01 · Audit · educação

AI Visibility Audit para Educação & formação executiva

Diagnóstico de como ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Google AI Mode descrevem, citam, ignoram ou distorcem a sua marca.

Foco no sector

Educação & formação executiva

Para universidades, business schools e programas que competem em pesquisas internacionais e comparativos assistidos por IA.

Áreas de foco

UniversidadesBusiness schoolsExecutive edProgramas online

Como funciona aqui

O que este trabalho
faz concretamente para este comprador.

Um programa executivo de nível IE Business School observa candidatos internacionais a descreverem a sua shortlist como 'as escolas que o ChatGPT nomeou primeiro'. A auditoria corre os prompts de comparação cross-country que esses candidatos realmente usam: ROI do programa, outcomes alumni, requisitos de língua, flexibilidade de formato. Pontua como a IA descreve o programa contra 5-7 escolas peer nomeadas, onde o programa desaparece (frequentemente numa única língua enquanto visível noutras), e que fontes de ranking, perfis alumni ou publicações de faculty ancoram o gap.

Prompts de comprador

As perguntas que
estão a fazer agora.

Prompt 01

“melhor Executive MBA na Europa para alguém a trabalhar a tempo inteiro em Madrid”

Prompt 02

“comparar IE vs IESE vs ESADE para alguém em serviços financeiros”

Prompt 03

“vale a pena um Executive MBA em termos de custo para um fundador de 38 anos”

Prioridades

O que importa
nesta indústria.

01
Visibilidade de pesquisa internacional
Estudantes comparam programas entre países num único prompt. Se o seu programa não está na shortlist gerada por IA, também não está no conjunto de candidatura.
02
Dados de outcome ganham
ROI, aumento salarial, taxa de emprego, trajetória alumni — são os data points que persuadem futuros estudantes com quem a IA fala.
03
Autoridade de matéria
Publicações de faculty, output de investigação, redes alumni. Os motores de IA tratam escolas com pegada externa densa de forma diferente das que existem apenas no seu próprio site.

Jornada do comprador

Como os compradores
realmente pesquisam.

Futuros estudantes comparam um MBA dos EUA com uma Grande École francesa com um programa executivo em Espanha — numa única thread do ChatGPT. Perguntam sobre estilo de ensino, outcomes alumni, requisitos de língua, dificuldade de candidatura. A IA sintetiza a partir de rankings, reviews alumni, publicações de faculty e relatórios de emprego. Se os dados da sua escola não estão estruturados, é invisível a essa síntese.

Sinais de confiança

O que os motores de IA
estão a ler.

01
Schema faculty e alumni: Person, EducationalOrganization, Course
02
Dados de outcome: estatísticas salariais, taxas de emprego, destinos de carreira
03
Rankings, acreditações, parcerias nomeadas
04
Presença de conteúdo multilingue — especialmente para programas que visam estudantes internacionais

Entregáveis

O que recebe
especificamente aqui.

01
Tabela de citações sobre 25 queries em forma de candidato contra 5-7 escolas peer nomeadas, pontuada por motor
02
Relatório de gap de dados de outcome mostrando onde dados de salário alumni, taxa de emprego ou destino são finos ou em falta vs peers citados
03
Mapa de visibilidade específico por língua mostrando onde o programa é nomeado em inglês e espanhol vs em falta em francês, alemão e português

Fontes que afinamos

De onde vêm
realmente as citações.

FT Business School RankingsQS World University RankingsThe Economist Executive EducationAACSBBloomberg Businessweek MBA Rankings

Formato regulatório

Jurisdições diferentes, regras diferentes, língua diferente. Motores de IA preferem fontes que são explícitas sobre que mercados e que regulamentações se aplicam. Mapeamos cada descritor por jurisdição antes de qualquer trabalho de otimização tocar no pool de fontes.

Contexto do serviço

Como este trabalho
se encaixa no setor.

01 · Audit