Dias 1-30: auditoria factual do site, schema, llms.txt, UTM, estrutura de conta, contexto Pix/boleto. Dias 31-60: agente em somente-leitura, comparação com reports manuais, rascunho de governança. Dias 61-90: escritas de baixo risco, auditoria semanal, integração GEO + mídia paga.
Análise aprofundada de fundador: interpretação operacional
Playbook 30/60/90 dias para crescimento por agentes não deve ser lido como uma notícia isolada. O sinal real é um plano em etapas para sair da preparação e chegar ao crescimento por agentes com governança. Muitas equipes de growth respondem com táticas estreitas: um artigo, um dashboard, um teste de ferramenta, uma conexão nova, alguns keywords. Em um mercado mediado por IA, isso não basta. A vantagem aparece quando o sinal vira sistema operacional: evidência oficial, estrutura de conteúdo, regras de mídia paga, analytics, CRM, feedback comercial, governança e localização usando os mesmos fatos.
A primeira consequência está no site. Ele não é mais só vitrine; é a camada de evidência que a IA usa para resolver identidade, limites do serviço, provas, lógica de preço, escopo de implementação e fit de mercado. Se o site contém apenas slogans, o modelo preenche lacunas com páginas de terceiros, snippets antigos ou comparações fracas. A marca pode ser mencionada sem ser recomendada. Por isso são necessários parágrafos citáveis, cases, FAQ, Schema, llms.txt e datas claras de atualização.
A segunda consequência são definições compartilhadas. Mídia paga otimiza conversões, SEO visibilidade, conteúdo cobertura temática e vendas qualidade do lead. Agentes de IA não respeitam essas fronteiras. Eles combinam sinais. Se anúncio, página de serviço, case e critérios de vendas descrevem realidades diferentes, o modelo herda essa confusão. Antes de automatizar, a equipe precisa de uma fonte comum para audiência, oferta, prova, objeções e critérios de desqualificação.
A terceira consequência é governança. Playbook 30/60/90 dias para crescimento por agentes aumenta o valor da velocidade, mas também o custo de decisões erradas. Uma recomendação pode parecer eficiente no dashboard e ser ruim para marca, lei ou entrega local. Human-in-the-loop não é atraso; é o padrão que permite capturar eficiência sem perder direitos de decisão. Diagnóstico em leitura, modo recomendação, ações limitadas e automação governada são fases diferentes.
No Brasil, o contexto envolve Google Brasil, WhatsApp, Pix, boleto, marketplaces, prova social, atendimento local e limites reais de entrega. Traduzir uma página dos EUA não cria confiança suficiente.
Transformar o sinal em trabalho real
Comece por uma auditoria de fatos. Quais afirmações você quer que a IA repita: para quem a marca serve, que problema resolve, quais mercados cobre, que provas sustentam isso, o que não está incluído e quando a solução não é adequada. Essas afirmações precisam aparecer de forma consistente em páginas de serviço, cases, FAQ, autores, dados estruturados e materiais comerciais. Se vendas precisa dizer, o site precisa provar.
Depois mapeie a cadeia de decisão. Onde a IA entra: descoberta, comparação, reporting, diagnóstico de campanhas, recomendação de orçamento, planejamento de conteúdo ou handoff para vendas? Para cada etapa defina input, ação permitida, reviewer, métrica de sucesso e modo de falha. Isso evita tratar IA como assistente genérico. Um bom workflow por agentes é estreito, observável e conectado a regras de negócio.
A medição deve ser sistema de tendência, não screenshot de ranking. GEO e AI visibility ainda têm medição imatura. Prompt sampling tem ruído, citações mudam por modelo e momento, plataformas não entregam logs completos. O caminho prático é acompanhar cenários recorrentes: se a marca é descrita corretamente, se as páginas certas são citadas, se erros diminuem, se tráfego qualificado aumenta e se vendas encontra menos confusão.
Por fim, a tese precisa entrar na operação comercial. Playbook 30/60/90 dias para crescimento por agentes deve influenciar conteúdo, governança de mídia paga, acesso de crawlers, campos de CRM, dashboards e localização. Se ficar apenas como insight editorial, não muda resultados. Se entrar na revisão semanal, melhora como humanos e sistemas de IA entendem a marca.
Checklist prática
- Reescrever a ficha de marca: audiência, oferta, prova, exclusões, mercados, preço e suporte.
- Adicionar respostas citáveis nas páginas de serviço, não só slogans abstratos.
- Alinhar nomes de campanhas, UTM, eventos de conversão e campos de CRM com as mesmas definições de mercado.
- Criar FAQ e cases localizados por mercado prioritário, não traduzir uma página genérica.
- Combinar CitationGraph, logs e prompt sampling manual; um score sozinho não é verdade.
- Definir permissões, aprovações, limites, rollback e escalação antes de permitir ações de escrita.
A conclusão de fundador é direta: Playbook 30/60/90 dias para crescimento por agentes não é mais uma tarefa de marketing. É tornar a empresa legível para IA, manter decisões auditáveis e repetir crescimento entre mercados.
Segunda expansão: decisões, controles e evidências
A leitura executiva de "Playbook 30/60/90 dias para crescimento por agentes | Gravity" é que O playbook 30/60/90 transforma publicidade agentic em um programa operacional por etapas. Isso não deve ser tratado como experimento de ferramenta, mas como decisão operacional. A primeira decisão é quem é dono da camada de evidências. Marketing pode liderar, mas vendas, jurídico, customer success, analytics, product marketing e times regionais também participam. Se essas áreas não concordarem sobre quais fatos públicos a IA deve repetir, os modelos vão receber sinais conflitantes e explicar a marca de forma instável.
A segunda decisão é a qualidade da evidência. A empresa precisa separar afirmações duráveis de mensagens de campanha. Fatos duráveis incluem limites do serviço, perfis de comprador, escopo de implementação, lógica de preço, mercados atendidos, compromissos de suporte, postura de segurança e provas vindas de clientes ou parceiros. Campanhas mudam rápido; a camada de evidência precisa ser mais estável. Em agentic advertising, uma frase antiga pode continuar aparecendo em respostas de IA por meses.
A terceira decisão é a medição. Não basta perguntar se o tráfego aumentou. É preciso testar se sistemas de IA identificam a empresa, explicam a categoria, comparam alternativas corretas, citam as páginas certas e preservam linguagem de risco. Uma amostra mensal de prompts ajuda, mas não basta. A prática mais forte combina checagem de acesso de crawlers, monitoramento de citações, análise de logs, caminhos de conversão e revisão humana de perguntas com intenção de compra.
A quarta decisão é controle. Se governança de agentes, evidências de mídia paga e controle de contas forem tratados sem pontos de aprovação, o time vai cair em automação excessiva ou bloqueio completo. Um modelo prático define testes em modo leitura, recomendações sem execução, permissões de escrita limitadas, teto de orçamento, regras de rollback, trilhas de auditoria e responsáveis claros. Também separa mudanças de baixo risco, como metadados, FAQ e Schema, de mudanças sensíveis, como promessas comerciais, claims regulados ou decisões de investimento em mídia.
No Brasil, a localização precisa refletir como a compra realmente acontece. O comprador compara fornecedores em português, pede prova concreta, avalia risco jurídico, olha suporte local e quer entender impacto financeiro. LGPD, meios de pagamento, fiscalidade, implementação e pós-venda podem ser parte da confiança. Uma página traduzida do inglês não responde a tudo isso. O conteúdo em português precisa explicar o caso de uso, os limites, os entregáveis, o método de mensuração e as perguntas que aparecem antes do contato comercial.
O próximo passo é um sprint de evidências de duas semanas. Escolha dez perguntas que aparecem em vendas, suporte, busca interna, parceiros e comparações competitivas. Para cada pergunta, defina a resposta oficial, a página que deve sustentá-la, o Schema ou metadado necessário e a prova que torna a afirmação confiável. Depois teste as mesmas perguntas em sistemas de IA. As lacunas vão mostrar se o problema é visibilidade, arquitetura de conteúdo ou governança.
FAQ
Q: Por que 30/60/90 dias?
A: Framework incremental: fundamentos → validação → execução governada.