Meia hora de terminal vale mais do que três reuniões de apresentação
Quem vende visibilidade em motores generativos deveria conseguir demonstrá-la no próprio domínio. Em 7 de agosto de 2026 apliquei sete testes técnicos a 12 domínios de fornecedores de GEO no Brasil, com requisições HTTP de user-agent declarado, e uma parte relevante do grupo reprovou justamente no exame que vende ao mercado.
Publico o método sem a lista de nomes, e o motivo é um conflito de interesse que prefiro declarar a esconder: sou Founder da Brasil GEO e concorro com boa parte das empresas que auditei. Ranking de defeitos assinado por concorrente vale pouco como apuração e vale menos ainda como serviço ao comprador. O que sobra de útil é a receita, porque ela funciona na mão de qualquer pessoa, inclusive apontada para o meu domínio.
A assimetria que o comprador enfrenta é desconfortável. A proposta de um fornecedor competente e a de um vendedor de atalho são visualmente idênticas: mesmas telas de painel, mesmo vocabulário de motor generativo, mesma promessa de aparecer no ChatGPT. Referência de cliente resolve menos do que parece, já que cliente satisfeito com atendimento raramente consegue distinguir o efeito da intervenção contratada do efeito do calendário. Nenhuma dessas camadas sobrevive a 30 minutos de terminal.
Os sete testes compartilham uma propriedade que os torna aplicáveis antes da assinatura: nenhum exige acesso privilegiado. Tudo é público. São requisições que qualquer navegador dispara, arquivos que o próprio fornecedor publica, registros oficiais abertos e a cadeia de links que ele mesmo montou para justificar a urgência da venda. Se o resultado vier ruim, ele já estava ruim antes de você olhar.
Uso a palavra auditoria em sentido estrito, e ela cobra um preço. Levantei evidência reproduzível, com data, e registrei o que encontrei também quando o resultado apontava para dentro de casa. Dois domínios meus falharam em um dos sete testes naquela mesma varredura, e o defeito está descrito adiante com o mesmo detalhe dos outros. Auditoria que só encontra problema no vizinho é peça de venda com aparência de método.
O que a varredura de 12 domínios encontrou, sem citar ninguém
A varredura produziu três classes de defeito: infraestrutura barrando os robôs que fazem a IA encontrar a página, material de divulgação com erro factual verificável, e números de mercado cuja cadeia de citação termina em parte interessada. Nenhuma das três exige ferramenta paga para ser detectada.
O protocolo foi deliberadamente modesto, porque auditoria de terceiro precisa ser inofensiva. Uma requisição por caminho por agente, sem paralelismo, sem tentativa de contornar proteção, sem varredura de diretório, sem formulário preenchido. Só o que um visitante educado faria, com a diferença de que o cabeçalho de identificação foi declarado em vez de disfarçado.
Na camada de acesso, três dos 12 domínios reprovaram por razões diferentes entre si. Um devolvia HTTP 403 para os cinco robôs de IA testados, o de treino da OpenAI, o da busca do ChatGPT, o de acesso disparado pelo usuário, o da Anthropic e o da Perplexity, e devolvia HTTP 200 para o robô do Google. Outro autorizava um robô de IA de forma explícita no arquivo de regras enquanto o firewall bloqueava exatamente aquele robô. O terceiro publicava um arquivo de regras que bloqueava e liberava os mesmos agentes em blocos distintos do mesmo documento.
Na camada factual, quatro afirmações de material de divulgação não sobreviveram à checagem contra fonte primária: um ano de fundação divergindo em 27 anos entre o que a imprensa publicou e o que o próprio site declara, uma certificação de parceria que o diretório oficial de quem emite a certificação não confirma, e duas datas de fundação erradas em outras duas empresas.
O mapa abaixo é o resumo operacional. Cada teste ganha uma seção própria adiante, com o comando, o resultado aceitável, o que a falha revela e quanto tempo consome.
| Teste | O que revela | Sinal de reprovação |
|---|---|---|
| 1. Resposta HTTP por user-agent | Se o domínio é acessível aos agentes que compõem resposta de IA | 403, 429 ou 503 para robôs de IA com 200 para o Googlebot |
| 2. Regras publicadas contra comportamento real | Se a política escrita corresponde à infraestrutura | Robô autorizado no arquivo e barrado pelo firewall, ou blocos contraditórios |
| 3. Caminho do arquivo de orientação para modelos | Distância entre o que o fornecedor recomenda e o que pratica | Cerca de 500 KB de post de blog servidos no lugar do arquivo |
| 4. Feed e mapa do site | Higiene de distribuição e teste de regressão após migração | 404 em caminho que o próprio site declara no código |
| 5. Três afirmações contra fonte primária | Rigor factual do material de divulgação | Ano de fundação, certificação ou parceria que a fonte oficial não confirma |
| 6. Cadeia de citação do número de mercado | Se a urgência vendida tem lastro empírico | Cadeia que termina em peça de marketing de parte interessada |
| 7. Proveniência do ranking exibido como credencial | Se a prova social é editorial ou comprada | Peça patrocinada com dados estruturados de matéria e metodologia só em imagem |
Nomear as empresas transformaria método em pelourinho e daria ao leitor a sensação falsa de que o problema está em sete ou oito CNPJs. A frequência é o achado. Defeito que aparece em um domínio é descuido; defeito que aparece em vários domínios de uma mesma categoria é sintoma de um mercado que cresceu mais rápido do que a disciplina técnica de quem o atende.
Teste 1: o domínio responde aos robôs que fazem a IA encontrar a página
A primeira pergunta é se o site do fornecedor está acessível aos agentes que compõem resposta de IA. Cinco requisições com user-agent declarado resolvem. Quando os robôs de IA recebem 403 e o Googlebot recebe 200, existe uma regra de borda barrando exatamente o canal que o fornecedor cobra para abrir no cliente.
O que rodar, em cerca de cinco minutos: uma requisição ao endereço principal por agente, comparando apenas o código de resposta.
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -A "GPTBot" https://exemplo.com.br/
Repita trocando o valor do parâmetro de agente por OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot e PerplexityBot. Acrescente duas requisições de controle, uma identificada como Googlebot e outra como navegador comum. São sete códigos no total, e o diagnóstico está na comparação entre eles, não no valor absoluto de cada um.
Resultado bom: sete códigos iguais, todos 200. Aceito também 200 para os robôs de busca com bloqueio deliberado do robô de treino, desde que o fornecedor saiba explicar a decisão sem consultar ninguém. Resultado ruim: 403 concentrado nos agentes de IA com 200 no controle do Google. Isso não é configuração de segurança genérica, é uma regra que distingue robô de IA de robô de busca tradicional e escolhe barrar o primeiro.
A gravidade fica clara quando se separa o que cada agente faz. A documentação de crawlers da OpenAI descreve quatro agentes com finalidades distintas: GPTBot para coleta de treinamento, OAI-SearchBot para fazer o site aparecer na busca do ChatGPT, ChatGPT-User para o acesso disparado por uma pessoa durante a conversa e OAI-AdsBot para validação publicitária. Bloquear o primeiro é decisão de propriedade intelectual. Bloquear o segundo apaga o site da superfície de descoberta.
Sites que optam por bloquear o OAI-SearchBot não aparecem nas respostas de busca, embora ainda possam surgir como links de navegação.
Documentação oficial de crawlers da OpenAI, seção sobre o OAI-SearchBot, em tradução livre, consultada em 10 de agosto de 2026
Diante de um 403, pergunte qual foi a decisão e quem a tomou. Existe resposta aceitável: empresa que bloqueia treinamento por política de propriedade intelectual e mantém a busca liberada está exercendo uma escolha legítima, e eu defenderia essa escolha em vários casos. A resposta que reprova é a surpresa. Fornecedor que descobre o próprio 403 durante a reunião de venda não estava medindo o que promete medir para você. A lógica completa de quais agentes liberar está em matriz de bots de IA.
Teste 2: o arquivo de regras bate com o que o servidor faz
Regra publicada e comportamento real precisam coincidir. O teste cruza o conteúdo do robots.txt com os códigos coletados no teste anterior, e a divergência entre os dois revela quem escreveu a política, quem opera a infraestrutura e se essas duas pessoas conversaram alguma vez.
O que rodar, em cerca de quatro minutos: curl -s https://exemplo.com.br/robots.txt e a leitura integral do arquivo, sem pular blocos. Depois, confronte cada agente autorizado com o código HTTP que ele recebeu de fato.
Resultado bom: cada agente aparece uma vez, as regras não se contradizem e o comportamento observado corresponde ao declarado. Um arquivo curto, coerente e sem herança de template é um sinal barato de que alguém pensou sobre o assunto em vez de copiar.
Encontrei duas variedades de falha, e elas contam histórias diferentes. Na primeira, o arquivo autorizava explicitamente um robô de IA e o firewall bloqueava justamente esse robô: a política foi escrita por quem cuida de conteúdo, a borda foi configurada por quem cuida de infraestrutura, e ninguém rodou a requisição de verificação depois. Na segunda, o mesmo arquivo bloqueava e liberava os mesmos agentes em blocos distintos, resultado típico de colagem sucessiva de modelos encontrados na internet.
A contradição interna é pior do que parece. Os interpretadores aplicam o grupo de regras mais específico que casa com o agente, então um arquivo contraditório significa que ninguém da empresa sabe qual política está valendo, e cada motor pode estar resolvendo o conflito de um jeito. Política de acesso que exige interpretação não é política, é ambiguidade documentada.
Trato a reprovação neste teste como eliminatória quando não vem acompanhada de explicação, por um motivo prático: corrigir a camada de acesso custa uma tarde de trabalho e não depende de orçamento de conteúdo, de aprovação de comitê nem de contratação. Quem deixou passar o item mais barato do escopo dificilmente vai executar o mais caro com rigor diferente.
Teste 3: o caminho reservado ao arquivo de orientação para modelos
O caminho /llms.txt diz pouco sobre citação e muito sobre cuidado operacional. Um 404 limpo é defensável, porque o guia oficial do Google lista o arquivo entre as táticas desnecessárias. Servir cerca de 500 KB de um post de blog nesse caminho revela que ninguém do fornecedor jamais requisitou o arquivo que ele recomenda ao cliente.
O que rodar, em cerca de dois minutos: curl -sI https://exemplo.com.br/llms.txt e a conferência de três campos do cabeçalho, o código de resposta, o tipo de conteúdo e o tamanho. Se o tipo vier como HTML e o tamanho passar de algumas dezenas de kilobytes, abra o corpo e veja o que está sendo servido ali.
Resultado bom: 404 honesto, ou um arquivo de texto puro, pequeno, coerente com a arquitetura do site. Resultado ruim: um domínio que se apresenta como especializado em inteligência artificial devolvendo, naquele caminho, um post inteiro sobre como implementar aquele mesmo arquivo, com todo o peso de uma página de blog. A recomendação existia no conteúdo comercial e não existia na infraestrutura.
Não conto a presença do arquivo como mérito, e isso importa para a leitura correta do teste. A Ahrefs analisou 137 mil domínios e publicou em 15 de junho de 2026 que, dos cerca de 38 mil com llms.txt válido, 97% não receberam nenhuma requisição ao arquivo durante o mês de maio (metodologia completa). O guia oficial do Google Search Central, publicado em 15 de maio de 2026 e atualizado em 15 de junho, coloca o arquivo entre cinco táticas que não precisam ser executadas, ao lado de marcação especial para IA.
O valor do teste está na distância entre discurso e prática. Fornecedor que vende implementação de llms.txt como entregável e serve meio megabyte de HTML no caminho do arquivo está cobrando por um item que não verificou nem uma vez no próprio domínio. Fornecedor que não tem o arquivo e explica por que, citando a evidência disponível, acaba de demonstrar o tipo de critério que você quer comprando.
Teste 4: o feed e o mapa do site respondem, e aqui fui eu quem reprovou
Um site que declara um caminho de feed no próprio código e devolve 404 nesse caminho tem uma regressão não testada. Sete de dez domínios que verifiquei responderam corretamente. Dois dos que falharam eram meus, defeito que assumo aqui porque a alternativa seria publicar uma auditoria em que só o vizinho erra.
O que rodar, em cerca de três minutos: abra o código-fonte da página inicial, procure a declaração de feed no cabeçalho, o elemento de ligação alternativa com tipo de aplicação RSS, e requisite o endereço encontrado. Some a isso curl -sI https://exemplo.com.br/sitemap.xml. Confira o código de resposta, se o XML abre sem erro e se as datas de última modificação são recentes.
Resultado bom: 200 nos dois caminhos, XML válido e datas coerentes com a frequência de publicação declarada pela empresa. Resultado ruim: 404 em caminho que o próprio HTML anuncia, sitemap com datas antigas em site que se diz ativo, ou mapa que lista páginas removidas.
No meu caso, a causa foi banal e por isso mesmo instrutiva. Duas propriedades passaram por mudança de estrutura de rotas, o cabeçalho continuou apontando para o endereço antigo do feed e nenhuma verificação automatizada cobria aquele caminho. O sintoma ficou invisível porque leitor humano nunca digita o endereço de um feed. Corrigi a rota e incluí os dois caminhos no conjunto de verificações que roda antes de cada publicação, que era onde a falha deveria ter aparecido meses antes.
Reprovar neste teste não elimina ninguém sozinho, e seria desonesto da minha parte sugerir o contrário. O peso do achado é outro: ele mede se existe rotina de verificação depois de mudanças, e essa rotina é a diferença entre um trabalho de GEO que se sustenta por 12 meses e um que degrada em silêncio a partir da primeira migração. Pergunte ao fornecedor qual verificação roda automaticamente no domínio dele e com que frequência. A resposta separa quem tem processo de quem tem intenção.
Teste 5: três afirmações do material de divulgação contra a fonte primária
Escolha três afirmações verificáveis do material do fornecedor e cheque cada uma contra a fonte que a origina. Ano de fundação, certificação de parceria e cliente citado bastam. Na varredura, quatro afirmações desse tipo não resistiram, incluindo um ano de fundação divergindo em 27 anos entre a imprensa e o site da própria empresa.
O que rodar, em cerca de oito minutos, sem ferramenta nenhuma. Para o ano de fundação, compare o que a peça de imprensa afirma, o que o site institucional declara e o que consta no registro público do CNPJ. Para a certificação, abra o diretório oficial de parceiros mantido por quem emite aquela certificação e procure o nome da empresa. Para o cliente citado, procure a menção do lado do cliente, em página, release ou material público dele.
Resultado bom: as três afirmações confirmadas na fonte que as origina, com datas coerentes. Resultado ruim: divergência de anos entre fontes que deveriam concordar, ou certificação alegada que o diretório oficial do fornecedor da certificação não lista.
A divergência de 27 anos merece um comentário, porque ela é mais reveladora do que um erro de digitação. Alguém escreveu uma data, alguém revisou, alguém publicou, alguém compartilhou nas redes e ninguém abriu o site da empresa citada para conferir. A cadeia inteira operou sem um único ato de verificação. Quando isso acontece com um número que qualquer pessoa confere em 40 segundos, a probabilidade de acontecer com afirmações mais difíceis de checar aumenta, e não diminui.
A conexão com o serviço vendido é direta. Consistência de dados de entidade, o conjunto de fatos que a máquina usa para saber o que a sua empresa é, está no centro do que um trabalho de GEO entrega. Empresa que não mantém a própria data de fundação alinhada entre as fontes que fala sobre ela vai receber a sua base de fatos e cuidar dela com o mesmo padrão. O procedimento equivalente aplicado à sua marca está descrito em como auditar a presença da sua marca em LLMs.
Teste 6: rastrear o número de mercado até quem realmente mediu
Todo fornecedor abre a conversa com uma estatística que justifica urgência. O teste consiste em seguir o link dessa estatística até encontrar um documento com amostra, período, método e autor identificado. Dois percentuais muito repetidos no mercado brasileiro de GEO terminam, quando rastreados, em peça de marketing de uma empresa classificada no mesmo ranking que os divulgou.
Não reproduzo aqui os dois números, e a omissão é proposital. Repetir a cifra com a ressalva junto é exatamente o mecanismo que lhes deu autoridade: cada repetição vira uma nova fonte aparente, e em três saltos ninguém lembra que a origem era uma peça publicitária. Ensinar o rastreamento vale mais do que exibir o troféu.
O que rodar, em cerca de cinco minutos: abra a peça do fornecedor, clique no link do número, e repita o clique em cada página que apenas cita outra. Pare somente quando chegar a um documento que traga quatro coisas ao mesmo tempo, quem mediu, quando mediu, com que amostra e com que método. Se o caminho termina numa página que não tem nenhuma das quatro, o número não existe como evidência.
Resultado bom: cadeia curta terminando em estudo primário, com metodologia publicada e sem interesse comercial na conclusão. Resultado ruim: cadeia circular, em que o veículo cita a agência, a agência cita o veículo e nenhum dos dois mediu nada. Trate com a mesma desconfiança o número correto que foi transposto de outro país sem ajuste, prática comum em apresentações sobre adoção de IA no Brasil.
Para calibrar o que é um número bem formado, dois exemplos que passam no próprio teste. A Ahrefs comparou, em 11 de maio de 2026, 1.885 páginas que adicionaram dados estruturados contra 4.000 páginas de controle, em desenho de diferenças em diferenças, e encontrou queda de 4,6% em AI Overviews, alta de 2,4% em AI Mode e alta de 2,2% no ChatGPT, variação em torno de zero (estudo completo). A Muck Rack, na edição de maio de 2026 do levantamento sobre o que a IA lê, mediu que mídia conquistada responde por 84% das citações e mídia paga por 0,3% (relatório). Nos dois casos você sabe quem mediu, quando, com que amostra e o que exatamente foi comparado. Peça isso de qualquer número que entre numa proposta comercial.
Teste 7: o ranking exibido como credencial é editorial ou é anúncio
Fornecedores exibem menções na imprensa como validação independente. Boa parte dessas menções é espaço comprado. O teste distingue os dois casos em quatro minutos, olhando o selo publicitário, os dados estruturados da página, o formato em que a metodologia foi publicada e a política de conteúdo pago do veículo.
O levantamento de imprensa que originou a lista de fornecedores desta auditoria era conteúdo patrocinado. Estava marcado com dados estruturados de matéria jornalística, não trazia selo publicitário visível para o leitor, e a metodologia do ranking aparecia apenas como imagem, sem tabela legível por máquina. Três sinais na mesma página.
O que rodar: abra a peça, procure no texto visível qualquer marcação de publicidade, patrocínio ou conteúdo de marca. Depois abra o código-fonte e procure o tipo declarado nos dados estruturados. Verifique se a metodologia aparece como tabela ou como figura. Termine na página de política editorial do veículo, que costuma descrever como o conteúdo pago é sinalizado, quando existe essa política.
Resultado bom: peça claramente editorial, com autor identificado, ou peça patrocinada com selo visível e tipo correto nos dados estruturados. Resultado ruim: conteúdo pago vestido de reportagem. A metodologia publicada só como imagem merece atenção própria, porque ela impede conferência automática e impede que qualquer pessoa reproduza o critério de classificação. Ranking cujo critério não pode ser reproduzido é opinião com aparência de medição.
Comprar espaço na imprensa é legítimo, e conheço equipes de comunicação sérias que fazem isso com transparência. A reprovação mora na apresentação: exibir colocação comprada como reconhecimento de terceiro em uma proposta comercial é uma afirmação falsa sobre a natureza da prova. Some a isso o efeito técnico. Marcar publicidade com dados estruturados de matéria jornalística ensina os sistemas de recuperação a tratar anúncio como apuração, o que degrada o acervo do qual o próprio mercado de GEO depende. Pergunte ao fornecedor se aquela colocação foi paga. A pergunta é constrangedora, e a hesitação diante dela informa bastante.
As perguntas da proposta que separam método de atalho
Depois dos sete testes, sobram as perguntas que só o fornecedor pode responder. Oito delas cobrem o essencial: linha de base, número de execuções, grupo de controle, garantias, origem dos números, critério de parada, dependências externas e disposição de submeter o próprio domínio ao mesmo exame.
| Pergunta | Resposta aceitável | Resposta que reprova |
|---|---|---|
| Qual é a linha de base antes da intervenção e como ela foi medida? | Série com data de início, prompts registrados e número de execuções por prompt | "A gente mede depois que começa" ou uma captura de tela de resposta única |
| Quantas execuções por prompt, e qual a variação entre elas? | Múltiplas rodadas, com média e dispersão reportadas | Uma execução por prompt, apresentada como resultado estável |
| Existe grupo de controle ou comparação com páginas não tratadas? | Conjunto de controle definido antes da intervenção | "O mercado inteiro trabalha assim" ou ausência do conceito na proposta |
| Você garante citação no ChatGPT? | "Não. Ninguém controla índice nem ranqueamento de motor de terceiro" | Garantia de citação, de posição ou de número de menções por mês |
| De onde vem o número que justifica a urgência da contratação? | Estudo primário com amostra, período, método e autor identificado | Cadeia de links terminando em peça de marketing de parte interessada |
| O que acontece se o efeito não aparecer em 90 dias? | Critério de parada, hipótese descartada por escrito e alternativa proposta | Recomendação automática de dobrar o volume de conteúdo |
| Que parte do resultado depende de terceiros que você não controla? | Lista explícita: imprensa, comunidade, cliente disposto a virar caso público | "Está tudo sob controle" ou silêncio sobre dependências |
| Posso rodar os sete testes no seu domínio agora, nesta reunião? | Aceita, e comenta o resultado sem defensividade | Desconversa, adia, ou diz que o site da casa é vitrine e não produto |
A quarta linha da tabela merece desenvolvimento, porque é a que mais separa os dois tipos de fornecedor. Promessa de citação garantida é impossível de honrar por três razões independentes. O motor decide o que recupera e o que cita, e nenhuma dessas duas decisões está sob controle de quem produz conteúdo. A resposta varia entre execuções do mesmo prompt, o que significa que a própria unidade de medida é probabilística. E o conjunto de fontes citadas gira com frequência alta, então presença conquistada num mês pode desaparecer no seguinte sem nenhuma mudança do lado do cliente.
A literatura acadêmica sustenta essa recusa. A revisão crítica de Olivier Martinez, publicada em 15 de julho de 2026, percorreu 45 estudos da área entre novembro de 2023 e julho de 2026 e concluiu que nenhuma técnica revisada demonstrou efeito causal estável e longitudinal sobre descoberta orgânica, recomendando medições repetidas, paráfrase de prompts, grupo de controle e análise da variabilidade entre execuções (arXiv:2607.14035). Um fornecedor que garante resultado está prometendo o que a evidência disponível ainda não sustenta.
Há um detalhe do guia do Google que uso como filtro rápido em reunião: o documento alerta que terceiros não têm acesso a dados internos de ranqueamento. Quem afirma conhecer o fator de ranqueamento de um motor generativo está vendendo inferência como fato, e a distância entre as duas coisas é o espaço onde este mercado acumulou lenda. Uma discussão mais longa sobre preço e escopo está em quanto custa consultoria de GEO.
Roteiro de decisão para os 30 minutos seguintes
Os sete testes consomem 31 minutos somados e produzem três decisões possíveis: eliminar, perguntar ou seguir. A ordem importa, porque dois testes eliminam sozinhos e economizam o tempo dos demais.
Comece pelos testes 1 e 2, que juntos levam nove minutos e cobrem a camada de acesso. Reprovação nos dois, sem explicação imediata do fornecedor, encerra a avaliação. Passe então aos testes 5 e 6, que somam 13 minutos e cobrem rigor factual: erro verificável em material de divulgação e número de mercado sem lastro também encerram, porque medem exatamente a disciplina que você está contratando. Os testes 3, 4 e 7 consomem os nove minutos restantes e servem para calibrar a conversa, com pergunta antes de conclusão.
Aprovado o domínio, envie as oito perguntas por escrito e exija resposta escrita. Reunião perdoa vaguidão; documento não. Depois disso, negocie o contrato com três cláusulas que quase nunca aparecem em proposta de GEO: linha de base medida antes de qualquer intervenção, conjunto de controle definido no início, e critério de parada com data. Sem a linha de base, qualquer variação futura poderá ser atribuída ao trabalho contratado e nenhuma poderá ser refutada, o que transforma a relação inteira numa questão de fé.
Antes de cobrar o fornecedor, rode os mesmos sete testes no seu próprio domínio. Já vi empresa contratar consultoria para aparecer em respostas de IA mantendo um 403 na borda para os robôs de busca dos assistentes, e nenhum contrato de conteúdo resolve isso. A ordem correta é arrumar o acesso, alinhar os fatos da entidade, e só então discutir produção. Comparação entre modelos de contratação está em como escolher consultoria de GEO no Brasil.
Uma observação sobre o que esta auditoria não prova. Reprovar nos sete testes não significa que o fornecedor entrega mal, e passar nos sete não garante contrato bem executado. O que os testes medem é se a empresa aplica em si mesma o padrão que cobra para aplicar em você, e essa correspondência é o melhor indicador disponível antes da assinatura, porque é o único que você consegue verificar sem depender da palavra de ninguém.
Publiquei o método completo sabendo que ele será apontado para os meus domínios, e considero isso a parte mais útil do exercício. Achei dois defeitos meus na varredura de 7 de agosto e corrigi os dois. Se você encontrar um terceiro, escreva. Um mercado em que o comprador roda sete testes antes de assinar é um mercado em que promessa vazia sai de circulação por seleção natural, e eu prefiro competir nesse mercado.
Alexandre Caramaschi é Chief Strategy Officer da Nuvini (Nasdaq: NVNI). As opiniões deste texto são emitidas na condição de Founder da Brasil GEO e não representam posição da Nuvini.