Usar inteligência artificial no marketing de produto pode acelerar tarefas que, feitas na mão, tomariam horas do seu dia. Ao conectar as ferramentas que você já usa e configurar automações, dá para aumentar bastante a produtividade da equipe sem abrir mão de ter alguém revisando o resultado final — afinal, confiança total na máquina ainda não é uma boa ideia.
Neste guia, a Plustag IA reúne sete aplicações práticas de IA no marketing de produto, organizadas em três níveis:
- Uso de chatbots para tarefas de marketing de produto
- Conexão das ferramentas de marketing que você já utiliza com IA
- Criação de agentes para executar tarefas de forma automática
Como aplicar IA no marketing de produto de forma eficiente
Para começar a usar IA no marketing de produto, o ideal é criar um projeto dentro da ferramenta de IA preferida (como ChatGPT ou Claude) e manter ali tudo o que for relacionado à sua estratégia de produto. Isso garante respostas mais ajustadas à realidade do seu negócio, do seu produto e da sua comunicação.
Para exemplificar, a Plustag IA mostra como montar esse projeto dentro do Claude. Basta clicar em “Projects” no menu lateral esquerdo e, em seguida, no botão “New project”.
Depois é só dar um nome e uma descrição ao projeto e clicar em “Create project”.
Uma vez dentro do projeto, dá para adicionar instruções específicas, como o idioma que a ferramenta deve usar ou palavras e expressões que devem ser evitadas nas respostas. Esse passo é útil, mas não obrigatório.
Em seguida, adicione arquivos de contexto clicando no ícone “+” na janela “Context” e depois em “Add text content”. Dê um título ao conteúdo, cole as informações na seção “Content” e clique em “Add Content”.
Para os fluxos de trabalho apresentados aqui, a recomendação é incluir três arquivos de contexto:
- Um briefing da empresa: com informações sobre o negócio, detalhes do produto, perfil de cliente ideal (ICP) e concorrentes
- Mensagens e posicionamento aprovados: incluindo declarações de posicionamento de marca, setor, públicos primário e secundário, propostas de valor e diferenciais
- Transcrições de ligações de vendas: trazendo a linguagem real usada pelos clientes e casos de uso específicos que a IA pode consultar sempre que precisar
Também vale a pena incluir fichas técnicas de produto, battlecards já existentes, roteiros de conversa (talk tracks) e qualquer outro material que ajude a IA a entender melhor o produto que está sendo lançado ou divulgado.
Para ilustrar os exemplos deste artigo, foi usado um caso fictício: uma ferramenta de feedback chamada Signalwell, com seu respectivo briefing de empresa cadastrado como arquivo de contexto.
Vale lembrar que o projeto não se atualiza sozinho conforme você lança novos produtos ou ajusta funcionalidades e posicionamento. Por isso, trate esse material como um documento vivo, que precisa ser revisado e atualizado à medida que o produto e o negócio evoluem.
Com o projeto criado e os arquivos de contexto no lugar, chegou a hora de colocar a IA para trabalhar nos casos de uso específicos de marketing de produto.
Nível 1: chatbots de IA aplicados ao marketing de produto
Os chatbots de IA funcionam muito bem para tarefas de marketing de produto que não precisam rodar de forma automática. Ou seja, são ideais para verificações pontuais e tarefas importantes que acontecem só de vez em quando — por exemplo, quando o posicionamento da marca muda ou um concorrente lança um produto novo.
Caso de uso nº1: verificador de consistência de mensagens
Use a IA para garantir que o valor do seu produto está sendo comunicado com clareza e que a mensagem resolve de fato o problema do público-alvo.
Por exemplo, é possível comparar o texto de uma nova landing page com o documento de mensagens já aprovado pela empresa. A IA analisa o conteúdo em busca de inconsistências ou ajustes recomendados antes da publicação.
Mesmo assim, a recomendação da Plustag IA é sempre revisar manualmente o resultado, para confirmar que está correto e livre de alucinações. Mas, quando há muito conteúdo para checar, deixar a IA sinalizar os pontos mais críticos agiliza bastante o processo.
Use o seguinte prompt para checar a mensagem do seu conteúdo (lembre-se de incluir sua mensagem aprovada no projeto ou no próprio prompt):
Atue como um revisor de conteúdo de marketing de produto. Verifique a página abaixo em relação à nossa mensagem e posicionamento aprovados (ver arquivos do projeto). Identifique pontos em que o conteúdo contradiz, enfraquece ou se distancia da mensagem aprovada. Aponte alegações sem respaldo, terminologia inconsistente e trechos em que o público-alvo ou a proposta de valor não ficam claros. Para cada problema, mostre o trecho correspondente, explique o motivo e sugira uma correção objetiva. Não aponte diferenças inofensivas de redação se a mensagem de fundo continuar consistente. Página ou texto para revisão: [cole o conteúdo ou URL]
Esse prompt serve também para decks de vendas, artigos de central de ajuda, sequências de e-mail de onboarding, materiais para parceiros e revendedores e até vagas de emprego — qualquer peça em que a consistência da mensagem importa.
No exemplo com a Signalwell, a ferramenta comparou o texto com o arquivo de mensagens aprovadas do projeto, apontou problemas individuais, explicou cada um e sugeriu correções que puderam ser conferidas e aplicadas.
Como ir além
- Rode o verificador em páginas já existentes sempre que o posicionamento mudar, para localizar rapidamente onde o texto ficou desatualizado
- Teste o mesmo prompt em diferentes modelos de IA, já que um modelo pode identificar uma inconsistência que outro não considerou relevante
- Cole a página de um concorrente junto com o documento de mensagens e peça à ferramenta para apontar onde seu produto pode se posicionar como a opção mais forte
Caso de uso nº2: geração de perguntas para entrevistas com clientes
A IA também ajuda a montar roteiros de entrevista quando o objetivo é entender melhor o comportamento dos clientes. Isso é útil, por exemplo, para:
- Refinar o posicionamento
- Entender por que clientes migram para o seu produto ou abandonam ele
- Validar novos casos de uso do produto
- Melhorar o processo de onboarding
Use este prompt para construir as perguntas de entrevista:
Atue como um pesquisador de marketing de produto me ajudando a preparar entrevistas com clientes. Produto: [descrição de uma ou duas frases]. Clientes que estou entrevistando: [cargo / segmento / tipo de empresa / características relevantes]. O que estou tentando fazer/aprender: [ex.: refinar posicionamento, entender por que clientes trocam de produto, validar um novo caso de uso, melhorar onboarding]. O que acreditamos atualmente: [hipóteses ou premissas que quero testar]. Crie um roteiro de entrevista de [30 minutos] com base nestes requisitos: comece com duas ou três perguntas de aquecimento que estabeleçam o papel e o contexto do cliente; priorize perguntas sobre comportamento real passado em vez de comportamento hipotético; não escreva perguntas indutivas nem mencione a resposta que preferimos na própria pergunta; cubra o problema do cliente, como ele resolvia antes, alternativas consideradas, critérios de compra, gatilhos, objeções e resultados desejados quando fizer sentido; para cada pergunta importante, ofereça uma ou duas perguntas de aprofundamento opcionais.
No exemplo gerado, as perguntas saíram organizadas em grupos, com sugestões de aprofundamento dependendo da resposta do cliente. Além disso, a ferramenta sinalizou pontos de atrito identificados em outros arquivos de contexto carregados no projeto e formulou perguntas específicas em torno deles — sem que isso tivesse sido pedido diretamente.
Esse é um bom exemplo das vantagens de alimentar a IA com contexto de negócio e histórico de ligações de vendas: como a ferramenta tinha esse material disponível no projeto, conseguiu recorrer a ele sempre que considerou útil para o resultado final.
Como ir além
- Carregue transcrições de ligações de vendas na ferramenta de IA e peça para ela identificar objeções recorrentes
Em resumo, esses dois primeiros casos de uso já mostram como a IA pode poupar tempo em tarefas que antes exigiam revisão manual linha por linha. O próximo passo natural é avançar para níveis mais automatizados, conectando ferramentas e criando agentes que rodam parte desse trabalho sozinhos — sempre com um profissional validando o que sai do outro lado.
Com informações de semrush.com.
