Content Growth Engine — Conteudo como Motor de Aquisicao

Trafego nao e o produto. Pipeline e. Esta skill trata conteudo como sistema de aquisicao com meta de receita, nao como calendario de publicacao.

Governanca Global

Esta skill segue GLOBAL.md, policies/execution.md, policies/handoffs.md, policies/source-driven.md, policies/anti-ai-writing.md, policies/verification-before-completion.md e policies/evals.md.

Toda prosa publicada por esta skill passa por /humanize antes de ir ao ar. Conteudo de aquisicao com assinatura de texto gerado por IA destroi a autoridade que o proprio conteudo tenta construir — e, num plano cujo objetivo e ser citado por LLMs, e autossabotagem.

Fronteira com as skills vizinhas — esta skill decide o que produzir, em que ordem e por que. Ela nao reimplementa:

• skills/14-seo-specialist/SKILL.md — SEO tecnico e GEO/AEO: meta tags, schema (Article/FAQPage/HowTo), autor com bio, dateModified visivel, llms.txt, conteudo citavel, keyword research por volume/dificuldade. Todo item de "schema e marcacao" do plano vive la. Esta skill entrega a pauta priorizada; a 14 executa a marcacao
• skills/13-marketing-copy/SKILL.md — copy de landing, headline, CTA, brand voice
• skills/50-direct-response-copy/SKILL.md — copy de anuncio, pagina de vendas, email, social
• skills/41-blog-publisher/SKILL.md — publicacao do post (HTML, imagens, commit, URL)
• skills/55-marketing-reporting-analytics/SKILL.md — relatorio de campanha, GA4/GTM, calculadora de CAC
• skills/59-closed-loop-revenue/SKILL.md — a cadeia clique → evento → venda → margem. A metrica de receita influenciada por conteudo se instrumenta la
• skills/21-data-analytics/SKILL.md — naming de evento e tracking plan
• skills/51-ux-research/SKILL.md — entrevista com cliente, quando a pauta exige pesquisa primaria

Quando Usar

• montar plano de conteudo do zero para um SaaS/B2B
• priorizar pauta quando ha mais ideias que capacidade de producao
• decidir entre publicar novo ou atualizar existente
• desenhar arquitetura de clusters e linkagem interna
• extrair pauta das objecoes que aparecem em reuniao comercial
• definir cadencia realista de producao e distribuicao
• medir se conteudo esta gerando pipeline, nao so sessao

Quando Nao Usar

• escrever o texto de um post especifico (skill 13 ou 50, conforme o formato)
• implementar schema, meta tag ou llms.txt (skill 14)
• publicar o post no blog (skill 41)
• montar relatorio de Ads ou configurar GA4 (skill 55)
• instrumentar a conversao ate a receita (skill 59)

Entradas Esperadas

• ICP: quem compra, cargo, empresa, dor que resolve
• produto: o que faz, precos, concorrentes diretos e alternativas
• estado atual: site, paginas existentes, conteudo publicado, trafego
• capacidade real de producao (pessoas x horas por semana) — nao a desejada
• acesso a chamadas de venda, CRM ou notas comerciais (para a Fase 3)

Saidas Esperadas

• content/strategy/icp-e-intencao.md — mapa de intencao por estagio
• content/strategy/clusters.md — clusters priorizados com pillar e linkagem
• content/strategy/calendario.md — pauta com cadencia e responsavel
• content/strategy/refresh-queue.md — fila de atualizacao priorizada
• content/strategy/metricas.md — o que rastrear e a meta por horizonte
• handoff explicito para as skills 13/14/41/59

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Fase 1 — Descobrir

1.1 Intencao de busca real, nao presumida

O erro fundador: escrever sobre o que a empresa acha interessante. A pauta sai do vocabulario de quem compra.

Fontes na ordem de confiabilidade — as primeiras sao dados de comportamento real, as ultimas sao proxy:

Regra: volume nao entra na priorizacao. Um termo com 50 buscas/mes feito por diretor de compras vale mais que 5.000 buscas de estudante. Volume dimensiona esforco; intencao decide ordem.

1.2 Classificar por intencao

A maioria dos planos falha por inverter isso: comeca pelo informacional generico (mais volume, mais facil escrever) e nunca chega no comercial. Comece pelo fim do funil e suba. O fundo converte com 100 visitas o que o topo nao converte com 10.000.

1.3 Clusters, nao lista de posts

Cluster = uma pillar page (cobre o tema em profundidade, alvo do termo principal) + N artigos de apoio (cada um cobre uma sub-pergunta especifica), todos linkando para a pillar e a pillar linkando de volta.

Por que agrupar: sinaliza profundidade de dominio ao buscador e ao LLM. Cinco artigos soltos sobre temas nao relacionados nao constroem autoridade em nada; cinco artigos num cluster constroem em um assunto.

Priorize o cluster que toca a intencao comercial do ICP primario. Um cluster completo vale mais que tres pela metade.

1.4 Auditar o site atual antes de escrever qualquer coisa

Foco em pagina de servico e de conversao, nao no blog. Para cada pagina que deveria converter:

• ha pagina dedicada por servico? E por segmento de cliente atendido?
• a pagina responde "isso e para quem" e "quanto custa" ou empurra para "fale com vendas"?
• ha prova (numero, caso, citacao de cliente) ou so adjetivo?
• ha CTA unico e claro, ou tres CTAs competindo?
• ha link de entrada de outro conteudo, ou a pagina e orfa?

Pagina orfa nao ranqueia e nao recebe trafego interno. Marcar toda pagina sem link de entrada.

1.5 Share de recomendacao em IA (baseline)

Antes de produzir, medir onde a marca aparece hoje nas respostas geradas.

Protocolo — reproduzivel, nao impressao:

1. Montar 20-30 prompts que o ICP realmente faria, distribuidos em 4 tipos — nao deixar o conjunto virar so um tipo por ser mais facil de escrever:

2. Rodar em ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Overviews — sessao limpa, sem historico, senao a personalizacao contamina
3. Rodar cada prompt 2-3 vezes por sessao — resposta de LLM varia entre execucoes; uma unica rodada mede ruido, nao sinal
4. Registrar por prompt: a marca foi citada? em que posicao? quais concorrentes apareceram? qual fonte o modelo citou? qual o sentimento (positivo/neutro/negativo) quando citada?
5. Guardar data e modelo/versao — a resposta muda com o tempo, e sem data o dado nao serve de baseline

Saida: planilha marca x prompt x modelo, com taxa de citacao (% de prompts em que a marca aparece) e share of voice contra os concorrentes que aparecem no mesmo conjunto. Repetir semanalmente, sempre com os mesmos prompts. Mudar o conjunto de prompts invalida a serie historica — mas so agir sobre uma tendencia de 4 semanas seguidas, nunca sobre uma unica leitura: variancia semana a semana e normal, tendencia e o que importa.

Ghost ranking — o padrao mais caro de nao notar: a marca e citada como fonte (o modelo referencia o artigo, o dado, a pagina), mas quem e recomendado no fim e o concorrente. E pior que nao aparecer, porque parece sucesso na leitura rapida da planilha (citacao = sim) enquanto a decisao de compra vai pro concorrente mesmo assim. Verificar sempre os dois campos separados: foi citada != foi recomendada.

O que fazer com o resultado: se um concorrente e citado e a marca nao (ou a marca so aparece em ghost ranking), ver qual pagina o modelo cita dele. Normalmente e um comparativo, uma pagina de precos publica ou um dado proprietario — os tres formatos que a Fase 2 prioriza.

1.6 Plano de links internos

Link interno distribui autoridade e cria o caminho de leitura. Regras:

• todo artigo de apoio linka para a pillar do seu cluster, com anchor descritivo (nunca "clique aqui")
• a pillar linka para todos os artigos de apoio
• todo conteudo de meio de funil linka para pelo menos uma pagina de conversao
• nenhuma pagina de servico fica orfa
• link entre clusters so quando ha relacao real de leitura — linkagem artificial dilui

1.7 Material rico: ferramenta ou template, nao ebook

Ebook tem custo de producao alto e valor percebido baixo — virou sinonimo de formulario para receber PDF. O que gera link, citacao e cadastro qualificado:

• calculadora que resolve uma conta que o ICP faz na mao (ROI, dimensionamento, custo total)
• template que o ICP usaria de qualquer jeito (planilha, contrato, checklist operacional)
• diagnostico que devolve resultado personalizado, nao um PDF generico
• dado proprietario que so a empresa tem (ver Fase 5)

Criterio: se o material continua util depois de aberto uma vez, e ativo. Se e lido e descartado, e custo.

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Fase 2 — Criar

2.1 Cadencia realista

O plano padrao pede 8-12 artigos/mes + 3 posts/semana de C-level + 1 post/dia de empresa + newsletter quinzenal. Isso e uma equipe, nao uma pessoa. Dimensionar antes de prometer:

Metade do volume com o dobro de profundidade vence. Se a escolha e entre 12 artigos rasos e 6 densos com dado proprio, escolher 6. Artigo raso nao e citado por LLM nem convence comprador.

Instagram: so se for canal de compra do ICP. Para B2B de ticket alto, quase nunca e — e o custo de manter e o mesmo do canal que funciona.

2.2 Formatos que decidem compra

Priorizar formatos de decisao sobre formatos de descoberta:

Todo conteudo comparativo leva tabela — LLMs extraem tabela com fidelidade muito maior que prosa (detalhe tecnico em skills/14-seo-specialist/SKILL.md, secao GEO/AEO).

2.3 Pagina de precos publica

Publicar preco e decisao comercial, nao so de marketing — levar a quem decide. O argumento a favor:

• e uma das paginas que LLM mais cita ao comparar ferramentas; sem ela, o modelo cita o concorrente que publica
• filtra lead fora de faixa antes de consumir hora de vendas
• "fale com vendas" e fricao que o comprador B2B moderno evita — ele quer se qualificar sozinho

Se o preco e realmente variavel: publicar faixa, os fatores que movem o valor e um exemplo de configuracao real. Isso captura a intencao sem fechar negociacao.

Se a decisao for nao publicar, registrar o motivo — e revisitar quando um concorrente publicar.

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Fase 3 — Otimizar

3.1 As perguntas de toda reuniao comercial

O melhor conteudo de fundo de funil ja existe: esta sendo respondido verbalmente toda semana.

Protocolo:

1. Perguntar a vendas: "quais 7-10 perguntas voce responde em toda call?"
2. Cruzar com gravacoes/notas — vendas lembra do que e memoravel, a gravacao mostra o que e frequente
3. Separar pergunta (busca informacao) de objecao (busca seguranca para decidir) — objecao vira conteudo mais valioso
4. Uma pergunta = um conteudo dedicado, com o titulo na formulacao do cliente
5. Devolver os links para vendas usar na call

Ganho duplo: SEO/GEO de fundo de funil e ciclo de venda mais curto. Se vendas nao usa o material, o material errou o alvo — esse e o teste.

3.2 Atualizar antes de criar

Conteudo decai: dado envelhece, produto muda, concorrente publica melhor. Atualizar um artigo que ja tem historico costuma render mais rapido que publicar um novo do zero.

Fila de refresh, priorizada por:

1. paginas que perderam posicao/impressao nos ultimos 3-6 meses (Search Console: comparar periodos)
2. conteudo com dado, preco ou screenshot desatualizado — erro factual custa mais que ausencia
3. conteudo de fundo de funil que nao converte
4. artigos que ja rankeiam em 5-15 (empurrar para o top 3 e mais barato que criar do zero)

Refresh de verdade = reescrever secao, atualizar dado com fonte nova, adicionar o que faltou, corrigir link quebrado. Trocar a data sem mudar o conteudo e fraude editorial — e quando descoberto queima confianca com leitor e buscador.

Regra de alocacao: reservar 30-40% da capacidade mensal para refresh. Sem cota reservada, o novo sempre ganha e a biblioteca apodrece.

3.3 Biblioteca de citacoes de clientes

Centralizar prova social em vez de cacar depoimento a cada pagina. Cada citacao guarda: texto exato, nome, cargo, empresa, data, contexto (call/NPS/review), permissao de uso registrada, e o tema que ela prova.

Indexar por objecao — "preco", "implementacao", "suporte", "migracao" — para que a pagina que enfrenta a objecao X puxe a citacao que a responde. Citacao generica ("otimo produto") nao prova nada; citacao com numero e contexto prova.

3.4 Marcacao e autoridade

Schema, autor real com bio, dateModified visivel e FAQ marcado sao requisito de publicacao, nao otimizacao posterior. Implementacao completa em skills/14-seo-specialist/SKILL.md — esta skill so garante que nenhum conteudo sai sem isso.

Autor tem que ser pessoa real, com bio e link — nao "Equipe de Conteudo". E sinal de E-E-A-T e o que permite ao modelo atribuir autoridade.

Checkpoint antes de publicar: validar o schema gerado no Rich Results Test do Google (ou validador equivalente) — schema com erro de sintaxe nao aparece como rico resultado, mesmo estando no HTML. Corrigir e revalidar antes do artigo ir ao ar, nao depois que o Search Console reportar o erro semanas depois.

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Fase 4 — Paralelo

SEO tecnico rastreavel por LLM

Crawler de LLM nao executa JS de forma confiavel: conteudo que so aparece apos hidratacao pode nao ser lido. Preferir SSR/SSG para conteudo de aquisicao. Verificar o HTML servido, nao o renderizado no navegador (curl na URL e conferir se o texto esta la). Detalhes em skills/14-seo-specialist/SKILL.md.

Paginas de conversao

Fundo de funil e onde a receita acontece e onde menos se investe. Aplicar skills/13-marketing-copy/SKILL.md para copy e skills/02-ui-ux-design/SKILL.md para estrutura (incluindo estado vazio e hierarquia de CTA).

Monitoramento de citacao em IA

Medir semanalmente, agir mensalmente — mesmo conjunto de prompts da Fase 1.5, 4 semanas de tendencia antes de mudar qualquer coisa. Trimestral e tarde demais para corrigir rota.

Distribuicao organica para app ou SaaS indie

Quando o produto e app (ou SaaS self-serve sem time comercial) e o objetivo e crescer sem anuncio, o plano de clusters desta skill e pesado demais para comecar. Usar references/distribuicao-por-agentes.md: consulta-alvo do agente, cardapio de 10 apostas (pagina /for-ai, swarm 1 pergunta = 1 URL, artefato compartilhavel com QR, comunidade 10x util / 1x mencao, superficie de recall), prompts prontos, checklist de produto citavel e regra de matar a aposta em 14 dias sem sinal.

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Fase 5 — Alto impacto

Ordenado por retorno sobre esforco:

1. Pesquisa original com dado proprietario — o unico ativo que concorrente nao copia. Se o produto gera dado agregavel (e anonimizavel), ele vira relatorio anual citavel. E a fonte mais provavel de link editorial e citacao por LLM. Verificar base legal e anonimizacao antes de publicar qualquer agregado
2. Ferramenta interativa gratuita — calculadora ou diagnostico que resolve uma conta real; gera link e cadastro qualificado continuamente
3. Complemento acionavel por artigo de processo — todo artigo que ensina um processo entrega o checklist/template correspondente. Custo marginal baixo, valor percebido alto
4. Glossario — serve a consistencia semantica (a empresa nomeia as coisas de um jeito so, e o LLM aprende essa associacao), nao a trafego. Nao esperar sessao dele; esperar coerencia

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Fase 6 — Medir

Metricas ao fim de 6 meses. Sessao total nao esta na lista — e a metrica que sobe sozinha e nao paga salario.

Trafego de IA e parcialmente cego — muitos assistentes nao passam referrer, e parte da influencia acontece sem clique nenhum (o usuario le a resposta e depois busca a marca direto). Por isso o campo aberto "como nos conheceu" no formulario nao e redundancia: e a unica captura de um canal que a analytics nao ve. Declarar essa limitacao no relatorio em vez de fabricar precisao.

Horizonte honesto: conteudo de fundo de funil pode converter em semanas; autoridade de cluster e citacao em IA levam de 3 a 6 meses. Prometer resultado de SEO em 30 dias e o que faz o programa ser cancelado no mes 4, logo antes de funcionar.

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Anti-Padroes

• Priorizar por volume de busca — traz sessao sem intencao de compra. Volume dimensiona, intencao prioriza
• Comecar pelo topo do funil — mais facil de escrever, mais lento para converter. O fundo primeiro
• Comparativo em que a propria marca sempre vence — o leitor percebe e para de confiar no resto do site
• Publicar novo com a biblioteca apodrecendo — sem cota de refresh, o acervo vira passivo
• Trocar dateModified sem mudar conteudo — fraude editorial, detectavel, custa confianca
• Autor "Equipe de Conteudo" — anula E-E-A-T; LLM nao atribui autoridade a entidade generica
• Ebook como material rico — custo alto, valor percebido baixo
• Volume prometido acima da capacidade real — 12 rasos perdem para 6 densos, e o time queima
• Instagram por default em B2B — canal que nao e de compra consome a mesma energia do que funciona
• Medir sessao total como sucesso — sobe sozinho, nao paga salario
• Checar citacao em IA uma vez por trimestre — tarde demais para corrigir
• Contar citacao como sucesso sem checar recomendacao — ghost ranking: a marca e citada como fonte, mas o concorrente e recomendado. Pior que nao aparecer, porque parece metrica boa na planilha
• Agir sobre uma unica leitura de citacao em IA — variancia semana a semana e normal; so a tendencia de 4 semanas seguidas justifica mudar algo
• Conteudo com assinatura de IA — num plano cujo objetivo e autoridade, e autossabotagem (/humanize)

Evidencia de Conclusao

• mapa de intencao com fonte declarada por termo (call, ticket, Search Console — nao "achamos")
• clusters priorizados, cada um com pillar definida e artigos de apoio listados
• baseline de citacao em IA registrado com data, modelos e o conjunto fixo de prompts
• calendario dimensionado contra capacidade real, com dono por item
• fila de refresh com cota mensal reservada
• toda pagina de conversao com pelo menos um link interno de entrada (nenhuma orfa)
• plano de metricas com as 5 da Fase 6, incluindo o que nao e atribuivel

Handoff

• SEO Specialist (14): recebe a pauta priorizada; executa schema, meta, llms.txt, marcacao de FAQ e checagem de renderizacao
• Marketing Copy (13): recebe a pauta de pagina de conversao e servico
• Direct Response Copy (50): recebe a pauta de newsletter, social e anuncio
• Blog Publisher (41): publica o artigo aprovado
• Closed-Loop Revenue (59): instrumenta origem → conversao → receita
• Data Analytics (21): nomeia os eventos do funil de conteudo
• UX Research (51): conduz a entrevista quando a pauta exige pesquisa primaria
• Image Generator (17): produz OG card e ilustracao do artigo

Fontes

• Taxonomia de 4 tipos de prompt (avaliacao/reputacao/comparacao/lacuna), conceito de "ghost ranking", 2-3 execucoes por prompt por variabilidade, e cadencia "medir semanal, agir mensal com 4 semanas de tendencia" vieram de Backlinko — LLM Prompt Tracking, curados para o protocolo de baseline ja existente na Fase 1.5 (nao substituido, complementado — o protocolo original ja cobria sessao limpa, multi-modelo, e o vinculo com formato de conteudo da Fase 2)
• references/distribuicao-por-agentes.md (2026-09-27): skill ai-organic-growth de um pacote consolidado pelo usuario, que resume o experimento publico Bola 2026 (Tech Mentor Maria). Entrou o cardapio de apostas, os prompts e o checklist de produto citavel; a parte tecnica de GEO (schema, llms.txt, tamanho de passagem) ja existia na skill 14 e nao foi duplicada

Integracao com Pipeline

• Orchestrator (09): aciona esta skill quando a tarefa e de aquisicao por conteudo, antes de qualquer skill de copy
• Context Manager (08): mantem o calendario e a fila de refresh entre sessoes — o plano e de 6 meses, nao cabe numa sessao
• Documenter (10): versiona os artefatos de estrategia em content/strategy/
• Reviewer (11): valida que nenhum conteudo saiu sem autor real, schema e link interno de entrada