Ou seja,as melhores ferramentas de IA para conteúdo tornaram-se um suporte operacional importante para equipes de marketing. O uso dessas tecnologias permite identificar oportunidades com base em dados, organizar processos de forma mais eficiente e manter consistência ao longo do tempo, especialmente em operações que lidam com múltiplos formatos e canais.

Esse avanço, no entanto, não elimina a necessidade de critério e de influência humana direta. O uso indiscriminado de ferramentas de inteligência artificial tende a gerar conteúdos superficiais, imprecisos ou até inverossímeis, o que compromete tanto a performance quanto a percepção de valor. 

O diferencial não está na tecnologia em si, mas na forma como é integrada a uma estratégia editorial bem definida, conduzida com responsabilidade e liderada por profissionais com repertório, senso crítico e experiência. Isso porque sua incorporação não substitui processos fundamentais da produção de conteúdo, como apuração, análise crítica e construção de narrativa.

Por esse motivo, antes de analisar as soluções disponíveis, faz sentido entender em quais momentos a aplicação de IA realmente gera valor, quais práticas garantem qualidade e como evitar resultados genéricos.

Quando usar ferramentas de IA na produção de conteúdo

Ferramentas de inteligência artificial entregam mais valor quando aplicadas em etapas que exigem análise, escala ou repetição. No planejamento editorial, ajudam a identificar temas relevantes, mapear clusters e compreender a intenção de busca com base em dados, o que aumenta a precisão na definição de pautas.

Na produção, o uso mais eficiente acontece como apoio à estruturação do conteúdo. A organização de ideias, a definição de argumentos e a construção de rascunhos são realizadas com mais velocidade, o que permite concentrar esforços na qualidade, não apenas na execução.

Esse ponto se conecta diretamente à importância de processos ainda artesanais. A apuração, a validação de informações e a construção de uma narrativa coerente continuam a depender de análise humana. Sem esse cuidado, o conteúdo tende a perder credibilidade, mesmo quando bem estruturado.

Na otimização, o valor aparece na análise comparativa. Ferramentas permitem identificar lacunas, entender concorrentes e orientar ajustes com mais precisão, o que melhora o potencial de ranqueamento.

Quais são as boas práticas no uso de ferramentas de inteligência artificial na produção de conteúdo?

O uso eficiente das melhores ferramentas de IA para conteúdo depende, antes de tudo, de direcionamento estratégico e responsabilidade editorial. Sem contexto adequado e supervisão, qualquer ferramenta de inteligência artificial tende a produzir respostas genéricas, superficiais ou até incorretas, o que compromete não apenas a qualidade do conteúdo, mas também a credibilidade da marca.

Um briefing bem estruturado é a base do processo. Definição de público, objetivo, palavras-chave e proposta de valor orienta a geração e reduz o risco de desalinhamento.

Ainda assim, a qualidade do input não elimina a necessidade de validação. Informações geradas por IA exigem conferência, principalmente em conteúdos que envolvem dados, interpretações ou recomendações.

Esse ponto traz uma dimensão que vai além da técnica. O uso de inteligência artificial em conteúdo envolve responsabilidade ética. A publicação de informações imprecisas, a reprodução de vieses ou a ausência de transparência no uso da tecnologia podem afetar diretamente a confiança do público. Por isso, a revisão não deve se limitar à forma do texto, mas incluir análise crítica do conteúdo, das fontes e das implicações do que se comunica.

Por fim, o uso combinado de ferramentas deve seguir uma lógica de processo, não de excesso. A integração entre soluções de texto, SEO, design e automação faz sentido quando há clareza sobre o papel de cada etapa. Sem isso, a complexidade aumenta sem ganho proporcional de qualidade ou eficiência.

20 melhores ferramentas de IA para criação de conteúdo

1. ChatGPT

O ChatGPT atua como um sistema de apoio transversal dentro da produção de conteúdo, com aplicação que vai da ideação à revisão. A ferramenta permite estruturar pautas, analisar intenção de busca, organizar argumentos e testar diferentes abordagens antes da redação final.

Na prática, o uso mais eficiente ocorre quando integra o fluxo editorial, especialmente nas etapas de planejamento e estruturação. A construção de outlines (mapa geral que organiza a estrutura narrativa antes de iniciar a escrita), a identificação de lacunas e a simulação de abordagens melhoram a qualidade do conteúdo desde o início e reduzem retrabalho nas fases seguintes, com impacto direto na consistência do material publicado.

2. Jasper

A Jasper foi desenhada para operações de marketing que exigem escala e consistência. A ferramenta oferece templates orientados a objetivos específicos, como campanhas, landing pages e e-mails, o que reduz tempo de produção e facilita a padronização.

Esse tipo de abordagem é especialmente relevante em equipes maiores, nas quais múltiplos conteúdos precisam manter coerência. A previsibilidade dos formatos facilita a gestão, mas exige intervenção editorial para evitar textos excessivamente padronizados e pouco diferenciados.

3. Copy.ai

A Copy.ai se concentra na criação de textos voltados à conversão, com uso frequente em anúncios e páginas comerciais. A ferramenta permite gerar múltiplas variações de copy a partir de um único direcionamento estratégico.

Esse recurso acelera testes e ajustes, principalmente em campanhas digitais. O ganho está na velocidade de experimentação, mas a qualidade final depende da curadoria e da capacidade de selecionar e refinar as melhores versões.

4. Writesonic

A Writesonic combina geração de conteúdo com orientação para SEO, o que permite estruturar textos já alinhados a palavras-chave e boas práticas de ranqueamento. Isso reduz a distância entre criação e otimização.

Esse uso é relevante em estratégias de aquisição orgânica, nas quais escala e eficiência são essenciais. Ainda assim, a revisão editorial continua necessária para evitar conteúdos excessivamente mecânicos e garantir clareza.

5. Sudowrite

A Sudowrite apoia a construção de narrativas e o desenvolvimento de ideias, sugerindo caminhos alternativos e ampliando possibilidades criativas.

O uso faz mais sentido em conteúdos que exigem storytelling, como cases e campanhas institucionais. Em conteúdos informativos, o impacto tende a ser menor, já que o valor da ferramenta está mais ligado à construção narrativa do que à precisão.

6. Surfer SEO

A Surfer SEO analisa conteúdos bem posicionados e fornece recomendações baseadas em dados da SERP, como estrutura, termos e cobertura temática.

Esse tipo de análise orienta ajustes mais precisos e reduz decisões baseadas em tentativa e erro. Ainda assim, a diferenciação depende da capacidade editorial de ir além do padrão identificado.

7. Clearscope

A Clearscope atua na profundidade semântica do conteúdo, com a indicação de quais tópicos precisam ser abordados para garantir relevância.

Esse direcionamento contribui para conteúdos mais completos e competitivos, especialmente em temas nos quais a cobertura ampla faz diferença no ranqueamento.

8. Frase

A Frase integra pesquisa, análise de concorrência e criação de briefing em um único fluxo, com uma organização rápida dos principais pontos de um tema.

Esse uso reduz o tempo de planejamento e melhora a clareza do direcionamento editorial. A ferramenta sintetiza o que já existe, o que exige análise crítica para evitar repetição.

9. MarketMuse

A MarketMuse trabalha com autoridade temática e análise de conteúdo em nível estratégico, com a identificação de lacunas e de oportunidades dentro de um cluster.

Esse tipo de abordagem é essencial em projetos de médio e longo prazo, nos quais a consistência entre conteúdos influencia diretamente a performance.

10. Perplexity AI

A Perplexity AI atua na camada de pesquisa e apuração, com respostas estruturadas a partir de fontes. Diferente de ferramentas focadas apenas em geração, organiza informações com referência, o que facilita validação.

Na prática, contribui para acelerar levantamento de dados e compreensão inicial de temas. O uso é especialmente relevante em conteúdos que exigem ainda mais precisão, mas não elimina a necessidade de verificação manual e análise crítica das fontes.

11. DALL·E

O DALL·E permite criar imagens a partir de descrições em texto e oferece uma alternativa flexível para produção visual personalizada. Esse recurso atende bem a cenários que exigem elementos alinhados ao conteúdo, sem dependência de bancos genéricos.

Na prática, o uso amplia a originalidade e viabiliza adaptação das imagens ao contexto específico de cada material. A consistência visual, no entanto, exige controle adicional quando múltiplas peças precisam seguir o mesmo padrão.

12. Midjourney

A Midjourney se destaca pela qualidade estética e pelo nível de detalhe das imagens, com uso frequente em branding e campanhas.

Além da execução final, funciona como ferramenta de exploração criativa. A possibilidade de testar estilos e conceitos reduz incerteza e melhora o direcionamento visual dos projetos.

13. Stable Diffusion

O Stable Diffusion oferece maior controle técnico, com possibilidade de personalização e execução local. Esse modelo possibilita ajuste de parâmetros e adaptação dos resultados a necessidades específicas.

Esse nível de controle se mostra relevante em operações mais maduras, nas quais a geração de imagem precisa seguir padrões definidos ou integrar fluxos próprios.

14. Canva com IA

O Canva incorpora recursos de inteligência artificial que automatizam parte do processo de design, como criação de layouts e sugestões visuais.

Na prática, a ferramenta facilita a produção em escala e mantém consistência visual, especialmente em equipes sem suporte dedicado de design.

15. Runway

A Runway reúne funcionalidades avançadas de criação e edição de vídeo com inteligência artificial, com recursos como manipulação de cenas e remoção de elementos.

Esse tipo de ferramenta de IA para vídeos reduz barreiras técnicas e viabiliza o uso mais frequente desse formato na estratégia, sem dependência de produção complexa.

16. Synthesia

A Synthesia permite criar vídeos com apresentadores virtuais a partir de texto, o que elimina a necessidade de gravação em diversos contextos.

O principal ganho está na escala e na padronização. A produção se torna mais previsível, mas pode perder naturalidade, o que exige avaliação conforme o objetivo do conteúdo.

17. Notion AI

O Notion AI atua na organização e na estruturação de informações dentro do fluxo de trabalho e apoia a documentação e o planejamento de conteúdo.

Esse uso melhora a clareza dos processos e reduz a dispersão de informação, especialmente em equipes com múltiplos projetos simultâneos.

18. Zapier com IA

A Zapier automatiza processos entre ferramentas e conecta diferentes etapas da produção de conteúdo por meio de fluxos integrados.

Esse tipo de automação reduz tarefas repetitivas, melhora consistência e libera capacidade para atividades estratégicas.

19. Grammarly

O Grammarly atua na revisão de textos, com foco em clareza, gramática e consistência de estilo.

Seu uso se mostra relevante em equipes maiores, nas quais manter padrão editorial entre diferentes autores representa um desafio constante.

20. DeepL

O DeepL permite tradução com alta precisão e preserva sentido e fluidez do texto.

Esse recurso facilita a adaptação para diferentes mercados, mas ainda exige revisão para garantir adequação cultural e contextual.

Qual é o papel das ferramentas de inteligência artificial na estratégia de conteúdo

As melhores ferramentas de inteligência artificial ampliaram a capacidade de produção e reduziram o esforço operacional, mas também tornaram o ambiente mais competitivo. Portanto, quando a produção em escala deixa de ser diferencial, o que é preciso para se destacar?

A resposta está na qualidade das decisões que orientam o conteúdo, e essas decisões dependem de profissionais qualificados e experientes. A escolha de pautas, o recorte do tema, a profundidade da abordagem e a definição do posicionamento exigem julgamento e repertório. Sem esse direcionamento, o resultado tende a repetir estruturas já saturadas, com baixa capacidade de gerar atenção ou construir autoridade.

Outro ponto decisivo está na validação das informações. A facilidade de geração amplia o risco de erros, distorções e simplificações excessivas. Conteúdos que influenciam decisões ou a percepção de marca exigem apuração rigorosa, análise crítica e responsabilidade editorial, competências que não se automatizam.

Em resumo, ferramentas de inteligência artificial ampliam a execução, mas não definem a direção. O conteúdo que se destaca resulta do trabalho de profissionais com repertório, senso crítico e experiência, capazes de transformar produção em escala em conteúdo relevante, confiável e alinhado aos objetivos de negócio e à estratégia da marca.

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FAQ: perguntas e respostas sobre as melhores ferramentas de IA para conteúdo

O post 20 ferramentas de inteligência artificial para produção de conteúdo em 2026 apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

O problema é que essa lógica está perto do esgotamento.

O relatório Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2026, do Reuters Institute, não fala diretamente de marketing, mas descreve com precisão o ambiente em que todas as marcas passarão a disputar atenção nos próximos anos: menos cliques, mais intermediação por plataformas e IA e uma ruptura clara na relação direta entre quem produz conteúdo e quem o consome

Para CMOs, o alerta é direto: continuar tratando conteúdo como campanha é um risco estratégico.

O sinal mais claro do estudo: a distribuição não é mais sua

O principal insight do relatório é simples e desconfortável: a descoberta de conteúdo deixa de acontecer nos canais que as marcas controlam.

• Motores de busca passam a entregar respostas prontas via IA.
• Plataformas priorizam a retenção interna, não o clique externo.
• Criadores ganham protagonismo como “interfaces humanas” da informação

O conteúdo ainda é consumido, mas a disputa passa a ser onde esse consumo acontece.

Na prática, isso significa que:

• seu artigo pode ser resumido por uma IA sem gerar visita;
• sua análise pode virar referência em um post de creator;
• sua expertise pode circular sem que sua marca seja lembrada.

O tráfego não desaparece, mas deixa de ser previsível.

O risco real para marcas: virar fonte invisível

Esse é o ponto mais subestimado pelos times de marketing.

Quando a distribuição é intermediada:

• a marca perde contexto;
• o discurso perde profundidade;
• a relação com a audiência enfraquece.

Para empresas de finanças, SaaS e indústria, isso é especialmente crítico. São setores nos quais:

• confiança pesa mais que alcance;
• decisão é complexa;
• ciclo de venda é longo.

Se a marca não constrói um território editorial próprio (como um hub de conteúdo), ela passa a competir apenas por eficiência de mídia, não por autoridade.

É aqui que o brand publishing deixa de ser “conteúdo de marketing” e passa a ser infraestrutura estratégica.

Brand publishing não é campanha, é ativo

Campanhas têm começo, meio e fim. Ativos editoriais acumulam valor ao longo do tempo.

Quando falamos de brand publishing maduro, estamos falando de três pilares:

1. Território editorial claro: um tema no qual a empresa tem autoridade real e consegue sustentar conversas de longo prazo.
   
2. Audiência própria recorrente: pessoas que voltam, leem, confiam e reconhecem aquela marca como referência.
   
3. Narrativa contínua: conteúdo que evolui, aprofunda e cria memória, não apenas impacto pontual.

Nesse modelo, o blog/hub de conteúdo não é vitrine institucional, a newsletter não é um disparo promocional e os porta-vozes não são “personal branding solto”. Tudo faz parte de uma mesma arquitetura.

O que isso muda na prática para CMOs

A pergunta estratégica deixa de ser “qual campanha vamos rodar neste trimestre?” e passa a ser “qual ativo editorial estamos construindo para os próximos três anos?”, mudança de mentalidade que separa marcas capazes de absorver o impacto da IA daquelas engolidas pela intermediação.

O que fazer agora: aplicação prática em 30 a 60 dias

A boa notícia é que não se trata de começar do zero, mas de reorganizar o que já existe com outra lógica.

1) Defina um território editorial (sem generalismos)

Evite temas amplos demais. Bons territórios são específicos e úteis.

Exemplos:

• finanças — decisões financeiras em cenários de incerteza, risco e crescimento sustentável;
• SaaS — eficiência operacional, escala, retenção e governança de crescimento;
• indústria — produtividade, tecnologia aplicada, inovação na cadeia de valor.

Pergunta-chave: “se alguém consumir nosso conteúdo por seis meses, no que essa pessoa se torna melhor?”

2) Produza conteúdo que sobreviva ao zero-clique

Se o clique se torna mais raro, o conteúdo precisa garantir atribuição, ou seja, a marca citada como fonte.

Boas práticas:

• comece com respostas claras;
• estruture o texto com subtítulos, bullets e FAQs;
• traga exemplos, comparações e frameworks;
• deixe explícito quem assina e por que essa pessoa/marca é autoridade no tema.

Conteúdo genérico até ranqueia. Conteúdo com ponto de vista vira referência.

3) Priorize audiência própria antes de escalar distribuição

A newsletter volta a ser um dos ativos mais estratégicos do marketing moderno.

Não como canal promocional, mas como:

• espaço de relação direta;
• cadência editorial previsível;
• proteção contra oscilações de algoritmo.

A métrica muda:

• menos obsessão por pageviews;
• mais foco em crescimento da base, taxa de abertura e recorrência.

4) Use IA para escala, não para opinião

IA é uma alavanca poderosa, quando bem posicionada.

Use-a para:

• pesquisa inicial;
• estruturação;
• variações de formato;
• adaptação para múltiplos canais.

Não a use para:

• definir tese;
• assumir riscos conceituais;
• tomar posição em temas sensíveis.

Em setores complexos, o julgamento humano é o diferencial, não o gargalo.

Como medir se o brand publishing está em funcionamento

CMOs experientes sabem: métricas moldam comportamento.

Alguns indicadores mais alinhados ao novo cenário:

• crescimento da audiência própria (exemplos: newsletter e seguidores recorrentes);
• profundidade de consumo (tempo, scroll e retorno);
• citações espontâneas e menções como referência;
• influência no pipeline e na percepção comercial (mesmo sem last-click).

Menos tráfego isolado, mais confiança acumulada.

Conteúdo que sustenta marcas no pós-tráfego

O relatório do Reuters Institute não descreve uma crise do conteúdo, mas uma crise do modelo de distribuição

Marcas que insistirem em jogar apenas o jogo do alcance vão disputar cliques cada vez mais caros, instáveis e intermediados.

Marcas que tratarem brand publishing como infraestrutura constroem algo mais raro:
autoridade própria em um ambiente mediado por IA e plataformas.

Quer entender como a Prosperidade Conteúdos estrutura hubs editoriais que preservam relevância, autoria e autoridade na era da IA? Agende uma conversa.

FAQ — Brand publishing, IA e o fim da era do tráfego

O post O fim da era do tráfego: como CMOs devem adaptar sua estratégia de conteúdo para a era da IA apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Para quem realmente vive o marketing digital no dia a dia, nada disso soa exatamente novo. O ponto é: muitos profissionais olham atualmente para as métricas e concluem que “a IA está roubando cliques e tráfego”. Mas será mesmo que isso é um problema? Sua marca precisa disputar espaço por “o que é ‘tal coisa’?” ou ser encontrada quando o tema se conecta de fato ao seu negócio?

Paralelamente a essa transformação tecnológica, o conceito de brand publishing reforça a sua importância na forma como empresas se posicionam no ambiente digital. Marcas que adotam essa abordagem assumem o papel de brand publishers, com operação editorial própria de nível profissional e produção recorrente e consistente de materiais informativos e analíticos.

Ou seja, em vez de dependerem de campanhas pontuais, as empresas constroem plataformas proprietárias que organizam conhecimento, ampliam a credibilidade e conquistam audiência proprietária e acionável, outro ganho relevante em tempos de first party data devido à LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

A ascensão do first-party data reforça um ponto central do artigo sobre hubs de conteúdo: dados próprios não nascem de mídia, mas de ativos proprietários de relacionamento.

Em artigo publicado pelo Coletiva.net, portal de notícias sobre Marketing e Comunicação, vemos que o uso de dados próprios permite decisões mais rápidas, baseadas em evidências, e maior eficiência na alocação de investimento . Esse ganho operacional só se sustenta quando a empresa possui canais contínuos de coleta e interação com sua audiência, e é exatamente isso que um hub de conteúdo bem estruturado viabiliza.

Quando organiza seu conteúdo em clusters semânticos e cria experiências recorrentes (newsletter, áreas logadas, materiais ricos, comunidades), uma marca transforma SEO e GEO em algo além de aquisição de tráfego: passa a operar como um sistema de captura, qualificação e enriquecimento de first-party data.

Na prática, a integração entre hubs de conteúdo e dados próprios gera três alavancas competitivas:

• Qualidade e precisão dos dados: dados coletados diretamente das interações com conteúdo são mais confiáveis e atualizados, permitindo segmentação mais eficiente.
• Personalização e performance: com base nesse histórico, é possível adaptar jornadas, conteúdos e ofertas, aumentando engajamento e conversão.
• Eficiência de mídia e independência: reduz a dependência de dados de terceiros e melhora o ROI ao direcionar melhor os investimentos.

À medida que LLMs passam a intermediar a descoberta de conteúdo, a disputa deixa de ser apenas por tráfego e passa a ser por relacionamento direto e dados proprietários. Nesse contexto, empresas que tratam conteúdo como ativo estratégico constroem não só autoridade temática, mas também uma base contínua de inteligência sobre seu público.

Em outras palavras: SEO atrai. GEO posiciona. Brand publishing captura. First-party data sustenta a vantagem competitiva.

O hub de conteúdo ocupa posição central nesse modelo ao permitir que a empresa mantenha um canal direto de relacionamento e consolide autoridade sem depender de intermediários.

Nesse contexto tecnológico e de mudanças no comportamento de buscas das pessoas, construir um hub eficiente requer integração entre arquitetura técnica, linguagem semântica e governança de conteúdo contínua. Cada decisão — do schema markup à estrutura de tópicos — define como os LLMs interpretam a relevância e a confiabilidade da marca e determina sua presença digital e sua capacidade de ser citada pelas plataformas de IA.

Os projetos mais avançados de conteúdo já nascem com essa mentalidade. São hubs preparados para interagir com diferentes camadas de inteligência artificial, em linguagem projetada para conversas entre humanos e sistemas, e sustentados por dados de comportamento e aprendizado contínuo. Essa é a base da nova geração de presença digital — um campo no qual a Prosperidade Conteúdos se consolida como especialista.

O que muda na criação de um hub de conteúdo?

A criação de um hub de conteúdo deixa de se concentrar apenas em SEO e passa a incorporar uma visão mais ampla de arquitetura, linguagem e dados. O ambiente digital atual exige estruturas capazes de dialogar com humanos e com sistemas de inteligência artificial, que interpretam contexto, relevância e confiabilidade em níveis cada vez mais sofisticados.

Os conteúdos continuam a ser produzidos por pessoas e para pessoas. O que se transforma é a base que sustenta essa produção: a organização técnica, a taxonomia semântica e a consistência de dados que permitem que o conteúdo alcance o público certo e seja compreendido de forma precisa também pelos mecanismos de IA.

O SEO técnico continua indispensável, mas passa a compor um sistema maior, que inclui dados estruturados, clareza semântica e coerência entre textos, links e metadados. O conteúdo deixa de ser apenas indexado e passa a ser interpretado como parte de uma rede de significados, o que exige planejamento orientado à intenção e à relevância contextual.

O conceito de GEO (Generative Engine Optimization) surge como consequência direta dessa evolução. A otimização não se limita mais aos algoritmos de busca, mas se estende aos mecanismos generativos que sintetizam respostas e selecionam marcas com base em confiabilidade e consistência temática. 

Na Prosperidade Conteúdos, os hubs são projetados com essa premissa: unir engenharia técnica e excelência editorial sob a mesma lógica. A estrutura, a linguagem e os pilares de conteúdo são definidos para que cada texto, escrito por especialistas humanos (mesmo que eventualmente com apoio de IA), seja compreendido, classificado e valorizado por sistemas baseados em modelos de linguagem (LLMs), sem perder a naturalidade e o propósito.

Como explica César Canteiro, estrategista de digital growth e especialista em SEO e GEO da Prosperidade Conteúdos, “mesmo com conteúdo de qualidade, se o site não estiver acessível, rastreável e bem estruturado, o Google e os sistemas baseados em inteligência artificial não conseguem interpretar nem priorizar esse material”.

Quais os benefícios para a sua empresa construir um Hub de Conteúdo?

• Autoridade nos territórios narrativos da marca: um hub permite que a empresa organize e aprofunde os temas estratégicos que deseja dominar, seus territórios narrativos. Isso fortalece o posicionamento como referência confiável em determinados assuntos, amplia a influência sobre o discurso do mercado e orienta percepções sobre a marca.
• Brand reputation e awareness: ao publicar conteúdos consistentes e de alta qualidade, o hub reforça a reputação corporativa e amplia o reconhecimento da marca. A recorrência de presença em pesquisas orgânicas, citações e compartilhamentos consolida a imagem de uma empresa inovadora, transparente e relevante.
• Visibilidade e conhecimento sobre produtos e serviços: o hub centraliza informações estratégicas, o que ajuda o público a compreender melhor as soluções e diferenciais da empresa. Isso aumenta a visibilidade nos mecanismos de busca e o engajamento com os conteúdos, conduz o público de forma natural ao portfólio da marca.
• Relacionamento e aquisição de leads: a estrutura de um hub favorece a criação de jornadas de conteúdo que educam, engajam e convertem. Com integração a CRM e automação, a empresa transforma visitantes em leads qualificados e mantém o relacionamento até o momento da compra ou contratação.
• Fomento de novos negócios: com o tráfego orgânico qualificado e dados sobre o comportamento dos visitantes, o hub gera inteligência comercial. Essa base permite identificar oportunidades, aprimorar propostas e abrir novas frentes de negócio com base em dados reais de interesse e intenção de compra.

Como a Prosperidade cria um hub de conteúdo para marcas

Criar um hub de conteúdo exige método, visão e precisão técnica. Na Prosperidade Conteúdos, o processo começa com um diagnóstico completo da maturidade digital da marca, que identifica lacunas estruturais, oportunidades de posicionamento e o papel estratégico que o conteúdo deve cumprir dentro do negócio. Essa etapa define se o foco inicial será técnico, editorial ou de performance e garante que o projeto comece sobre bases sólidas.

A partir desse diagnóstico, a equipe técnica estrutura a arquitetura da informação, responsável por organizar o ambiente digital. Nessa fase, são definidos o mapa de páginas, a taxonomia semântica, a hierarquia de headings, as regras de interligação interna e a aplicação de dados estruturados. O objetivo é criar um site que o Google e os sistemas baseados em IA consigam compreender com clareza, mas que também ofereça uma experiência fluida e intuitiva ao usuário.

Em paralelo, o time de SEO executa uma auditoria técnica detalhada. A análise abrange rastreabilidade, tempo de carregamento, códigos e metadados, além de fatores que afetam indexação e performance. É nesse momento que a Prosperidade Conteúdos elimina gargalos que prejudicam a visibilidade e prepara o terreno para o conteúdo alcançar seu potencial máximo. Cada detalhe importa — da escolha do CMS à configuração de servidor — porque o hub precisa ser escalável e otimizado desde a origem.

Com a base técnica pronta, entra o planejamento editorial. A Prosperidade Conteúdos define os pilares de autoridade do cliente, pesquisa palavras-chave com potencial de conversão e organiza os temas em clusters semânticos. Essa etapa combina análise de dados, leitura de intenção de busca e experiência jornalística. O resultado é uma estrutura de publicação que responde às dúvidas reais do público, fortalece o funil de aquisição e traduz a identidade da marca em linguagem clara.

Na fase de produção, jornalistas e redatores especializados desenvolvem artigos, guias, séries e outros formatos que compõem o núcleo editorial do hub. O foco está em entregar conteúdo de valor — informativo, denso e alinhado às práticas de SEO e GEO. Cada texto passa por revisão editorial e validação técnica, o que assegura consistência entre linguagem, estrutura e estratégia.

Com o hub em funcionamento, tem início a etapa de gestão e evolução contínua. A Prosperidade monitora o desempenho com base em ferramentas de análise e ajusta o conteúdo a partir de dados de comportamento, tráfego e engajamento. Essa governança mantém o hub ativo, atualizado e competitivo. O conteúdo passa a funcionar como um organismo dinâmico: cada novo artigo fortalece a autoridade temática e amplia a presença digital da marca.

O resultado é um ambiente completo — planejado, executado e administrado para crescer. Do código à narrativa, da arquitetura à governança, cada hub criado pela Prosperidade Conteúdos nasce pronto para escalar autoridade, atrair tráfego qualificado e sustentar o relacionamento entre marca e audiência no longo prazo.

Projetos como o Bora Investir, da B3 (bolsa de valores), e o DNA Empreendedor, da Cora, contam com a parceria estratégica da Prosperidade Conteúdos, que possui diversos cases de sucesso.

Se o seu site ainda não traduz a força da sua marca e não gera o retorno esperado, é hora de estruturar o próximo passo. Agende uma conversa com nossos especialistas e descubra como transformar seu ambiente digital em um hub de autoridade e crescimento sustentável na era da IA.

FAQ: perguntas e respostas sobre hubs de conteúdo

O post Como a Prosperidade constrói hubs de conteúdo prontos para SEO, GEO e LLMs apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Com a ascensão da inteligência artificial generativa, presente em recursos como o Google SGE (Search Generative Experience, em português Experiência de Busca Generativa), usuários recebem respostas instantâneas, muitas vezes sem sequer visitar o site que é fonte da informação.

Nesse cenário, marcas precisam provar autoridade, atender aos critérios de E-E-A-T (expertise, experiência, autoridade e confiabilidade), garantir performance técnica impecável e se tornar fonte confiável para modelos de linguagem. Leia a entrevista na íntegra, a seguir.

SEO na era da inteligência artificial generativa

A mudança imposta por assistentes e buscadores baseados em IA traz à tona um novo campo: o Generative Engine Optimization (GEO), que na tradução para o português significa Otimização para Motores de Resposta Generativa. “É preciso estruturar, marcar e promover conteúdo para que os modelos citem a marca como referência”, explica Luiz Bernardo. Isso significa schema completo, FAQs objetivas, dados proprietários, autoridade off-page e monitoramento do tráfego proveniente de IA no GA4.

O mercado digital passou a acumular siglas como AEO (Answer Engine Optimization, que é Otimização para Motores de Resposta), SXO (Search Experience Optimization, ou Otimização da Experiência de Busca, em português) e GEO. Para Luiz, todas convergem para um mesmo objetivo: oferecer a melhor experiência de resposta possível, seja para o usuário humano, para o algoritmo clássico ou para um modelo de linguagem. 

O que importa, segundo ele, é entender a intenção da busca, entregar utilidade imediata, construir autoridade com links e menções e apresentar o conteúdo de forma estruturada, com hierarquia clara e dados marcados. “Não é sobre seguir cada sigla nova, mas manter o foco na utilidade, legitimidade e estrutura que facilite a vida de quem busca e de quem indexa.”

Conteúdo útil como ativo estratégico

Nesse contexto, o marketing de conteúdo se mantém como motor de crescimento orgânico, desde que orientado por dados e distribuído de forma inteligente. Luiz cita o case do Banco PAN como exemplo: crescimento de 1.141% no tráfego orgânico em um ano, com economia superior a R$ 5 milhões em mídia paga. O diferencial está no uso de clusters semânticos, conteúdo multimídia, distribuição omnicanal e atualização constante baseada em insights de busca e comportamento.

Para ele, vivemos uma era em que “conteúdo útil” se consolida ainda mais como ativo estratégico. Útil significa resolver problemas, não apenas acumular palavras-chave. Isso exige pesquisas próprias, dados inéditos, guias práticos e formatos que favoreçam citação, como listas, tabelas e FAQs. 

Com a proliferação de textos genéricos criados por IA, marcas precisam cultivar voz própria, exemplos locais e pontos de vista originais, sempre sustentados por dados exclusivos. “A produção pode começar com IA, mas o refinamento é humano. É no polimento que o conteúdo ganha autoridade, frescor e relevância contínua”, explica.

O que marcas devem perguntar às agências

A postura crítica de Luiz também se estende à relação entre empresas e agências. Segundo ele, decisores de marketing frequentemente se concentram em prazos, volumes e relatórios, mas deixam de questionar aspectos estratégicos. 

Perguntas como “Como você vai monitorar e otimizar minha aparição em respostas geradas por IA?” ou “Qual é o plano para capturar e usar dados primários que gerem conteúdo citável e inédito?” deveriam ser prioridade.

Ele defende também metas claras de ganho de autoridade, como menções qualificadas em veículos de alto Domain Authority, e planos para lidar com a queda inevitável de tráfego oriundo de resultados zero-click, quando a resposta é entregue pelo próprio buscador e o usuário não precisa acessar o site (algo cada vez mais comum na era da IA). “Esse tipo de questionamento revela se a agência é parceira tática ou estratégica”, complementa.

Metodologia da Prosperidade para previsibilidade e performance

Na Prosperidade, a jornada com cada cliente começa com um diagnóstico 360 graus que avalia saúde técnica do site, lacunas de conteúdo e sinais de autoridade. A partir daí, a equipe aplica metodologia própria de clusters semânticos, definindo temas e subtemas de acordo com a intenção de busca e os objetivos de negócio.

 A execução é full-funnel, unindo produção otimizada para SEO e GEO, PR digital para ampliar alcance e link equity e CRO para transformar audiência em leads. Casos como o do Banco PAN, com crescimento de quatro dígitos no tráfego orgânico e redução expressiva de CAC, demonstram a consistência do método.

Passos essenciais para repensar a estratégia digital

Para empresas que repensam a estratégia digital, Luiz elenca prioridades: iniciar por uma auditoria de intenção de busca, abrangendo tanto as SERPs tradicionais quanto assistentes de IA; corrigir a base técnica, com atenção a Core Web Vitals, dados estruturados e acessibilidade; e só então criar um calendário de conteúdo preparado para GEO, com tópicos em clusters, formatos para snippets e voice search, pesquisa própria e um plano rigoroso de distribuição e monitoramento, inclusive de tráfego vindo de respostas de IA.

A próxima grande oportunidade no marketing de conteúdo

Olhando adiante, Luiz Bernardo aposta na transformação do conhecimento corporativo em fontes treináveis para modelos de linguagem. Isso envolve dados estruturados, estudos setoriais, whitepapers com metodologias abertas e até pequenos datasets disponibilizados via API. 

“Quem se tornar referência nos datasets dos assistentes de IA vai capturar visibilidade orgânica sem custo por clique e com barreira alta de replicação”, afirma. Para ele, o investimento em profundidade analítica, marcação semântica rigorosa e atualização contínua transforma o conteúdo em ativo patrimonial, capaz de gerar autoridade, leads e insights com efeito composto ano após ano.

Quer entender como a sua marca pode se destacar nesse ambiente em mudanças constantes? Entre em contato com o nosso especialista! 

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O relatório, cujos resultados preliminares foram divulgados recentemente, foi realizado a partir de entrevistas com 688 profissionais de content marketing do mundo todo, e eu tive a satisfação de contribuir. 

Principais conclusões da pesquisa:

• Adoção vertiginosa da IA
  • Em 2023, 35 % dos profissionais ainda resistiam à IA. Em 2024, esse número caiu para 20 %, e agora, em 2025, apenas 5 % continuam fora dessa jornada.
• IA como editora, não como redatora principal
  • A função mais utilizada da IA? “Sugerir edições”: para cerca de dois terços dos profissionais, a IA já faz parte do processo de refinamento do texto  .
  • Escrever artigos completos ainda é raro — apenas 10 % dos profissionais utilizam desse jeito. E esse é o uso com menor correlação com bons resultados  .
• Outros usos complementares da IA
  • Respondentes relataram que usam IA para: pesquisa de palavras-chave e metadados, checagem de fatos, tradução ou simplificação de conteúdo, sumarização ou adaptação para outros formatos e como assistente para destravar o fluxo criativo.
• Preocupações ainda existentes
  • A maior delas é precisão (77 %), seguida por originalidade (63 %), consistência de tom de voz (50 %) e ética (41 %). Apenas 5 % disseram não ter nenhuma preocupação.
• Ganho de eficiência real
  • A duração média de produção de um artigo vinha crescendo há quase uma década e, em 2025, despencou: de 4h10 em 2022 para 3h27 — um avanço impulsionado pela IA.
  • Entre profissionais que utilizam IA, o tempo médio foi reduzido de 3h48 para 3h24: um ganho de eficiência de cerca de 10 %.
• Impacto nos resultados de marketing
  • Content marketers que não usam IA têm menos chance de relatar “resultados fortes” (benchmark de desempenho: 20 %).
  • Usar IA para gerar ideias costuma trazer melhores resultados — 23 % relatam resultados fortes, contra 14 % dos que não usam IA.
  • Por outro lado, quem usa IA para escrever artigos completos tem resultados aquém do benchmark.

Como usar melhor a IA em seus projetos de content marketing?

1. Para times que valorizam qualidade e relevância, usar IA como assistente/editora (não como roteirista completo) é a estratégia mais inteligente.
2. Criar conteúdo relevante começa com boas ideias, e é nesse ponto que a IA tem sido mais eficaz.
3. Equilibre inovação e ceticismo: monitore precisão, autocriticamente revise, mantenha a voz da sua marca e encare a ética como um princípio, não apenas um detalhe.

Segundo Crestodina, a versão final do relatório será ainda mais robusta e divulgada em breve.

Agora, eu te convido a conferir o conteúdo já publicado com gráficos, dados e contexto, direto da fonte.

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No entanto, a simples geração de conteúdo deixou de representar um diferencial competitivo. Em um cenário marcado por transformações nas buscas online, impulsionadas por ferramentas de inteligência artificial, destacam-se as marcas que adotam abordagem estratégica, fundamentada em dados consistentes e excelência editorial.

É com essa visão que a Prosperidade Conteúdos atua: nosso portfólio inclui a produção de artigos assinados por jornalistas especialistas em marketing de conteúdo, com experiência nas principais redações do país. Também desenvolvemos e colocamos em prática estratégias completas de SEO (técnico e de conteúdo) e inbound marketing, além de aplicar nossa expertise na criação e gestão de hubs de conteúdo e peças para múltiplos formatos.

Em todos os serviços, partimos de um mesmo princípio: gerar impacto real para os nossos clientes.

Ao longo deste artigo, você conhecerá as principais soluções da Prosperidade e verá, por meio de cases reais, como nossa atuação já trouxe resultados concretos para marcas de diferentes setores e níveis de maturidade digital.

Estratégia de conteúdo: da estrutura ao resultado

Muitas empresas reconhecem a importância de figurar bem nos buscadores. Poucas, porém, compreendem que esse resultado depende de planejamento, rigor técnico e produção editorial de alto nível. Além disso, crescimento sustentável não nasce de esforços pontuais, mas de projetos contínuos com governança e foco em performance.

A Prosperidade desenha estratégias de conteúdo com base em análise profunda de dados, arquitetura de conteúdo e otimização técnica. O objetivo é construir tráfego orgânico qualificado, não apenas gerar visitas. 

Foi esse o caminho trilhado com a B3 no hub Bora Investir, no qual atuamos com SEO técnico, criação de glossário de termos de interesse dos investidores, conteúdos estratégicos e uso de formatos como web stories.

Em um ano, os cliques orgânicos aumentaram 1.150%, as impressões nas buscas cresceram 1.110% e o número de usuários únicos avançou 110%. Esses dados comprovam o valor de uma estratégia robusta de SEO, orientada por dados e apoiada em excelência editorial.

Além disso, a adoção de web stories recomendada pela Prosperidade gerou meio milhão de pageviews adicionais, o que ampliou ainda mais a exposição da marca e atraiu usuários que consomem conteúdo em formatos rápidos e visuais.

“Desde que a Prosperidade Conteúdos assumiu a missão de pilotar as estratégias de SEO, o Bora Investir, canal de conteúdos educativos da B3, deu salto significativo em sua performance orgânica, o que já é a principal fonte de tráfego para a plataforma. Não é sobre Brand Publishing, sim sobre resultado efetivo.”

Alexandre Nobeschi – superintendente de Comunicação da B3

Conteúdo que guia o usuário e gera valor real

Para ser eficaz, o conteúdo precisa acompanhar o público em todas as etapas de sua jornada. Isso exige mais do que apenas identificar palavras-chave. É necessário entender o comportamento da audiência, mapear as dúvidas e construir respostas com profundidade e precisão editorial.

Com o banQi, banco digital da Casas Bahia, a Prosperidade estruturou um projeto centrado em SEO e marketing de conteúdo. Criamos materiais educativos, conteúdos voltados a produtos, como cartão e crediário, e entregamos uma estratégia distribuída ao longo do funil.

Em 12 meses, o número de novos usuários subiu 277%. O tráfego orgânico respondeu por 91% desse volume. A abordagem combinou atratividade com relevância, o que transformou o blog do banQi em um canal estratégico de aquisição e educação do público.

“O trabalho da equipe foi realmente impecável com foco centrado em inbound marketing. A Prosperidade Conteúdos foi excelente na estratégia de um novo blog para o banQi e na produção de conteúdo para dar força e presença ao domínio.”

Marcos Amado – gerente de comunicação e marca do banQi

No Banco PAN, o desafio era mais amplo. Reformulamos completamente o blog da instituição, com foco em torná-lo um hub sólido de conteúdos sobre finanças pessoais, crédito e educação financeira. 

A estratégia envolveu auditoria de SEO, definição de clusters temáticos, reestruturação técnica, produção de artigos para todas as etapas do funil e criação de conteúdos de apoio, como newsletters e materiais ricos.

Também colaboramos com os times internos da marca — incluindo CRM, atendimento e produto — para levantar dúvidas reais dos clientes e transformá-las em conteúdos úteis, com alto potencial de ranqueamento. Os textos, produzidos pelos nossos jornalistas, seguiram um rigor editorial alinhado às exigências do setor financeiro.

O tráfego orgânico do hub cresceu 1.141% em um ano e passou a responder por 43% do total de acessos desse mesmo tipo no site do banco. De todo o público atraído, 32% acessaram uma landing page de produto, e a taxa de qualificação do lead foi 46% superior à média dos demais canais. 

Além disso, segundo estimativas da Semrush, o tráfego gerado pelos conteúdos economizou mais de R$ 5 milhões em mídia paga.

Quando o formato certo amplia a presença digital

Estratégia de conteúdo não se limita ao blog. Marcas que constroem relevância ocupam múltiplos pontos de contato, com formatos adaptados a cada canal. Por isso, a Prosperidade também atua com roteiros de vídeo, SEO para YouTube, conteúdos para redes sociais, newsletters e web stories.

Na Webull, plataforma de investimentos com presença global, a estratégia no YouTube priorizou conteúdos educativos alinhados às principais buscas dos investidores brasileiros. 

A Prosperidade contribuiu com a definição de temas, produção de roteiros e a criação de títulos, thumbs e descrições de vídeos otimizadas. Em apenas seis meses de existência, o canal brasileiro da marca alcançou mais de 140 mil inscritos — tornou-se maior que o da matriz americana.

Tráfego orgânico como ativo, não como promessa

A construção de uma audiência proprietária permite reduzir a dependência de mídia paga. Mas isso só acontece com conteúdo de alta performance, estruturado com inteligência e publicado com regularidade. A Prosperidade entende o conteúdo como um ativo valioso. Por isso, entrega projetos capazes de gerar tráfego relevante e sustentável a médio e longo prazo.

Foi o que fizemos para a Elanco, empresa global do setor agropecuário. O portal Cria Saudável precisava ampliar sua audiência e transformar o tráfego orgânico em um dos pilares da aquisição de usuários. 

Para isso, desenhamos uma estratégia que combinou produção de artigos com foco em SEO, reformulação da arquitetura do site e melhorias na experiência de navegação. Também estruturamos a distribuição de conteúdo em canais próprios, como redes sociais e newsletter.

Os conteúdos exigiam alto grau de precisão técnica e só atingiram o nível esperado pela marca porque foram produzidos por jornalistas experientes — o que garantiu credibilidade, clareza e performance.

Em quatro meses, o tráfego orgânico passou de 17% para 42% do total de visitas. O número de novos usuários vindos das buscas cresceu 129%. O canal assumiu um papel estratégico na ampliação da audiência, reduziu a dependência de mídia paga e fortaleceu a presença digital da marca.

A Prosperidade tem o que minha marca precisa?

Empresas que chegam até a Prosperidade apresentam maturidades distintas, dores específicas e níveis variados de estrutura digital, independentemente do setor de atuação. Algumas ainda não têm um ambiente preparado para atrair tráfego orgânico. Outras já produzem conteúdo, mas não conseguem gerar audiência qualificada. Há aquelas que enfrentam gargalos técnicos ou desejam ocupar espaço como autoridade no setor.

Para cada um desses cenários, a Prosperidade aplica uma metodologia própria, que combina rigor técnico, precisão editorial e foco em performance. A estratégia se adapta à realidade do cliente, mas sempre com o objetivo de transformar o conteúdo em vantagem competitiva real.

Marcas que estão no início da jornada recebem estrutura completa para criar seu hub de conteúdo: desde a arquitetura do site e auditoria de SEO até o planejamento editorial e a produção de artigos com qualidade jornalística. A ideia é começar certo, para evitar desperdícios com sites mal indexados ou lentos, que minam o desempenho dos melhores conteúdos.

Empresas que já publicam regularmente, mas atraem pouco tráfego qualificado, recebem um redesenho estratégico. Isso inclui análise de intenção de busca, revisão de publicações existentes, produção de novos conteúdos otimizados e uma camada de inbound marketing, com segmentação de listas e jornadas pensadas para cada tipo de lead.

Em outros casos, o problema pode estar na base técnica. Bons conteúdos não performam em sites mal estruturados. É aí que a Prosperidade entra com seu braço de SEO técnico, realiza auditorias, corrige erros de rastreamento, reorganiza URLs e garante que o site funcione como suporte, não obstáculo,  para o crescimento orgânico.

Há também marcas que buscam mais do que tráfego: querem reconhecimento e influência. Para elas, o conteúdo vira ativo institucional. Nesse caso, a agência aplica a estratégia de brand publishing, produz séries proprietárias, alinha temas com o posicionamento da marca e entrega um trabalho editorial com densidade, que constrói autoridade real.

Por fim, há empresas que precisam ampliar sua presença digital em diferentes formatos. Nesses projetos, a Prosperidade cria roteiros para vídeo, aplica SEO para YouTube, planeja newsletters e web stories, desenvolve peças para redes sociais e estrutura estratégias multicanais para ampliar os pontos de contato com a audiência.

Independentemente do estágio ou objetivo, o que une todos os projetos é a busca por previsibilidade, relevância e crescimento sustentável por meio do conteúdo certo, apoiado pela estrutura certa.

De modo resumido, a Prosperidade oferece soluções que combinam técnica e profundidade editorial em múltiplas frentes, como:

• produção de artigos com alta qualidade editorial, otimizados para blogs e sites;
  
• criação e gestão de sites e hubs de conteúdo;
  
• SEO técnico, on-page, off-page e para e-commerces;
  
• SEO para YouTube;
  
• consultoria de SEO;
  
• inbound marketing com estratégias de CRM;
  
• segmentação de listas e automação com foco em nutrição de leads;
  
• e-mail marketing e produção de newsletters;
  
• produção de web stories e roteiros de vídeo para YouTube;
  
• criação de peças visuais para redes sociais.
  

A experiência da Prosperidade abrange desde a fundação técnica até a execução editorial com impacto real. O conteúdo deixa de ser custo e passa a ser ativo — com governança, mensuração e resultados que sustentam o crescimento digital da marca. Quer saber mais? Agende uma conversa com nosso especialista.

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Essa mudança traz implicações profundas para a otimização de conteúdo e o ranqueamento nos mecanismos de busca.

No início, as buscas na internet se baseavam na inserção de palavras-chave simples, como “hotéis baratos em Nova York”. Com o avanço da tecnologia e a sofisticação dos algoritmos de busca, os usuários passaram a formular consultas mais complexas e a esperar respostas mais detalhadas e contextuais. A popularização da IA conversacional ampliou essa expectativa ao oferecer resultados mais precisos, personalizados e preditivos.

Uma pesquisa realizada pela Ipsos, encomendada pelo Google e divulgada em outubro de 2024, revelou que 54% dos brasileiros entrevistados utilizam ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Claude, seja para realizar buscas na internet, seja para obter suporte em tarefas como a redação de e-mails e de textos. O levantamento contou com uma amostra de 21.043 adultos entrevistados online em 21 países, com cerca de 1.000 participantes por nação.

O impacto das ferramentas de IA nas buscas e no ranqueamento

Ferramentas de IA de conversação, como Gemini (Google) e ChatGPT, redefiniram a dinâmica das buscas online. Com a capacidade de interpretar consultas mais complexas e apresentar respostas estruturadas, essas tecnologias reduziram a necessidade de navegar por diversas páginas para encontrar informações relevantes.

Essa mudança impõe desafios ao ranqueamento no Google. Com usuários focados em respostas diretas, as marcas precisam ajustar suas estratégias para manter a visibilidade, por exemplo, com:

• Maior foco em snippets destacados: trechos selecionados pelo Google e utilizados por IAs para responder diretamente às perguntas.
• Otimização para buscas por voz: consultas realizadas por assistentes virtuais costumam ser mais longas e conversacionais, o que exige uma abordagem diferente na escolha de palavras-chave.
• Conteúdo alinhado às intenções de busca: usuários priorizam respostas objetivas, úteis e adaptadas às suas necessidades imediatas.

Importância do ranqueamento no novo contexto de inteligência artificial

Apesar da ascensão das ferramentas de IA, o Google continua sendo a principal referência para buscas amplas e pesquisas aprofundadas. Seu algoritmo também evolui para integrar inteligência artificial, o que torna a otimização de conteúdo ainda mais estratégica.

O modelo MUM (Multitask Unified Model), por exemplo, aprimora a contextualização das respostas e prioriza conteúdos que atendem melhor às intenções de busca. Além disso, a empresa tem implementado, ainda que a passos não tão rápidos como se esperava, seu modelo treinado de IA generativa baseada no Gemini, que faz parte da iniciativa chamada Search Generative Experience (SGE).

Isso pode ser observado em pesquisas como “melhores cidades para visitar na Itália”, na qual o Google traz, antes dos tradicionais resultados de páginas, uma “visão geral criada por IA” com alguns links — apesar de experimental, os links de páginas apresentados são um grande diferencial em relação a outras ferramentas de inteligência artificial — como pode ser visto na imagem a seguir.

Logo na sequência são exibidas informações baseadas no modelo MUM, no contexto do Painel de Conhecimento (Knowledge Panel) do Google, com a integração de informações de múltiplas fontes e formatos de maneira contextual. O algoritmo não apenas exibe páginas relevantes, mas também pode apresentar comparativos, mapas e guias interativos.

Mas o que tudo isso implica na produção de conteúdos? De forma resumida:

• conteúdos fragmentados e superficiais perderão cada vez mais relevância;
• estratégias de SEO devem focar cada vez mais a experiência do usuário, com tópicos tratados de forma aprofundada;
• o uso de diferentes formatos (texto, imagens e vídeos) se torna ainda mais importante para ranqueamento.

Adaptação à nova era das buscas

Para manterem a competitividade, as empresas precisam compreender que o comportamento dos usuários está mais fragmentado. Eles alternam entre buscas tradicionais e sistemas de IA de acordo com suas necessidades. Isso exige uma abordagem holística:

• Ajuste conteúdos para snippets destacados: snippets destacados são respostas curtas e diretas que aparecem no topo dos resultados do Google, muitas vezes também são utilizadas por sistemas de IA para fornecer respostas rápidas. Por isso:
  • certifique-se de que cada página responda de forma clara a perguntas específicas;
  • estruture o conteúdo com subtítulos que contenham perguntas diretas, como “Como funciona o cashback?” ou “Qual a melhor época para viajar ao Caribe?”;
  • inclua tabelas de comparação, listas numeradas ou bullets, que são frequentemente destacados pelo Google em snippets.
• Aproveite as plataformas de IA de conversação: ajuste conteúdos e estratégias para que informações da sua marca sejam captadas por sistemas como ChatGPT e Google Gemini. Alguns exemplos do que pode ser feito:
  • adotar schema markup para estruturar dados no site, o que permite que IAs compreendam melhor informações como preços, descrições de produtos e horários de funcionamento;
  • atualizar FAQs (Frequency Asked and Questions) com respostas diretas e completas para questões comuns, como “Qual o processo para reembolso?” ou “Quais as vantagens do plano premium?”.
• Priorize a experiência do usuário: conteúdo bem organizado e fácil de acessar continuará sendo um diferencial. Melhore a velocidade do site, use cabeçalhos claros e ofereça resumos visuais, para facilitar tanto a navegação quanto a captura de informações por IAs.
• Acompanhe as tendências de busca: ferramentas como Google Analytics e Semrush ajudam a identificar termos que os usuários utilizam, especialmente em consultas longas. Baseie-se nesses dados para criar páginas que respondam a essas perguntas, organizadas com clareza e objetividade.
  

“A tendência é que os algoritmos do Google evoluam para avaliar a qualidade do conteúdo e a experiência do usuário, reduzindo a dependência da repetição de palavras-chave,” explica Joni Salminen, pesquisador no Qatar Computing Research Institute e na Turku School of Economics, no estudo “Using Machine Learning to Predict Ranking of Webpages in the Gift Industry: Factors for Search-Engine Optimization”, publicado pela Universidade de Turku, na Finlândia, com colaboração do Qatar Computing Research Institute (QCRI), da Hamad Bin Khalifa University (HBKU).

Desafios dos times de marketing frente às novas demandas de buscas e IA

Implementar estratégias que atendam às exigências dos motores de busca e plataformas de IA apresenta desafios significativos para times de marketing. Embora os benefícios sejam claros, as complexidades envolvidas frequentemente ultrapassam as capacidades de equipes internas. 

Entre os principais desafios, destacam-se:

• Falta de expertise técnica: conceitos como schema markup, snippets destacados e otimização para buscas conversacionais exigem conhecimentos um pouco mais avançados. Equipes de marketing tradicionais podem não ter profissionais preparados para lidar com essas demandas, o que resulta em esforços mal direcionados e pouco efetivos.
• Limitações de recursos internos: equipes de marketing geralmente assumem uma carga ampla de responsabilidades, como gestão de campanhas e redes sociais. Adicionar tarefas relacionadas à otimização para IA e motores de busca pode sobrecarregar os profissionais e comprometer a qualidade do trabalho.
• Custos elevados de contratação e treinamento: ampliar a equipe interna com especialistas em SEO técnico ou análise de dados exige investimento. Além disso, ferramentas específicas e treinamentos aumentam os custos e consomem tempo.
• Dependência de ferramentas avançadas: o sucesso nessas estratégias requer o uso de tecnologias como Google Analytics, Semrush e plataformas de IA. Muitas empresas enfrentam dificuldades para adquirir, configurar e manter essas ferramentas, além da dificuldade de capacitar equipes para operá-las com eficiência.
• Risco de falhas estratégicas: sem a experiência necessária, iniciativas mal executadas comprometem o desempenho e a visibilidade da marca. Problemas como erros em conteúdos otimizados para snippets ou configurações inadequadas de schema markup prejudicam o ranqueamento podem gerar penalizações nos motores de busca
• Produção de conteúdo raso: escrever bem é uma habilidade frequentemente subestimada por muitas empresas, que acreditam que “qualquer um pode fazer isso” — afinal, todos aprendem a ler e escrever, certo? Essa percepção se intensificou com o avanço da inteligência artificial generativa. Embora o desenvolvimento de redatores juniores possa representar uma boa decisão, é importante lembrar que a evolução na escrita exige tempo, prática constante, domínio das normas gramaticais e leitura frequente. Por isso, é crucial contar com profissionais mais experientes para garantir qualidade e profundidade no conteúdo, principalmente se apostar em IA para escalar a produção.

Contratar uma agência de marketing de conteúdo é a solução?

Contratar uma agência especializada em marketing de conteúdo pode ser a solução mais viável, tanto do lado financeiro quanto do estratégico. Essa abordagem oferece vantagens como:

1. Acesso imediato a um time experiente (mas isso depende da agência!)
   Uma agência confiável tem cases de sucesso e conta com especialistas em todas as áreas essenciais para implementar estratégias eficazes de conteúdo. Isso elimina a necessidade de recrutar, integrar e treinar novos profissionais, o que acelera a execução e os resultados.
2. Redução de custos
   Embora o investimento inicial em uma agência parceira possa parecer elevado, ele se torna mais vantajoso a médio e longo prazos. O custo de um serviço completo é inferior à soma de encargos trabalhistas, treinamentos e aquisição de ferramentas necessárias para expandir uma equipe interna.
3. Flexibilidade e escalabilidade
   Agências oferecem a capacidade de ajustar recursos de acordo com as demandas específicas da empresa. Se a produção de conteúdo precisar aumentar durante períodos de alta demanda, o parceiro se adapta sem comprometer prazos ou qualidade.
4. Foco em resultados
   Ao contratar uma agência, as empresas liberam suas equipes internas de tarefas operacionais e podem direcioná-las para outras necessidades.

A inteligência artificial redefine buscas e ranqueamento, o que torna indispensável criar conteúdos estratégicos que atendam às intenções dos usuários e saber fazer ajustes técnicos em sites e blogs.

Com mais de sete anos de experiência, a Prosperidade Conteúdos antecipa mudanças no mercado digital e ajuda marcas a se adaptar às novas dinâmicas das buscas na era da inteligência artificial. Nossa equipe conta com profissionais qualificados, como especialistas de SEO, dados e jornalistas com experiência consolidada para desenvolver materiais de alta performance, alinhados às tendências mais recentes.

Nossa metodologia exclusiva transforma cada projeto em um case de sucesso, pois combina qualidade editorial e resultados mensuráveis. Grandes marcas confiam em nosso trabalho para fortalecer a presença digital e se destacar em um cenário no qual a inteligência artificial altera profundamente o comportamento dos usuários.

Mais do que aplicar técnicas de SEO, criamos conteúdos que geram engajamento, credibilidade e impacto real no público-alvo. Dados concretos orientam cada estratégia e asseguram soluções eficazes, adaptadas às exigências dos algoritmos modernos e das ferramentas de IA.

Seja para otimizar o site da sua marca, seja para construir um do zero ou para produzir conteúdos, a Prosperidade tem uma solução personalizada para suprir suas demandas. Agende uma reunião com nossos especialistas e descubra como podemos ajudar a transformar seu marketing digital em um ativo poderoso para os negócios.

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Isso porque, supostamente, a partir de uma simples solicitação (ou input), é possível ter peças textuais prontas em instantes. 

Contudo, nem tudo são flores. Apesar desse tipo de tecnologia ter maior agilidade que os redatores humanos, isso não significa que acompanha sua criatividade e dinamismo. Um texto elaborado por IA carece de algumas habilidades que, ao menos por ora, apenas pessoas têm. 

Afora tudo isso, entram questões éticas sobre substituição da força de trabalho e plágio que levou alguns países à regulamentação desse tipo de sistema. Outros debatem, inclusive, sua proibição. 

Em meio a tantas polêmicas, fica a dúvida: se a inteligência artificial generativa está ao alcance de todos, o que diferencia um texto de outro? É sobre isso que discutirei no texto a seguir. 

Então, se você deseja saber como criar conteúdos únicos e originais na era da inteligência artificial, continue a leitura. 

Como funciona a criação de conteúdo com inteligência artificial?

Antes de prosseguir, é importante compreender o funcionamento da inteligência artificial generativa. Trata-se de uma tecnologia que armazena dados em texto e é capaz de interpretá-lo. 

A partir do aprendizado de máquina (ou seja, após a leitura recorrente de grandes quantidades de textos), consegue prever por meio de estatísticas a provável continuidade do texto. Isso quer dizer que, a partir de um data lake extenso, consegue prever qual seria a próxima letra para um texto incompleto, como “o que é a…”. 

Naturalmente, isso ocorre em milésimos de segundos e leva em consideração milhões de variáveis, inclusive aquelas citadas no input (texto em que há a solicitação) para que haja o output (texto em que é gerada a resposta). 

Mas tudo isso é baseado em uma fonte de dados. Você pode não saber qual é, mas certamente a utiliza todos os dias, pois trata-se da internet. Ou seja, o algoritmo observa todas as informações na internet para criar um novo texto. 

É aí que entram as questões éticas e legais: se ele se baseia em algo, como pode ser original? Infelizmente, essa é uma pergunta a qual há intensos debates ao redor do mundo. 

Como criar conteúdos únicos na era da inteligência artificial?

Imagine a seguinte situação: várias empresas desejam criar textos para falar sobre “o que é computação quântica” e postar em seus blogs. Se todas elas recorrem à inteligência artificial generativa para criação, teremos como resultado textos muito parecidos. 

Mesmo que sejam redigidos com estruturas e palavras diferentes, as informações ali contidas serão as mesmas. Isso porque essas ferramentas não são capazes, exatamente, de criar coisas novas, mas de remodelar informações já existentes.

Entramos, então, em um paradoxo, pois a inteligência artificial depende da criação humana para gerar originalidade. E se os humanos param de produzir, nada é original. 

Para driblar essa situação, é preciso investir em conteúdos únicos. A seguir, veja algumas maneiras de trazer a essência humana para os textos. 

Utilização de especialistas

Uma das formas para criar conteúdo original é a contratação de especialistas para redigi-los. Um bom redator pode criar um bom texto sobre como é a Terra vista de longe com base em pesquisas, mas um astronauta que já esteve no espaço certamente possui uma visão muito além. 

Experiência. Essa é a palavra-chave para trazer unicidade a um texto. Inclusive, é ao que se refere o E das diretrizes EEAT do Google. 

Entrevistas

Porém, nem sempre é possível solicitar que um especialista escreva um texto completo para ir ao blog. Nesse caso, voltamos a um dos pilares do jornalismo tradicional: as entrevistas. 

Por meio delas, é possível trazer a opinião de especialistas. Além disso, permite manter a imparcialidade do texto por meio de pontos de vista contraditórios ou complementares, tornando-o ainda mais rico. 

Uma coisa é certa: bancos de dados não têm acesso ao que está na mente humana. 

Criatividade e storytelling

Por mais que a inteligência artificial seja eficiente em elaborar peças engenhosas, ela não possui a imaginação humana. A perspectiva inovadora, a veia artística, a contação de experiências reais que só acontecem a um indivíduo. 

De fato, uma IA pode contar sobre uma experiência vivida. Porém, será nada mais que uma interpretação de papéis ou uma mentira. O foco no que é humano certamente é capaz de gerar empatia ao ponto de o leitor se afeiçoar com o texto. 

Dados

Os dados estão disponíveis aos montes na web. Mas existem informações que ainda não foram nelas divulgadas. Você poderia, por exemplo, perguntar às pessoas da sua cidade em que setor deveria ser investido o próximo aporte público. 

Essa é uma informação que uma inteligência artificial não teria (embora passe a ter no momento em que for divulgada). Mas, para que o conteúdo seja autêntico, os dados exclusivos são valiosas fontes de originalidade. 

Existem muitas funções que só podem ser exercidas por pessoas. Embora as ferramentas de IA sejam bons copilotos, ainda falta muito para que cumpram com primazia as funções humanas. 

E aí, gostou deste conteúdo? Se você quiser saber como essa estratégia pode aumentar a visibilidade de sua marca e trazer novos negócios de forma orgânica, sem gastar uma fortuna com anúncios, entre em contato com os nossos especialistas.

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A justificativa citada foram os problemas com a precisão do recurso. Porém, na mesma nota, prometeu trabalhar em avanços no sistema. 

De acordo com a publicação, apenas 26% dos textos foram corretamente identificados como artificialmente redigidos e 9% dos artigos criados por redatores humanos foram apontados como escritos por IAs. 

Ferramentas de inteligência artificial generativa geram controvérsia ao redor do mundo

Desde o lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022, o uso da tecnologia de IA generativa vem sendo alvo de polêmicas e debates. Isso porque, apesar de aparentar criar textos originais, os textos elaborados pela ferramenta se baseiam em outros conteúdos disponíveis na rede mundial de computadores. 

Isso gerou uma série de imbróglios relacionados a plágio, criação de deep fakes, aplicação em trabalhos acadêmicos e desinformação, já que o banco de dados não é atualizado regularmente. Alguns países, como a Itália, baniram a plataforma. Outros, como o Reino Unido, Estados Unidos e China, estudam sanções para regulamentação do uso e indicação correta das origens do material produzido. 

O Bard, que emergiu como uma resposta à acoplagem do ChatGPT ao Bing, não foi incluído na lista de países com acesso à nova feature do Google. Especula-se que uma das razões seja o avanços no Projeto de Lei das Fake News (PL 2630/2020), que atribui responsabilidade às big techs na difusão de notícias falsas e discursos de ódio. 

Aprendizado de máquina dificulta identificação de textos criados artificialmente

Um dos grandes problemas enfrentados na detecção de conteúdo produzido via inteligência artificial é exatamente o funcionamento do mecanismo. Baseado em aprendizado de máquina, é programado para desenvolver-se de maneira automatizada. 

Para se ter uma ideia, apenas cinco meses após o lançamento do GPT-3, tecnologia generativa do ChatGPT, com 175 bilhões de parâmetros, foi inaugurado o GPT-4, com um valor estimado de 1.7 trilhões de parâmetros. 

Esses parâmetros se referem às variáveis internas que auxiliam na criação de novos textos de LLM (large language model). O que quer dizer que quanto maior esse número, mais poderosa é a ferramenta. Com isso, torna-se cada vez mais difícil a identificação. 

Plataformas de detecção de conteúdo produzido por IA também evoluem

Contudo, como citado por John Mueller, um dos principais porta-vozes do Google, a revolução tornou-se um “jogo de gato e rato”. Ou seja, na medida em que as ferramentas de IA generativa se desenvolvem, também evoluem as formas de detecção.

Prova disso ocorreu em um estudo realizado pela agência de SEO Reboot Online. Em abril de 2023, a empresa criou um experimento para testar a eficiência de artigos produzidos por humanos e máquinas nos mecanismos de busca. 

Para tal, criou uma série de textos produzidos pelo ChatGPT e os verificou no Crossplag, ferramenta de detecção de IA. O resultado foi que em nenhum deles foi identificada a interferência de robôs. 

Porém, três meses depois, ao realizar o mesmo teste, a ferramenta se mostrou muito mais acurada, apontando a interferência da inteligência artificial em 80% dos textos criados por máquinas, provando que tais recursos também se desenvolvem.

Afinal, conteúdos produzidos por inteligência artificial podem ser detectados?

A velocidade com que as ferramentas de inteligência artificial generativa se desenvolvem complexifica a elaboração dos identificadores. A detecção de IA é baseada na engenharia reversa para predição de padrões. Contudo, a própria tecnologia se reinventa e estabelece novos padrões.

Uma pesquisa realizada pela Authority Hacker (2023) revela que 65,8% das pessoas acreditam que os textos redigidos por IA são iguais ou melhores do que aqueles escritos por humanos.  

Porém, é inegável que o uso irrestrito dessas plataformas pode gerar problemas à sociedade, cada vez mais presentes em áreas como marketing digital, jornalismo e educação. Existem, inclusive, iniciativas que visam a inclusão de marcas d’água para etiquetagem de conteúdo produzido de maneira sintética. 

Em um mundo em que a desinformação nos leva a caminhos cada vez mais perigosos, é muito importante investir em conteúdo produzido por pessoas com boa capacidade de apuração, checagem, criatividade, originalidade e pesquisa.

Para o marketing de conteúdo e o SEO, contudo, há uma questão ainda mais importante. Ora, se a produção de conteúdo genérico está ao alcance de qualquer um, o que fará com que uma marca se destaque nos buscadores?

É por isso que contar com soluções que visam a produção de conteúdo único, com informações adicionais que as máquinas são incapazes de produzir, como estudos, testes e entrevistas, é cada vez mais essencial para se destacar no mercado. 

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O post Fim de detector de texto feito por IA expõe desafios para quem trabalha com conteúdo apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.

Ainda em 2014, escrevi um artigo sobre um “furo” (informação noticiada por um veículo de imprensa antes de todos os demais) que o Los Angeles Times tinha dado ao publicar sobre um terremoto na frente dos concorrentes – e quem tinha apurado e escrito tudo era um robô.

Escrevi na época:

“Não é novidade que os robôs estão invadindo as Redações do mundo inteiro […]. Eles escrevem principalmente notícias que são mais simples, factuais, objetivas, como aquelas que falam como foi uma partida de futebol ou, como no exemplo, como foi o terremoto, onde estava seu epicentro e qual sua magnitude.

Basta o robô estar ligado a algum centro epistemológico, ou a algum tempo real de partida de futebol ou à Sala de Imprensa da PM. Ele saberá perfeitamente reunir as informações básicas […] e transformá-las em um texto legível, desses que a gente sempre encontra nos portais de notícia.”

Neste artigo vou mostrar como os algoritmos são usados nas redações de todo o mundo, de forma mais corriqueira, pelo menos desde 2010.

Vou exemplificar com algumas dessas iniciativas aqui no Brasil. 

Mas, para além de suas vantagens mais visíveis, vou comentar alguns problemas nem tão óbvios sobre a automatização.

E, para não deixar ninguém pessimista, vou trazer possíveis soluções ao final do texto. Boa leitura!

Como a inteligência artificial é usada no jornalismo?

A inteligência artificial é usada de muitas formas no jornalismo, já há alguns anos, e a tendência é que esse uso cresça bastante daqui para a frente.

Ainda em 2019, Charlie Beckett, no estudo “New powers, new responsibilities: a global survey of journalism and artificial intelligence”, apontou diversos processos jornalísticos que já estavam adotando a IA em veículos de todo o mundo:

• Coleta de notícias – fornecimento de informações, geração de ideias para histórias, identificação de tendências, investigações, monitoramento de eventos ou problemas, extração de informações ou conteúdo.
• Produção de notícias – criação, edição, embalagem de conteúdo para diferentes formatos e plataformas, criação de texto, imagem e vídeo, redirecionamento de conteúdo para diferentes públicos. 
• Distribuição de notícias – personalização, marketing, busca de públicos, compreensão do comportamento do usuário, monetização/assinaturas.

Esse estudo, que foi publicado pela London School of Economics and Political Science e pelo Google News, analisou 71 veículos jornalísticos de 32 países, inclusive o Brasil, e mostrou que cerca de 70% deles já usavam IA no processo de produção de notícias naquele ano – principalmente na coleta de notícias.

Em 2016, quando o professor e pesquisador Andreas Graefe escreveu seu “Guide to Automated Journalism” (guia para o jornalismo automatizado), ele já apontava que “as principais empresas de mídia, como Associated Press, Forbes, The New York Times, Los Angeles Times e ProPublica, já tinham começado a automatizar seus conteúdos noticiosos.

Mas a IA está presente no jornalismo há ainda mais tempo.

Segundo a tese de doutorado “Jornalismo em vídeo gerado por inteligência artificial: narrativas e credibilidade“, de Silvio Barbizan (PUC-RS, 2021), seu uso para criar textos de forma automatizada remonta há 60 anos atrás, embora tenha se popularizado a partir de 2010:

“(…) Programas capazes de redigir autonomamente existem há mais de 60 anos. Os primeiros experimentos nessa área estão ligados ao desenvolvimento da natural language generation na década de 50 do século passado. Cerca de 20 anos mais tarde surgiu a primeira aplicação em jornalismo. Nos Estados Unidos, Harry R. Glahn desenvolveu um computador capaz de escrever textos com a previsão do tempo a partir do banco de dados de uma central meteorológica americana. Desde então, outras aplicações ocorreram, mas em caráter experimental ou pontual. Foi a partir de 2010 que o uso se popularizou.”

Foi em 2010 que o Los Angeles Times lançou uma plataforma para seu projeto The Homicide Report, que tinha um robô que escrevia e publicava pequenas notas sobre cada homicídio ocorrido na região metropolitana de Los Angeles.

Os jornalistas desse veículo encararam a inovação como “uma ferramenta que os auxilia a atingir a meta de cobrir todos os homicídios da cidade, liberando-os para se dedicarem à apuração e à redação de notícias com maior profundidade”, como descreve o artigo “Cartografando o Jornalismo Automatizado: redes sociotécnicas e incertezas na redação de notícias por robôs”, publicado por Silvia DalBen e Carlos d’Andréa no 5º Seminário de Pesquisa em Jornalismo Investigativo, em 2017.

Hoje também é comum a programação de algoritmos para distribuir aos leitores conteúdos mais personalizados, sobre assuntos ou editorias que os interessem mais.

Há ainda o uso de IA para criação de vídeos inteiros, que foi o tema da tese de Barbizan. Ele se debruçou sobre 25 vídeos, todos feitos por inteligência artificial, de conglomerados de mídia de nove países, inclusive o Brasil. E constatou a criação de vídeos automatizados para coberturas esportivas, de celebridades, de política, economia e outros assuntos.  

Outro uso que vem se fortalecendo no Brasil é para o combate às fake news, como aponta o artigo “Inteligência Artificial no jornalismo: um estudo do robô Corona Repórter“, das pesquisadoras da UFPB Laura Rayssa de Andrade Cabral e Fabiana Cardoso de Siqueira, publicado na “Revista Brasileira de Ensino de Jornalismo” em dezembro de 2022:

“O jornalismo automatizado se fortalece a partir do uso de softwares que escrevem textos mediante as técnicas de Natural Language Generation […], como também através do uso de chatbots, seja para relacionamento com o público, ou atuando nas redes sociais e aplicativos de mensagens como ferramenta de combate à desinformação, por exemplo. Essa é uma prática recorrente no exterior e que está se fortalecendo no Brasil.”

As autoras apontam que o uso de robôs no jornalismo brasileiro está aumentando, “especialmente, em situações em que é preciso produzir, em pouco espaço de tempo, grandes volumes de notícias que demandam esforços para “garimpar” e interpretar os dados”.

Mas fazem uma observação importante: 

“Mesmo  quando  são  os  robôs  que  escrevem  as  notícias, normalmente estas passam pelo crivo de um jornalista, seja para revisar o conteúdo ou para incrementar mais detalhes, como a fala de uma ou mais fontes etc.”

Exemplos do uso de IA no jornalismo brasileiro

Corona Repórter

Robô que compilava informações de órgãos governamentais, sempre sobre a Covid-19, e as distribuía pelo Twitter. Iniciativa feita em parceria entre a UFMG e a USP, foi lançada em 2020, e o último tuíte publicado saiu em dezembro de 2021.

Da Mata Repórter

Outra parceria entre UFMG e USP, robô criado em 2020 divulga no Twitter dados de desmatamento da Amazônia Legal. Último post foi em agosto de 2022.

Elas no Congresso

Robô criado pela Revista AzMina em 2020, que ainda está bastante ativo no Twitter, e acompanha a tramitação de proposições que tratam dos direitos das mulheres no Congresso.

Robotox

Mais um robô usado para divulgar informações automatizadas pelo Twitter, desta vez relacionados a agrotóxicos. Iniciativa pela Agência Pública e Repórter Brasil em 2019 e ainda está ativa.

Outros robôs jornalísticos no Twitter

A dissertação de mestrado “Jornalismo automatizado: Inteligência Artificial e robôs nas redações das organizações jornalísticas”, publicado em 2022 por Laura Rayssa de Andrade Cabral, da UFPB, traz ainda diversos outros exemplos de robôs para conteúdo noticioso que já existiram no Brasil, a maioria já extintos, como as iniciativas Fátima, da agência de fact-checking Aos Fatos, que apontava fake news no Twitter, e Rui, do Jota, que monitorava quanto tempo processos importantes ficavam parados no STF.

A @fatimabot, inclusive, venceu o Prêmio Cláudio Weber Abramo de Jornalismo de Dados em 2019, mas acabou bloqueada pelo Twitter.

Cobertura eleitoral do g1

Todos os 5.568 municípios brasileiros ganharam uma matéria publicada no g1, nas eleições de 2020, com os resultados do pleito. A iniciativa só foi possível graças ao uso de automação, com inteligência artificial, a partir de dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), que o g1 classificou, na época, de “iniciativa inédita”.

Os dados, antes de publicados, passavam por uma revisão dos jornalistas na Redação.

Em 2022, a iniciativa se repetiu, agora mostrando como foi a votação em cada um dos municípios.

Quais são os riscos da automação da informação?

Já falei sobre alguns dos problemas do uso de inteligência artificial para produção de conteúdo no artigo que escrevi sobre o ChatGPT. 

Como aqui estou tratando de um escopo mais amplo de inteligência artificial, acho que os riscos também são um pouco maiores – claro que dependendo de cada caso.

Mas os principais são os seguintes:

1. Queda na qualidade dos conteúdos;
2. Textos repetitivos e enfadonhos;
3. Divulgação de conteúdo copiado;
4. Divulgação de dados errados ou falsos;
5. Falta de transparência;
6. Queda na credibilidade;
7. Aumento de disputas judiciais.

A seguir, detalho cada um desses itens.

1. Queda na qualidade dos conteúdos

Por qualidade, refiro-me tanto à criatividade, à originalidade, ao bom texto e às boas fontes, quanto à capacidade humana de analisar, formar opinião e se aprofundar em determinados assuntos – que é algo esperado de um conteúdo jornalístico.

Sobre isso, Andreas Graefe escreveu o seguinte em seu guia de 2016, ao falar das limitações do jornalismo automatizado:

“Os algoritmos não podem fazer perguntas, explicar novos fenômenos ou estabelecer causalidade e, portanto, são limitados em sua capacidade de observar a sociedade e cumprir tarefas jornalísticas, como orientação e formação de opinião pública.

A qualidade da escrita de notícias automatizadas é inferior à escrita humana, mas provavelmente melhorará, especialmente com o avanço da tecnologia de geração de linguagem natural.”

Silvio Barbizan foi além em sua tese:

“[…] A notícia não responde ao básico, não detalha e aprofunda. Também não tem originalidade nem é criativa. […] Então, numa visão sombria, o que se tem é a popularização de notícias atraentes e rasas produzidas por sistemas fechados cujas configurações e intenções são inacessíveis. Impossível não entender que esse quadro pode agravar a crise que o jornalismo já vive.”

E, lá em 2014, eu já tinha apontado o seguinte:

“[…] Ainda falta muito para que os robôs tenham a capacidade de fazer análises, emitir opiniões e, principalmente, elaborar textos que deem prazer de ler. Eles jamais poderão escrever uma crônica de futebol emocionante, que faça o torcedor relembrar cada lance com o coração aos pulos. Jamais poderão elucubrar sobre as intenções de um candidato político ao se aliar a um ex-rival. Jamais poderão escrever criticamente sobre um caso policial mal explicado ou uma lei que não serve pra nada.”

Não sei, agora em 2023, se “jamais” farão nada disso que observei há nove anos. Mas a maioria dos robôs, realmente, só faz o arroz-com-feijão, pelo menos do ponto de vista de estrutura criativa de um texto.   

2. Textos repetitivos e enfadonhos

Veja uma iniciativa como aquela do g1, de escrever os resultados para todos os municípios brasileiros, nas eleições de 2020.

É útil para SEO, ao inundar o Google com conteúdos que podem interessar aos moradores daquelas localidades que nunca são cobertas por nenhum veículo de imprensa. Mas, para o leitor que abre qualquer um daqueles textos, a sensação é de tédio, por terem basicamente a mesma estrutura sempre.

Como diz o artigo de Cabral e Siqueira, que analisaram o trabalho do robô Corona Repórter:

“[…] Cumpre com sua função de informar os usuários sobre notícias relacionadas à pandemia da Covid-19, contudo, limita-se a bases de dados muito específicas, de estatísticas gerais da pandemia, realidade que, de certa forma, provoca a repetição do mesmo tipo conteúdo, apenas atualizando as informações, o que depois de  um  certo  tempo  pode  não  ser  tão  atrativo  para  um  usuário  muito  ativo  na  rede  social.” [grifo meu]

3. Divulgação de conteúdo copiado

Aqui vai depender do tipo de IA que estamos falando, de qual é sua base de dados e da finalidade de seu uso.

Robôs como o ChatGPT são treinados para trazer respostas a partir de bancos de dados imensos. As fontes das respostas não são especificadas. As respostas são as mesmas para perguntas iguais, e muitas vezes erradas.

Jornalistas que usarem esse tipo de ferramenta para produzir conteúdos correm sérios riscos de estarem divulgando dados de baixa confiabilidade e que parecerão cópias daqueles publicados por outros que usaram a mesma fonte.

4. Divulgação de dados errados ou falsos

Graefe já alertava para isso lá em 2016, quando escreveu:

“Os algoritmos dependem de dados e suposições, ambos sujeitos a vieses e erros. Como resultado, os algoritmos podem produzir respostas inesperadas, não intencionais e que contêm erros.”

Em seu estudo de 2019, Charlie Beckett ouviu de um executivo de jornal um receio ainda maior:

“O aprendizado de máquina é a ferramenta perfeita para gerar deep fakes e conteúdo falso, e isso será um grande problema para todas as notícias de meios de comunicação confiáveis.”

Eu também alertei para isso em outro artigo que escrevi, sobre a OpenAI, criadora do ChatGPT:

“O ChatGPT não fornece a fonte para suas respostas e muitas vezes comete erros grosseiros. Não é a primeira vez que flagrei uma resposta errada do principal produto da OpenAI.[…] Em outra ocasião, o ChatGPT chegou a me pedir desculpas duas vezes por um erro.”

A frequência ou gravidade de um erro que um algoritmo pode cometer vai depender do banco de dados no qual ele se baseia, na forma como ele foi programado, em como ele está sendo usado.

O ChatGPT, especificamente, tem um agravante que é a desatualização de seus dados, que vão só até 2021 [isso ao menos até março de 2023, quanto este artigo foi escrito]. A própria OpenAI, no texto de apresentação que escreveu sobre a ferramenta, em 2022, apontou como sua primeira limitação o seguinte:

“Às vezes, o ChatGPT escreve respostas que parecem plausíveis, mas que são incorretas ou sem sentido.”

Mesmo a versão mais atualizada da tecnologia, o GPT-4, lançada em 14 de março, ainda não é totalmente confiável, como admitiu a OpenAI nestes dois trechos:

“Apesar de suas capacidades, o GPT-4 tem limitações semelhantes aos modelos GPT anteriores. Mais importante, ainda não é totalmente confiável (ele ‘alucina’ fatos e comete erros de raciocínio).”

“O GPT-4 geralmente não tem conhecimento dos eventos que ocorreram após o corte da grande maioria de seus dados (setembro de 2021) e não aprende com sua experiência.”

5. Falta de transparência

Falta de transparência é um problema tanto no que diz respeito à metodologia por trás da coleta de informações de cada um desses algoritmos, que nem sempre é comunicada ao público final, quanto, no caso de uma IA como o ChatGPT, ao fato de ela não conseguir informar as fontes para suas respostas.

Sobre isso, Barbizan defendeu uma regulamentação que aumente essa transparência:

“[…] O que está posto é que essas notícias estão cada vez mais presentes no cotidiano do mundo e por isso há a necessidade de transparência, de regulamentação quanto aos algoritmos, de bases sólidas e, ainda, de conhecimento e educação da sociedade quanto à origem das notícias automatizadas.”

6. Queda na credibilidade

Credibilidade é o principal ativo de qualquer veículo de imprensa. Uma vez perdida, é difícil de ser recuperada.

Se os leitores eventualmente perceberem queda na qualidade nos textos e vídeos e na qualidade e acurácia das informações prestadas, eles podem perder a confiança naquele portal de notícias e partir para outro.

7. Aumento de disputas judiciais

Eventuais notícias que venham com erros ou até mesmo pareçam plagiadas – dois dos riscos que já apontei acima – podem acabar indo parar na Justiça.

E quem vai responder por aquela apuração equivocada? O robô?

E quais as vantagens da IA na produção de conteúdo?

É claro que existem vantagens para o uso de inteligência artificial na produção de conteúdo, sobretudo no trabalho mais automatizado mesmo, mais “braçal” – como, no caso do jornalismo, para fazer as notinhas de previsão do tempo, de lances em partidas esportivas ou coberturas que envolvam muitos dados.

Ainda em 2016, Graefe apontava os seguintes potenciais do uso de algoritmos no noticiário:

• Os algoritmos são capazes de gerar notícias mais rapidamente, em maior escala do que por repórteres humanos.
• Os algoritmos podem usar os mesmos dados para contar histórias em vários idiomas e de diferentes ângulos, personalizando-os de acordo com as preferências de um leitor individual.
• Os algoritmos têm o potencial de gerar notícias sob demanda, criando histórias em resposta às perguntas dos usuários sobre os dados.

O pesquisador Barbizan, que citei no tópico anterior, por ter apontado alguns dos problemas na automação, também viu suas vantagens:

“Para os veículos há um ganho econômico, como a conquista de novos públicos graças à cobertura de setores antes inviáveis. Ganham, também, com uma produção em escala muito maior, mais rápida e mais barata. Já o público – pelo menos uma boa parte dele – ganha um produto ao seu gosto: fácil de entender, acessível e de consumo rápido.”

A inteligência artificial permite experiências de larga escala, como os exemplos que vimos do Los Angeles Times e do g1 nas eleições.

Pensando em produção de conteúdo de forma mais ampla, como nas estratégias de marketing de conteúdo para marcas, a inteligência artificial também oferece os mesmos riscos e vantagens apontados para o trabalho jornalístico.

Em um artigo da Prosperidade Conteúdos, por exemplo, você pode conhecer mais sobre oito maneiras pelas quais o ChatGPT pode ajudar na produção do marketing de conteúdo.

Em outro texto, ele listou mais 14 ferramentas de inteligência artificial que cumprem o mesmo papel do sucesso da OpenAI.

Talvez o X da questão seja a participação ou mediação dos humanos nesse processo. Não é porque existe um software com inteligência artificial facilitando um trabalho de coleta de dados ou mesmo de produção de conteúdos que os humanos tenham que ser deixados de lado.

Pelo contrário, eles são essenciais justamente para garantir uma entrega final que tenha qualidade, confiabilidade e garanta a credibilidade daquele produto.

Como dizem Cabral e Siqueira em seu artigo:

“Consideramos relevante o papel de mediador do jornalista, de aprimorar as informações da inteligência artificial do robô para o público. Essa é uma das questões mais discutidas quando se fala acerca da substituição do homem pela máquina. Nesse caso, compreendemos que a substituição não deve existir e que o melhor é a soma entre o profissional de jornalismo e as facilidades tecnológicas propiciadas pelo uso de robôs com IA.”

Elas defendem que, para isso, os jornalistas ampliem seu leque de habilidades, somando à criatividade e sensibilidade, conhecimentos de “programação, análise e interpretação de dados”.

Estamos diante de um presente em que a inteligência artificial já é muito usada pelo jornalismo e um futuro em que ela deve estar presente em 100% das práticas jornalísticas, em maior ou menor graus, por suas inegáveis vantagens, principalmente do ponto de vista econômico.

Sabemos quais os riscos dessa automação em uma profissão tão delicada, que lida com informações e que deve prezar pela qualidade da fonte dessas informações e boa análise dos dados, que são seu próprio sustentáculo.

Então é preciso que toda a forma de produção das notícias seja repensada, sempre com inclusão dos jornalistas humanos como mediadores do que é produzido pelos algoritmos – e estes precisarão se qualificar com habilidades técnicas que antes não eram exigidas, como programação e ciência de dados.

Mas, para além desse conhecimento técnico que deve passar a ser exigido, os jornalistas que mantiverem suas habilidades mais humanas também vão se diferenciar.

Pelo menos é nisso que acredito, e já escrevia a respeito naquele meu artigo de 2014:

“Mesmo que os robôs invadam as Redações para cobrir o arroz-com-feijão, os jornalistas que escrevem com emoção, senso crítico e análises bem-fundamentadas ainda terão vez (ufa!). Seja no jornal impresso, no portal de notícias, em um blog — ou em quaisquer plataformas novas que surjam no futuro.

No final, robôs e pessoas coexistirão, mas só os jornalistas que conseguem pensar com a própria cabeça, escrever com emoção, transmitir prazer ou indignação e errar em seus julgamentos (sim, errar, para aprender e evoluir) vão sobreviver.”

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O post IA na produção de conteúdo: qual o risco de automatizar notícias e artigos de blog? apareceu primeiro em Prosperidade Conteúdos.