Plano de Visibilidade em AI

Transforme evidências de visibilidade em AI em um plano de correção pronto para execução para generative engine optimization. O plano deve dizer quais lacunas de prompt atacar, por que a fonte atualmente citada vence e se a correção é Structure, Authority ou Presence.

Este é um skill enhanced: ele lê dados públicos ao vivo através da UnifAPI quando necessário, mas continua sendo olhos, não mãos. Ele não edita páginas, não publica em sites de terceiros, não compra avaliações nem manipula menções.

Use a UnifAPI para evidências ao vivo

Comece a partir da saída de ai-visibility-audit ou ai-answer-gap. Puxe novamente apenas o que estiver desatualizado ou faltando:

• Resposta e citações por prompt - geo/serp com target definido como o domínio da marca. Confirme se a marca está citada, apenas nomeada ou ausente.
• Ponderação por demanda - geo/keywords/search-volume para que o plano de correção ataque prompts que as pessoas realmente perguntam.
• Donos da resposta - geo/mentions/top-domains, geo/mentions/top-pages e geo/mentions/cross-aggregated-metrics para identificar a fonte ou o concorrente que vence a resposta.
• Leitura orgânica cruzada - seo/serp para identificar quick wins onde a marca ranqueia organicamente mas não é citada na resposta de AI.
• Leitura da estrutura da página - browser/markdown na página da marca e na fonte vencedora para comparar a extratibilidade: blocos de definição, tabelas de comparação, seções de FAQ, estatísticas citadas e headings claros.

Mantenha a data da execução, a plataforma, o mercado, o conjunto de prompts e o metadado de billing na saída.

Fluxo de trabalho

1. Carregue o conjunto de lacunas. Prefira uma tabela existente de auditoria ou de answer-gap. Se ausente, rode primeiro um pequeno conjunto de prompts; não crie um plano de correção a partir de vibes.
2. Agrupe as falhas por causa-raiz.
   • Structure - a marca tem a resposta, mas ela não é extraível.
   • Authority - a fonte vencedora tem estatísticas, citações de fala, citações, frescor ou profundidade temática mais fortes.
   • Presence - a resposta é dominada por superfícies de terceiros onde a marca está ausente: diretórios, sites de avaliação, listicles, páginas estilo Wikipedia, comunidades ou páginas de parceiros.
3. Escolha o caminho de construção.
   • Atualizar página existente quando a marca ranqueia organicamente, tem name-drop ou tem uma página quase equivalente.
   • Criar página totalmente nova quando não existe página crível para um prompt de alta demanda.
   • Conquistar presença de terceiros quando a fonte citada é uma lista, superfície de avaliação, thread de comunidade ou página de autoridade externa.
4. Pontue a correção. Use o volume de busca de AI como a espinha, depois ajuste para winnability, right-to-win, esforço e risco.
5. Escreva checagens de aceitação. Toda correção precisa dizer como verificá-la após o envio: rode novamente geo/serp, leia a página com browser/markdown, valide o schema ou cheque a listagem de terceiros.
6. Separe conteúdo de distribuição. Correções de estrutura on-site, edições de autoridade e trabalho de presença de terceiros não devem ser agrupados em uma única tarefa de conteúdo.

Padrões de correção

Use estes como o menu padrão de remediação:

Saída

Retorne um plano priorizado:

# AI Visibility Fix Plan - {brand/domain} ({YYYY-MM-DD})

## Summary

- Highest-value prompt gap: ...
- Fastest win: ...
- Dominant miss cause: Structure | Authority | Presence

## Fix Plan

| Priority | Prompt                       | AI vol | Current owner | Cause    | Build path  | Action                                                   | Acceptance check                       |
| -------- | ---------------------------- | ------ | ------------- | -------- | ----------- | -------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
| Now      | best {category} for startups | 1.9k   | g2.com        | Presence | Third-party | Earn accurate listing/reviews on the cited category page | Re-check top-pages and listing content |

## Page-Level Tasks

- Existing page updates: ...
- Net-new pages: ...
- Third-party presence targets: ...

## Re-check Plan

- Re-run the same prompt set and market after shipping.
- Compare cited-source slots, name-drops, and absences separately.
- Record UnifAPI cost from billing metadata.

Proteções

• Não equipare name-drops a citações. Um name-drop é um sinal de quick-win, não uma lacuna resolvida.
• Não recomende avaliações falsas, listicles spam, comunidades de astroturfing nem menções manipulativas de terceiros.
• Não crie páginas-isca "só para AI". Corrija a página humana para que seja clara, citada e extraível.
• Não faça overfit a uma única resposta estocástica. Trate cada resultado como um snapshot datado e recheque antes de um trabalho grande.

Skills relacionados

• ai-visibility-audit: diagnostique a cobertura de citações e classifique as falhas.
• ai-answer-gap: encontre e ranqueie as lacunas de prompt que este skill transforma em correções.
• llm-mention-tracking: monitore se as correções enviadas melhoram a share of voice em AI ao longo do tempo.
• seo-audit: faça a verificação cruzada do ranking orgânico e da qualidade da página quando uma falha de GEO também for um problema de SEO.
• unifapi: o data skill compartilhado (conecte o MCP, descubra as operações de GEO, SEO e browser que este skill lê).