Modelos de Prompts SEO: Playbook de Crescimento com Checklists

Prompts aleatórios fazem perder tempo e geram maus outputs.

Precisa de modelos de prompts padronizados com guardrails que se ligam à pesquisa, briefs, redação, links, schema e QA.

Este guia traz modelos de prompts SEO reutilizáveis que tornam as equipas mais rápidas mantendo a qualidade para Google e assistentes de IA.

É crucial porque answer engines premiam conteúdo preciso e fundamentado, e bons prompts reduzem retrabalho.

Mantenha o alinhamento com o nosso pilar de engenharia de prompts em Prompt Engineering SEO para conservar padrões consistentes.

Princípios para prompts seguros e úteis

• Seja específico: tarefa, inputs, formato, extensão, audiência e exclusões.

• Ancore em provas: peça fontes e cite-as; proíba invenções.

• Alinhe à intenção: inclua keyword, entidades e contexto de audiência.

• Mantenha guardrails: recusar especulação; impor regras de tom e estilo.

• Registe tudo: guardar prompts, outputs e approvals.

Categorias centrais de prompts

• Pesquisa e descoberta de intenção

• Mapeamento de entidades e tópicos

• Criação de briefs

• Geração de plano e headings

• Sugestões de links internos e âncoras

• Títulos/meta e intros

• Geração de FAQ

• Sugestões de schema

• Rascunhos de localização

• QA e sumarização

• Experimentação e testes

Prompts de pesquisa e intenção

• “Lista as 15 principais perguntas que os utilizadores fazem sobre [topic] para [audience]. Inclui features SERP/IA vistas (snippet, AI Overview, vídeo).”

• “Dá-me as intents (informational, comparison, transactional) para [keyword], com exemplos de queries e personas.”

• “Resume a cobertura dos concorrentes sobre [topic]; lista gaps, provas fracas e schema em falta.”

Prompts de mapeamento de entidades

• “Lista entidades, marcas, normas e regulações relacionadas com [topic].”

• “Mapeia [topic] para 10 entidades relacionadas para about/mentions com definição de uma linha.”

• “Sugere targets de links internos a partir desta lista de URLs para a entidade [entity name].”

Prompts de criação de brief

• “Cria um brief para [topic] direcionado a [persona/stage]. Inclui queries, entidades, fontes obrigatórias, tipos de schema, âncoras, CTA e data de refresh.”

• “Gera 5 opções de H2/H3 alinhadas à intenção de [keyword]; mantém answer-first.”

• “Lista pontos de prova (dados, exemplos, citações) necessários para superar concorrentes em [topic].”

Prompts de plano e headings

• “Redige um plano com intro answer-first, 5–7 H2 e bullets curtas por secção para [topic].”

• “Reescreve estes headings para corresponder às queries conversacionais que os utilizadores fazem aos assistentes.”

• “Adiciona um requisito de dado ou exemplo sob cada H2 para [topic].”

Prompts de links internos e âncoras

• “Sugere 5 links internos contextuais deste draft para estas URLs-alvo com âncoras abaixo de 6 palavras.”

• “Lista páginas órfãs relacionadas com [entity]; propõe colocações de links neste draft.”

• “Gera variantes de âncoras para [target page] que correspondam a estas intents: [list].”

Prompts de título, meta e intro

• “Dá 5 opções de título abaixo de 60 caracteres para [topic], keyword perto do início.”

• “Escreve uma intro de 2 frases que responda a [question] com um dado.”

• “Redige uma meta description (140–155 caracteres) com benefício e CTA para [topic].”

• “Reescreve esta intro incluindo o nome do autor e uma fonte citada.”

Prompts de FAQ

• “Lista 6 perguntas de seguimento que os utilizadores fazem após ler sobre [topic].”

• “Converte estas perguntas PAA em respostas concisas com menos de 40 palavras cada.”

• “Indica quais FAQs são seguras para schema e quais devem ficar apenas on-page.”

Prompts de sugestão de schema

• “Que tipos de schema servem para uma página sobre [topic]? Lista as propriedades requeridas e porquê.”

• “Cria um snippet JSON-LD para Article + Person + Organization para esta URL: [ ] com placeholders @id.”

• “Lista entradas about e mentions para [topic] alinhadas a estas entidades: [list].”

Prompts de localização

• “Traduz estes títulos para [language] com fraseado nativo; evita tradução literal.”

• “Lista entidades e exemplos locais a incluir para [topic] em [market].”

• “Adapta este CTA para [language/market] com tom e formalidade certos.”

Prompts de QA e sumarização

• “Resume este draft em 3 bullets; nota provas ou fontes em falta.”

• “Verifica este texto quanto a hedging e fluff; reescreve de forma concisa e em voz ativa.”

• “Lista afirmações factuais e se têm fontes; assinala lacunas.”

• “Este draft cumpre E-E-A-T? Lista info de autor/reviewer em falta.”

Prompts de experimentação e teste

• “Dá duas variações de plano: uma list-first, outra narrative-first; indica quais queries cada uma atende.”

• “Propõe três opções de CTA para [topic] em [stage]; menos de 8 palavras.”

• “Sugere duas ordens de FAQ; explica qual ajuda a IA a extrair respostas mais rápido.”

• “Reescreve estas âncoras para ficarem mais descritivas sem stuffing de exact match.”

Guardrails e linhas vermelhas

• Exigir sempre fontes; proibir inventar dados ou afirmações médicas/legais.

• Para YMYL, impor tags de reviewer e disclaimers; evitar Speakable sem revisão.

• Bloquear prompts que peçam scraping ou violem políticas de sites.

• Manter PII fora de prompts e outputs.

Stack de ferramentas

• Gestão de prompts: biblioteca partilhada em Notion/Sheets com categorias, owners e notas de performance.

• Logging: guardar prompt, output, aprovador, flag aceito/editado e data.

• Automação: scripts leves para correr prompts com parâmetros definidos; sem auto-publicação.

• QA: crawlers para schema/links; Playwright para checks renderizados; ferramentas de gramática/estilo para sanity.

• Analytics: dashboards de taxa de aceitação, tempo poupado, issues de QA e impacto na velocidade e citações.

Logging e integração no workflow

• Guardar prompt + output + aprovador + data num log partilhado.

• Etiquetar prompts por categoria e cluster; reutilizar os top performers.

• Ligar logs de prompts a briefs e tickets; notar outputs aceites vs editados.

• Rever logs mensalmente para afinar padrões e reduzir retrabalho.

Segurança e compliance

• Limitar quem pode executar prompts; proteger API keys e rotacioná-las regularmente.

• Evitar envio de dados sensíveis; ocultar PII e informação confidencial.

• Manter prompts YMYL sob revisão mais rígida; registar approvals de reviewers.

• Acompanhar mudanças de modelo/versão; retestar prompts-chave após upgrades.

Métricas de eficácia dos prompts

• Taxa de aceitação: % de sugestões de IA usadas sem grandes edições.

• Tempo poupado: minutos reduzidos por tarefa vs manual.

• Taxa de erro: problemas factuais ou de estilo encontrados em QA.

• Impacto: variações em velocidade, taxa de QA e citações de IA pós-implementação.

Considerações de localização

• Criar variantes de prompts por locale; guardar traduções e fraseados aprovados.

• Incluir entidades, moedas e regulações locais nos prompts para FR/PT/EN.

• Registar os prompts de localização separadamente; seguir o volume de edits por mercado.

• Correr testes de prompts em cada língua para garantir alinhamento com a intenção local.

Formação da equipa

• Fazer workshops mensais de prompts; partilhar ganhos e falhas.

• Manter uma biblioteca de prompts com exemplos, do/don’t e variantes locais.

• Fazer pairing de novos redatores com editores para rever outputs de IA e edições.

• Atualizar guardrails após incidentes ou mudanças de política.

Integração nas SOP

• Adicionar passos de prompt obrigatórios aos briefs (plano, títulos, âncoras, FAQs, schema).

• Exigir revisão humana e aprovação antes de levar outputs para o CMS.

• Ter uma checklist por papel (redator, editor, SEO) com quais prompts correr e quando.

• Ligar logs de prompts aos tickets para que os reviewers vejam histórico e racional.

Exemplos de casos

• SaaS: introduziu modelos de prompts para briefs e âncoras; cycle time reduziu 20% e citações de IA em páginas de integração subiram 18%.

• Ecommerce: usou prompts de FAQ e schema; rich results expandiram e CTR de links internos melhorou 10%.

• Publisher de saúde: colocou guardrails em prompts YMYL com etapas de reviewer; AI Overviews começaram a citar páginas atualizadas, aumentando marcações em 9%.

Armadilhas a evitar

• Prompts vagos que geram respostas genéricas; inclua sempre persona, intenção e entidades.

• Copiar outputs sem fontes; gera problemas de confiança e compliance.

• Usar as mesmas âncoras em todo o lado; varie para evitar spam.

• Deixar updates de modelo quebrarem a consistência; retestar e reaprovar prompts core após mudanças.

• Saltar o logging; perde visibilidade do que funciona ou falha.

Kits de prompts por papel

• Lead SEO: pesquisa, mapeamento de entidades, análise de features SERP/IA, sugestões de schema.

• Redator: plano, headings, intros, FAQs, requisitos de prova, ideias de âncoras.

• Editor: limpeza de hedging/fluff, checks E-E-A-T, deteção de fontes em falta.

• PR/comms: citações com credenciais, ângulos de headline, resumos de cobertura para adicionar aos pilares.

• Localização: tradução de headings/âncoras com fraseado nativo, entidades/regulações locais, ajustes de tom.

Cadência operacional

• Semanal: rever aceitação e erros; ajustar prompts fracos; adicionar duas vitórias à biblioteca.

• Quinzenal: adicionar prompts para próximos clusters e mercados; retirar os redundantes.

• Mensal: testes de regressão dos prompts core após updates de modelo; refresh de guardrails; nota mensal de wins/risks.

• Trimestral: rever categorias, adicionar novos use cases (ex. scripts de vídeo) e re-treinar equipas.

Teste e QA de prompts

• Testar novos prompts num pequeno lote; comparar com baseline humano.

• Verificar cada afirmação factual; rejeitar prompts que inventam dados ou fontes.

• Correr prompts nas línguas relevantes; notar edits necessários por mercado.

• Manter uma lista “red flag” de prompts que falharam; bloquear reutilização até correção.

Passos de recuperação após maus outputs

• Pausar o prompt; notificar stakeholders; adicionar aviso na biblioteca.

• Adicionar guardrails (fontes obrigatórias, regras de tom, temas proibidos) e voltar a testar.

• Partilhar o incidente e o output corrigido na formação; atualizar SOPs.

• Reativar só após aprovação de reviewer e um set de testes limpo.

Outros exemplos de prompts

• “Reescreve esta secção para incluir um exemplo concreto de [industry] e cita uma fonte.”

• “Sugere 3 entradas de schema about para [topic] ligadas às entidades [list].”

• “Fornece 5 opções de alt-text para esta imagem descrevendo [scene] com a keyword naturalmente.”

• “Lista sugestões de links internos desta nova página para os pilares [list] com âncoras abaixo de 5 palavras.”

Nuances de prompts de localização

• Evitar pedidos de tradução literal; pedir fraseado nativo e exemplos locais.

• Incluir reguladores/marcas locais: “Adiciona um exemplo de regulador local para [topic] em [market].”

• Pedir variantes de âncoras que combinem com o fraseado de pesquisa local; evitar keywords forçadas.

• Registar outputs de prompts de localização separadamente e acompanhar taxa de edições por língua.

Exemplo de estrutura de biblioteca de prompts

• Colunas: categoria, use case, texto do prompt, inputs, outputs, owner, mercado, versão do modelo, taxa de aceitação, notas.

• Incluir exemplos de outputs aceites como referência.

• Etiquetar prompts por cluster/tópico para acelerar a recuperação durante o briefing.

Medição e reporting

• Semanal: taxa de aceitação, tempo poupado e problemas de QA por categoria de prompt.

• Mensal: mudanças de velocidade associadas a prompts; variações de citações de IA após refresh orientados por prompts.

• Trimestral: retirar prompts com baixo desempenho; promover vencedores; atualizar guardrails e SOP.

• Partilhar relatórios com stakeholders para justificar investimento e manter a compliance alinhada.

Reporting e dashboards

• Acompanhar taxa de aceitação, tempo poupado, problemas de QA e fontes de erro por categoria de prompt.

• Mostrar impacto na velocidade, cobertura de schema, citações de IA, CTR e conversões das páginas influenciadas.

• Adicionar uma vista de localização: taxa de edits e precisão por língua; prompts que precisam de ajustes locais.

• Anotar dashboards com mudanças de modelo e updates de prompts para explicar variações.

• Partilhar um highlight mensal dos melhores outputs e correções para manter a adoção alta.

Plano 30-60-90 dias

• 30 dias: construir biblioteca de prompts para pesquisa, briefs e títulos; definir logging e guardrails.

• 60 dias: adicionar prompts para links, FAQs, schema e localização; treinar redatores/editores; medir aceitação e QA.

• 90 dias: otimizar padrões com base em métricas; expandir para prompts de QA e experimentação; localizar para mercados prioritários.

Como a AISO Hub pode ajudar

• AISO Audit: Avaliamos os seus workflows e uso de prompts, depois desenhamos padrões seguros que aceleram a produção.

• AISO Foundation: Construímos a sua biblioteca de prompts, guardrails e logging para manter as equipas consistentes.

• AISO Optimize: Integramos prompts em briefs, links, schema e QA para elevar citações de IA e velocidade.

• AISO Monitor: Acompanhamos aceitação, QA e métricas de performance, alertando quando os prompts derivam.

Conclusão: estandardizar prompts para escalar com segurança

Modelos de prompts tornam a IA um assistente controlado na pesquisa, briefs e otimização.

Registe tudo, mantenha guardrails apertados e meça o impacto em velocidade e citações.

Fique ligado ao pilar de engenharia de prompts em Prompt Engineering SEO para fazer os padrões evoluírem com a equipa e os algoritmos.

Itere mensalmente para que os prompts permaneçam alinhados com mudanças de modelo, novos mercados e features de pesquisa.

Documente essas iterações e partilhe-as na formação para manter a adoção.

Uso consistente bate prompting pontual sempre.