> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.airops.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.airops.com/docs/pt/insights/analytics/sentiment.md). # Sentimento Compreenda como as plataformas de IA retratam a sua marca com análise de sentimento baseada em temas nas respostas de IA. A aba Sentimento fornece uma análise aprofundada de como as plataformas de pesquisa de IA falam sobre a sua marca. Em vez de apenas acompanhar se é mencionada, o Sentimento revela *o que* os motores de IA dizem sobre si e se é positivo, negativo ou neutro — dividido por temas extraídos automaticamente. ## Métrica principal ### Pontuação de Sentimento Menções positivas mais metade das menções neutras, dividido pelo total de menções da marca (0-100). Valores mais altos indicam um sentimento mais favorável na forma como as plataformas de IA apresentam a sua marca. As pontuações de sentimento são codificadas por cores ao longo de toda a aba: | Intervalo de pontuação | Etiqueta | Cor | | ---------------------- | -------- | -------- | | 60-100 | Positivo | Verde | | 40-59 | Neutro | Cinzento | | 0-39 | Negativo | Vermelho | ## Como funcionam os temas A AirOps extrai automaticamente temas recorrentes a partir de respostas geradas por IA que mencionam a sua marca. Os temas são descritores curtos (2-3 palavras) que representam tópicos que os motores de IA associam consistentemente à sua marca — como "apoio ao cliente", "flexibilidade de preços" ou "fiabilidade do produto". Os temas são extraídos usando uma análise de IA em várias etapas dos dados das suas respostas e são refinados ao longo do tempo à medida que surgem novos dados. ## Série temporal da pontuação de sentimento Acompanhe a evolução da sua pontuação de sentimento ao longo do tempo com quatro visualizações: ### Geral Veja a tendência agregada da sua pontuação de sentimento em todas as plataformas, tópicos e temas. Acompanhe se o sentimento está a melhorar, estável ou em declínio. ### Por Tema Divida a pontuação de sentimento por cluster de tópico. Identifique quais os tópicos que impulsionam o sentimento mais positivo ou negativo e acompanhe as mudanças ao longo do tempo. ### Por Plataforma Compare as pontuações de sentimento entre motores de respostas de IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overviews). Entenda quais as plataformas que apresentam a sua marca de forma mais favorável. ### Por tema Veja as tendências da pontuação de sentimento de temas individuais ao longo do tempo. Acompanhe se aspetos específicos da perceção da sua marca estão a melhorar ou a diminuir. ## Mapa de árvore de sentimento O mapa de árvore fornece uma visão geral visual de todos os seus temas de sentimento num relance: * **Tamanho do bloco** representa com que frequência o tema aparece (ocorrências) * **Cor do bloco** varia de rosa (sentimento negativo) a verde-azulado (sentimento positivo) Passe o cursor sobre qualquer bloco para ver o nome do tema, a pontuação de sentimento e uma repartição das contagens positivas, negativas e neutras. Use o filtro de sentimento para se concentrar em **Todos os sentimentos**, **Positivo**, ou **Negativo** temas. ## Tabela de temas de sentimento A tabela de temas fornece uma repartição detalhada de cada tema extraído com as seguintes colunas: | Coluna | Descrição | | ----------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Tema | O nome do tema extraído | | Pontuação de Sentimento | A pontuação de sentimento do tema (0-100), codificada por cores de acordo com o nível de sentimento | | Volume | Percentagem do total de ocorrências de temas que este tema representa | | Ocorrências | Número total de vezes que este tema aparece nas respostas | ### Filtragem por sentimento Use o menu suspenso de sentimento para filtrar temas por **Todo o sentimento**, **Positivo** (pontuação >= 60), ou **Negativo** (pontuação < 40). ### Detalhar até às respostas Expanda qualquer linha de tema para ver as respostas individuais geradas por IA que contribuíram para o sentimento desse tema. Cada linha de resposta mostra: * **Fornecedor** — qual plataforma de IA gerou a resposta * **Data** — quando a resposta foi capturada * **Texto da resposta** — um excerto da resposta gerada por IA Clique em qualquer resposta para abrir um painel de detalhes com o conteúdo completo da resposta. Para respostas positivas e negativas, o painel também mostra uma explicação em linguagem simples sobre por que a resposta recebeu essa classificação. {% hint style="info" %} As explicações de sentimento aplicam-se a respostas individuais. Não são combinadas num fator impulsionador ao nível do tema. {% endhint %} ## Filtros Todos os gráficos e métricas nesta página podem ser filtrados por: * **Intervalo de Datas**: Selecione um período de tempo para a sua análise * **Região**: Filtrar por região geográfica * **Tipo de Prompt**: Relacionado com categoria (prompts gerais) vs Relacionado com marca (prompts que mencionam diretamente a sua marca) * **Tópico**: Filtrar por clusters de tópicos * **Plataforma**: Filtrar por mecanismo de respostas de IA específico * **Persona**: Filtrar por persona do público-alvo --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.airops.com/docs/pt/insights/analytics/sentiment.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.