--- title: "Score de precisão factual" description: "Score de precisão factual compara alegações verificáveis com referências definidas. O relatório precisa mostrar erros e casos inconclusivos além do percentual." canonical: "https://tropk.ai/recursos/glossario/score-de-precisao-factual" last_modified: "2026-10-12T16:12:07.967Z" --- # Score de precisão factual Revisado em 2026-10-06. ## O que significa Score de precisão factual resume quanto das alegações verificáveis de [respostas de IA](/recursos/glossario/resposta-de-ia) corresponde a uma referência definida. O cálculo depende da seleção das alegações, da evidência usada e da regra de avaliação. Na ajuda da Profound consultada em outubro de 2026, Accuracy Score divide alegações corretas pelo total de corretas e incorretas, excluindo as não verificáveis. ## Por que importa para marketing Para marketing, o indicador ajuda a separar descrições factuais erradas de avaliações desfavoráveis. Informar cobertura geográfica inexistente exige revisão diferente de chamar um serviço de caro. A equipe pode priorizar erros sobre condições de contratação e conferir a documentação pública correspondente. Um percentual alto não elimina o risco de um erro importante escondido entre muitas afirmações simples. ## Exemplo na prática Imagine uma locadora cuja auditoria hipotética extrai 25 alegações sobre retirada de veículos. O regulamento vigente permite verificar 20: 18 estão corretas e duas afirmam retirada sem documento. Pelo protocolo declarado, o score é 90%. As cinco inconclusivas, 20% do conjunto extraído, aparecem separadamente no relatório. A equipe prioriza a informação documental, mesmo com o valor agregado aparentemente favorável. ## Como aplicar ou verificar Guarde a resposta, a alegação isolada e a referência com data, versão e condições aplicáveis. Classifique cada caso como correto, incorreto ou inconclusivo, com justificativa. Confira se a referência responde à mesma região e modalidade. Se excluir inconclusivas do denominador, publique sua quantidade e proporção no conjunto extraído; a falta de evidência não deve ser convertida em erro. ## Distinções importantes Precisão factual aqui nomeia correção de alegações, não a precision estatística de um classificador nem a confiança declarada pelo modelo. A referência também pode estar desatualizada ou incompleta. Compare scores apenas com regras e bases compatíveis. Respostas sem alegações avaliáveis não recebem automaticamente zero ou cem: ficam sem score, com o motivo da ausência registrado. ## Fontes e referências - [The AI Search Glossary: A definition of 300+ terms]() — Profound - [Profound glossary]() — Profound ## Continue a leitura - [Alucinação em IA]() - [FactCheck da Profound]() - [Prompt de precisão factual]() ## Sobre o autor [Luiz Gardelin]() Luiz Gardelin é fundador da Tropk.ai e atua em GEO/AEO, visão de produto, estratégia e crescimento, ajudando marcas a entender e melhorar sua presença nas respostas de IA. --- [Todas as páginas em Markdown]()