Engenheiros de marketing são o NOVO funcionário 10x, e a maioria das empresas ainda não tem um.
Se você está fazendo uma startup, um negócio ou um projeto paralelo crescer, se tornar um ou contratar um é a maior alavanca que você tem agora. É o momento mais empolgante para estar no marketing desde que o Google lançou o AdWords. Talvez de todos os tempos.
Por 20 anos, ter ideias de marketing era fácil; tirá-las do papel é que era difícil. Vendas sabia por que os negócios fechavam. Suporte sabia por que os clientes iam embora. Mas toda ideia precisava sobreviver a um briefing, a um designer, a um desenvolvedor, a um analista e a duas reuniões — e a maioria morria em um thread no Slack.
Esse gargalo acabou de quebrar!
Hoje, um agente lê as ligações de vendas da semana passada em dez minutos. Outro transforma o que os clientes disseram em uma landing page. Outro sobe trinta anúncios e pausa os perdedores enquanto você dorme. E outro te avisa na segunda-feira qual campanha trouxe clientes que realmente pagaram. E os modelos já estão bons o suficiente para que, se a sua ideia for boa, o resultado também seja.
O engenheiro de marketing conecta esses agentes em uma máquina. Metade profissional de marketing, metade construtor. E os melhores geralmente vêm de fora do marketing: fundadores, engenheiros, operadores, criadores solo.
Então pega seu café, pega seu chá, porque aqui vai o manual completo (leitura de 15 a 20 minutos):
Como chegamos até aqui
Na era Mad Men, dos anos 1950 aos 1990, marketing significava mídia impressa, TV, rádio e outdoors. O trabalho girava em torno de grandes ideias e grandes orçamentos. Uma campanha custava milhões, levava meses para ser produzida e, com sorte, você só descobria se tinha funcionado um trimestre depois. Um ótimo profissional de marketing tinha meia dúzia de chances reais por ano, então a profissão inteira rodava na base do bom gosto, da persuasão e do feeling.
Aí o Google lançou o AdWords em 2000 e o Facebook lançou os anúncios em 2007, e de repente cada clique podia ser contado. Nascia o profissional de marketing digital. O trabalho virou gerenciar canais como SEO, busca paga, e-mail e display. Os profissionais viviam dentro de dashboards, e os melhores eram aqueles que entendiam as plataformas mais a fundo. Você conseguia rodar alguns experimentos por mês.
Nos anos 2010 veio o growth hacker, e eu nunca vou esquecer. Sean Ellis cunhou o termo em 2010, e os melhores truques da década viraram lenda. O Hotmail colocava "P.S. I love you. Get your free email at Hotmail" no final de cada mensagem. O Dropbox dava espaço grátis para você e um amigo a cada convite. O Airbnb deixava os anfitriões publicarem seus anúncios automaticamente no Craigslist. O growth hacker tratava o marketing como produto, com funis, loops e testes A/B. O problema era que toda boa ideia precisava de um engenheiro, e os engenheiros pertenciam ao roadmap de produto. Growth hackers passavam metade da vida abrindo tickets e esperando na fila. Conseguir fazer alguns experimentos por semana era uma semana excelente.
Quando o ChatGPT apareceu no fim de 2022, ganhamos o profissional de marketing assistido por IA. Os textos saíam mais rápido, as imagens saíam mais rápido, e todo o resto continuou igual. Mesmo organograma, mesmas reuniões, mesmo ciclo de seis semanas, só que com primeiros rascunhos melhores. Foi mais ou menos a era do copiloto de IA. A maioria das equipes de marketing ainda está parada exatamente aqui.
O engenheiro de marketing é o que acontece quando a pessoa que tem a ideia e a pessoa que consegue construí-la se tornam a mesma pessoa. Um único profissional pesquisa o cliente, monta a página, gera o criativo, conecta os dados e lança o teste. A unidade de trabalho deixa de ser uma campanha e passa a ser um sistema que continua produzindo campanhas, e dezenas de experimentos por dia se tornam algo realista para uma pessoa só.
Dando um zoom out, a história inteira do marketing segue uma única tendência: o custo de um experimento não para de desabar. Quem roda mais experimentos bons aprende mais rápido, e quem aprende mais rápido vence.
Por que isso importa tanto
Toda empresa está sentada em cima de uma mina de ouro que quase nunca usa (eu sei que é difícil de acreditar, mas é verdade).
Vendas ouve as mesmas cinco objeções toda semana. Suporte sabe exatamente quais promessas geram reembolso. O fundador tem opiniões fortes sobre o mercado que vivem na cabeça dele e em alguns clipes de podcast. Analytics sabe quais páginas trazem clientes que ficam. Tudo isso vive em ferramentas diferentes, pertence a pessoas diferentes e chega a uma campanha talvez uma vez por trimestre.
Enquanto isso, as pequenas ideias que colocariam esse conhecimento em prática continuam perdendo para o grande lançamento. Uma calculadora de preço para um nicho específico. Uma campanha montada a partir das ligações de vendas de ontem. Um recado para quarenta leads antigos no dia em que a funcionalidade que eles pediram finalmente sai. Cada uma delas precisava de um designer, um desenvolvedor, um analista e duas reuniões, então todas ficavam mofando no backlog para sempre.
Um engenheiro de marketing consegue fazer cada uma dessas coisas em uma tarde. Marketing hiperespecífico ficou barato e, quando o específico fica barato, a empresa que entende melhor o seu cliente começa a ganhar. Agências que vendem horas vão sentir isso primeiro. Grandes equipes de marketing vão começar a parecer comitês. Fundadores e profissionais de marketing solo de repente terão a entrega de um departamento inteiro.
Nota: meu sócio acabou de lançar o Boring Funnels, com a ideia de que a maior oportunidade é ajudar empresas a transformar o que elas sabem sobre seus clientes em ofertas claras, landing pages úteis e follow-ups que geram vendas. Um engenheiro de marketing pode construir tudo isso, ver onde as pessoas desistem e continuar melhorando conforme mais clientes chegam.
Aqui está exatamente como montar isso.
Passo 1: Prepare sua mesa
Tudo começa com um workspace de agente. Claude Code, Codex e Cursor são os mais comuns. A forma mais fácil de pensar nessas ferramentas é como um estagiário muito rápido que mora dentro de uma pasta no seu computador. Ele consegue ler todos os arquivos daquela pasta, criar novos, rodar código e usar qualquer ferramenta que você conectar a ele.
Essa última parte é onde a mágica acontece. As ferramentas se conectam por meio de algo chamado MCP, que é basicamente uma tomada universal para IA. HubSpot, Stripe, Notion, Slack e centenas de outras ferramentas têm servidores MCP, então seu agente pode ler seu CRM ou puxar a receita da semana passada do mesmo jeito que você faria. Quando uma ferramenta só tem API, o agente geralmente consegue escrever o código para chamá-la.
Você também vai querer que seus agentes rodem em um cronograma enquanto você dorme. Um ano atrás, isso significava costurar tudo em uma ferramenta de automação como Zapier ou n8n. Hoje, basta pedir para o seu agente de código construir isso. Diga "rode isso toda segunda às 7h, poste o relatório no Slack e espere meu ok antes de enviar qualquer coisa", e ele escreve o job agendado, a mensagem no Slack com um botão de aprovação e o código que só executa depois que você clicar. Ou use um agente sempre ativo, como Hermes ou OpenClaw, que já roda em segundo plano. De qualquer forma, o código é seu, está na sua pasta, e você pode mudar qualquer parte dele com uma frase.
Passo 2: Escreva o cérebro
Aqui está o erro que eu vejo acontecer toda hora. Alguém se empolga, sobe dez agentes, recebe de volta uma montanha de conteúdo genérico e sem graça, e conclui que marketing com IA é superestimado.
Os agentes estavam ótimos, mas o contexto era fraco.
É como contratar um profissional de marketing brilhante e pular o onboarding. Ele vai escrever algo inteligente sobre o seu setor, e vai soar exatamente igual aos seus concorrentes. Então, antes de construir um único agente, construa o cérebro: uma pasta que explica o seu negócio do jeito que você explicaria para um funcionário novo e afiado no primeiro dia dele.
Aqui está a estrutura que eu usaria:
Seis arquivos fazem a maior parte do trabalho pesado.
1/ START-HERE.md é a página que todo agente lê primeiro. Ela diz o que a empresa faz, quem ela atende, quais são as prioridades deste trimestre e onde está todo o resto.
2/ company/customer-fit.md descreve quem compra, quem fica e quem você consegue atender com lucro. Seja dolorosamente específico. "Lojas Shopify faturando de US$ 1M a US$ 10M por ano, onde o fundador ainda cuida do financeiro e já se deu mal com um contador antes" dá ao agente algo para trabalhar. "PMEs" não diz quase nada.
3/ company/offers.md lista o que você vende, quanto custa, o que você tem permissão para prometer e o que precisa de aprovação antes de alguém falar em voz alta.
4/ brand/voice.md é onde a maioria das pessoas pega leve demais. "Amigável, mas profissional" não serve para nada para um agente. Cole três e-mails ou anúncios que você amou, com uma frase explicando por que cada um funciona, e dois que você rejeitou, com o motivo. "Matamos esse porque prometia resultados em 30 dias e não podemos garantir isso." Agentes aprendem muito mais com exemplos do que com adjetivos.
5/ brand/founder-opinions.md é a sua vantagem injusta. Todo concorrente tem acesso aos mesmos modelos. Só você tem as opiniões do seu fundador sobre o mercado, o cliente e a concorrência. Tire duas horas para entrevistar seu fundador, ou a si mesmo, e anote cada opinião forte. "A maioria das agências do nosso setor cobra caro demais pelo onboarding." "Nossos melhores clientes vêm de indicações de contadores." São essas opiniões que fazem o resultado soar como você.
6/ decisions/failed-campaigns.md guarda as lições que custaram dinheiro de verdade. "A auditoria gratuita atraiu empresas pequenas demais para nos pagar." "O LinkedIn trouxe muitos leads e pouquíssimos fechamentos." Uma linha assim impede que um agente repita um erro de US$ 20.000.
Uma regra mantém o cérebro saudável: agentes podem adicionar suposições em evidence/, mas só um humano move algo para company/. Caso contrário, o palpite de um agente vira política da empresa silenciosamente.
Passo 3: Conecte seus dados
Em seguida, dê olhos ao cérebro. Conecte os lugares onde a verdade sobre o cliente vive: gravações de ligações no Gong ou Fathom, tickets de suporte no Intercom ou Zendesk, negócios no HubSpot ou Salesforce, comportamento no PostHog ou Google Analytics e receita no Stripe.
Comece com acesso somente leitura em todos os lugares. Um agente que consegue ler seu CRM é útil no primeiro dia. Um agente que pode editar seu CRM é algo que ele conquista com o tempo.
Depois faça aquela coisa chata que quase toda empresa pula. Dê um ID para cada campanha e carregue-o para todos os lados. Coloque nas tags UTM de cada link, no nome de cada anúncio, no nome de cada sequência de e-mails e em um campo de cada negócio no CRM. Depois mantenha uma tabela simples, no Supabase ou até em uma planilha para começar, com uma linha por campanha: ID, gasto, leads, ligações qualificadas, negócios, receita e churn.
Parece pouco glamouroso, mas é a coisa mais valiosa de toda a estrutura. A maioria das empresas consegue te dizer cliques por campanha e receita por cliente, e pouquíssimas conseguem ligar os dois pontos. Assim que você juntar essas tabelas, seus agentes poderão responder à pergunta que realmente importa: qual marketing trouxe clientes que pagaram e ficaram?
Passo 4: Construa seu primeiro agente
Construa um agente e deixe-o excelente antes de construir o segundo. Seis agentes conversando entre si no primeiro dia é a receita perfeita para passar o fim de semana debugando um chat em grupo.
Seu primeiro deve ser o agente de linguagem do cliente, porque todo o resto se alimenta do que ele descobre. O trabalho dele é ler o que os clientes realmente dizem e extrair as palavras exatas que usam para descrever seus problemas.
Exporte as transcrições das suas últimas 20 a 50 ligações de vendas para evidence/calls/ e dê uma instrução como esta:
Leia todas as transcrições em evidence/calls/.
Depois leia o relatório comparando com a sua própria memória daquelas ligações. A primeira versão vai acertar uns 70%. Provavelmente vai dar peso demais a um cliente falante, ou nomear os grupos usando jargão de marketing. Toda vez que você notar um erro, corrija a instrução e salve a correção em decisions/ para que ela fique registrada. Depois de três ou quatro rodadas, ele vai ler ligações melhor do que a maioria das pessoas da sua equipe.
Aqui está o tipo de coisa que ele encontra. Digamos que você venda software de agendamento para encanadores e empresas de ar-condicionado. O agente percebe que os donos vivem dizendo alguma variação de "estou cansado de atender telefone durante o jantar". Essa única frase é o seu anúncio, a sua headline e a sua abertura de vendas. Ela ganha de "agendamento automatizado" todas as vezes, porque as pessoas compram a situação mais do que a funcionalidade.
Quando estiver confiável, coloque-o em um cronograma. Toda segunda-feira ele lê as ligações e tickets da semana anterior e solta um relatório novo em evidence/customer-language/. Agora toda a sua operação de marketing roda com base no que os clientes disseram na semana passada, em vez do que alguém achou no ano passado.
Passo 5: Adicione os outros cinco agentes
Assim que seu primeiro agente estiver sólido, adicione o resto um por vez. Cada um ganha sua própria pasta em workflows/, suas próprias instruções e seu próprio cronograma.
O agente de gatilhos de compra observa momentos que criam demanda da noite para o dia. Uma empresa abre uma segunda filial. Uma marca começa a vender no atacado. Uma startup levanta uma rodada e abre cinco vagas de vendas. Uma ferramenta com a qual você se integra lança algo novo. A maneira mais fácil de construir isso é no Clay. Puxe uma lista de contas que combinam com customer-fit.md e adicione colunas que verificam cada gatilho, como novas vagas abertas, notícias de investimento, novas filiais ou novas páginas no site. O Apollo é útil para os dados de contato.
Para cada conta com um gatilho recente, o agente checa o CRM para pular qualquer pessoa com quem sua equipe já esteja falando e completa uma frase: "Este evento cria este problema, e nosso produto resolve isso desta forma específica." Se a frase sair vaga, a conta espera. Se sair afiada, o agente rascunha um e-mail curto que começa pelo evento e salva como rascunho para você revisar. Esse filtro de uma frase é o que faz a prospecção parecer timing certo em vez de spam.
O agente de busca encontra as perguntas que as pessoas fazem logo antes de comprar e constrói a melhor página da internet para cada uma delas. Alimente-o com três fontes: seus dados do Search Console, as perguntas que surgem nas ligações de vendas e o que o ChatGPT, o Claude e o Perplexity respondem quando você pergunta sobre o seu mercado. Essa última é nova e absurdamente subestimada. Toda semana, faça aos motores de IA as perguntas que seus compradores fazem e registre quais empresas e fontes eles recomendam. Isso mostra o que os modelos confiam e onde você é invisível.
Depois construa páginas que sejam mais úteis do que qualquer outra coisa por aí, porque a busca com IA recompensa a página mais útil mais do que a mais otimizada. Um fornecedor de cozinhas industriais que cria um guia para abrir seu primeiro restaurante, com uma calculadora de quais equipamentos cabem no seu espaço e orçamento, é ranqueado, citado pelos motores de IA e salvo pelos compradores que voltam quando estão prontos. Seu agente pode programar essa calculadora em uma tarde e publicar no Next.js e Vercel, ou no Framer se você quiser velocidade.
O agente de criativos cria e testa anúncios. Entregue a ele o último relatório de linguagem do cliente, as alegações aprovadas em offers.md, vídeos e prints reais do produto e uma pasta com anúncios que você ama. Peça motivos diferentes para comprar, em vez de cinquenta versões da mesma headline: um anúncio que passe por um exemplo prático, um que conte a história de um cliente, um que seja uma demonstração crua do produto. Modelos de imagem como Nano Banana e modelos de vídeo como Veo tornam a produção quase gratuita.
Nomeie cada anúncio com o que ele está testando, como BK014_dinner-angle_ugc_v2, para que o ID da campanha, a ideia e o formato vivam direto no nome. Um mês depois, "o ângulo do jantar venceu o ângulo do preço" é uma lição que você pode usar em qualquer lugar. "video_final_7 ganhou" é só curiosidade.
O agente sobe os anúncios pela API do Meta Ads em estado pausado, para que um humano aperte o play. Depois, um pequeno script checa os resultados toda manhã e pausa qualquer coisa abaixo de 1% de CTR após um determinado valor gasto. Defina sua régua de evidência antes de lançar: quanto de gasto, quantos dias e o que conta como vitória. Pule essa etapa e 200 anúncios vão te dar apenas 200 experimentos inconclusivos.
O agente de closed-lost é aquele que paga por todo o resto. Puxe todos os negócios perdidos do seu CRM junto com as notas e transcrições das ligações. "Sem interesse" é um resumo preguiçoso de uma conversa real, então peça ao agente para reler cada uma e registrar o motivo verdadeiro mais uma condição de reabertura. "Fechou com um concorrente, contrato renova em março." "Precisava de SSO." "O campeão saiu da empresa."
Depois ele fica de olho nessas condições. No dia em que o seu changelog anunciar que o SSO foi lançado, cada lead que pediu por isso recebe um rascunho pessoal citando a ligação original. Quando a data de renovação se aproximar, você aparece. Quando o campeão chegar a uma nova empresa, você o parabeniza e se reapresenta. Respeite os opt-outs e preferências de contato, e você vai descobrir que a maioria das empresas tem uma pilha de receita inacabada guardada no próprio CRM.
O agente de performance lê sua tabela de campanhas toda segunda-feira e te escreve um memorando curto, como um analista afiado faria. "A página de análise de rentabilidade converteu a 4%, e metade desses leads era pequena demais para atendermos. O anúncio do jantar tem o menor custo por ligação qualificada. O retargeting gastou US$ 3.000 e gerou duas conversas de vendas." Cada linha termina em uma decisão para você: manter, matar, mudar ou testar.
Conecte tudo até retenção, reembolsos e lucro. Uma campanha que traz clientes baratos que cancelam em sessenta dias parece incrível no dashboard e te faz perder dinheiro silenciosamente. Este é o agente que pega isso.
Passo 6: Coloque as travas nas ferramentas
A maneira mais rápida de se queimar é confiar em uma frase dentro de um prompt. "Sempre me pergunte antes de enviar" é uma sugestão educada para um modelo. Travas de verdade vivem nas ferramentas.
Dê a cada agente o menor conjunto de permissões necessário. O agente de prospecção recebe acesso apenas de rascunho ao e-mail. O agente de anúncios cria peças em estado pausado, e os orçamentos ficam com você. Etapas de aprovação vivem dentro do próprio código, como uma mensagem no Slack com um botão de aprovar que trava a ação. Use código puro para regras exatas como tetos de gasto, listas de supressão e deduplicação, e guarde o modelo para decisões subjetivas, como se uma conta faz sentido ou se uma mensagem soa como você.
Depois escreva um contrato curto para cada agente, como uma descrição de cargo com travas. Aqui vai um para o agente de gatilhos de compra:
"Pronto" significa que ele checou todas as fontes dentro dos seus limites e te avisou o que quebrou. Um agente que diz "esta fonte falhou hoje" vale por dez que simplesmente a pulam em silêncio.
Passo 7: Rode uma campanha de ponta a ponta
Aqui está o que acontece quando tudo funciona junto. Imagine um escritório de contabilidade que quer mais clientes de e-commerce.
Na segunda-feira, o relatório de linguagem do cliente mostra que os donos de loja vivem dizendo a mesma coisa: "não consigo saber se realmente ganhei dinheiro depois de devoluções, frete e taxas". Onze clientes diferentes disseram isso no mês passado. Você leva isso até a pessoa que entrega o serviço e pergunta se o escritório consegue mesmo resolver isso. Ela diz que sim, e que é a primeira coisa que arrumam para cada cliente novo. Você aprova uma oferta em offers.md: uma análise de rentabilidade gratuita para lojas que faturam de US$ 1M a US$ 10M por ano.
A campanha ganha um ID, BK014, e tudo a partir daqui carrega esse número.
Na terça-feira, o agente de criativos faz três ângulos a partir das palavras dos próprios clientes: onde o seu lucro desaparece, um exemplo de relatório mensal e uma história curta de um cliente real. O agente de busca constrói uma página com uma calculadora de lucro simples que usa números validados pelo escritório. O agente de closed-lost encontra 60 leads antigos que disseram "talvez depois do fim do ano" e rascunha uma mensagem pessoal para cada um. O agente de gatilhos de compra sinaliza lojas que acabaram de entrar na Amazon, porque vender em múltiplos canais bagunça ainda mais o financeiro.
Na quarta-feira, você revisa tudo de uma vez. Corta um anúncio que promete economias que o escritório não pode garantir, aprova o resto e lança um teste de US$ 2.000.
Duas semanas depois, o agente de performance conecta o gasto às análises agendadas e as análises aos clientes assinados. A página da calculadora é a que mais converte. A lista de gatilho da Amazon agenda mais ligações. Ele também te lembra que a amostra ainda é pequena.
Você vai notar que as palavras originais do cliente sobreviveram a cada etapa. Normalmente, um insight afiado passa por um resumo de pesquisa, um briefing e cinco rodadas de edição, e sai soando como qualquer outro anúncio de contabilidade na internet. Aqui, as citações viajaram junto com a pasta da campanha, então todos os agentes as viram.
Passo 8: Rode o loop semanal
Depois que a máquina está montada, o trabalho passa a parecer muito mais com edição do que com criação.
Na segunda-feira você lê o memorando de performance e toma as decisões de manter, matar e mudar. Na terça e quarta você constrói, conserta os fluxos que geraram trabalho fraco na semana passada e lança novos testes. Na quinta você entra em ligações com vendas e suporte, porque é lá que as melhores ideias da próxima semana estão escondidas. Na sexta você revisa o que os agentes fizeram e atualiza os arquivos.
O coração de tudo isso é uma fila de revisão. Cada item nela deve levar menos de um minuto para decidir. "Aprove esta oferta revisada. Ela muda estes dois anúncios e este e-mail." Mostre a mudança, o que ela afeta e a evidência por trás dela.
E o sistema só fica mais inteligente quando você muda as entradas dele. Toda vez que rejeitar algo, anote o porquê e coloque onde a próxima execução vai ver. Rejeitou um anúncio porque ele atrai empresas pequenas demais para você? Atualize customer-fit.md. Um lead entendeu errado uma oferta? Adicione uma checagem para isso. Mantenha um log de experimentos com o que você testou, por quê, o que aconteceu e o que fará em seguida. Guarde dez exemplos de entrada para cada agente com o resultado esperado e rode-os novamente toda vez que mudar uma instrução, para saber na hora se algo piorou.
Se você perceber que está passando o dia inteiro corrigindo o que o agente produz, o problema está lá atrás. Quase sempre é o cérebro ou o contrato.
A máquina de criativos
Aqui está o que a maioria das pessoas ainda não entendeu: criativo é o novo direcionamento.
A Meta reconstruiu a forma como decide quais anúncios mostrar. Seu novo sistema, chamado Andromeda, terminou de ser implementado globalmente no fim de 2025, e ele lê o próprio anúncio para descobrir quem deve vê-lo. Sua imagem, seu gancho e seu roteiro agora fazem o trabalho que o direcionamento por interesses costumava fazer. Um efeito colateral disso é brutal para anunciantes preguiçosos. O Andromeda agrupa anúncios parecidos e os trata como um só, então cinquenta versões da mesma headline te dão mais ou menos o alcance de um único anúncio. E os anúncios vencedores agora se esgotam em duas ou três semanas, em vez de seis.
Então o trabalho é gerar um fluxo constante de ideias genuinamente diferentes. Até pouco tempo atrás, isso exigia uma equipe de produção. Agora exige uma máquina de criativos, e aqui está como eu montaria uma.
Comece pelas palavras. Carregue voice.md e o último relatório de linguagem do cliente em um modelo de ponta como Claude ou GPT e peça para ele escrever roteiros para 8 a 12 conceitos distintos: uma dor, um exemplo prático, a história de um cliente, um desabafo de fundador, uma comparação, um mito que você está quebrando. Dê a cada conceito dois ou três ganchos. A estratégia vive nesta etapa, então invista seu tempo aqui.
Um atalho que ajuda muito: comece por um funil que já funciona.
Meu sócio não falou muito sobre isso publicamente, mas @BoringMarketer acabou de lançar o Boring Funnels, que destrincha um funil real e ativo toda semana, do anúncio ao último e-mail, e transforma cada passo em um prompt que você pode entregar ao seu agente de código. É um ponto de partida muito melhor do que uma página em branco.
Depois faça as imagens. Nano Banana, GPT Image e Midjourney agora produzem fotos de produto, cenas de lifestyle e anúncios estáticos que se sustentam na tela de um celular. O truque é alimentá-los com as fotos reais do seu produto para que ele continue fiel, e deixar o modelo mudar tudo ao redor.
Depois faça o vídeo. Veo, Kling e fal transformam um roteiro ou uma imagem estática em um clipe curto. Para anúncios com apresentador, Arcads, HeyGen e Creatify geram atores de IA lendo seu roteiro em dezenas de idiomas. ElevenLabs cuida da locução, e CapCut ou Captions cuida da edição.
Use atores de IA para testar, depois pague humanos para vencer. Esse é o molho secreto do UGC com IA. Atores de IA permitem que você teste vinte roteiros em um dia pelo preço de um vídeo de criador. Quando você descobre qual roteiro funciona, uma pessoa real dizendo aquilo geralmente performa ainda melhor, gera mais confiança e te mantém do lado certo das plataformas que exigem que conteúdo de IA seja sinalizado.
Deixe o agente rodar o ciclo. Ele lança cada conceito pausado, um humano aperta o play, um script pausa os perdedores depois de um determinado valor gasto e, toda segunda-feira, o agente de performance te diz quais conceitos venceram e quais ganchos testar em seguida. Seu trabalho passa a ser escolher ideias e avaliar o bom gosto, enquanto a máquina cuida do volume.
Os engenheiros de marketing que estão vencendo no tráfego pago hoje lançam dezenas de conceitos genuinamente diferentes por mês, e fazem isso sem uma equipe de produção.
A máquina de redes sociais
O tráfego pago leva toda a fama, mas é no orgânico que os engenheiros de marketing constroem silenciosamente uma vantagem desleal. É distribuição gratuita e o laboratório de testes de criativos mais barato já inventado.
Trate o orgânico como sua cozinha experimental. Publique dez ganchos como TikToks, Reels ou posts no X de forma orgânica, veja quais o algoritmo impulsiona e só então coloque dinheiro nos vencedores. Você descobre o que funciona de graça, e sua verba de anúncios vai apenas para as ideias que já se provaram.
Corte tudo. Um conteúdo longo, como um podcast, um webinar ou um desabafo do fundador durante uma caminhada, pode virar vinte cortes curtos. Ferramentas como Opus Clip encontram os melhores momentos e legendam tudo, e um agente pode agendar a publicação em todas as plataformas. É assim que a maioria dos maiores podcasts cresce.
Use formatos que escalam sem precisar de um rosto. Slideshows e carrosséis no TikTok e Instagram, criados a partir do seu relatório de linguagem do cliente, são alguns dos posts mais fáceis de fazer e dos mais salvos. Um agente escreve os Slides, um modelo gera as imagens e você aprova o lote no domingo.
Ouça antes de falar. Aponte um agente para o Reddit, X, comentários do TikTok e avaliações dos seus concorrentes, e peça que ele relate semanalmente do que as pessoas estão reclamando, o que estão pedindo e o que as empolga. Depois, peça para rascunhar respostas úteis para threads onde seu produto realmente ajuda, e publique você mesmo. Especialmente no Reddit, uma resposta útil de uma pessoa real supera qualquer anúncio, e uma resposta com cara de spam te rende um banimento.
Coloque o fundador para trabalhar. Quando qualquer marca consegue gerar conteúdo, a coisa mais rara no feed é uma pessoa real com opiniões reais. Transforme o arquivo founder-opinions.md em uma máquina de conteúdo: o agente rascunha um post por dia a partir das suas visões, você edita para soar com a sua voz e publica. A IA torna o fundador mais valioso, porque ele é a única coisa que ninguém mais consegue gerar.
Duas regras mantêm tudo limpo. Sinalize pessoas e cenas geradas por IA sempre que a plataforma pedir, e mantenha um humano apertando o botão de publicar.
Como se tornar um engenheiro de marketing do top 1%
Quando o básico roda sozinho, é aqui que a brincadeira fica divertida.
A primeira é criar ferramentas de decisão. Uma empresa de embalagens constrói uma calculadora que mostra qual tamanho de caixa reduz sua conta de frete. Uma empresa de software cria um verificador de migração que analisa sua configuração e mostra exatamente o que será transferido sem problemas. Isso costumava ser um projeto de engenharia de seis meses, então quase nunca saía do papel. Agora, um engenheiro de marketing consegue lançar uma versão "feita na correria" em uma semana; os compradores salvam nos favoritos e voltam exatamente quando estão prontos para comprar.
A segunda é fazer marketing para quem influencia a compra. O contador que recomenda softwares para quarenta clientes. A agência que escolhe ferramentas para seus contratantes. O profissional de TI a quem perguntam "isso é seguro?". Crie uma campanha só para eles, com exatamente o material necessário para que digam sim.
A terceira é consertar a aquisição dentro do onboarding. Às vezes, os anúncios funcionam bem, mas os novos clientes cancelam porque a primeira semana é confusa. Um agente que lê os tickets de onboarding e descobre onde as pessoas travam pode fazer mais pelo crescimento do que seu próximo conjunto de anúncios.
A quarta é dar a cada canal o seu próprio trabalho. A busca responde perguntas. As redes sociais iniciam conversas. O e-mail aparece em um momento específico. Quando todos os canais repetem a mesma mensagem, você está pagando cinco vezes pela mesma impressão.
O stack
Aqui está o kit completo, dividido por função. As ferramentas mudam a cada poucos meses, então aprenda as categorias e troque os nomes conforme avança.
- Espaço de trabalho do agente: Claude Code, Codex, Cursor, Google AI Studio
- Agentes sempre ativos: Hermes, GrokBot, Codex
- Redação e estratégia: Claude, ChatGPT, Gemini
- Imagens: Nano Banana, GPT Image, Midjourney
- Vídeo: Veo, Sora, Kling, Runway, Fal
- Atores de IA e UGC: Arcads, HeyGen, Creatify
- Voz: ElevenLabs
- Funnels: BoringFunnels.com
- Edição e cortes: CapCut, Captions, Opus Clip
- Voz do cliente: Gong, Fathom, Intercom, Zendesk, G2
- CRM: HubSpot, Salesforce
- Sinais e enriquecimento de dados: Clay, Apollo
- Busca e visibilidade em IA: Ahrefs, Semrush, Google Search Console
- Anúncios: Meta Ads API, Google Ads API
- E-mail e outbound: Customer.io, Resend, Instantly
- Web: Next.js na Vercel, Framer, Webflow
- Mensuração: PostHog, Stripe, Supabase
O que você precisa aprender
O trabalho é metade marqueteiro e metade construtor, e você precisa dominar os dois lados.
A parte de marqueteiro é aquilo que os grandes profissionais sempre souberam. Como conduzir uma entrevista com o cliente e captar a frase que importa. Como posicionar um produto para que as pessoas certas sintam que ele foi feito para elas. Como montar uma oferta que seja um motivo real de compra, e não apenas um desconto fantasiado. Como escrever um título que faça o usuário parar de rolar o feed. Como cada canal decide quem vê o quê. E estatística suficiente para saber quando um resultado é real e quando é sorte.
A parte de construtor é mais recente, e muito mais fácil de aprender do que as pessoas imaginam. Você precisa escrever contextos que um agente consiga usar de verdade — essa é a habilidade mais subestimada de toda esta lista. Você precisa ler código bem o suficiente para julgar se ele faz o que você pediu, porque o agente escreve, mas o responsável é você. Você precisa entender como APIs e MCP conectam ferramentas, escrever SQL básico para puxar seus próprios números, publicar uma página, usar git, escrever casos de teste e ter uma noção de quanto custa cada execução do agente.
A maneira mais rápida de aprender a parte de construtor é publicar uma landing page feia neste fim de semana usando uma ferramenta de programação com IA. Uma página no ar ensina mais do que dez cursos.
Para onde isso caminha
Se eu tivesse que começar esta semana, faria o seguinte. Se você é de marketing, crie o agente de linguagem do cliente e rode nas suas últimas 20 chamadas de vendas. Se você é engenheiro, participe de cinco chamadas de vendas e depois construa uma calculadora para um segmento de clientes. Se você é fundador, bloqueie duas horas neste fim de semana e escreva o founder-opinions.md, porque todo agente que você construir depois disso ficará mais afiado.
Mantenha publicações, prospecção e investimentos sob aprovação até que cada fluxo de trabalho conquiste sua confiança. Garanta que um fluxo seja confiável antes de adicionar o próximo. Um fluxo confuso rodando toda manhã só te garante um fornecimento constante de confusão.
Durante a maior parte da história do marketing, vencia quem tinha o maior orçamento e mais gente. Acredito que a próxima década pertence a quem entende melhor o seu cliente e consegue agir mais rápido com base nisso. Meu palpite é que, até 2028, as melhores equipes de marketing serão formadas por um ou dois engenheiros de marketing operando dezenas de agentes, e eles entregarão mais do que departamentos dez vezes maiores.
A maioria dessas pessoas ocupa cargos de growth, conteúdo e operações agora mesmo. Estão a um fim de semana de construção de distância para se tornarem uma.
Se quiser se aprofundar, gravei um episódio completo sobre engenheiros de marketing no podcast @startupideaspod: https://youtube.com/watch?v=8ZC1G1ezN5o
Me mande uma DM se eu puder ajudar em algo. Não consigo responder a todos, mas respondo a alguns!
Estou torcendo por você.
Greg Isenberg
Aliás, formas de trabalharmos juntos:
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