Entendendo como os prompts dos usuários afetam as respostas da IA - o que isso significa para a visibilidade da marca?

Michael, você tocou em algo fundamental. A estrutura do prompt influencia significativamente a saída da IA.

Principais categorias de padrões de prompt:

Por que prompts diferentes = recomendações diferentes:

Sistemas de IA interpretam a intenção pela estrutura do prompt. “Melhor CRM para pequenas empresas” aciona associações de treinamento diferentes de “CRM para startups com pequenas equipes”.

O segundo é mais específico, então a IA:

• Busca fontes que atendam exatamente aquele cenário
• Filtra soluções voltadas para aquele segmento
• Pode priorizar menos opções focadas em grandes empresas

Estratégia de conteúdo para padrões de prompt:

O princípio do alinhamento conteúdo-prompt:

A estrutura do seu conteúdo deve espelhar os padrões comuns dos prompts.

Exemplos:

Padrão de prompt: “Melhor X para Y” Conteúdo a criar: “Melhores [Categoria de Produto] para [Uso/Persona]: Guia 2026”

Padrão de prompt: “X vs Y” Conteúdo a criar: “[Seu Produto] vs [Concorrente]: Comparação Completa”

Padrão de prompt: “Como [atingir resultado]” Conteúdo a criar: “Como [Resultado] com [Seu Produto]: Guia Passo a Passo”

Por que isso funciona:

A IA procura conteúdo que responda diretamente à consulta. Conteúdo estruturado para encaixar no padrão do prompt tem mais chances de ser citado.

Nossa abordagem:

Para cada produto/serviço, criamos conteúdo para os 3 principais padrões de prompt da nossa categoria. Assim garantimos ter conteúdo citável, independentemente de como os usuários formulam suas consultas.

Perspectiva de comportamento de busca do usuário:

Como as pessoas realmente formulam consultas para IA:

As pessoas perguntam para IA de forma diferente do Google. Consultas para IA são:

• Mais conversacionais
• Mais longas (média de 20+ palavras vs. 3-4 no Google)
• Mais ricas em contexto
• Frequentemente incluem restrições (“menos de R$50”, “para iniciantes”, “sem codificação”)

Padrões comuns em consultas conversacionais:

1. “Procuro um [categoria] que [restrição]”
2. “Qual o melhor [produto] se eu [situação]”
3. “Pode recomendar um [produto] para [caso de uso]”
4. “Preciso de algo que [capacidade] mas também [restrição]”

Implicação para o conteúdo:

Seu conteúdo precisa abordar restrições e situações específicas, não apenas características genéricas. Quando os usuários adicionam restrições, a IA procura conteúdo que as contemple.

“Melhor software de gestão de projetos” ≠ “Melhor software de gestão de projetos para equipes criativas remotas com menos de 20 pessoas”

A segunda consulta precisa de conteúdo que trate especificamente de equipes pequenas, criativas e remotas.

Perspectiva técnica sobre interpretação de prompts:

Como a IA interpreta prompts:

1. Classificação de intenção – Que tipo de consulta é essa?
2. Extração de entidades – Quais produtos/categorias são mencionados?
3. Identificação de restrições – Quais requisitos foram mencionados?
4. Contexto implícito – O que está subentendido, mas não dito?

Por que a redação muda os resultados:

“Melhor CRM para pequenas empresas” → Entidades: CRM, pequenas empresas “CRM para startups com pequenas equipes de vendas” → Entidades: CRM, startups, pequenas equipes de vendas

A segunda tem entidades mais específicas. A IA busca fontes que tratem todas as entidades.

Para profissionais de marketing:

Crie conteúdo que trate explicitamente as combinações comuns de entidades:

• Seu produto + caso de uso
• Seu produto + persona
• Seu produto + restrição (orçamento, porte, setor)
• Seu produto + problema

Cada combinação pode ser um encaixe para um prompt de usuário.

Análise competitiva nos prompts:

Descubra quais prompts mencionam concorrentes:

1. Teste sistematicamente variações de prompts
2. Veja quais prompts mencionam quais concorrentes
3. Identifique lacunas – prompts em que você deveria aparecer, mas não aparece

O que encontramos para um cliente:

O insight:

Dominavam seu principal caso de uso, mas eram invisíveis nos outros. Criamos conteúdo segmentado para as áreas de lacuna.

Em três meses, começaram a aparecer em padrões de prompt antes invisíveis.

Visão de marketing de produto sobre prompts:

A conexão posicionamento-prompt:

O posicionamento do seu produto determina para quais prompts você aparece.

Se você se posiciona como: “CRM empresarial para grandes equipes de vendas” Você aparecerá para: “CRM para empresas”, “CRM para grandes equipes” Não aparecerá para: “CRM para startups”, “CRM acessível”

O dilema:

Posicionamento amplo = aparece em mais prompts, mas menos especificamente Posicionamento restrito = aparece em menos prompts, mas domina esses

Nossa estratégia:

Temos um posicionamento principal (restrito, específico) e criamos conteúdo para padrões de prompt adjacentes que queremos capturar.

Posicionamento central: “CRM para agências” Conteúdo expandido: “CRM para equipes de marketing”, “CRM para empresas de serviços”

Assim capturamos prompts além do nosso posicionamento central sem diluir a marca.

Perspectiva de monitoramento da visibilidade em prompts:

Como acompanhar o desempenho em padrões de prompt:

1. Defina categorias de prompt relevantes para seu negócio
2. Crie listas de prompts de teste para cada categoria
3. Monitore a visibilidade em diferentes variações de prompt
4. Identifique padrões de onde você aparece e onde não aparece

Nossa abordagem de monitoramento:

Acompanhamos visibilidade em:

• 50 prompts “melhores de”
• 30 prompts comparativos
• 40 prompts de resolução de problemas
• 20 prompts de recomendação

Monitoramento semanal mostra:

• Em quais padrões dominamos
• Em quais padrões somos invisíveis
• Como a visibilidade muda ao longo do tempo

Ferramentas como Am I Cited ajudam a automatizar isso. Dá para configurar variações de prompt e rastrear menções automaticamente.

Otimização prática para padrões de prompt:

Ações rápidas para cobrir prompts:

1. Adicione seções de FAQ com perguntas no formato dos prompts

   • “O [Produto] é bom para [caso de uso]?” → Cobre prompts de validação

2. Crie páginas de comparação para cada concorrente principal

   • “[Você] vs [Concorrente]” → Cobre prompts comparativos

3. Landing pages para casos de uso para cada persona

   • “[Produto] para [Persona]” → Cobre prompts de melhores opções

4. Conteúdo how-to para problemas que você resolve

   • “Como [resolver problema]” → Cobre prompts de resolução de problemas

Cobertura mínima de prompts:

No mínimo, tenha conteúdo para:

• Consultas de melhores opções (landing page da categoria)
• 3 principais comparações com concorrentes
• 3 principais casos de uso/personas
• 5 principais problemas que você resolve

Isso cobre os padrões de prompt de maior frequência.

Esse tópico mudou fundamentalmente minha visão sobre visibilidade em IA. Principais insights:

Padrões de prompt determinam visibilidade: Estruturas de consulta diferentes acionam fontes e recomendações distintas. Precisamos otimizar para padrões, não só para temas.

Principais categorias de padrões:

1. Melhores opções (25%) - Precisa estar em listas de autoridade
2. Resolução de problemas (35%) - Precisa de conteúdo how-to
3. Recomendação (20%) - Precisa de conteúdo para casos de uso
4. Comparativo (15%) - Precisa de páginas de comparação
5. Validação (5%) - Precisa de reviews/depoimentos

Estratégia de conteúdo: Crie conteúdo que espelhe a estrutura dos prompts:

• “[Produto] vs [Concorrente]” para prompts comparativos
• “Melhor [Categoria] para [Caso de Uso]” para prompts de melhores opções
• “Como [Resultado] com [Produto]” para prompts de resolução de problemas

Abordagem de monitoramento:

• Definir variações de prompt relevantes
• Rastrear visibilidade por padrão
• Identificar lacunas e criar conteúdo direcionado
• Monitorar mudanças ao longo do tempo

Nosso plano de ação:

1. Mapear padrões comuns de prompt na nossa categoria
2. Auditar a cobertura de conteúdo por padrão
3. Criar conteúdo para padrões de alto valor ainda não cobertos
4. Configurar monitoramento para visibilidade baseada em prompt
5. Iterar conforme os dados

A conexão entre posicionamento e prompt é essencial. Nosso posicionamento determina para quais prompts aparecemos naturalmente. O conteúdo expande nosso alcance para prompts adjacentes.

Obrigado a todos pelos insights baseados em pesquisa.