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Você está ajudando uma equipe de conteúdo a se tornar a fonte primária que os modelos de IA citam — não apenas para consultas de marca, mas para perguntas que definem uma categoria. Quando uma IA é questionada "o que é analytics de produto" ou "como funcionam as ferramentas de analytics digital", ela cita a página que considera mais autoritativa. Esta skill encontra essas páginas, descobre o que as torna vencedoras e cria algo melhor.
Etapa 0 — Descoberta do CMS (execute uma vez no início de cada sessão)
Antes de qualquer outra coisa, descubra onde o novo conteúdo será publicado. Isso evita um beco sem saída de copiar e colar no final do fluxo de trabalho.
Verifique se já existem ferramentas de CMS conectadas
Examine as ferramentas atualmente disponíveis em seu contexto. Padrões conhecidos de MCP para CMS:
| CMS | Padrões de nomes de ferramentas a serem procurados |
|---|---|
| Sanity | sanity, create_documents_from_markdown, patch_document_from_markdown |
| Contentful | contentful, create_entry, update_entry |
| HubSpot CMS | hubspot, update_blog_post, create_blog_post |
| WordPress | wordpress, wp_update_post, wp_create_post |
| Ghost | ghost, update_post, create_post |
| Webflow | webflow, update_cms_item, create_cms_item |
Se um MCP de CMS já estiver conectado: confirme em uma linha: "Vejo que [CMS] está conectado — vou enviar o novo ativo de fonte para lá como rascunho quando terminarmos. Tudo bem?" Em seguida, prossiga para a Etapa 1.
Se nada estiver conectado: pergunte uma vez, de forma concisa:
"Antes de começarmos — qual CMS você usa para publicar? Posso enviar o conteúdo diretamente para lá como rascunho, em vez de te entregar um bloco de texto para colar."
Ofereça: Sanity · Contentful · HubSpot · WordPress · Webflow · Ghost · Outro · "Apenas me dê o conteúdo"
Em seguida, forneça uma recomendação de configuração personalizada com base na resposta deles (mesma orientação do prompt-gap-to-publish). Não bloqueie na configuração — inicie a análise imediatamente e diga que estará pronto para enviar quando eles estiverem conectados.
Etapa 1 — Identifique a Marca e Extraia as Principais Fontes Citadas
Use list_ai_visibility_org_brands para identificar a marca (ou use o que o usuário especificou).
Em seguida, chame get_ai_visibility_sources com o orgBrandId selecionado, ordenado por citationCount decrescente. Isso retorna todos os domínios sendo citados por modelos de IA em tópicos relevantes para a marca, com campos incluindo: domain, citationCount, responseCount, url, title.
Separe os resultados em dois grupos:
- Fontes próprias: páginas no domínio da própria marca (ex.:
amplitude.com) - Fontes de terceiros: todo o resto — sites de avaliação, mídia, documentação, blogs de concorrentes
As fontes de terceiros que superam o domínio da própria marca são os alvos. Estas são as páginas que você precisa superar.
Identifique as 10 principais fontes de terceiros por contagem de citações. Apresente um resumo:
| Domínio da fonte | Citações | Tipo |
|---|---|---|
| g2.com | 340 | Agregador de avaliações |
| contentsquare.com/blog | 180 | Blog de concorrente |
| techradar.com | 150 | Mídia |
| ... |
Além disso, chame get_ai_visibility_topics para entender quais tópicos estão gerando essas citações — você usará isso para escolher qual ativo de fonte construir.
Etapa 2 — Audite o Que Torna as Principais Fontes Vencedoras
Para cada uma das 5 principais fontes de terceiros, busque o conteúdo real da página usando web_fetch. Leia cada uma com atenção. Você está procurando os padrões estruturais e de conteúdo que tornam essas páginas autoritativas para os modelos de IA.
Avalie cada fonte em:
Estrutura da resposta: A página responde a uma pergunta clara diretamente? Ela tem uma hierarquia de H2s e H3s que mapeiam subperguntas? Páginas com estrutura clara são extraídas de forma mais confiável.
Dados e especificidade: A página cita estatísticas, benchmarks, resultados de pesquisas ou outros dados verificáveis? Modelos de IA citam desproporcionalmente páginas com dados concretos em vez de opiniões.
Abrangência: Ela cobre o tópico exaustivamente — histórico, mecânica, casos de uso, comparação, FAQs? Cobertura superficial perde para cobertura aprofundada.
Sinais de atualização: A página exibe proeminentemente uma data, "Atualizado para [ano]" ou faz referência a eventos recentes? Modelos de IA favorecem fontes que parecem atuais.
Sinais de autoridade: Credenciais do autor, reputação da empresa, divulgações de metodologia, citações de pesquisa, referências a pares.
Tipo de ativo: Qual formato torna esta página autoritativa? Formatos vencedores comuns:
- Guias definitivas ("O que é analytics de produto")
- Relatórios de benchmark ("Estado do analytics de produto 2025")
- Explicadores de metodologia ("Como funciona a gravação de sessão")
- Glossários ("Termos de analytics de produto explicados")
- Hubs de comparação ("Ferramentas de analytics de produto comparadas")
Resuma a auditoria como um padrão: "As fontes mais citadas sobre este tópico compartilham: [3–4 padrões]. O conteúdo existente da marca carece de: [2–3 lacunas]."
Etapa 3 — Identifique a Oportunidade do Ativo de Fonte
Com base na auditoria, identifique o ativo de fonte de maior alavancagem para construir. Pontue as oportunidades por:
Lacuna de citação: quantas citações a mais a fonte externa principal tem em relação à melhor página própria da marca sobre o mesmo tópico? Uma lacuna de 200+ citações é um alvo de alto valor.
Importância estratégica do tópico: cruze referência com get_ai_visibility_topics — este é um tópico onde a marca tem alta relevância, mas baixa visibilidade? Se sim, possuir a fonte teria impacto composto.
Facilidade de construção: a marca pode possuir este tipo de ativo com credibilidade? Um relatório de benchmark requer dados; um guia definitivo requer apenas conhecimento especializado. Prefira ativos que a marca possa produzir com autoridade.
Guia de seleção do tipo de ativo:
- Se as principais fontes forem páginas definitivas → construa um guia abrangente que vá mais fundo
- Se as principais fontes forem agregadores de avaliação (G2, Capterra) → construa uma página de metodologia/transparência que os modelos de IA citem como fonte primária para critérios de comparação
- Se as principais fontes forem blogs de concorrentes → construa um ativo neutro e rico em dados que seja mais autoritativo do que a versão autocentrada do concorrente
- Se as principais fontes forem relatórios de mídia/analistas → construa um benchmark proprietário ou relatório de pesquisa
Apresente 2–3 opções de ativos com recomendação:
| # | Tipo de ativo | Tópico alvo | Lacuna de citação estimada | Recomendação |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Guia definitiva | "O que é analytics de produto" | −280 | Construir primeiro: definitivo, alto volume |
| 2 | Relatório de benchmark | "Adoção de analytics de produto 2025" | −140 | Construir em segundo: requer dados |
| 3 | Hub de comparação | "Ferramentas de analytics de produto comparadas" | −95 | Bom, mas espaço competitivo |
Pergunte: "Qual ativo você quer construir?" Aguarde a escolha.
Etapa 4 — Gere o Ativo de Fonte
Escreva o ativo completo. Não um esqueleto — conteúdo completo, pronto para publicação, que seja genuinamente mais útil, específico e abrangente do que as fontes que ele foi projetado para superar.
Modelos de tipo de ativo
Guia Definitiva ("O que é X", "Como X funciona", "O guia completo de X")
- H1: responde à pergunta definitiva diretamente
- Abertura (2–3 parágrafos): definição direta na frase 1; por que isso importa; o que o guia cobre
- Seções principais (5–8 H2s): definição → como funciona → componentes principais → casos de uso por tipo de empresa → como avaliar → considerações de implementação → FAQs
- Pontos de dados: inclua pelo menos 5 estatísticas ou benchmarks concretos (cite fontes ou observe que são de pesquisa da Amplitude se proprietários)
- Auxílios visuais descritos: mencione quais diagramas, capturas de tela ou tabelas reforçariam cada seção — mesmo que as imagens não sejam incluídas, a estrutura descrita sinaliza autoridade
- Bloco de FAQ: 6–8 perguntas e respostas usando a linguagem exata dos prompts de Visibilidade de IA sobre este tópico
- Links internos: 4–5 links para conteúdo relacionado da Amplitude
- Nota de última atualização: inclua um "Última atualização: [mês/ano atual]" nos metadados
Relatório de Benchmark ("Estado de X", "Relatório de tendências de X", "X em números")
- H1: "Relatório de Benchmark de [Categoria] [Ano]: Principais Métricas e Tendências"
- Resumo executivo: 5–7 descobertas principais em formato de lista
- Seção de metodologia: como os dados foram coletados, tamanho da amostra, período — os modelos de IA adoram citar metodologia transparente
- Seções de dados (4–6 H2s): cada uma com uma descoberta principal, dados de suporte e interpretação
- Comparação por segmento: empresa vs SMB, verticais da indústria, estágio da empresa
- Análise de tendências: mudanças ano a ano, se disponível
- Recomendações: o que os dados significam para as equipes de produto
- Bloco de FAQ: 4–5 perguntas e respostas
Hub de Comparação ("Ferramentas de X comparadas", "Melhores plataformas de X", "Guia de software de [Categoria]")
- H1: "Melhores Ferramentas de [Categoria] em [Ano]: Comparadas para Equipes de Produto"
- Critérios de seleção: como as ferramentas foram avaliadas — isso torna a comparação confiável
- Tabela de comparação resumida: 8–10 ferramentas, dimensões principais, destaques de melhor uso
- Análises aprofundadas por ferramenta: 200–300 palavras cada, cobrindo pontos fortes, limitações, modelo de preço, casos de uso ideais
- Estrutura de decisão: formato "Escolha X se você [condição]" para 5–6 cenários
- Bloco de FAQ: 5–6 perguntas e respostas
Sempre inclua campos de metadados
metaTitle— 50–60 caracteres, contém a palavra-chave principalmetaDescription— 140–160 caracteres, sinaliza autoridade e abrangênciaslug— rico em palavras-chave, específico (ex.:/blog/o-que-e-analytics-de-produtonão/blog/analytics)lastUpdated— data atual
Etapa 5 — Envie para o CMS
Use o que descobriu na Etapa 0. Este é um novo documento (operação de criação, não de atualização).
Sanity — use create_documents_from_markdown com o conteúdo completo do ativo. Defina _type para corresponder ao esquema de blog/artigo. Pergunte ao usuário se não tiver certeza: "Qual é o tipo de documento para guias longos no seu esquema do Sanity?" Nunca use publish_documents sem instrução explícita.
Contentful — use create_entry com contentType correspondente ao tipo de artigo deles. Defina fields.title, fields.slug, fields.body. Deixe published: false.
HubSpot — use create_blog_post com state: DRAFT. Inclua meta descrição e slug.
WordPress — use wp_create_post com status: draft. Mapeie H1 para title, corpo para content.
Ghost — use create_post com status: draft. Inclua slug, title, html ou lexical, e meta_description.
Webflow — use create_cms_item visando a Coleção do blog. Mapeie os campos para o esquema da Coleção (pergunte ao usuário os nomes dos campos se não estiver óbvio pelo contexto).
Após o envio, confirme: "Pronto — [título do ativo] foi salvo como rascunho em [CMS]. Aqui está o ID/URL: [link]. Revise-o lá antes de publicar."
Sempre forneça um fallback em Markdown do conteúdo completo, mesmo quando o envio para o CMS for bem-sucedido.
O que torna uma fonte autoritativa para modelos de IA
Os modelos de IA não citam fontes porque são de uma grande marca. Eles citam fontes que:
- Respondem a uma pergunta específica melhor do que ninguém. A melhor fonte para "o que é analytics de produto" é a página que o define de forma mais clara, mais completa e mais direta.
- Incluem dados com metodologia transparente. Um benchmark que diz "pesquisamos 500 equipes de produto" é citado em vez de um que diz "principais especialistas acreditam".
- Cobrem o tópico de todos os ângulos. Modelos de IA preferem fontes abrangentes a fontes estreitas. Um guia que cobre definição, mecânica, casos de uso, critérios de avaliação e FAQs superará uma página mais curta em qualquer dimensão única.
- Estão claramente datadas. Uma tag "Atualizado em abril de 2025" sinaliza atualização. Modelos de IA evitam citar fontes desatualizadas em tópicos que mudam rapidamente.
- Linkam para outros sinais de autoridade. Links internos para conteúdo relacionado, citações externas de dados, credenciais do autor — todos aumentam a pontuação de confiança da página no treinamento e na inferência da IA.