Os profissionais de marketing devem aprender engenharia de prompts para entender como os usuários fazem perguntas à IA?

Boa pergunta. Deixe-me distinguir entre diferentes tipos de conhecimento em prompts:

Engenharia de prompts (técnica):

• Criar prompts complexos para resultados de IA
• Prompts de sistema, cadeia de raciocínio, etc.
• Focado principalmente em construção de aplicações de IA

Compreensão de prompts (marketing):

• Como os usuários naturalmente fazem perguntas à IA
• Padrões e intenção de consulta
• O que faz a IA citar fontes

O que profissionais de marketing realmente precisam:

Você precisa de COMPREENSÃO de prompts, não de ENGENHARIA de prompts aprofundada.

Principais diferenças entre consultas de IA e palavras-chave de busca:

A habilidade a ser desenvolvida:

Compreender padrões de consultas conversacionais, não só a elaboração técnica de prompts.

Perspectiva de estrategista de conteúdo sobre padrões de prompts:

Como uso a compreensão de prompts:

Testo prompts antes de criar conteúdo. Meu processo é:

1. Identificar o tema - Para qual assunto queremos ranquear?

2. Testar variações de prompts

   • “O que é [tema]?”
   • “Como funciona [tema]?”
   • “Qual o melhor [tema] para [caso de uso]?”
   • “Compare opções de [tema]”

3. Analisar respostas da IA

   • Quais fontes são citadas?
   • O que falta nas respostas?
   • Quais perguntas não têm boas respostas?

4. Criar conteúdo para preencher lacunas

   • Responder perguntas em que a IA tem dificuldade
   • Fornecer profundidade onde a IA é superficial
   • Criar conteúdo digno de citação

Exemplo:

Testei: “Qual a melhor ferramenta de gestão de projetos para equipes remotas?”

Descobri: A IA citou sites de comparação gerais, mas faltava análise de recursos específicos para trabalho remoto.

Criei: Guia detalhado sobre recursos de PM para equipes remotas com tabela comparativa.

Resultado: Agora sou citado em consultas sobre PM para equipes remotas.

A abordagem de teste de prompts:

Use a IA como seus clientes usariam. Crie conteúdo que responda ao que eles perguntam.

A evolução de palavras-chave para prompts:

Pesquisa de palavras-chave (SEO tradicional):

• Dados de volume de busca
• Métricas de competição
• Índices de dificuldade de palavra-chave
• Tendências de busca mensais

Pesquisa de prompts (SEO para IA):

• Análise de padrões de consulta
• Análise de acionamento de citações
• Identificação de lacunas nas respostas
• Mapeamento de intenção conversacional

O que transfere:

• Entendimento da intenção do usuário
• Análise de concorrentes
• Identificação de lacunas
• Planejamento de conteúdo

O que é novo:

• Estrutura conversacional das consultas
• Perguntas com múltiplas partes
• Respostas dependentes de contexto
• Métricas de sucesso baseadas em citação

Minha opinião:

As HABILIDADES são transferidas da pesquisa de palavras-chave para a pesquisa de prompts. As FERRAMENTAS e fontes de dados são diferentes.

Um bom pesquisador de palavras-chave pode se tornar um bom pesquisador de prompts com prática.

Perspectiva de dados sobre padrões de consultas em IA:

O que aprendemos analisando 50.000 consultas em IA:

Distribuição do comprimento das consultas:

• Busca média no Google: 3,5 palavras
• Consulta média no ChatGPT: 18 palavras
• Consulta média no Perplexity: 23 palavras

Padrões de estrutura das consultas:

• 62% são perguntas completas (Quem/O que/Como/Por quê)
• 23% são comandos (Explique/Compare/Lista)
• 15% são estilo palavra-chave (herança do comportamento Google)

Complexidade da intenção:

• 48% das consultas em IA têm múltiplas intenções
• “O que é X e como uso para Y?” = definição + aplicação
• Na busca tradicional isso é separado; usuários de IA combinam

Implicação para o conteúdo:

Crie conteúdo que:

• Responda perguntas completas, não só tópicos
• Atenda múltiplas intenções relacionadas
• Use cabeçalhos em linguagem natural alinhados aos padrões de consulta

Perspectiva de quem lida com o cliente:

O que aprendi conversando com clientes sobre o uso de IA:

Clientes usam IA para:

• “Preciso entender isso rápido” (aprender)
• “Me ajude a comparar opções” (decidir)
• “Estou com problema, o que faço?” (resolver)
• “Pode explicar isso para meu chefe?” (comunicar)

Como eles formulam perguntas:

Conversam com a IA como se fosse um colega inteligente:

• “Estou tentando configurar integração do [produto] com Salesforce mas estou tendo erros. O que devo verificar?”
• “Meu time está em dúvida entre [produto A] e [produto B]. Quais as principais diferenças para uma equipe de marketing de 10 pessoas?”

O que isso significa para o conteúdo:

Seu conteúdo deve soar como respostas a perguntas de colegas, não como material de marketing.

Natural, útil, específico – como responderia um colega experiente.

A tradução da habilidade:

Se você é bom em conversas com clientes, será bom em compreensão de prompts.

Consultas em IA = Como clientes naturalmente fazem perguntas.

Essa discussão deixou claro quais habilidades realmente importam.

Minhas conclusões:

1. COMPREENSÃO de Prompts > ENGENHARIA de Prompts – O marketing precisa de conhecimento sobre padrões de consulta, não de habilidades técnicas em IA

2. Consultas em IA são conversacionais – Perguntas completas, mais longas, mais específicas que palavras-chave

3. Testar é essencial – Gaste tempo realmente usando IA como seus clientes fazem

4. Insight do cliente é transferível – Entender perguntas dos clientes = entender prompts

5. O conteúdo deve responder perguntas naturais – Nada de excesso de palavras-chave, mas sim respostas úteis e conversacionais

Habilidades que vou desenvolver:

1. Testes regulares de consultas em IA (30 min/semana)
2. Análise de citações (quais prompts geram citações)
3. Mineração de perguntas de clientes (chamados, conversas)
4. Escrita de conteúdo conversacional

Ferramentas que vou usar:

• ChatGPT/Perplexity para testes manuais
• Am I Cited para monitoramento de citações
• Dados de suporte ao cliente para padrões de consulta

A mudança de mentalidade:

Parar de pensar em “palavras-chave para ranquear”. Começar a pensar em “perguntas que clientes fazem à IA”.

Obrigada pelas orientações, pessoal!