41% das empresas B2B portuguesas que medimos não são nomeadas por assistente nenhum.
São 251 empresas em 18 setores, e é um dos cinco estudos que publicámos sobre o que os assistentes de IA dizem das marcas portuguesas. Os dados que circulam neste mercado são de fornecedores americanos sobre mercados americanos: servem de direção e não de medida. Fazemos as perguntas cá, em português, e publicamos a metodologia com os números.
Cinco estudos, 4 975 respostas lidas.
A contagem é dos três estudos que medem respostas: 2 154 no dos partidos, 2 205 no dos serviços ao consumidor, 616 no mapa das empresas. Os outros dois medem empresas auditadas, 251 e 45. Todos saem com metodologia publicada e dados sob Creative Commons BY 4.0.
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O Estado da Visibilidade em IA do SaaS B2B Português, 2026
Cinco regras, cada uma paga com um erro.
Nenhuma é uma intenção. Todas estão implementadas no código que produz os números, com testes, antes de estarem escritas aqui.
O critério fixa-se antes da recolha
O que conta como menção, e o que conta como escolha, foi escrito antes de se ler a primeira resposta do mapa das empresas. Um critério decidido depois de ver os resultados é uma decisão contaminada pelo que se quer que eles digam.
Os números saem de código, não de uma conversa
O primeiro estudo foi contado à mão e saiu com três dos catorze denominadores errados. Hoje cada número sai de um script que se volta a correr, com os denominadores definidos num sítio só, e o resultado fica em git: uma corrida futura mostra a diferença como um diff.
O juízo humano grava-se como dado
Decidir se uma resposta escolhe uma marca ou apenas a lista não é derivável. Essas 616 leituras foram feitas por pessoas, gravadas uma a uma, e ficam auditáveis em vez de ficarem na cabeça de quem leu.
Nomes que também são palavras comuns contam-se a ler a frase
NOS é também nos, ERA é também era, Livre é um partido e um adjetivo. Cada armadilha destas tem um teste no código. Sem isso, basta uma recolha onde a marca falte para o padrão inventar presença: numa passagem apanhámos treze menções falsas em dezoito.
Dizemos a base e o que ela não cobre
O barómetro dos 41% correu num motor só e está declarado como direcional. O estudo dos serviços correu em sete. São perguntas diferentes com forças diferentes, e a página de cada um diz qual é.
Dois números nossos que estavam errados.
Quem publica dados primários erra. O que distingue investigação de marketing com gráficos é o que acontece a seguir, e o que acontece aqui é isto: fica escrito, com o número antigo ao lado do novo.
No estudo aos partidos, a primeira contagem dava um partido em 57% das listagens de um assistente e 88% das de outro. Trinta pontos de diferença no segundo maior partido do país.
A diferença era nossa. O detetor procurava prosa, do género o Chega vírgula, e os assistentes respondem em lista, do género CH hífen Chega hífen 60 deputados. Corrigida a forma, os três dão 100% e a diferença desaparece. Cento e dezoito respostas tinham sido contadas a menos.
Escrevemos que um dos assistentes não pesquisava a web em 49% das respostas.
Retirado. Essas linhas não vinham da via que dizíamos estar a medir, e tínhamos como o saber antes de o afirmar. Cada resposta guardada passou a declarar por que via foi recolhida.
A máquina que fez estes estudos corre a pergunta que quiser.
Onze motores e superfícies de IA, personas, e a leitura resposta a resposta. Três situações em que vale a pena escrever: jornalistas com um setor em mãos e prazo à porta, universidades e centros de investigação, que recebem os dados abertos como toda a gente, e empresas que queiram o seu mercado medido e publicado. Nesse último caso fica escrito na metodologia que quem paga o estudo não escolhe o resultado, e a alternativa a essa linha não é um estudo mais simpático, é nenhum.