Sabe, imagina que você, tipo, acabou de comprar um daqueles micro -ondas de última
geração, caríssimos.
Um -hum, aquele cheio de botões, né?
Isso. Com inteligência artificial embutida, dourador, painel touch,
dezenas de funções de aquecimento direcional,
a expectativa natural é que, bom, as suas refeições mudem de patamar, certo?
Com certeza. Você espera um prato de restaurante.
Exato, você imagina pratos incríveis saindo dali. Mas aí, na hora do jantar,
você vai lá e pega um daqueles pratos
de comida congelada. Ah, super processada. É, cheia de conservantes naquelas
bandejinhas de
plástico, sabe? E coloca lá dentro. O microondas, ele vai fazer o trabalho dele
com uma perfeição
térmica absoluta. O problema é que o que vai sair dali continua
sendo comida de plástico.
Quente perfeitamente aquecida, mais tipo de plástico. Essa é a velha alegra da
tecnologia,
né? O equipamento faz maravilhas, mas ele é totalmente escravo do
ingrediente que você
fornece. Exatamente. Se a matéria -prima é pobre, o limite do resultado
já está
acelado antes mesmo de você apertar o botão de ligar. E essa é exatamente a
crise invisível que está engolindo o marketing de conteúdo hoje. A gente tem
na mão as ferramentas mais incríveis da história, tipo modelos de linguagem
absurdamente potentes e a gente está enfiando comida de plástico nele o dia
todo. Esperando que a máquina devolva um banquete, né? Exato! Então o nosso
objetivo na nossa emersão de hoje é resolver isso? Nós montamos uma pilha de
fontes fantástica para essa discussão, a gente vai focar hoje numa aula
estratégica, tipo desenhada, especialmente para a equipe de marketing da Lead Lovers.
Vamos usar como base as diretrizes oficiais deles de agosto de
2026.
É um material riquíssimo, focado em transformar páginas de partal em
postes, e -mails, roteiros e threads. E sem aquela cara de máquina, que é o
mais importante. Perfeito. E vamos cruzar isso com dados fresquinhos do mercado.
A gente tem
o panorama de marketing DRD station, relatórios da Rock content, estudos da The
Economist e
da Otterly .ai. A nossa missão aqui é muito clara. É responder como usar
os 10 prompts
da prateleira deles para transformar conteúdo, né? E escalar a produção
reaproveitando
o que já tem. Isso, mas sem deixar aquele rastro de texto de robô? Sim, e
crucialmente
Como fazer isso sem queimar todo o orçamento de tecnologia
escolhendo tipo o modelo errado para a tarefa errada?
É, porque a urgência disso está gritando nos números.
Eu estava olhando a panorama de marketing em vendas 2026
da R .D. Station, que está na nossa pilha
e nosso paradoxo é bizarro.
O que eles dizem?
53 % dos profissionais dizem que a IA é a tendância absoluta.
O centro da estratégia, sabe?
Todo mundo tem consciência da ferramenta.
Certo.
Mas, ao mesmo tempo, quase 60 % das empresas admitem que não fazem
nenhuma otimização
real nos modelos.
Caramba!
60%.
Eles só abrem a tela em branco e digitam.
E a consequência disso aparece direto no relatório da rock content de 2025?
7 em cada 10 profissionais já usam e a gerativa no dia a dia.
É adoção em massa.
Todo mundo usa.
Mas só 23 % conseguem apontar o dedo para uma métrica e dizer, olha, a IA melhorou
meus resultados reais.
23%.
O resto está apenas produzindo o tipo mais volume da mesma mediocridade.
Certo, vamos destrinchar isso.
Onde está o curto circuito aí?
Quer dizer, se a ferramenta é tão inteligente,
por que a taxa de sucesso prático é tão baixa?
Eu me recuso a acreditar que é só falta de criatividade da galera do marketing.
E não é.
O que é fascinante aqui é que não é falta de criatividade.
É falta de método na hora de dar a instrução.
o grande vilão do marketing atual é o comando genérico o famoso prompt
de uma
linha isso as pessoas confundem operações intelectuais que são
completamente distintas o guia da lead lovers ele traz um caso que ilustra
isso perfeitamente o caso da rota clara a empresa de software logístico é
essa
mesma o time de marketing deles tinha um material excelente um guia super
denso sobre como evitar multas por atraso de entrega a pessoa foi lá
jogou o texto inteiro na IA e digitou assim. Transforme isso em seis
postes para as redes sociais.
Nossa, eu já te imagino que saiu do outro lado. Eu confesso que já fiz isso no
comisso.
A IA obedece de forma literal, né? Muito literal. Ela pegou o
texto inteiro e
simplesmente cuspiu seis resumos idênticos. O marketing recebeu de
volta seis caixas de texto com a mesma estrutura. Todas começavam com
no
o mundo acelerado da logística de hoje.
Ai, aquele clichê clássico!
Sim!
E todas terminavam com Conte com a Rota Clara para otimizar sua frota.
Era o mesmo post escrito com sinônimos diferentes.
Mas por que ela atrava nisso?
Porque AIA interpretou a instrução da forma mais básica possível.
Resumir é uma coisa.
Adaptar, extrair um ângulo, reinterpretar por um formato específico, tipo,
são processos
cognitivos totalmente diferentes.
É verdade.
No LinkedIn exige que você provoque um debate.
O Cora exige que você dê uma resposta seca e direta para uma dúvida.
Quando o comando é genérico, a Iate devolve o denominador comum mais baixo.
Faz sentido.
O texto genérico da máquina é só o reflexo do brife impriguistoso do humano.
E isso nos leva para um mantídoto.
Se o comando rápido no chat é a tal da comida de plástico, como que a equipe
da Lead Lovers prepara os ingredientes de verdade?
Eles criaram um método.
É, a direitriz deles propõe um funil, um ciclo de seis estações,
a primeira é a página
de origem do partal, a terceira é o modelo de IA, a quarta o
rascunho, a quinta a revisão
humana e a sexta a publicação no canal.
Mas a mágica, o que supostamente impede o texto de nascer morto, está na estação
2, eles chamam de ficha editorial.
Essa ficha é literalmente o coração do sistema deles, é um documento que deve
deve ser preenchido antes de você sequer abrir a interface da inteligência
artificial.
Antes de dar o bom dia pro robô.
Exato. São 15 campos que forçam o profissional de marketing a mapear o
contexto daquele conteúdo.
Eu preciso apertar você aqui.
Porque 15 campos parece loucura na rotina de uma equipe de marketing
que já tá tipo apagando incêndio o dia todo.
Eu que todo mundo pensa.
A maior promessa de vender a IAPRA diretoria era a velocidade.
Vamos produzir 10 vezes mais rápido.
Se eu viro pra minha equipe e falo, gente, agora, pra cada post, vocês precisam
preencher.
O público adoro o objetivo, a tese central, as objeções, o tom de voz.
Eles vão me dizer que isso gasta mais tempo do que escrever o texto do zero à
mão.
A gente não tá criando um gargalo burocrático?
Olha, essa é a reação de 100 % das equipes na primeira semana.
Imagino.
Mas vamos olhar pro custo de pular essa etapa.
Quando você entrega um contexto raso pra ia,
ela é trinada pra preencher os buracos do seu briefing.
E como ela faz isso?
Acessando a média estatística da internet, é aí que ela inventa recursos
que seu produto
não tem ou adota aquele tom de vendedor de carros insuportável, sabe?
Nossa, muito!
Dos 15 campos da ficha, a Lead Lovers Focus 2 que resolvem isso e
aceleram muito a revisão
lá na frente, os dados obrigatórios e as proibições.
As proibições, eu entendo, são os vetos.
Não faça isso, não use aquilo, mas como funcionam esses dados obrigatórios na
prática?
política, como isso tira a cara de máquina? Lembra do caso da Rota Clara?
Lembro. No primeiro
teste rápido deles, a IA tentou vender o software dizendo que era uma plataforma
completa e revolucionária.
Ruído branco, ninguém acredita nisso mais. Exato, ruído total.
Quando eles implementaram a ficha
no campo de dados obrigatórios, eles inseriram o seguinte, o software atende
especificamente
transportadoras pequenas e médias com até 20 veículos na frota. Eles
deram o limite real do produto.
Ah, e isso muda a narrativa da IA?
Muda completamente. O modelo para de tentar ser tudo pra todos e
ancora o texto na realidade.
E olha, isso não é apenas uma questão de estilo, é o que o mercado exige. A
pesquisa da
Influência e Mi com a Opinion Box, feita agora em 2026, mostra
dados que deveriam estar na
parede de todo o gestor de marketing.
O que eles descobriram?
68 % dos consumidores brasileiros valorizam mais as macras que demonstram o
conhecimento
profundo e técnico do produto.
E 64 % valorizam quando a marca aponta as restrições.
Tipo, o que o produto não faz?
Isso é fascinante.
A vulnerabilidade converte mais que a perfeição hoje em dia.
Com certeza.
A ficha editorial, basicamente, força a ir a admitir a realidade
crua e as objeções
comerciais que o time de vendas escuta todo dia, né?
Tá, eu compro a ideia da ficha, nós preparamos o recheio com dados reais, com
as dores de
verdade, mas a gente não pode pegar esse recheio incrível e jogar num molde
genérico
de post, não mesmo.
É aí que entra a tal da prateleira de prompts da Leedslovers.
Eles têm 10 prompts mapeados.
E a regra de ouro deles é...
A função editorial tem que dipar o formato.
É, a abordagem deles muda totalmente o foco do onde pro como.
Eles dividiram os prôntes não apenas por rede social, mas em ramos lógicos de
processamento de linguagem.
Como assim ramos lógicos?
A gente tem um ramo de conversa que inclui as instruções pro LinkedIn,
freds no X e mensagens de WhatsApp.
Entendi.
Tem o ramo de leitura, focado em retenção, que engloba artigos no Medium,
respostas no Quora e sequências de e -mail.
Tá.
E tem o ramo de imagem.
que orienta a IA a gerar roteiros de vídeos curtos, carro 6 de
Instagram e
descrições estruturadas para o YouTube. Mas tipo, como isso funciona debaixo do
capô? Qual é a diferença real entre um prompt do ramo de conversa para o Linkedin
e um do ramo de leitura para o Cora? Se eu estou usando a mesma ficha de dados, o
que o prompt muda na hora de gerar o texto? A diferença está na estrutura
cognitiva que o prompt exige do modelo. No caso do Linkedin, o prompt não diz
Escreva um texto corporativo. Ele tem uma arquitetura instruccional.
O que ele manda fazer?
Ele manda ir a começar com uma observação contraintuitiva sobre o mercado de
trabalho.
Depois pede para inserir a evidência que veio da sua ficha e obriga o texto a
terminar
com uma pergunta que passe a bola para o leitor relatar uma experiência.
Ele quer fricção. Ele quer comentários.
Ah, entendi. E no Cora, a dinâmica é outra, imagino.
Totalmente. O Cora é puramente utilitário. O usuário do Cora
tem uma dúvida específica.
O prompt desenhado para lá instrui a IA com uma regra inflexível.
A primeira frase do
texto gerado deve conter a resposta direta e final. Sem aquele
enrolação de no cenário
atual de hoje. Exato. Sem enrolação. Responda. No segundo
parágrafo, detalhe
diamétrica no terceiro a ressalva. É um balcão de informações.
Já o prompt para
TikTok ou Shorts, que está no ramo de imagem, ele é treinado para interromper.
A
instrução diz que os primeiros três segundos de texto falado precisam
quebrar o padrão visual do usuário, criar uma atenção imediata, sugerir a
demonstração visual e entregar a resolução em menos de 45 segundos de
leitura em voz alto. Nossa, é muito cirúrgico e o que eu achei mais
mais inteligente lendo essa diretriz é que esses prontos não só dizem o que
a IA deve
fazer, eles funcionam como um colete de força, sabe?
Os vetos, né?
Isso!
Eles têm vetos pesados.
As instruções exigem que a IA não use senso de urgência fabricado, proibem
a inserção
de emojis no meio das frases, tipo, cortam os jargões vazios
e vetam promessas absolutas
de resultado.
A IA não tem permissão para decidir o tom.
É, mas se conectarmos isso com a visão geral, tem um
detalhe na estratégia deles que muda
o jogo todo.
Qual?
Esses nove promptes criam os rascunhos.
Mas o décimo prompt da prateleira não cria nada.
Ele destrói.
Ele é o prompt de revisão anti -máquina.
Então, antes de o texto chegar para um ser humano revisar, a própria IA revisa
a IA.
É isso.
Exatamente.
Ele é um filtro de estilo que analisa o rascunho gerado pelos outros
prontes e limpa excessos
clichês que possam ter passado, frases passivas desnecessárias.
Faz um pente fino.
Isso.
O objetivo é que quando o arquivo finalmente chegue na mesa do editor
humano, esse profissional
gaste sua energia tomando decisões estratégicas de marketing e
não fazendo faxina de
palavras repetidas ou estruturando parágrafos.
E isso nos leva para um dos pontos mais importantes dessa nossa imersão de hoje.
Porque assim, mesmo com tudo isso, a ficha cheia de dados reais, o prompt
específico
por canal, o filtro anti -máquina, a gente ainda lê alguns textos e pensa,
cara, isso
foi escrito por I .A.
Ainda acontece.
Como a gente prova isso hoje?
Até o ano passado, a regra era caçar aquelas palavras dedo -duro, né?
Se tivesse a palavra inabalável, ou mergulhar, ou no cenário atual,
jornada, a gente sabia
que era máquina.
É, mas essa tática das listas de palavras proibidas perdeu a validade.
Perdeu.
Tanto os escritores humanos pararam de usá -las quanto as próprias empresas como
OpenAI
e Anthropic atualizaram os modelos para evitar esse vocabulário clichê de vez.
Ah, entendi.
A The Economist publicou um estudo maravilhoso no início de 2026.
Eles processaram quase 56 mil frases para descobrir o que ainda
denunciava I .A.
E eles provaram que os marcadores antigos caíram.
Tipo o quê?
Por exemplo, o uso excessivo de travessões ou meia -riscas.
Muita gente achava que era o sinal verde da I .A., mas já não é estatisticamente
relevante para diferenciar texto humano de máquina.
É engraçado você falar isso, porque a diretriz da Lead Lovers ainda manda
a equipe cortar os travessões e meia risca.
Então anda.
Manda.
Só que a justificativa deles não é técnica, é psicológico.
O leitor comum foi treinado nos últimos anos a suespeitar de travessões
duplos.
Então mesmo que um humano tenha escrito legitimamente com travessão,
a Lidlovers
corta para não ativar o alarme falso na cabeça do cliente, sabe?
Ah, eles removem a fricção antes dela acontecer.
Isso.
mas se não são as palavras e não são os símbolos o que sobrou o que entrega a
máquina de verdade hoje. A estrutura? O ritmo? O ritmo. A IA
por padrão sofre de
uma otimização excessiva. Ela entrega textos geométricamente perfeitos
parágrafos que tem quase exatamente o mesmo tamanho. Frases que duram o mesmo
tempo de leitura. Fica monótono. A grande revelação da direitriz de 11 de
de agosto de 2026 deles, é o conceito de dispersão do tamanho das frases.
E aqui a coisa fica realmente interessante. Deixa eu tentar ilustrar
isso.
Porque quando eu li a métrica na fonte, eu achei brilhante.
Vai em frente.
Pensa num corredor.
Se você está na academia correndo no maesteira, a máquina define um ritmo
perfeitamente constante para você.
O seu fôlego, a sua respiração, fica hipnoticamente simétrica.
Inspira, inspira sempre no mesmo tempo.
Certo.
Isso é o texto gerado por Iá.
Ele tem uma dispersão no tamanho das frases de, em média, cinco palavras.
Uma frase tem quinze palavras, a próxima tem dezessete, a próxima tem quatorze.
Esse fôlego mecânico que dá sono no leitor fica tudo igual.
E como é a respiração do texto humano nessa analogia?
O texto humano é como correr na rua.
Você tá subindo ladeira, desviando de posta d 'água, parando no farol.
A nossa dispersão não é de cinco palavras, é na casa de dezesseis.
16 palavras de diferença.
É.
O humano escreve uma frase curtinha, tipo de 3 palavras, para causar
impacto, ponto.
E logo em seguida, sem planejar, ele engata uma frase gigantesca, cheia de
vírgulas,
que vai explicando o raciocínio enquanto a mente funciona, mudando completamente
a cadência
da leitura antes de chegar a um novo ponto final.
Essa simetria que nos torna humanos na escrita, e a equipe da Lead Lovers
transformou
isso no teste de controle de qualidade que leva a tipo, literalmente, um minuto.
Como que a equipe deles aplica isso no dia a dia?
Funciona assim.
O editor pega um bloco de 10 frases seguidas do rascunho que a IA gerou.
Ele olha qual é a frase mais longa e conta as palavras.
Depois olha mais curta e conta.
Se você pegar a frase longa e subtrair a curta, e a diferença for de 15 palavras
ou menos, acenda o alerta vermelho.
O texto está com ritmo de esteira de academia.
Fôlego de robô.
Isso, ele está simétrico demais e precisa ser reescrito.
Agora, se a diferença for maior que 30 palavras, maravilha, o texto respira.
Tem dinâmica.
E o detalhe é, se você tentar resolver isso na malandragem colocando no prompt,
algo como
escreva intercalando frases longas e curtas, o resultado fica horrível.
Fica parecendo que a Iata tendo um espasmo, né?
Exato.
O texto ganha uma ênfase forçada e totalmente anti -natural.
Você não consegue comandar o ritmo perfeitamente antes, você tem que medir
o resultado depois
que ele sai.
E a pressão para fazer isso certo nunca foi tão alta, porque agora, tipo, o leitor
tem
o poder de nos auditar.
Sem dúvida.
O detector não está mais só na mão das plataformas grandes, ele está na mão do
público final.
O substec, que é gigante, integrou de forma nativa o detector da PENGRAM, agora
em julho de 2026.
Nossa, direto na plataforma.
Público.
Exatamente.
Bom, agora a gente mapeu a qualidade, nós sabemos que precisamos da ficha, sabemos
usar
os 10 prontos por função, sabemos limpar com prontos anti -máquina e medir o ritmo.
Certo.
Mas aí a gente esbarra na parede da realidade do orçamento.
Como que a equipe de marketing da Lead Lovers ou qualquer equipe roda esse
pipeline centenas
de vezes no mês, sem que a conta de infraestrutura exploda?
Porque usar os modelos mais potentes para cada pequena etapa vai acabar com o fluxo
de caixa do departamento.
É o grande problema da economia unitária da IA, e para explicar a solução da
Leadlovers,
nós precisamos rapidamente traduzir a linguagem de custo dessas ferramentas para
quem está
ouvindo.
Por favor.
As empresas que fornecem esses modelos cobram por uso de tokens, que a gente pode
pensar
de forma simplificada como pedaços de palavras ou sílabas.
E a comunicação entre o software da sua empresa e o cérebro da IA acontece por
uma ponte chamada API.
Tá, a ponte da API.
Isso.
Cada vez que você manda um texto por essa ponte, você paga um pedágio de entrada.
E cada vez que a IA manda a resposta de volta, você paga um pedágio de saída.
Perfeito, então como a gente não vai a falência pagando o pedágio o dia inteiro?
Eu gosto de usar uma analogia financeira para isso.
Você não chama um advogado senior super experiente que te cobra mil reais a hora
para ficar na recepção do seu escritório abrindo envelope, separando
correspondência, né?
Não mesmo.
Você bota o estagiário para fazer a triagem inicial
e guardo advogado senior para ler o contrato complexo na sala de reunião.
A diretriz da Lead Lovers faz exatamente esse roteamento inteligente
de modelos com base
nos preços de mercado de agosto de 2026.
É muito inteligente.
A regra inicial deles é o estagiário que trabalha de graça, é o modelo local.
Toda tarefa que for de triagem de conteúdo antigo, classificar temas do portal,
operações
mecânicas que não exigem criatividade, eles rodam no modelo de linguagem
instalado nos
próprios computadores da empresa. O custo de API, o tal do pedágio,
é zero. O dado nem
sai da máquina deles. Certo, mas e quando a gente começa a gerar os rascunhos para
as
redes sociais, volume grande de postes do dia a dia?
Aí eles usam a nuvem, mas focam no custo -benefício para volume bruto. A escolha
para o
degrau inicial de geração é o Gemini 3 .7 Flash do Google.
E quanto custa?
Os preços atuais que estão congelados até o fim do ano mostram que ele cobra mero
75
centaos de dólar a cada milhão de tokens que entram, e cerca
de 3 dólares e 75 por
o que sai.
É extremamente acessível para triturar grandes volumes de texto rápido.
Muito barato.
Mas se a peça precisa de um tom de voz mais nuançado, se é um e -mail importante
de relacionamento com a base, o roteamento sobe um degrau e vai para o Cloud Sonet
5 da Antropic.
E aí a conta já começa a subir, certo? O Sonet 5 já pula para
dois dólares à entrada e dez à saída.
Exato. Mas e o nosso advogado Sênior, quando ele é chamado para o
jogo?
O topo de linha, os modelos mais caros e inteligentes, como o Cloud OPPO 5
ou o GPT 5 .6 da Open Eye,
ele são montados a 7 chaves. Eles custam 5 dólares a entrada e
25 a saída. São
consideravelmente mais caros. 5 vezes mais caro. Sim, a estratégia é
acioná -los
exclusivamente para tarefas de alto rigor cognitivo. Peças longas, de
altíssimo
valor e principalmente para rodar aquele décimo prompt, o filo
trontimáquina. A
regra econômica é pagar centavos na geração bruta e direcionar o
forçamento de tecnologia pesado para o refinamento final.
Foi assim que a rota clara economizou.
A rota clara reduziu em 60 % os gastos com API,
usando esse sistema de degraus.
Nossa, 60%, mas a tabala de custos da diretriz tem uns truques
extras bem sacados.
Eles falam sobre o processamento em lote e o cache.
O que significa isso na prática para quem não entende a parte técnica da coisa?
É gestão de custo pura.
Processamento em lote é você aceitar a demora em troca de desconto.
Como assim?
Se a sua equipe de marketing não precisa do post pronto em 10 segundos,
você manda um pacote de requisições para Antropic e diz,
processe isso quando o servidor de vocês estiver ocioso, sei lá, durante a
madrugada.
Eles devolvem os rascunhos no dia seguinte e cortam a tarifa pela metade, 50
% de desconto.
Genial! E o cash?
O cache é sobre não pagar duas vezes pela mesma coisa.
Se você enviou uma página enorme do seu portal para ir a ler e agora vai pedir
um post
e daqui a cinco minutos pede um e -mail baseado na mesma página, o sistema guarda
essa leitura
inicial na memória, no cache.
Você só paga 10 % do valor da entrada nessas perguntas subsequentes.
É gestão de caixa aplicada à inteligência artificial, muito perspicaz.
Bom, nesse ponto do funil, nós geramos com qualidade, pagamos barato pelo
processamento
e o rascunho chega, finalmente, nas mãos da equipe de marketing.
E agora?
O que o editor humano faz agora.
Porque trocar sinônimo, a gente já viu que não agrega valor nenhum, né?
Não agrega.
Essa é a intervenção da assinatura humana que eles chamam.
O humano não entra para corrigir com cordância verbal.
Ele entra para fazer os cortes estratégicos e injetar vivência.
Injetar vivência.
Gosto disso.
Ele elimina os metacomentários.
Sabe quando a IA escreve assim, neste post vamos explorar tal coisa?
Corta isso na hora.
Ele arranca aberturas genéricas também.
E o movimento principal, que é o pulo do gato.
Ele pega uma dor real que o comercial ouviu numa ligação ontem de manhã e
insere
no texto.
O humano assume a responsabilidade pela afirmação.
Ele coloca a pele em jogo.
Isso é fundamental hoje, mais do que nunca.
A gente tem a ilusão de que as ferramentas de busca estão tentando identificar
qual modelo de A gerou o texto para nos punir.
Mas o Google atualizou as políticas de spam agora, dia 27 de agosto,
de 2026.
Faz poucos dias.
É, com foco pesado em abuso e em escala.
O que a diretividade deixa claro é que o Google não está fazendo caças bruxas atrás
da marca do modelo.
Eles estão analisando o propósito e valor.
Você pode gerar tudo com a ferramenta mais barata do mundo.
Mas, se o texto não tivesse Natura Humana e a garantia de quem está publicando, se
não
tiver valor prático para quem ler, ele cai na vala do spam automático.
É, ter valor prático se tornou o pilar do que o mercado está chamando de novo SEO.
O novo SEO.
Você não otimiza, mas só para a página de resultados do Google com 10
links azuis.
Você quer ser a fonte das respostas que o chat GPT e o perplexit
dão para os
usuários.
A Otterly .ai investigou isso a fundo no início deste ano, em janeiro
e fevereiro de
2026. Eles analisaram milhões de citações em motores de hiagem
narrativa.
E o que eles acharam?
A descoberta deles mudou a forma de formatar textos na internet. Páginas que
quebram a
informação em blocos de referência autônomos, o que eles chamaram de blocos
recortáveis,
recebem de três a cinco vezes mais citações diretas das IAS.
Eu estava lendo sobre isso nas fontes, é por isso que o Reddit explodiu em
relevância
no último ano.
Os dados mostram que o Reddit dominou quase 53%, foram 52
,5 % das citações das IAS em
buscas informacionais.
Contra todo o resto da internet.
Contra 47 % de todos os outros sites corporativos somados.
O motor da IA prefere a estrutura de fórum do Reddit, porque as respostas lá são
diretas
e baseadas em experiência isolada pessoal.
Não é um texto gigante de SEO antigo.
Não é um bloco corporativo de 2 .000 palavras em que a resposta da sua dúvida
está enterrada
lá no oitavo parágrafo, mas, estratégicamente, como que a Lead Lovers
treina a equipe para
simular essa eficiência do Reddit dentro dos seus próprios artigos no portal?
Qual é a anatomia prática desse bloco recortável?
A anatomia é uma estrutura de micro -texto muito bem definida, de apenas
3 frases.
É simples e brutalmente eficaz.
Três frases. A frase 1, você entrega a resposta da forma mais literal e sem
floreios possível.
Responde à pergunta. A frase 2, você amarra essa resposta a um dado exclusivo
da sua operação,
incluindo número e data na mesma linha. É o dado que só você tem.
Tá. E a 3?
A frase 3, você adiciona a ressalva que mostra domínio técnico,
dizendo quando aquela regra não se aplica.
Me dá um exemplo prático de como a IA estruturaria esse bloco num texto da
Leadlovers,
por exemplo, para a equipe visualizar.
Claro.
Imagine um post sobre taxas de abertura de email.
A frase 1 seria, o horário de envio influencia diretamente a taxa de abertura
em campanhas
de nutrição.
Direto ao ponto.
Ok, resposta literal.
A frase 2 com o dado seria, na nossa base da Leadlovers, com
5 milhões de envios
em julho de 2026, e -mail enviados as 14 horas de terça
-feira tiveram 22 % a mais de cliques.
É o dado que só a Lead Lovers tem.
E ninguém pode copiar porque é dado interno.
E a terceira frase, a ressalva.
A ressalva entra assim.
Porém, esse padrão se inverte se o seu público -alvo for de profissionais
plantonistas
da área da saúde.
Perfeito.
Quando você constrói informação nesse formato modular, o chat epteou o resíimo
generativo do Google, olham para o seu site e pensam, olha, esta é a melhor
resposta possível
e eu posso extraí -la inteira sem perder o sentido para dar para o meu usuário.
Você obriga a inteligência artificial a citar a sua marca.
É assim que você reaproveita conteúdo com inteligência, então o que tudo isso
significa
na prática.
A gente começa com uma página longa de portal, usa a ficha para não perder
essência,
preencha os 15 campos, passa pelo funil de prontos no modelo mais econômico
possível
usando o roteamento, limpa o ritmo robótico, medindo o fôlego da frase,
injeta -se na turmana
e estrutura o texto para ser devorado pelas novas máquinas de busca em blocos
recortáveis.
E o ciclo se retroalimenta lindamente, porque depois que esse material vai
pro mundo, distribuído
no LinkedIn, no Cora, no WhatsApp, essas peças carregam o rastreamento, as
UTMs,
nos links.
O cliente clica, cai na página, preenche o formulário de captura e entra numa
nova
uma nova sequência de meio automatizada. Que também foi feita com a IA, né?
Que, aliás, também foi desenhada com um prompt da nossa prateleira.
A equipe de marketing da Leadlover só precisa fazer uma reunião tática de 30
minutos no final do mês
para olhar as métricas. O que teve clique, o que engajou.
Eles pegam esses dados reais e atualizam a ficha editorial e os vetos
dos promptes originais para os próximos meses.
É a criação de um patrimônio intelectual contino.
O funil moderno não te isenta de trabalhar duro, pelo contrário, ele
exige que o profissional
de marketing seja muito mais um orquestrador, um editor -chefe que
tenha uma governança rígida
sobre o método.
Com certeza.
A Yannn não elimina o marketing de conteúdo, ela elimina o marketing de
copiar e colar,
ela destrói o conteúdo preguiçoso, mas ele leva quem sabe formular os
limites
de os dados.
E sabe isso levanta uma questão importante, um pensamento final muito
provocativo para
quem está ouvindo, que é a verdadeira essência de tudo
que vimos nessas fontes.
Qual seria?
A gente passou nossa imersão inteira falando sobre como hackear máquinas,
rotear APIs,
manipular prompts e fugir de punições do Google.
Mas se você analisar bem, a tecnologia agora pune automaticamente
a uniformidade.
Os algoritmos expõem o fôlego milimétricamente perfeito dos
textos genéricos, escondem os
rascunhos cruz, a internet inteira está filtrando o plástico e buscando o valor
de quem põe
o próprio nome na linha e confessa restrições.
É um paradoxo tanto, né?
A gente foge da máquina usando a máquina.
É o grande paradoxo do nosso mercado hoje.
Será que a inteligência artificial, de uma forma tipo deliciosamente
irônica, não está nos empurrando
para o nosso limite criativo? Para sobreviver num ecossistema dominado por
máquinas perfeitas,
a única vantagem competitiva que nos resta é abraçar nossa simetria humana.
Nós estamos sendo forçados a ser escritores mais imperfeitos, a revelar
nossas vulnerabilidades
de mercado e a compartilhar experiências reais para que possamos de fato continuar
vendendo?
Para não sermos substituídos, a IATA exigindo que sejamos finalmente
mais e mais humanos.
Nossa, essa é a virada de chave para deixar gravada na parede do departamento
hoje.
O conhecimento está todo na mesa para a equipe aplicar.
O funil, a ficha, as métricas e o corte humano.
Só não vale colocar mais a comida de plástico no microondas,
porque o mercado definitivamente não tem mais apetite para isso.
Continui mergulhando fundo nos processos de vocês,
testem as diretrizes já na segunda -feira e até a próxima imersão.