Entre 2025 e 2026 desenvolvi quatro métricas originais para medir visibilidade de marcas em IAs generativas. Todas estão publicadas com DOI no Zenodo e registradas no ORCID. Esta página descreve cada uma — o problema que resolve, o que mede e como se relaciona com as demais.
ENDEX — Endorsement Index
O problema: quando o ChatGPT responde “os melhores hotéis em Campos do Jordão são…”, a palavra melhores não foi digitada pelo usuário. Foi escolhida pelo modelo. Motores de busca tradicionais listam — IAs generativas qualificam. Essa diferença não tinha medida.
O que mede: o ENDEX é um índice contínuo entre 0 e 1 que captura a dimensão de endosso nas respostas de IAs. Cada resposta é classificada em quatro categorias determinísticas — endorsement, hybrid, neutral, none — por um parser Python (sem LLM no processo de análise). O índice pondera a taxa de citação por tipo de query: category (peso 0,5), problem (0,3), branded (0,2).
Base empírica: 2.754 respostas coletadas via API (Google Gemini, Anthropic Claude, OpenAI GPT) sobre 51 estabelecimentos em Campos do Jordão (SP). A distribuição ENDEX varia sistematicamente por engine, por segmento e por tipo de query — evidência de que citabilidade não é binária.
Paper: 10.5281/zenodo.20402846 (EN, sempre-atual) · 10.5281/zenodo.20565937 (PT) · SSRN 6843738
ASQ — Query Sensitivity Analysis
O problema: a mesma empresa. Queries diferentes. Resultados radicalmente diferentes. A literatura de GEO trata citabilidade como propriedade da marca — o ASQ demonstra que ela é primariamente uma função do prompt.
O que mede: o ASQ quantifica como o design da query — branded (“Hotel X em Campos do Jordão”), category (“hotel em Campos do Jordão”), problem (“onde ficar em Campos do Jordão”) — determina a taxa de citação de uma entidade nas IAs. O índice revela o perfil de sensibilidade de cada marca: empresas com ENDEX category alto e branded baixo têm posicionamento genérico; o inverso indica reconhecimento restrito à busca direta.
Aplicação prática: o quadrante ENDEX × ASQ define quatro estratégias GEO distintas. Uma empresa no quadrante “alto ENDEX, baixo ASQ” (citada bem em category mas não em problem) deve investir em conteúdo que responda perguntas de descoberta, não em SEO branded.
Paper: 10.5281/zenodo.20565972 (PT) · 10.5281/zenodo.20565983 (EN)
VIEX — Visibility Exclusion Index
O problema: a maioria dos estudos de GEO constrói seu corpus de análise a partir do Google — pegam os top-N resultados de busca e verificam se esses sites aparecem nas IAs. Esse método tem um viés estrutural: empresas que não ranqueiam no Google são sistematicamente sub-representadas no corpus, mesmo que as IAs as citem com frequência.
O que mede: o VIEX quantifica o grau em que um corpus semeado por busca orgânica subestima a citabilidade real de entidades nas IAs. O índice é calculado comparando a taxa de citação em IAs (ENDEX) com a posição no SERP: quando a correlação é baixa ou negativa para entidades específicas, o VIEX detecta exclusão metodológica.
Caso paradigmático: o Belmond Hotel das Cataratas não aparece no SERP local de Foz do Iguaçu (busca “hotel em Foz do Iguaçu”) — mas alcança ENDEX próximo ao máximo da amostra. Um corpus semeado por busca teria excluído essa entidade. O VIEX torna esse erro visível e mensurável.
Paper: 10.5281/zenodo.20565988 (PT) · 10.5281/zenodo.20565992 (EN)
TRICORE — Triangulação de Corpora
O problema: cada IA generativa foi treinada em corpora distintos, com pesos diferentes para fontes, idiomas e janelas temporais. Uma marca citada pelo ChatGPT não é necessariamente citada pelo Gemini ou pelo Claude — e a diferença revela algo sobre a distribuição do conhecimento sobre essa entidade nos corpora de treinamento.
O que faz: o TRICORE é um método de triangulação que mede a consistência de citação de uma entidade entre múltiplos engines (GPT, Gemini, Claude). Uma entidade com TRICORE alto aparece de forma convergente nos três — sinal de que está ancorada em múltiplas fontes. Uma entidade com TRICORE baixo pode ter citabilidade instável: aparece em um engine, não nos outros, dependendo do corpus e da query.
Posição na série: o TRICORE não é uma métrica independente — é uma dimensão de validação do ENDEX. Uma empresa pode ter ENDEX 0,7 medido apenas no GPT e ENDEX 0,2 medido no Gemini. Sem triangulação, o ENDEX único é enganoso. O TRICORE quantifica essa variância entre engines.
Como as quatro métricas se articulam
As quatro métricas formam um sistema de diagnóstico em camadas:
- ENDEX mede o quanto a IA endossa quando cita (qualidade da citação)
- ASQ mede em quais queries a citação ocorre (sensibilidade ao prompt)
- VIEX detecta viés metodológico ao construir o corpus de análise (qualidade da amostra)
- TRICORE verifica entre quais engines a citação é consistente (robustez do resultado)
Juntas, permitem dizer não apenas “você é citado pelas IAs” — mas como, quando, por quê e com que consistência.
Todos os papers estão disponíveis em johnnytelles.com.br/papers com DOI permanente e acesso aberto (CC BY 4.0).