Eduardo Campos: o que aprendi monitorando a visibilidade da Astronauta em IA no primeiro mês
Categoria: Tecnologia e IA
Por Eduardo Campos
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Passei os últimos 28 dias lendo como o ChatGPT, o Perplexity e o Google AI Overviews citam a própria Astronauta. O que apareceu nos números mudou como eu leio qualquer diagnóstico de visibilidade em IA.
Toda agência de marketing educacional fala hoje em otimizar clientes para inteligência artificial. Poucas medem se elas mesmas aparecem quando alguém pergunta. Antes de prometer isso pra qualquer IES, eu quis saber onde a Astronauta estava.
Construímos ferramenta interna pra medir exatamente isso em clientes. Fazia sentido virar o próprio instrumento pra dentro antes de vender o diagnóstico pra fora. Se a régua não funcionasse em casa, não faria sentido oferecer pra ninguém.
Rodamos o monitoramento com a mesma régua que aplicamos nos diagnósticos que fazemos para instituições de ensino. Uma janela móvel de 28 dias, plataforma por plataforma, tópico por tópico. Não é pesquisa acadêmica. É leitura crua da nossa própria operação.
O resultado não confirmou o que eu esperava. Confirmou outra coisa, mais incômoda e mais útil de aprender.
Existe uma diferença entre ser citado numa pergunta sobre marca e ser citado numa pergunta sobre o problema que a marca resolve. Chamo isso de prompt de marca e prompt de problema. Essa distinção virou a lente que uso pra ler qualquer número de visibilidade em IA desde então.
O problema que toda IES tem mas ainda não nomeia
Toda instituição de ensino parte do mesmo pressuposto: quanto mais forte a marca, mais ela aparece nas respostas de IA. É um raciocínio intuitivo. Também é errado.
IA generativa não cita marca por tamanho. Cita conteúdo que responde uma pergunta específica com profundidade suficiente pra virar resposta pronta.
Isso quer dizer que uma IES pequena, com o conteúdo certo, pode aparecer mais do que uma IES grande sem ele. E quer dizer que marca forte, sozinha, não garante nada nas plataformas de IA.
Isso importa porque boa parte da decisão de um futuro aluno começa antes de qualquer contato com a instituição, numa pergunta feita a uma IA. Quem não aparece nessa pergunta perde a corrida antes de ela começar.
O primeiro número que me surpreendeu
A visibilidade geral da Astronauta em IA, nos últimos 28 dias, ficou em 5,4%. Décimo lugar entre 2.196 marcas monitoradas na nossa categoria. Um número positivo, à primeira vista.
O que veio depois mudou a leitura. Oitenta e um por cento dessa visibilidade estava concentrada num único tópico: meu nome, como fundador.
81% da visibilidade da Astronauta em IA vem de um único tópico: meu nome. Quase nada sobra pros tópicos que pagam as contas.
Mídia paga apareceu em 0,3% das respostas relevantes. A parceria com o RD Station, que sustentamos desde 2018, apareceu em 0,9%. Dois temas centrais da operação, quase invisíveis pra quem pergunta numa IA.
Não é por falta de conteúdo publicado. Temos um artigo inteiro comparando Google Ads e Meta Ads pra captação de alunos. O conteúdo existe. A citação, quase não.
O padrão que se repetiu
Quebrei os números por plataforma e o padrão ficou mais nítido. No Perplexity, a visibilidade da Astronauta chega a 9%. No Google AI Overviews, cai pra 3,7%. No ChatGPT, fica em 3,4%.
Mesma marca, mesmo conteúdo, presença bem diferente dependendo de onde alguém pergunta. Isso derruba a ideia de que existe uma nota única de visibilidade em IA. Existem várias, uma por plataforma, e elas não conversam entre si.
O teste do prompt cego
Reparei em algo que se repetiu toda vez que comparei os prompts que citavam a Astronauta com os que não citavam. Quando o prompt pergunta pela marca, a IA responde com a marca. Quando o prompt pergunta pelo problema que a marca resolve, a IA quase nunca lembra dela.
Chamo isso de teste do prompt cego. Pergunte a uma IA quem é a Astronauta, e ela sabe responder. Pergunte como estruturar a jornada de um aluno da captação até a matrícula, sem citar nenhum nome, e a resposta muda de figura.
Nosso artigo mais citado por IA, a Jornada do Aluno Automatizada, passa de 130 citações reais. Ele não vende a marca. Resolve o problema, com fases, tempo e critério. É citado porque passa no teste do prompt cego.
O erro que a maioria das IES comete sem perceber
O erro mais comum que vejo, incluindo o da própria Astronauta antes desse monitoramento, é escrever pensando no prompt de marca. Página institucional, texto de quem somos, diferencial em lista. Conteúdo que só responde bem quando alguém já sabe seu nome.
O prompt de problema é outro tipo de pergunta. É como reduzir evasão no segundo semestre. É como montar funil de captação sem perder lead pelo caminho. É como saber se o CAC da sua IES está alto ou só parece alto. Ninguém cita marca nessas perguntas. Cita quem responde bem.
Publicamos dois artigos pensados pra esse tipo de pergunta. Um sobre o diagnóstico completo do funil de captação. Outro sobre as métricas que fazem esse raio-x. Os dois têm mais tração em IA do que qualquer página institucional que já publicamos.
A maioria das IES investe o orçamento de conteúdo do jeito contrário. Fala de si mesma. Raramente fala do problema do jeito que quem tem o problema vai perguntar pra uma IA.
O que muda quando o teste sai de casa
Rodamos uma versão mais enxuta desse monitoramento num piloto com uma instituição cliente, pelo agente que construímos pra isso. Escala menor, números ainda em consolidação. O padrão, porém, já apareceu: mais citação em tópicos institucionais, quase nenhuma em tópicos de problema.
Isso me convenceu de que não é peculiaridade da Astronauta. É como o sistema funciona. Marca puxa citação de marca. Só conteúdo de problema puxa citação de problema.
Também reforçou por que qualquer diagnóstico sério de visibilidade em IA precisa olhar ferramenta e automação, não só conteúdo. Escrevemos sobre isso na integração de ferramentas de IA e automação pra faculdades. Monitorar sem agir sobre o que se descobre não muda o número do mês seguinte.
O que eu acredito que vai mudar nos próximos anos
Um número relevante de decisões de matrícula já passa por uma pergunta feita a uma IA antes de chegar num site ou formulário. Esse número só cresce.
As IES que vão aparecer nessas respostas não são as que gastarem mais em mídia paga falando de si mesmas. São as que publicarem conteúdo capaz de responder a pergunta de quem ainda nem sabe o nome da instituição.
Isso inverte uma lógica antiga do marketing educacional, em que a marca vinha primeiro e o conteúdo sobre o problema era coadjuvante. Nas respostas de IA, é o contrário. O problema vem primeiro. A marca só aparece se o conteúdo mereceu.
Pra qualquer time de marketing de IES, isso muda a prioridade de pauta. Menos texto institucional. Mais conteúdo que resolve, sozinho, a pergunta que o futuro aluno ainda nem sabe que já está fazendo a uma IA.
Se quiser o guia completo por trás desse raciocínio, veja como fazer sua IES aparecer no ChatGPT, Perplexity e Google AI. Os números que embasam o teste do prompt cego estão detalhados em a análise de mais de 6 mil respostas reais sobre faculdades. E pra entender pra onde isso caminha, veja o estado atual e as tendências de GEO pra 2026.
O teste que eu aplico agora
Volto ao teste do prompt cego toda vez que reviso o calendário de conteúdo da Astronauta. Recomendo o mesmo exercício pra qualquer IES.
Não pergunte se sua instituição aparece quando alguém busca seu nome. Pergunte se ela aparece quando alguém busca o problema que ela resolve, sem saber que você existe.
Essa é a única pergunta que essa medição realmente responde.