Configurando prompts
Tipos de prompt, o que faz um bom prompt (perguntas da jornada real do cliente, não palavras-chave) e limites por plano.
Sua matriz de prompts é o seu monitoramento
Na Dolomite AI, a matriz de prompts é o conjunto de perguntas que a plataforma faz aos motores de IA em cada ciclo — e portanto define o que você enxerga. Uma matriz bem construída mostra onde sua marca aparece, onde perde para concorrentes e onde nem entra na conversa. Uma matriz ruim monitora com precisão as perguntas erradas.
O princípio que organiza tudo: a matriz se constrói pela jornada do cliente — não por palavras-chave nem por “volume de busca”.
Os três estágios da jornada
Seu cliente conversa com IAs em momentos diferentes da decisão — e a matriz precisa cobrir os três:
| Estágio | O que o cliente pergunta | Exemplos |
|---|---|---|
| Descoberta | Tem um problema, ainda não conhece as soluções | “como deixar a sala mais aconchegante?”, “o que fazer para organizar a gestão financeira da minha loja?” |
| Consideração | Compara categorias, critérios e marcas | “qual o melhor sofá modular para apartamento pequeno?”, “vale mais a pena ERP ou planilha para loja pequena?” |
| Decisão | Avalia uma marca ou compra específica | “a marca X é confiável?”, “vale a pena comprar Y direto do site da marca?” |
Uma matriz saudável tem perguntas nos três estágios — nenhum pode ficar vazio. Se a sua só tem consideração e decisão (“melhor X”, “X ou Y”), você está cego para o momento em que o cliente conhece as marcas.
Monitore também as perguntas que não parecem comerciais
As IAs cada vez mais respondem perguntas informacionais mencionando marcas como solução. Alguém pergunta “como organizo minha equipe de vendas crescendo?” e a resposta cita um CRM pelo nome. Pergunta “como proteger móveis de área externa?” e a resposta recomenda materiais — e fabricantes.
Isso significa que o topo do funil virou superfície de recomendação. As perguntas de descoberta da sua matriz são exatamente essas: informacionais na forma, comerciais no efeito. Quem monitora só perguntas explicitamente comerciais enxerga a briga apenas onde ela termina.
O que faz um bom prompt
- Formato de conversa, não de busca — “qual piso vale a pena para varanda?” e não “piso varanda melhor”
- Específico o bastante para ter resposta útil — perguntas amplas demais (“o que é decoração?”) geram respostas sem marcas
- Uma intenção por prompt — pergunta dupla dilui a resposta
- Na língua do seu cliente — os termos que ele usa, não o jargão interno do seu setor
De onde tirar prompts
Três fontes primárias, reunidas no Prompt Search: geração por tema, as consultas reais do relatório de AI Performance do Bing e as dúvidas recorrentes das suas conversas de atendimento. Da segunda e da terceira saem as perguntas que seus clientes de fato fazem; da primeira, a cobertura dos estágios que ainda faltam.
Ativar, pausar e evoluir a matriz
- Prompts podem ser ativados e pausados a qualquer momento; pausar interrompe a coleta dali em diante e preserva todo o histórico já coletado
- Adições fora do ciclo entram na próxima coleta — o gráfico marca dias de coleta parcial entenda
- A matriz não é estática: revise a cada trimestre ou a cada mudança de portfólio — produtos novos criam perguntas novas
- O limite de prompts do seu plano é exibido na plataforma
Perguntas frequentes
Quantos prompts devo ter em cada estágio?
Não há proporção fixa — o que importa é nenhum estágio ficar vazio: descoberta, consideração e decisão mostram fases diferentes da disputa pela recomendação, e uma matriz sem perguntas de descoberta não enxerga onde a preferência começa.
Devo monitorar perguntas que citam minha marca?
Sim, algumas — as de decisão (“a marca X é confiável?”) mostram como as IAs descrevem você para quem já te conhece. Mas a maior parte da matriz deve ser de perguntas sem marca: é nelas que você descobre se as IAs te recomendam espontaneamente.
Com que frequência devo mudar minha matriz de prompts?
Mudanças constantes quebram a comparabilidade entre ciclos — o ideal é revisar em bateladas (a cada trimestre, ou quando o portfólio muda) e manter um núcleo estável de prompts para preservar a série histórica.