sem intervalo de datas. Uma ameaça que descreva o problema observado nas respostas aumenta o nível em um grau.

Como aproveitar os resultados

Atue segundo o nível, não o tom. Nível 1: registe as datas e a referência. Nível 2: só abra um pedido se a mesma afirmação aparecer em pelo menos duas respostas de dois fornecedores, pois um fornecedor que se repete continua a ser apenas um fornecedor. Nível 3: escale no próprio dia.

Se surgirem dois resultados de nível 2 na mesma semana, escolha primeiro o observado em mais fornecedores. Depois, escolha aquele cuja fonte citada tem alguém que pode contactar.

Ausência é um estado, não zero. Sentimento null significa que não houve menção pontuada. A falta de estatísticas da sua marca significa que esteve ausente do período. Uma amostra vazia de respostas continua por esclarecer; não é uma situação sem problemas.

O prompt completo

Verifica a minha reputação na IA e dá-me um nível de gravidade antes de qualquer recomendação.

Chama list_brands. Se forem devolvidas várias marcas, pergunta qual usar antes de obter dados.

1. Chama get_sentiment_trend para 90 dias. A referência é a mediana do sentimento diário; ignora dias com menos de metade da mediana do número de respostas. Sentimento null significa ausência de menção pontuada, nunca o número zero. Nível 1: um dia elegível pelo menos 10 pontos abaixo da referência. Nível 2: três dias consecutivos assim ou um dia pelo menos 20 pontos abaixo. Nível 3: 20 pontos abaixo durante três dias elegíveis. Com menos de 10 dias de dados, limita o resultado ao nível 1 e indica-o.
2. Chama get_competitor_comparison para o mesmo período e depois get_competitor_evolution para os três principais concorrentes diretos, uma chamada por concorrente. Se também caírem nas mesmas datas, reduz o nível em um grau: o movimento afeta toda a categoria. Se não houver estatísticas para a minha marca, indica que esteve ausente do período e trata o caso como nível 2.
3. Chama get_answers para as datas afetadas e depois get_answer_details para até oito respostas que mencionem a minha marca. Cita as palavras que os utilizadores leriam, as posições dos concorrentes e os URLs citados. Se não houver resultados, alarga o período uma semana e classifica a amostra como por esclarecer, não como sem problemas.
4. Chama get_source_profile para os três domínios mais citados na amostra: número de menções, URLs principais e concorrentes citados em conjunto. São fontes associadas, não causas. Assinala como ignorado cada domínio sem resultados.
5. Chama get_brand_perception e get_perception_history. Se não houver imagem guardada, mantém o nível do passo 1. Se uma fraqueza ou ameaça descrever o mesmo problema do passo 3, aumenta o nível em um grau e cita ambos.

Apresenta depois apenas as ações do nível final. Nível 1: datas e referência. Nível 2: afirmação recorrente, fornecedores, fonte que vale a pena contactar e um pedido, mas só se a afirmação aparecer em pelo menos duas respostas de dois fornecedores. Nível 3: os mesmos elementos e o que tem de ser comunicado hoje.

Pergunta-me quem é responsável pela escalada e por que canal; nenhuma ferramenta sabe quem deve ser avisado. Não prevejas até que ponto o sentimento irá recuperar.