Faça a um modelo de IA uma pergunta de compra sem marca ("melhor CRM para uma pequena empresa", "qual consultoria para uma transformação digital") e ele nomeia marcas. Faça isso 3.750 vezes, em vários modelos e repetições, e você obtém um mapa de quem é dono de qual pergunta.
Esse mapa é o conjunto de dados de Propriedade de Categoria. Este artigo explica as três métricas que ele produz, a surpresa honesta nos resultados e como ler os 50 perfis públicos de marca construídos sobre ele. Os dados e o código de análise estão abertos sob CC-BY-4.0 no Kaggle e no Zenodo (10.5281/zenodo.20788142).
A configuração
250 perguntas de compra de categoria sem marca em cinco setores: SaaS, consultoria, fintech, e-commerce e tecnologia de saúde. Três modelos: GPT-5.2, Gemini 3 Flash, Perplexity sonar-pro. Cada consulta repetida cinco vezes sob um protocolo de estabilidade dice-roll, porque uma única resposta de IA não prova nada. Total: 3.750 respostas, mapeadas contra 50 marcas.
Três métricas
Índice de Propriedade de Categoria (COI) mede o quão completamente uma marca domina as perguntas de sua categoria. A EY é dona da consultoria com 0,95, aparecendo como a recomendação principal em 47 de 50 consultas de consultoria. A Stripe lidera fintech com 0,53, a HubSpot lidera SaaS com 0,38. A amplitude importa: a consultoria se comporta como um monopólio, o SaaS como um mercado disputado.
Índice de Vácuo Competitivo (CVI) encontra as perguntas onde nenhuma marca estabeleceu propriedade. 8,0% do espaço de consultas é vácuo: perguntas de compradores que a IA responde com conselhos genéricos ou nomes rotativos. Essas são as perguntas mais baratas de conquistar, porque conquistá-las não desloca ninguém.
Pontuação de Deslocamento (DS) estima o quão difícil seria empurrar o dono atual para fora de uma pergunta, com base na consistência com que os modelos o retornam.
A surpresa honesta: a dominância é mais rara do que a narrativa afirma
A história de que "o vencedor leva tudo na busca por IA" está majoritariamente errada no agregado. A concentração média de Gini entre categorias é de 0,284, um nível moderado, e a vantagem da marca líder sobre a vice-líder converge para cerca de 1,3:1, bem abaixo do limiar de 3:1 que definimos para dominância verdadeira antes do estudo.
Monopólios ao estilo da EY são reais, porém excepcionais. A categoria típica é um campo disputado com um líder moderado, uma cauda longa e 8% das perguntas pertencentes a ninguém. Para a maioria das marcas, isso é uma boa notícia: a porta está mais aberta do que o discurso sugere.
Mais dois resultados que vale a pena conhecer: 4,2% das respostas formaram clusters emergentes (agrupamentos de marcas que os modelos inventaram e que não correspondem a nenhuma taxonomia de analistas), e os três modelos concordaram sobre a marca principal para uma pergunta apenas 41,6% das vezes. Quem lhe disser que verificou "o que a IA recomenda" perguntando a um modelo uma vez está descrevendo o clima de um dia, não o clima de uma estação.
Como usá-lo
- Encontre seu COI. Se sua marca é uma das 50, seu perfil em /brands mostra quais consultas você domina, onde você é forte e onde está ausente.
- Cace vácuos. As tabelas de CVI no conjunto de dados listam as perguntas sem dono por setor. Conteúdo que responde diretamente a uma pergunta em vácuo é o trabalho de visibilidade em IA de maior retorno disponível.
- Meça de novo, sempre. Com 41,6% de concordância entre modelos, qualquer alegação de propriedade precisa de pelo menos três modelos e cinco repetições. Nosso Dice Roller gratuito executa esse protocolo em qualquer pergunta, sem precisar de conta.
O conjunto de dados vem com respostas brutas, menções extraídas, todas as três matrizes de métricas, embeddings de respostas e o notebook que reproduz cada tabela e figura. O artigo complementar está em revisão de periódico; os materiais do preprint estão no registro do Zenodo.