Prompts não são “textinhos mágicos”. Eles são o briefing operacional que conecta objetivo, dados e canal. Quando você amarra prompts a um banco de dados simples e a uma rotina de distribuição, a IA vira motor de experimentação e não um brinquedo.
Abaixo está um guia prático e coerente para você rodar isso hoje, em modo manual (sem API) e em modo automatizado (com API). As ferramentas citadas — Supabase, Manychat, Brevo e OpenAI — entram em um fluxo único, com papéis bem definidos.
Por que os prompts são o centro da estratégia
Sem dado real, a IA escreve bonito e genérico. O prompt certo:
- parte de um objetivo de negócio (ex.: +30% leads em 14 dias)
- injeta dados confiáveis (persona, objeções, prova, preço, prazo)
- define tom, formato e restrições (tamanho, 1 CTA, evitar jargões)
- pede variações comparáveis e critérios de escolha
Resultado: mensagens consistentes, testáveis e replicáveis.
Dois modos de operação
1) Modo manual (sem API)
Valide a proposta em 7 dias.
- Centralize dados numa planilha ou documento (personas, ofertas, provas).
- Use a biblioteca de prompts deste artigo para gerar 3 a 5 variações por canal.
- Publique manualmente no Instagram e dispare e-mails no Brevo.
- Registre resultados em uma tabela simples (variante X, visualizações, cliques, leads).
- Promova o que ganha; descarte o que perde.
Quando usar: começo do projeto, verba curta, velocidade de validação.
2) Modo automatizado (com API)
Escale quando já existe mensagem-oferta validada.
- Entrada: comentário no post do Instagram com palavra-chave.
- Manychat detecta o comentário e abre um flow.
- O flow faz um External Request para sua Edge Function.
- A Edge Function lê dados no Supabase, compõe o prompt e chama a IA (OpenAI).
- A função retorna o texto do DM pronto.
- Manychat envia o DM, coleta o e-mail e dispara outro request para salvar no Supabase e inscrever no Brevo.
- O Brevo envia a sequência de 3 e-mails com sender autenticado.
Quando usar: já existe fit de mensagem, você precisa de escala, padronização e personalização.
A arquitetura em uma frase
Dados (Supabase) → Prompt (Edge Function + OpenAI) → Distribuição (Manychat/Instagram + Brevo) → Métricas (Supabase).
Cada peça faz uma coisa só — e faz bem.
Banco de dados mínimo no Supabase
Crie um esquema simples para alimentar os prompts e guardar o aprendizado:
- personas:
id, nome, dor, objecoes - ofertas:
id, headline, proposta_valor, prova, preco, url, cupom, prazo - prompts:
id, canal, objetivo, tom, estrutura, restricoes - eventos:
id, user_id, canal, campanha, acao, valor, ts
Você não precisa de CRM completo agora. Precisa de dados confiáveis para injetar no prompt e de eventos para comparar variações.
Biblioteca de prompts (prontos e objetivos)
Use sempre dados reais nas chaves [entre colchetes]. Peça 3 variações e exija um quadro comparativo no retorno para facilitar a escolha.
Prompt mestre (base para qualquer canal)
Aja como um copywriter sênior. Contexto: marca [nome], público [persona], dor [dor]. Objetivo: aumentar [métrica] na campanha [nome]. Dados: proposta “[proposta_valor]”, prova “[prova]”, preço [preco], prazo [prazo], link [url], cupom [cupom]. Tom: [tom]. Formato: [formato]. Restrições: 1 CTA, máx. [tamanho] palavras, sem jargões. Saída: 3 variações + tabela comparando headline, prova, CTA.
DM de entrega + qualificação (Manychat)
Escreva um DM de até 280 caracteres que: 1) agradeça, 2) entregue o link [url], 3) faça 1 pergunta de qualificação sobre [dor/objeção], 4) peça e-mail com naturalidade. Tom direto e amigável.
E-mail 1 (entrega)
Assunto em 5 variações. Texto de 110–140 palavras com: abertura que gere curiosidade, entrega do material [url], prova específica [prova], CTA único para [ação].
E-mail 2 (contexto)
Explique “como funciona” em 3 bullets, trate 1 objeção [objeção], reforce benefício com número real.
E-mail 3 (oferta)
Oferta curta e objetiva com benefício mensurável, garantia, CTA único e lembrete de prazo [prazo/cupom].
Anúncio pago
Crie 5 variações. Cada uma com: hook (≤ 70 caracteres), benefício, prova, CTA. Evite adjetivos vazios.
Roteiro de Reels (30s)
Gancho em 3s, conflito, solução, prova, CTA. Falas em 1ª pessoa. Sugira B-roll e legenda.
Fluxo no Manychat (Instagram)
- Post com isca: peça um comentário com palavra-chave clara (ex.: “guia”).
- Comments Growth Tool: abre flow automaticamente quando o comentário contém a palavra.
- Mensagem inicial: entregue o link e faça 1 pergunta de qualificação (ex.: prazo de compra).
- Coleta de e-mail: peça autorização e guarde em variável.
- Ações:
- External Request para gerar o texto de DM em tempo real (modo automatizado),
- External Request para enviar contato ao Supabase e inscrever no Brevo,
- Tags para segmentação posterior.
Sequência de e-mails no Brevo (com entregabilidade)
- Configuração do remetente: autentique SPF, DKIM e DMARC e use o sender do seu domínio.
- Automação de 3 e-mails:
- E1: entrega do material + prova social
- E2: contexto e mini-case
- E3: oferta, garantia e prazo
- UTM padrão em todos os links para atribuição confiável.
- Teste A/B de assunto a cada envio (use o prompt mestre para gerar variações).
Onde a IA entra tecnicamente
No modo manual, você cola os prompts no seu modelo de IA preferido e publica.
No modo automatizado, a IA roda dentro da sua Edge Function:
- a função lê dados (persona, oferta, prova) do Supabase
- compõe o prompt com essas variáveis
- chama a API de geração (OpenAI)
- devolve texto pronto para o Manychat ou para o Brevo
A graça está aqui: o prompt vira parte do código, e você versiona e mede o desempenho de cada variação.
Métricas que importam (por etapa)
- Instagram → DM: taxa de comentários com palavra-chave, resposta ao 1º DM
- DM → e-mail: % de DMs que viram e-mail
- E-mail: abertura média por e-mail (E1/E2/E3), CTR, respostas
- Funil: CPL, taxa de proposta aceita, receita por campanha
- Geração: win rate por variação de prompt (registre em
eventos)
Roteiro de implementação em 7 dias
Dia 1 — Objetivo e oferta. Defina 1 métrica e escreva a proposta de valor com provas.
Dia 2 — Supabase. Crie as tabelas personas, ofertas, prompts, eventos. Preencha dados.
Dia 3 — Biblioteca de prompts. Gere 3–5 variações para Reels, post, DM, e-mails.
Dia 4 — Manychat. Configure Comments Growth Tool, pergunta de qualificação e coleta de e-mail.
Dia 5 — Brevo. Autentique domínio, configure sender e automação de 3 e-mails.
Dia 6 — Teste manual. Publique o post-isca, rode sequência, registre métricas.
Dia 7 — Automatize (opcional). Suba a Edge Function para compor prompts e chamar a IA.
Erros que derrubam a performance
- Prompt sem dado. Vem genérico.
- Vários CTAs. Dispersa a atenção.
- Sem entregabilidade. E-mail perfeito na caixa de spam é venda perdida.
- Sem UTM/eventos. Sem rastreio, não há aprendizado.
- Automatizar cedo demais. Valide manualmente antes de escalar.
É assim que a IA sai do hype e entra no P&L
Prompts viram resultado quando você estrutura dados, padroniza formatos e amarra canais. O “segredo” não é a ferramenta da moda, e sim o sistema: dados confiáveis, prompt mestre, distribuição disciplinada e uma métrica-guia. Comece manual, prove valor, depois automatize com Supabase, Manychat, Brevo e uma função que compõe o prompt e chama a IA.
Referências
- Relatórios recentes de adoção de IA em marketing (pesquisas setoriais de 2024–2025)
- Documentação de automações do Manychat para Instagram
- Boas práticas de entregabilidade de e-mail (SPF, DKIM, DMARC)
- Guias de Edge Functions e REST no Supabase
- Documentação de geração de conteúdo via API em provedores de IA
