Durante duas décadas, o trabalho de quem produzia conteúdo tinha um alvo claro: aparecer numa lista de links e conquistar o clique. A página existia para ser visitada, e a visita era a prova de que o trabalho funcionou.
Esse alvo mudou de lugar. Hoje uma parte relevante das perguntas é respondida antes do clique: o assistente lê várias fontes, escreve uma resposta única e, no melhor caso, diz de onde tirou. A pessoa resolve a dúvida ali mesmo. Ela pode nunca visitar o seu site, e ainda assim ter sido influenciada pelo que você publicou.
Este episódio é sobre o que essa mudança exige de quem executa: o que muda na hora de escrever, o que muda na hora de medir, e que rotina semanal mantém o time no jogo.
Vale entender o mecanismo, porque ele explica as decisões práticas que vêm depois. O assistente não devolve uma lista para a pessoa escolher. Ele recupera trechos de várias fontes, avalia quais sustentam a pergunta e monta um texto novo. O que ele procura, em cada fonte, é um trecho que responda sozinho, sem depender do resto da página.
E é aí que uma página bem escrita para gente pode falhar para a máquina.
Exatamente. Aquele texto que abre com três parágrafos de contextualização, conta a história do setor e só responde a pergunta lá no meio, funciona razoavelmente para quem já decidiu ler. Para quem monta a resposta, ele é ruim: não existe trecho autocontido para recuperar. A informação está diluída.
A primeira mudança prática é essa: abra a sua página mais importante e responda a pergunta principal nas duas primeiras linhas, sem rodeio de introdução.
Duas linhas que digam o que a coisa é, para quem serve e qual é o critério de decisão. Depois disso, escreva o quanto for necessário — o aprofundamento continua valendo para quem ficou. O que não pode é a resposta estar escondida no meio do texto.
Segunda mudança: cada seção precisa se sustentar sozinha.
Pense em cada subtítulo como uma pergunta e no bloco abaixo dele como a resposta completa daquela pergunta. Se para entender aquele bloco a pessoa precisa ter lido o anterior, ele não é recuperável. E vale glosar o termo técnico na primeira aparição: uma linha entre parênteses. Isso ajuda o leitor humano e dá contexto para a máquina entender do que você está falando.
Antes de produzir conteúdo novo, tem um trabalho de fundação que muita gente pula.
A fundação é a entidade: nome, produto e fatos da empresa descritos do mesmo jeito em todas as fontes onde ela aparece. Enquanto essa base estiver bagunçada, cada conteúdo novo é adubo em terra ruim — a máquina até lê, mas não tem certeza de a quem atribuir aquilo.
Qual é o teste rápido para saber se a fundação está de pé?
O mesmo teste do episódio anterior, e ele vale como rotina: pergunte a três assistentes diferentes o que a empresa faz e leia as respostas com atenção. Não procure elogio; procure erro. Nome trocado, produto que não existe mais, público errado, concorrente citado no seu lugar. O que voltar errado é a lista de correções da fundação, e ela vem antes da próxima pauta.
Se parte do valor acontece sem visita, o painel de sempre passa a contar uma história incompleta.
A leitura honesta hoje combina duas coisas. De um lado, o que o painel já mostra: quanta gente chega, por qual porta, o que faz depois. De outro, um acompanhamento manual e simples de aparição: um conjunto fixo de perguntas do seu mercado, repetido nos mesmos assistentes, sempre no mesmo dia do mês, com as respostas salvas.
Salvar a resposta inteira, e não só se apareceu ou não?
A resposta inteira, com a data. Porque o que interessa não é o retrato de um dia; é a série. Se a empresa aparecia em duas de dez perguntas e passou a aparecer em cinco, isso é avanço mensurável. E se a resposta cita a empresa mas descreve errado o que ela faz, isso é um problema de fundação, não de conteúdo — e o tratamento é outro.
Um caso completo, com uma pessoa e uma semana. Marina cuida de conteúdo e nunca tinha feito o teste. Ela reserva uma hora numa terça, monta dez perguntas que um comprador do mercado dela faria e roda as dez em três assistentes diferentes. Trinta respostas, coladas numa planilha, com a data.
O primeiro achado costuma ser desconfortável, e com ela não foi diferente. Em quatro das dez perguntas a empresa não aparecia de jeito nenhum. Em três, aparecia com uma descrição desatualizada, dizendo que a empresa fazia uma coisa que ela deixou de fazer. E em uma delas, um concorrente aparecia recomendado para um caso de uso que é justamente o mais forte da casa.
A reação normal é achar que falta conteúdo.
É a reação normal e é a errada. Marina fez a leitura certa: separou os achados em duas pilhas. Pilha um, erro sobre o que a empresa é — descrição desatualizada e público trocado. Isso é fundação, não é pauta. Pilha dois, ausência em temas que a empresa domina. Isso sim é conteúdo.
O que ela fez com a pilha da fundação?
Foi atrás de onde a descrição errada ainda vivia. Achou em dois diretórios antigos, num perfil de rede que ninguém atualizava e numa página institucional do próprio site que tinha ficado para trás na última reformulação. Corrigiu as quatro para dizerem a mesma coisa, com as mesmas palavras. Levou meio dia.
E a pilha de conteúdo?
Virou três pautas, e não trinta. Ela escolheu os três temas em que a empresa tinha caso real para contar e escreveu, para cada um, uma página que responde a pergunta nas duas primeiras linhas e sustenta o resto com prova conferível.
E o que aconteceu quando ela repetiu o teste?
No mês seguinte, com as mesmas dez perguntas nos mesmos três assistentes, a descrição desatualizada tinha sumido das respostas em dois deles. A empresa passou a aparecer em uma das quatro perguntas em que era invisível. É pouco? É um mês. O valor do exercício não está no salto: está em ela ter agora uma série, com data, que mostra direção — e uma lista de correções que qualquer pessoa do time consegue executar sem pedir verba.
E o erro que desperdiça mais trabalho bom nesse assunto.
O sintoma é cruel porque demora a aparecer. O time aumenta a produção, publica com constância durante meses, a qualidade até melhora — e a presença nas respostas não se mexe. Como o esforço foi real, a conclusão que costuma vir é que o campo não funciona, ou que só marca grande consegue.
A causa está antes do conteúdo.
A causa é a fundação bagunçada. Quando nome, produto e fatos aparecem de jeitos diferentes em cada fonte, a máquina lê tudo o que você publica e não consegue atribuir aquilo a uma entidade só, com segurança. É como escrever cartas excelentes com o remetente ilegível: chegam, são lidas, e ninguém sabe quem mandou.
E a saída?
Uma semana de fundação antes da próxima pauta. Levantar todo lugar onde a empresa se descreve — site, perfis, diretórios, materiais — e uniformizar três coisas: como o nome é escrito, o que a empresa faz em uma frase, e para quem. Sem criatividade nenhuma: a mesma frase em todos os lugares. É o trabalho mais chato do calendário e o que mais rende depois.
Como saber se a fundação já está de pé?
Pelo próprio teste das perguntas. Quando as respostas passam a descrever a empresa de forma correta e parecida entre assistentes diferentes, a fundação está de pé. A partir daí, cada conteúdo novo trabalha por você em vez de se dissolver. E é só a partir daí que faz sentido acelerar a produção.
A rotina cabe em uma hora por semana, e é ela que separa quem entendeu a mudança de quem só comentou sobre ela.
Primeiro passo, quinze minutos: rodar o conjunto fixo de perguntas nos assistentes e salvar as respostas com a data. Segundo passo: separar o que voltou errado. Erro sobre o que a empresa é vira correção de fundação; ausência em um tema que você domina vira pauta de conteúdo.
Terceiro passo, e esse é o que produz efeito composto: escolha uma página existente por semana e reescreva a abertura dela para responder a pergunta principal nas duas primeiras linhas.
Em um trimestre são doze páginas com resposta autocontida, uma fundação corrigida e uma série de medição própria começando a mostrar tendência. Nenhuma dessas três coisas exige verba nova. Exigem constância, que é a parte difícil.
Com isso fecha a base do onboarding. Os próximos episódios da série entram no funil de ponta a ponta, no que conta como prova numa decisão e em como pedir e revisar trabalho feito com inteligência artificial.