A Profound levantou US$ 180 milhões dizendo que mede a citação de 2.500 marcas em IA. O próprio FAQ da empresa diz que o benchmark mais citado roda em 50 prompts inventados por categoria

Disclosure: O Expediente vende otimização para citação em IA como serviço (a linha /servicos do próprio site). Este texto audita a metodologia de um fornecedor da categoria, inclusive contra o interesse comercial da casa.

A Profound anunciou, em 16 de setembro, uma rodada Series D de US$ 180 milhões, avaliando a empresa em US$ 1,8 bilhão, liderada por Sequoia Capital e Kleiner Perkins. A prova de tração que o próprio post cita é "mais de 2.500 marcas" e "um terço da Fortune 100" usando a plataforma — nomeando Estée Lauder, Walmart, Zoom, Royal Bank of Canada, Stripe, Ramp, Cursor e Figma como clientes. Nenhuma das duas frases diz como esse número foi contado, em que janela de tempo, nem o que conta como "usar a plataforma". Comparado com o quê? Medido como? A própria Profound já responde parte da pergunta de metodologia em outro lugar do site — só que para o produto errado para sustentar um valuation de US$ 1,8 bilhão.

O número de clientes não é o número que sustenta o preço

Uma rodada de US$ 180 milhões a US$ 1,8 bilhão de avaliação precisa de uma métrica que separe cliente pagante de conta de teste, e separe "usa a plataforma" de "comprou o plano anual". O post de anúncio não faz nenhuma das duas separações — só empilha os dois números maiores que tem (2.500 marcas, um terço da Fortune 100) ao lado dos oito logotipos mais reconhecíveis. É a mesma estrutura de qualquer anúncio de captação: o número que aparece é o que melhor vende a rodada, não o que melhor descreve a base de clientes. Isso sozinho não prova nada de errado. Prova que o comunicado de uma empresa que acabou de levantar dinheiro não é fonte de auditoria sobre ela mesma — é material de relações públicas, e deveria ser lido como tal até prova em contrário.

O único número que a Profound explica é pequeno — e ela mesma diz isso

No FAQ do Black Friday Index, o produto de varejo mais citado da Profound, a pergunta "How does the Black Friday Index work?" tem resposta publicada pela própria empresa no FAQ do próprio índice: "For each category, we synthetically generate 50 unbranded Black Friday related prompts" — para cada categoria, geramos sinteticamente 50 prompts sem marca relacionados à Black Friday. É a própria Profound contando a amostra, sem que ninguém tenha precisado forçar a divulgação — crédito onde é devido.

Só que 50 perguntas sintéticas por categoria é amostra pequena para um ranking vendido como citação de marca, e o FAQ não diz se outro lote de 50 prompts produziria o mesmo resultado. Amostra pequena não é amostra errada — é amostra que precisa de intervalo de confiança antes de virar número de vendas, e o FAQ não publica um.

O que fica sem resposta é o número que sustenta o valuation, não o índice de Black Friday

No mesmo dia da rodada, a concorrente QueryBurst distribuiu uma crítica de metodologia ao setor inteiro de "AI visibility", com a Profound como alvo principal. O ponto da QueryBurst não é o Black Friday Index — esse a Profound já explica. É o que continua sem explicação pública: a unidade de contagem por trás do corpus de bilhões de citações que a empresa anuncia, o total de prompts canônicos, e o tamanho de amostra efetivo atrás de cada ranking individual de categoria que a Profound vende a cliente — a maioria dos números que, ao contrário do índice de Black Friday, nunca vêm com o tamanho de amostra ao lado.

David McSweeney, fundador da QueryBurst, resume: "As more marketing decisions are handed to AI, the quality and provenance of the data underneath those systems matters more, not less" — conforme mais decisão de marketing passa para a IA, a qualidade e a proveniência do dado por trás desses sistemas importa mais, não menos. Isso é exatamente o que eu pergunto de qualquer estudo antes de aceitar o número: qual era a amostra, e quem decidiu o que entrava nela.

Quem aponta o buraco também vende a mesma régua

A QueryBurst não é uma auditora neutra. É concorrente da Profound no mesmo mercado de medição de citação em IA, e distribuiu a crítica no mesmo dia em que a rival anunciou uma rodada de US$ 180 milhões — o tipo de coincidência que merece ser dita em voz alta, não escondida. Quem publicou tem o mesmo incentivo comercial que a Profound tem para o lado oposto.

Mas o achado específico não depende do motivo de quem o publicou. Que o FAQ da Profound explica o Black Friday Index e nenhum outro material público da empresa explica o corpus de citações ou os demais rankings é checável nos próprios materiais que a Profound publicou — antes e depois da crítica. O interesse comercial da QueryBurst explica por que ela foi procurar a lacuna. Não torna a lacuna menos real.

O dado da Cloudflare não prova o que a Profound diz que prova

O post da rodada cita, como evidência de que "agentes de IA geram mais trabalho de marketing, não menos", um dado que a própria Cloudflare reportou sobre o tráfego de bot ultrapassando o tráfego humano na web pela primeira vez, em 3 de junho de 2026. O problema não é se esse dado é real — é o que ele prova. Tráfego de bot agregado inclui indexador de busca, monitoramento de uptime e scraper de preço — não só agente de compra decidindo o que citar. A Profound usa uma estatística sobre toda a web — publicada pela própria Cloudflare, não por um executivo nomeado — para justificar uma tese sobre um comportamento específico — decisão de compra mediada por IA — sem isolar quanto desse tráfego é, de fato, esse comportamento. É a mesma armadilha do estudo que junta correlação ampla com causa estreita.

O que perguntar antes de comprar a régua

Para quem decide orçamento de GEO com verba travada, a pergunta não é se a Profound mede algo real — provavelmente mede, ao menos no produto em que publica a amostra. A pergunta é se cada número do relatório sobrevive a "qual era a amostra": quantos prompts por categoria, de marca ou sem marca, e se outro lote sintético daria o mesmo ranking. Nenhum fornecedor da categoria — nem a Profound original que este colunista já auditou aqui, nem a Ahrefs, que também não separou mudança real de instrumento melhor — publica isso por padrão para todos os números que vende. Até publicar, o número de citação que qualquer um desses painéis mostra é o começo da pergunta, não o fim dela.

A pergunta sobre a amostra vale também para geografia e idioma: um teste com 1.200 perguntas em 10 cidades e 7 idiomas achou a mesma marca no topo em só 35% das repetições — um painel de visibilidade com score único não diz em que cidade ou idioma essa amostra foi coletada.