Como automatizo a produção do nosso blog de ponta a ponta

Sou o Ming. Além de cuidar do design de produto na vm0, gerenciar nosso conteúdo também faz parte do que eu faço, e acabou tendo muito mais coisa envolvida do que eu esperava: design de fluxo de trabalho, ilustrações, produção de imagens, trabalho no CMS, traduções. É assim que venho conseguindo dar conta disso aos poucos.

Conteúdo é uma das coisas que faço por aqui

A maior parte do meu dia na vm0 se divide entre design de produto e nossa base de código em Next.js. Mas gerenciar nosso conteúdo também é responsabilidade minha, e assim que comecei, percebi o quanto realmente está envolvido em um blog que tem bons resultados. Você precisa de produção consistente, pesquisa de palavras-chave de verdade, visuais coerentes com a marca, meta descriptions decentes e traduções para os quatro idiomas que oferecemos.

Quando comecei a levar isso a sério, cada post tomava boa parte de um dia. A escrita acabou sendo só uma pequena fatia disso. A maior parte do tempo ia para o trabalho de produção em torno da escrita: encontrar as palavras-chave certas, criar as artes de capa, acertar os campos no CMS, refazer tudo para cada idioma.

Então fui movendo o máximo possível desse fluxo para o Lucas, um agente de marketing de IA que construí no Zero em torno da minha própria rotina. Ele está configurado como "Gerente de marketing", e o escopo dele é qualquer coisa relacionada a marketing: a produção de blog é a parte mais desenvolvida hoje, e ele continua crescendo à medida que adiciono skills e conectores ao longo do tempo.

Neste momento, o Lucas tem acesso ao nosso CMS headless Strapi, à nossa conta da Ahrefs, ao Slack do nosso time, ao nosso web chat, a uma skill interna chamada draw para ilustrações coerentes com a marca, além da skill padrão copywriting para a mecânica da escrita.

Abaixo vou mostrar como essa automação de blog com IA funciona na prática: como o Lucas pega um prompt vago, decompõe em tema e palavras-chave, escreve um post, desenha uma capa, passa o texto por uma tradução naturalística e entrega quatro rascunhos de idioma no nosso CMS headless. Depois vou falar sobre como cheguei até aqui, e o que deliberadamente deixo para os humanos (ainda na maior parte, eu).

Como uso o Lucas: web app e Slack

Várias bolhas de chat convergindo para um único agente de IA

Eu trabalho com o Lucas principalmente pelo web chat da vm0. É a interface de trabalho profundo, onde fico com ele ao longo da estruturação, da redação, das iterações de capa e das edições. Threads longas, contexto longo, aquele tipo de vai e volta que ficaria estranho em um canal de chat.

O Lucas também está conectado ao Slack do nosso time, como ponto de entrada compartilhado. Eu mando prompts rápidos por lá pelo celular, e o resto do time também pode chamá-lo. Quem estiver na escala do blog inicia um post da mesma forma. Mesmo agente, mesmo contexto nas duas interfaces.

Como costuma ser um prompt típico

Meus prompts para o Lucas costumam ser curtos. Três frases no máximo. Um exemplo representativo:

Lucas, escreva um tutorial sobre como conduzir reuniões semanais eficazes: aborde a estrutura da reunião, as armadilhas comuns e como manter times remotos engajados. Estilo tutorial, otimizado para SEO, termine com um CTA para usar o Zero. Só o link do rascunho, não publique.

É esse o briefing inteiro. Uma mensagem. Sem outline, sem lista de palavras-chave, sem briefing de design, sem meta de tamanho. O Lucas assume a partir daí.

Levei um tempo para chegar nesse formato. No começo, eu escrevia briefings bem mais longos porque presumia que o agente precisava de tudo detalhado, e então percebi que a maior parte do contexto pertence às instruções permanentes e às skills dele, não a cada prompt. O prompt é um gatilho; o resto da configuração carrega o peso.

Como o Lucas analisa o tema e as palavras-chave

Um funil estreitando de muitas tags de palavra-chave até uma única palavra-chave selecionada

O primeiro movimento do Lucas é extrair estrutura de um prompt vago. Para um pedido como o de cima, as anotações de trabalho dele ficam mais ou menos assim:

Tema: conduzir reuniões semanais eficazes
Formato: tutorial → passos numerados, exemplos concretos, linguagem do tipo "faça isso"
Público implícito: líderes de time, gestores remotos, fundadores
Seções obrigatórias: estrutura da reunião, armadilhas comuns, engajamento remoto
CTA: levar os leitores até o Zero
Restrição: só a URL do rascunho, não publicado

Depois ele escolhe a palavra-chave. Essa é a parte do marketing de conteúdo para a qual eu tinha menos intuição quando comecei, então dei ao Lucas uma rotina para percorrer sempre que eu peço trabalho de palavra-chave. Não é uma skill que ele roda de forma autônoma, é só uma sequência na qual confio a ele:

Buscar candidatas na Ahrefs. Ele chama a API da Ahrefs com a frase do tema, retornando variações de cauda longa com volume de busca mensal, dificuldade da palavra-chave (KD), tema-pai e intenção da SERP.
Filtrar por dificuldade. Dei a ele uma regra rígida: KD < 30. A vm0 é um domínio relativamente novo, com autoridade limitada, então perseguir palavras-chave de KD alto ainda não faz sentido para nós. A cauda longa vence no início.
Cruzar com nosso índice do Strapi. Ele puxa todos os slugs publicados do nosso CMS via API REST do Strapi e remove qualquer palavra-chave que já cobrimos. Sem canibalização.
Combinar intenção com o fit do produto. A intenção de uma palavra-chave precisa ser compatível com nossa biblioteca de casos de uso. "Como conduzir reuniões semanais eficazes" → operações / gestão de times → encaixa. "Melhor ramen em Tóquio" → não encaixa, não importa o volume.
Escolher uma. Da lista filtrada, ele escolhe a opção de maior volume e a usa como espinha dorsal do post. Por exemplo, boas práticas de reuniões semanais remotas.

Para SEO on-page ele aplica uma heurística simples: palavra-chave alvo no título, em pelo menos um H2 e nas primeiras 100 palavras. Sinônimos e frases relacionadas tecidos naturalmente ao longo do texto. Links internos para dois ou três posts relacionados onde fizer sentido. Depois disso: escrever de forma natural, sem encher de palavra-chave.

A estrutura do post (seis ou sete H2s, um destaque "Dica:" sob cada passo, um CTA no fechamento) vem de um template de tutorial que fui montando por exemplo ao longo de vários posts.

Como a capa é desenhada

A capa é a parte da produção de blog com a qual mais me importo, em parte porque sou designer e em parte porque é o que os leitores veem antes de ler uma palavra. Ela também é a imagem do Open Graph quando os posts são compartilhados no X ou no LinkedIn, e é o que faz nosso índice de blog parecer uma publicação em vez de uma parede de fotos de banco de imagens.

Fotos de banco de imagens não eram uma opção para o visual que eu queria, e fazer briefing de ilustrações uma a uma teria tornado o custo de produção por post inviável. Então construí uma skill no Zero chamada draw. É um script Python de 200 linhas que faz cinco coisas:

Recebe duas entradas: uma metáfora (o que esboçar) e uma cor (um nome amigável mais uma âncora em hex).
Coloca-as em um template de prompt fixo que trava o resto da composição: fundo cinza quente #eeeeee, mancha aquarelada centralizada na tela na cor escolhida, esboço de tinta desenhado à mão por cima, logo da vm0 em (25, 25) no canto superior esquerdo.
Envia o prompt composto para o modelo nano-banana-pro da fal.ai em 16:9.
Baixa o PNG. Normaliza qualquer pixel quase branco de volta para exatamente #eeeeee, para que o fundo nunca se desvie. Faz upscale para 1600×900. Faz composição alpha do logo transparente da vm0 por cima.
Faz upload do resultado para o CDN da vm0 e imprime a URL.

Uma invocação típica fica assim:

python draw.py \
  --metaphor "a tilted hourglass with sand draining into a small open notebook, a sparkle near the rim" \
  --color-name "dusty rose" \
  --color-hex "#e08b96" \
  --upload

Duas entradas e o resto da marca permanece consistente. Eu costumo escolher uma cor que combine com o tema do post. Coral ou verde-sálvia para peças mais calorosas em estilo tutorial, azul ou lavanda para as mais técnicas, amarelo-mostarda para anúncios. Algumas cores recorrentes vão aos poucos transformando o índice do blog em uma paleta reconhecível.

A coisa que descobri do jeito difícil é que a alavancagem não está no modelo. Está no template. Deixar o modelo escolher composição, paleta e layout livremente fazia cada capa parecer uma marca diferente. Travar tudo isso e deixar que ele escolha apenas a metáfora mantém o visual coerente de um post para o outro.

Existe uma skill irmã chamada illustration para arte pontual dentro do artigo (os desenhos menores que você vê entre as seções deste post). A mesma ideia: estilo fixo, só a metáfora e a cor variam. Apenas ajustada para arte quadrada de 1024×1024 em vez de capas 16:9.

Uma pequena nota sobre SEO de imagem: a mesma imagem de capa é configurada como ativo do Open Graph e do Twitter Card do post, então os compartilhamentos em redes sociais a capturam direitinho. O Strapi gera automaticamente quatro variantes pré-redimensionadas no upload (thumbnail, small, medium, large), embora eu ainda não tenha conectado o corpo do artigo para carregá-las via srcset. É um pequeno TODO de front-end. As ilustrações inline recebem um alt text descritivo escrito no markdown quando o Lucas as incorpora; o alternativeText da própria capa no Strapi é algo que ainda quero preencher depois.

Como o post é escrito

Um outline vertical à esquerda se expandindo para a direita em blocos de parágrafo preenchidos com uma lâmpada de dica

Uma vez que tema, palavra-chave e capa estão definidos, a redação é em boa parte mecânica. O Lucas:

Estrutura primeiro. Seis ou sete H2s, cada um com uma função clara: enquadramento do problema, instruções passo a passo, destaques "Dica:", recapitulação, CTA.
Expande cada H2 em prosa usando a skill copywriting. A voz (frases curtas, exemplos concretos, segunda pessoa quando funciona, um humor seco aqui e ali) vem de regras que mantenho nas instruções permanentes do Lucas, não da skill em si.
Adiciona destaques práticos "Dica:" sob cada passo. Útil para tutoriais porque a maioria dos leitores passa o olho, e os destaques dão a eles um caminho ao longo de um conteúdo longo.
Escreve o campo description do post. O Strapi limita a 80 caracteres, então ele fica curto e soa como se um humano tivesse escrito. É usado como subtítulo do artigo e como descrição do card de OG/Twitter.
Fecha com um CTA que nomeia o produto e leva a um workspace gratuito.

Um primeiro rascunho costuma voltar dois ou três minutos depois do prompt. Eu leio, peço ajustes de tom onde a voz está fora, e o Lucas itera até acertar. O primeiro rascunho raramente está pronto para publicar. Geralmente está quase lá, mas um pouco fora, e é aí que gasto a maior parte do meu tempo de revisão.

Como o rascunho chega ao Strapi

Um pacote de rascunho embrulhado sendo colocado em uma caixa de correio do CMS com um ícone de pausa pairando acima

Usamos o Strapi como nosso CMS headless. O content type articles tem um cover (mídia), author e category (relações), locale (string) e uma dynamic zone blocks onde o corpo fica.

O fluxo de sincronização com o CMS do Lucas:

POST do PNG da capa para /api/upload. Salva o documentId retornado.
POST para /api/articles?status=draft com título, description (≤80 caracteres; o Strapi impõe isso), slug, locale, as relações de cover/author/category como IDs numéricos, e um único bloco shared.rich-text contendo o corpo em markdown.
O crucial: omitir publishedAt. O Strapi trata null como estado de rascunho.
Retorna uma URL de preview usando o padrão de rascunho da vm0: https://www.vm0.ai/{locale}/blog/posts/{slug}?status=draft.

Um aviso sobre o Strapi v5: a API REST pública pode sobrescrever o publishedAt em certos content types, o que significa que um "rascunho" criado pela API pode ir ao ar silenciosamente. A correção é uma pequena migração de banco que remove o campo nas gravações de rascunho.

A estratégia de slug também importa para o SEO. Usamos um slug canônico em todos os quatro idiomas, em vez de traduzi-lo. Um leitor em /de/blog/posts/remote-weekly-meeting-best-practices vê a mesma estrutura de URL que um leitor em /en, e nosso perfil de backlinks não se fragmenta em URLs traduzidas. Emitir as tags de link hreflang a partir dessas relações de locale é um pequeno TODO de front-end. Ainda não as entregamos.

Como funciona a tradução i18n

Um documento central se abrindo em quatro cópias menores rotuladas EN, DE, JA, ES

A vm0 opera em quatro idiomas: inglês, alemão, japonês, espanhol. Não passamos os posts pelo Google Translate. O caminho barato destrói a voz; o caminho certo adapta as expressões.

O Lucas cria o rascunho em EN primeiro, captura o documentId retornado e então faz três chamadas de acompanhamento PUT /api/articles/{documentId}?locale=de (e ?locale=ja, ?locale=es) com payloads traduzidos de forma naturalística. O Strapi trata essas chamadas como variantes de idioma do mesmo documento canônico, o que mantém as quatro versões vinculadas no admin e no seletor de idioma do front-end.

Regras de tradução que dei a ele, em boa parte por ter esbarrado em saídas erradas e corrigido:

Não traduzir termos técnicos que já são empréstimos do inglês no idioma de destino. "API", "CMS", "agent" e "prompt" permanecem em inglês em JA e DE. Traduzi-los soa estranho em ambos os idiomas.
Adaptar expressões de forma naturalística. Uma tradução literal de "kills your Friday" para o alemão vira algo sem sentido; uma versão nativa da mesma metáfora funciona.
Reajustar os CTAs por idioma. Imperativos soam mais insistentes em DE, então eu os suavizo; a versão em JA costuma se amenizar em um convite educado.
Reajustar os títulos pelo comprimento. Títulos em alemão tendem a ficar ~30% mais longos que os equivalentes em inglês. Títulos em japonês tendem a ser mais curtos. O Lucas mantém os títulos abaixo do limite de truncamento de 60 caracteres da SERP em cada idioma.

A publicação de conteúdo multilíngue era a parte do fluxo que costumava consumir mais tempo. Agora é só o último passo na mesma execução do agente.

O que não é automatizado

Uma seção curta, mas importante. Nem tudo nesse fluxo é automatizado, de propósito:

Seleção de tema no nível estratégico. O Lucas escolhe palavras-chave dentro de um tema, mas o tema em si vem de mim, geralmente de lançamentos de produto, conversas com clientes ou mudanças de roadmap.
Passada editorial final. Eu leio todo rascunho antes de publicar. Principalmente a versão EN. Tom, precisão das afirmações técnicas, referências ao contexto interno de produto, tudo isso precisa de um olhar humano.
Revisão nativa para idiomas que não falo com fluência. Não leio alemão com fluência. O rascunho em DE vai para um revisor nativo dar uma passada final antes de publicar.
Promoção. Postar no X, enviar aos assinantes, compartilhar em comunidades ainda é manual por enquanto.

A ideia não é me tirar do loop. É me tirar das partes do loop que realmente não precisam de mim.

Como cheguei a esse fluxo

Eu não sentei num fim de semana e projetei isso. Foi se acumulando, post a post, a partir de perceber quais passos estavam consumindo meu tempo.

O que percebi: as partes que valiam a pena automatizar não eram as partes criativas. Eram as partes de conexão: as buscas de palavra-chave, as renderizações de capa, as chamadas de upload, o fan-out de idiomas, a formatação da URL de preview. Quando registrei isso com honestidade, eu estava gastando mais tempo com logística do que com a escrita em si.

Então fui movendo a logística para o agente. O modelo escreve; o agente cuida de mover as coisas de um lado para o outro. Eu ainda sou quem toma as decisões sobre o que escrever e como deve soar, só não sou mais quem costura as peças.

Para mim, a automação de conteúdo na prática não acabou sendo "a IA escreve o blog". Acabou sendo "a IA faz tudo ao redor da escrita, para que eu tenha tempo de realmente olhar para a escrita".

Se você quiser tentar algo parecido

Se você está numa situação parecida, vestindo mais chapéus do que gostaria, com conteúdo sendo um deles, boa parte disso é reproduzível:

Uma plataforma de agentes que permita dar ao agente um papel e skills persistentes (nós usamos o Zero, onde o Lucas vive).
Conectores para suas ferramentas atuais: seu CMS, sua ferramenta de pesquisa de palavras-chave, seu gerador de imagens, seu Slack.
Um pequeno conjunto de skills adaptado à sua marca (no nosso caso, draw para capas e copywriting para o tom).
Instruções permanentes que carregam o contexto, para que os prompts possam ficar curtos.

Comece um workspace gratuito no Zero →

Ou, se você preferir ver mais fluxos de trabalho de agentes antes de se cadastrar, nossa biblioteca de casos de uso tem 19 automações prontas para copiar em engenharia, produto, marketing e operações.

Se você quiser clonar o Lucas especificamente: crie um agente, dê a ele o papel de Gerente de marketing, conecte o Strapi (ou seu CMS) + Ahrefs + uma ferramenta de geração de imagens, adicione uma skill draw modelada na sua, e uma skill copywriting que capture a voz da sua marca. Ele vai descobrir o resto a partir do seu primeiro prompt.