A auditoria de IA gratuita e completa: um re… | Suparanku PT

Uma auditoria completa — agora gratuita para todos

Abrimos a todos a auditoria de marca em IA gratuita. Não é uma demo nem uma «verificação de uma única consulta»: a auditoria gratuita percorre o mesmo pipeline de pesquisa completo das varreduras pagas, com a mesma metodologia — apenas dentro dos limites do plano Free. O cadastro e a primeira varredura não exigem cartão, e o Free é um plano permanente, não um teste com cronômetro. O que você recebe não é um número num painel, mas um verdadeiro relatório de apresentação: um PDF de 34+ slides, gerado automaticamente ao final do onboarding e entregue por e-mail como um link.

Por que isso importa: cada vez mais jornadas de compra começam com uma pergunta a um assistente de IA, não com uma barra de busca. A auditoria mostra como o ChatGPT e o Google AI Overviews respondem sobre a sua marca, os seus concorrentes e as suas fontes — e o que fazer a respeito. É a primeira medição do ciclo fechado da gestão da representação na IA (AI Representation Management), a disciplina dentro da qual operam as táticas GEO, LLMO e AEO.

O que realmente acontece durante a auditoria

Por trás da palavra «auditoria» há várias investigações em paralelo — e o relatório torna visível a profundidade de cada uma:

1. O onboarding estrutura o negócio. Marca e variantes de grafia, temas e prompts — as perguntas que os compradores reais fazem (até 15 prompts em 5 temas), concorrentes (até 3 monitorados). Além da pesquisa de mercado: um perfil do negócio, os players e os critérios de escolha — eles também viram slides do relatório.
2. A varredura dos mecanismos de IA. Cada prompt roda no ChatGPT e no Google AI Overviews, com três amostras por par prompt–mecanismo, e as respostas são analisadas em cinco eixos: visibilidade, posição na resposta, sentimento, concorrentes, fontes. As respostas de IA são instáveis de execução para execução — uma pesquisa independente da SparkToro constatou que a probabilidade de obter a mesma lista de marcas em duas respostas é inferior a 1 em 100. Uma checagem única é ruído; a métrica honesta é a frequência ao longo de muitas execuções.
3. A auditoria do site. Uma varredura de até 1.000 páginas: robots, dados estruturados, metatags, links quebrados, estrutura — cada página e o domínio inteiro recebem uma pontuação de 0 a 100 (SRPS). Além de uma checagem profunda da página inicial, até as métricas de velocidade do Lighthouse.
4. As recomendações. As lacunas da varredura e da auditoria viram uma lista de ações priorizadas com briefings já prontos.

Agora a parte interessante — como tudo isso aparece no relatório. Todas as capturas abaixo vêm de um relatório de demonstração para a marca fictícia Mikazuki: os números, os domínios e os concorrentes são todos inventados; mostra-se apenas a estrutura de um relatório real. O cabeçalho «Suparanku × Supasaito» nos slides é co-branding para parceiros: os parceiros publicam relatórios com o nome da sua empresa ao lado do nosso.

Slide 1: o quadro inteiro numa página

Slide 1 do relatório de demonstração — a capa.

O relatório abre com o resumo de três respostas principais: como o site aparece para os crawlers de IA (pontuações SRPS e Lighthouse), onde você é encontrado ao longo do funil — com a distinção entre consultas com marca e sem marca, e em quais temas os concorrentes estão à sua frente. À esquerda — em que o relatório se baseia: mecanismos, temas × prompts × amostras, páginas varridas, concorrentes, menções e fontes. É o slide que você pode mostrar a um executivo no lugar do relatório inteiro: onde a marca está agora, numa única tela, com atalhos para os slides de detalhe.

Slides 8–15: como o seu site aparece para a IA

O bloco de auditoria do site responde à pergunta «a IA consegue sequer ler você?»: domínio e robots, checagens técnicas, estrutura e links quebrados, sinais sociais — e a velocidade da página inicial num slide próprio.

Slide 14 — as métricas de velocidade de laboratório da página inicial (Lighthouse).

Cada métrica — LCP, CLS, TBT, FCP, Speed Index, TTI — é traçada em relação aos limites do PageSpeed: as zonas verde, amarela e vermelha se veem num relance, sem interpretação. No exemplo acima o site tem LCP e CLS saudáveis, mas o Total Blocking Time está na zona vermelha — JavaScript pesado bloqueando a thread principal. É uma tarefa concreta para um desenvolvedor, não uma «pontuação de velocidade» abstrata.

Slide 21: onde exatamente encontram você — e onde não

Em seguida o relatório passa para a visibilidade em IA. Os prompts da auditoria são etiquetados por etapa do funil, e a visibilidade é calculada por etapa.

Slide 21 — visibilidade por etapa do funil e a distinção entre consultas com marca e sem marca.

Aqui a história mais comum fica visível: nas consultas que já nomeiam a marca há visibilidade (50% no exemplo), enquanto nas consultas sem marca — onde o comprador escolhe entre desconhecidos — é apenas 6%, embora essas consultas representem 92% do corpus. É a lacuna sobre a qual as recomendações vão trabalhar.

Slide 26: quem a IA cita ao responder sobre a sua categoria

Slide 26 — a composição das fontes citadas e os principais domínios.

As respostas de IA se apoiam em fontes, e o relatório as mostra por inteiro: como se distribuem os tipos de fonte (corporativo, próprias, redes sociais, PR, avaliações) e quais domínios são mais citados. O seu site está destacado na lista — você vê na hora em que posição ele está entre dezenas de domínios-fonte e quem ocupa os lugares acima de você.

Slides 28–29: concorrentes — onde estão à frente, e por quê

O bloco de concorrentes começa com uma comparação honesta por tema.

Slide 28 — parcela de respostas de IA com uma menção: você contra cada concorrente monitorado, por tema.

Para cada tema você vê qual parcela de respostas cada marca ocupa e a diferença em pontos percentuais. Os prompts com marca são excluídos da comparação — ela mede exatamente a disputa pelas respostas sem marca.

Slide 29 — domínios cujas páginas mencionam de forma verificável cada marca.

E esta é a resposta ao «por que estão à frente?»: os domínios de onde a IA tira as evidências sobre cada concorrente. Cada domínio da lista é verificado — as suas páginas realmente mencionam a marca, não é um palpite do modelo. Na prática é uma lista já pronta dos espaços em que você também deveria estar presente.

Slide 32: o que fazer — por prioridade

Slide 32 — recomendações priorizadas em três direções.

O relatório termina não com conclusões, mas com um plano: recomendações em três direções — contexto, técnica, conteúdo — com prioridades. Cada uma está ligada a uma lacuna concreta da auditoria: faltam links sameAs — eis uma tarefa; a IA recomenda concorrentes num tema em que você está ausente — eis uma tarefa; JavaScript pesado — eis uma tarefa. As listas completas e um briefing pronto para cada recomendação vivem no produto.

O relatório você nem precisa ler — somos AI-friendly

A Suparanku é AI-friendly nos dois sentidos: não só medimos como a IA representa a sua marca, como também somos abertos a agentes de IA. Pelo servidor MCP da Suparanku o seu assistente — ChatGPT, Claude, Gemini ou qualquer outro cliente MCP — se conecta diretamente e busca sozinho tudo o que a auditoria contém: dados da auditoria do site, métricas de visibilidade em IA e até o relatório PDF completo — um agente pode solicitar a geração e receber um link de download. Com as recomendações ele trabalha como com tarefas: busca a lista, coloca itens em andamento e os marca como publicados — o ciclo gira sem rotina manual. O MCP está disponível em todos os planos pagos, incluindo o Starter.

Como receber o seu relatório

1. Cadastre-se — não é preciso cartão.
2. Conclua o onboarding: alguns minutos para confirmar a marca, os temas e os concorrentes.
3. O sistema executa a varredura e a auditoria do site e, quando tudo está pronto, monta o relatório sozinho e envia o link por e-mail.

O relatório é gerado no idioma da sua interface — há suporte para japonês, inglês, russo, italiano, coreano, espanhol, alemão, francês e português. O tamanho depende dos dados da sua marca: quanto mais prompts e seções com dados, mais slides.

Honestos sobre as expectativas

A auditoria não promete crescimento — mostra onde você está, por quê, e o que fazer em seguida. A gestão da representação na IA é um ciclo fechado: contexto → medição → recomendações → publicação → nova medição. A auditoria gratuita é a primeira volta desse ciclo; manter a lacuna fechada enquanto modelos, concorrentes e conteúdo continuam mudando é o trabalho da assinatura.