Opinião de Rui Patarrana, cofundador da RankPanda – Consultoria em eCommerce SEO
Escalar conteúdo é simples! Escalar com intenção estratégica, qualidade editorial e alinhamento com SEO — esse, sim, é o verdadeiro desafio… e também a maior vantagem competitiva.
A base de uma máquina de conteúdo não é técnica — é estratégica
Antes de considerar ferramentas, inteligência artificial ou automações, há uma verdade essencial que importa reconhecer: o conteúdo só escala com qualidade quando existe uma base sólida de planeamento.
E essa base não nasce de uma ferramenta de inteligência artificial — nasce de reflexão estratégica, sustentada por perguntas fundamentais…
- Para quem se escreve?
- Qual a estrutura da página?
- Que dados sustentam a produção?
Produzir “conteúdo em massa” não passa por disparar prompts genéricos à espera de resultados extraordinários. Tampouco se resume a replicar templates alterando algumas palavras. Esse tipo de abordagem gera apenas ruído, e ruído não posiciona no motor de pesquisa.
Conteúdo escalável tem intenção de pesquisa, tem contexto e tem propósito.
Tipologia, estrutura e planeamento
Cada tipo de conteúdo (páginas de produto, categorias de eCommerce, artigos de blog)tem um modelo semântico, estrutura e objetivos próprios.
Mapear essa estrutura, identificando os blocos que compõem a página e os campos obrigatórios, é o que garante outputs completos, consistentes e alinhados com a lógica do site.
É aqui que muitas operações falham: adotam ferramentas como Make ou GPTs personalizados sem definirem com clareza o resultado pretendido.
A tecnologia não substitui o pensamento… apenas o amplifica.
O primeiro passo é, sempre, o Documento de Controlo. Na RankPanda usamos Google Sheets, mas qualquer ferramenta que permita granularidade serve. Este é o cérebro da operação.
Segue-se a Folha de Contexto : definição de marca, tom de voz, posicionamento. Sem isso, a IA pode interpretar mal ou gerar conteúdo incoerente.
Outro ponto crítico é a definição de keywords negativas. Tal como em campanhas de Google Ads, funcionam como filtros semânticos que evitam clichês, jargões irrelevantes e termos desalinhados.
Por fim, a Folha por Tipologia de Página: headings, metas, interligações, reforço semântico e formato final. Tudo deve estar planeado antes de automatizar.
O mindset certo para a automação: escalar com critério, não com “cegueira”
É fácil cair na armadilha do “feito é melhor que perfeito”, sobretudo com ferramentas que prometem centenas de artigos com um clique. Mas sem critério, isso representa um risco editorial real.
Automatizar não significa abdicar. Significa elevar a exigência editorial… e por conseguinte, escalar conteúdo exige mais pensamento do que execução.
A pergunta-chave é esta: está a escalar autoridade ou apenas a amplificar ruído?
Automatizar 90% é desejável. Mas são os 10% restantes (revisão humana, afinação de tom de voz, e validação) que determinam a credibilidade da marca e o poder de conversão.
Automatização inteligente liberta tempo para o que realmente importa: rever conteúdo, garantir consistência e adaptá-lo à fase do funil do potencial cliente.
Se o processo ainda é visto como “carregar num botão”, então não se está a automatizar, está-se a correr atrás do algoritmo, de olhos vendados.
Como estruturar uma automação que não colapsa?
A tecnologia não é o início do processo, mas é o que permite escalar com robustez.
Após o planeamento, importa definir:
- Quais as ferramentas a utilizar
- Como será estruturada a base de dados
- Que modelos de linguagem (LLMs) serão integrados
Qualquer plataforma (Airtable, Google Sheets, Notion) serve, desde que funcione como um “content hub” estruturado, com campos bem definidos (headings, meta dados, interlinking, schemas.. entre outros elementos relevantes para a tipologia de conteúdo) e com formatos previamente estabelecidos (HTML, Markdown, JSON).
A escolha do modelo de LLM certo: o foco tem de estar no propósito
Diferentes tarefas exigem diferentes modelos…
- ChatGPT: copywriting e prompts bem definidos, porém com pouca profundidade
- Claude: trabalho de síntese e compreensão de instruções mais complexas
- Gemini: inputs extensos e output já formatado em HTML, por exemplo
- Perplexity: foco em pesquisa profunda e actualização de contexto
Mas escolher o modelo certo é apenas metade da equação.. pois a outra metade está na construção do prompt.
Prompt system + Prompt user
- Prompt system: define comportamento, regras, tom e estrutura
- Prompt user: tarefa concreta com base nos dados fornecidos
Para garantir coerência, recomenda-se o uso de assistants especializados que filtrem e adaptem o conteúdo ao tom da marca.
Evitar alucinações depende de bons exemplos, instruções claras e técnicas como response pre-filling.
Se não forem dados bons inputs, os outputs serão genéricos, repetitivos e com alto potencial de alucinação.
Isto não é sobre Inteligência Artificial, é sobre método
A inteligência artificial cria um enorme fascínio.. contudo, o que define o sucesso é o método.
Sendo que neste jogo, a estrutura vence talento. Sempre!
Montar uma máquina de conteúdo exige pensamento de engenheiro..
- Que peças integram o sistema?
- Em que sequência?
- Onde estão os pontos de falha?
Automatizar 90% do processo liberta recursos.
Mas são os 10% que determinam autoridade, diferenciação e impacto.
Os sete pilares de uma automação editorial séria
- Definir a estratégia antes da automação – Clareza sobre o tipo de conteúdo, estrutura, dados e modelos usados.
- Criar a base de controlo editorial – Documento de controlo com folhas organizadas: contexto, keywords negativas, templates por tipologia.
- Pensar como um profissional de SEO, e escrever como um estratega – Slugs, headings, metadados, people also asked, schemas… e instruções claras para a IA.
- Configurar a automação técnica com inteligência – Utilização de webhooks e scripts. Cada fluxo com o respetivo nome, modularidade e lógica por blocos: input > processamento > output.
- Construir prompts com precisão cirúrgica – Prompt system + prompt user. Ajustar a temperatura, tom e formato consoante a tarefa.
- Validar como humano, não como robot – Revisão, consistência semântica, adaptação ao funil de pesquisa do potencial cliente. Geração por secções, não em bloco.
- Cultivar o pensamento certo para escalar com visão – Os 10% finais fazem a diferença. Sem método, não há máquina. Sem paciência, não há escala.
Escalar conteúdo não é uma questão de volume — é uma questão de visão estratégica.
No cenário atual, quem escalar com método, escalará com impacto.
