Os sistemas de IA têm de fazer uma escolha quando geram respostas. Podem citar uma fonte secundária que resume a investigação original, ou podem citar diretamente a investigação original. Quase sempre escolhem a investigação original quando está disponível.
A investigação original é mais citada porque é insubstituível. Uma fonte secundária que resume um estudo pode ser substituída por uma dúzia de outros artigos que resumem o mesmo estudo. Mas a investigação original não pode ser substituída. É única. É o relato em primeira mão. Essa singularidade é o motivo pelo qual os sistemas de IA lhe dão prioridade.
Porque é que os sistemas de IA preferem a investigação original aos resumos
Quando um sistema de IA gera uma resposta, quer citar fontes que os leitores não encontram em mais lado nenhum. Uma fonte secundária que resume um estudo não é única. Esse resumo existe em dezenas de outros artigos. Citar um artigo em vez de outro não serve o leitor de forma relevante.
Mas a investigação original é única. Se o leitor quer saber exatamente o que um estudo concluiu, precisa de ler o original. Citar a investigação original serve melhor o leitor do que citar um resumo.
É por isso que a investigação original tem uma preferência de citação desproporcionada. Os websites próprios, que costumam alojar investigação original ou dados próprios, representam 44% de todas as citações de IA. No entanto, só 15% das menções de marcas nas respostas geradas por IA vêm dos websites das próprias marcas. Isto significa que a investigação original alojada no teu domínio é citada muito mais vezes do que resumos ou conteúdo secundário.
A implicação é clara: se tens investigação original, publica-a no teu próprio domínio. Se a publicares na plataforma de outra pessoa ou numa publicação que não pertence à tua marca, estás a oferecer citações a essa plataforma em vez de as ganhares tu. Os sistemas de IA citam a investigação original, e não o artigo que a menciona.
Os dados próprios como o sinal de citação mais forte
Os dados próprios são dados que recolheste tu. Resultados de inquéritos ao teu público. Referências dos teus clientes. Métricas de desempenho da tua plataforma. Estes dados são insubstituíveis. Mais ninguém consegue produzir exatamente os mesmos dados a partir da mesma fonte.
Como estes dados são únicos, os sistemas de IA citam-nos de forma mais fiável. Quando um sistema de IA está a gerar uma resposta sobre referências do setor, por exemplo, sabe que as referências originais publicadas por ti têm mais valor para citar do que o resumo dessas referências feito por outra pessoa.
Cria investigação original inquirindo os teus clientes ou o teu público. Faz testes e publica os resultados. Analisa dados a que mais ninguém tem acesso. Publica essa perspetiva original no teu próprio domínio. Essa investigação original torna-se um íman de citações, porque é o único lugar onde os leitores a podem encontrar.
Os artigos com dados próprios mostram uma preferência de citação desproporcionada. Isto aplica-se para além dos artigos académicos. Qualquer conteúdo com dados próprios que não existam em mais lado nenhum é citado com mais frequência.
A diferença entre investigação original e secundária
A investigação original é evidência em primeira mão que criaste ou recolheste. Conduziste um inquérito. Fizeste uma experiência. Analisaste dados. Publicaste os resultados. Isso é investigação original.
A investigação secundária é quando resumes ou analisas a investigação original de outra pessoa. Lês um estudo e explicas o que significa. Agregas dados de vários estudos. Citas opiniões de especialistas. Isso é investigação secundária.
Ambas importam. Mas os sistemas de IA citam a investigação original com mais frequência, porque é única. Se queres maximizar as citações de IA, foca-te em criar investigação original que viva no teu domínio.
Como estruturar a investigação original para citações de IA
A investigação original tem de ser publicada no teu próprio domínio, num formato que os sistemas de IA consigam extrair com facilidade. O schema markup com detalhes específicos, como metodologia, resultados e dados, mostra um aumento de 22% nas citações. As tabelas de comparação com formatação HTML correta alcançam taxas de citação de IA 47% mais altas do que o conteúdo sem estrutura.
Formata a tua investigação original com clareza. Usa títulos para separar as secções. Inclui dados estruturados que marquem o que é metodologia, o que são resultados e o que é conclusão. Facilita a um sistema de IA a extração de afirmações específicas e a tua citação.
Publica também os dados em bruto ou a metodologia completa. Isto dá ao sistema de IA confiança de que a tua investigação é legítima e reproduzível. Também dá aos leitores a possibilidade de verificar os teus resultados.
Frameworks próprias e metodologias próprias
A investigação original não tem de ser estudos académicos. Podes criar frameworks próprias. Podes desenvolver metodologias. Podes publicar modelos próprios ou ferramentas de avaliação. Tudo isto é investigação original se mais ninguém o estiver a publicar.
Quando crias uma framework que é adotada pelo teu setor, os sistemas de IA citam-na porque é o único lugar onde a framework existe. Quando desenvolves uma metodologia para resolver um problema, os sistemas de IA citam a tua metodologia porque é só tua.
É por isso que criar frameworks com nome é poderoso para a visibilidade na IA. Dá um nome à tua metodologia. Faz dela tua. Publica-a. Os sistemas de IA vão citar-te como a fonte dessa framework.
Como construir um programa de investigação que seja citado
Começa por identificar que dados o teu público precisa e ainda não existem. Que perguntas fazem que exigem investigação original para serem respondidas? Que lacunas existem na investigação disponível?
Depois recolhe ou cria esses dados. Faz um inquérito. Analisa dados publicamente disponíveis e encontra padrões que ninguém destacou. Testa algo na tua plataforma e publica os resultados.
Publica essa investigação no teu próprio domínio. Usa formatação clara e schema markup. Facilita a citação pelos sistemas de IA.
Por fim, divulga a tua investigação. Faz links para ela a partir de outros artigos. Refere-a nas tuas páginas de cluster. Facilita que os sistemas de IA a descubram e percebam a sua importância.
Perguntas frequentes
Preciso de ser investigador para criar investigação original?
Não. Só precisas de dados ou perspetivas que mais ninguém tem. Faz um inquérito aos teus clientes. Analisa os teus próprios dados. Testa algo na tua plataforma. Tudo isso é investigação original. Não precisas de um laboratório nem de credenciais para publicar perspetivas originais valiosas. Com o criador de websites do WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
Posso voltar a publicar no meu domínio investigação de outras fontes?
Não. Isso é investigação secundária, não original. A tua própria análise e o teu resumo dessa investigação não têm problema. Mas não podes afirmar que fizeste investigação que não fizeste. Os sistemas de IA e os leitores vão reconhecer a diferença.
E se a minha investigação contradizer resultados populares?
Não faz mal. Na verdade, é mais valioso do que confirmar a investigação existente. Se tens dados que contradizem o saber convencional, publica-os. É investigação original que os sistemas de IA vão citar por ter valor noticioso.
Que dimensão deve ter a minha amostra para ser credível?
Depende do teu público e do tema. Um inquérito a 100 clientes do teu setor pode ser credível. Um estudo com 1.000 seria mais. O essencial é a transparência. Publica a tua metodologia. Mostra a quantas pessoas fizeste o inquérito. Deixa as pessoas avaliar a credibilidade por si. A transparência gera confiança.
Devo publicar os dados em bruto ou só os resultados?
Publica os resultados com clareza. Publicar os dados em bruto é opcional e depende de questões de privacidade. Mas publica a tua metodologia. Mostra como recolheste os dados. Mostra o que mediste. Essa transparência sinaliza que a tua investigação é legítima.
Com que frequência devo publicar investigação original?
Tantas vezes quantas conseguires criar investigação legítima. Inquéritos trimestrais. Referências anuais. Testes contínuos. Quanta mais investigação original publicares, mais oportunidades de citação crias. Mas a qualidade importa mais do que a frequência.