Montar a presença de uma empresa nas redes sociais é o tipo de tarefa que se decide, na maioria das vezes, por intuição: “toda a gente está no Instagram, vamos para o Instagram”. Nós fizemos o caminho contrário. Montámos a presença da Anjos & Brum com IA em cada etapa — e a regra foi uma só: nenhuma decisão sem um critério por baixo — um dado ou uma regra da casa. Este é o relato honesto do que foi produzido, do que os dados decidiram e, a parte que mais valeu, do que foi abortado a meio.
A bancada: com que ferramentas trabalhamos
Hoje usamos o Claude para as necessidades internas, seja para texto, seja para código. Para geração e melhoria de imagens, usamos o ChatGPT.
No nosso processo entram algumas skills feitas em casa. Uma skill é um pacote reutilizável de instruções, exemplos e scripts que a IA carrega antes de começar a trabalhar — na prática, um manual de procedimentos da casa: em vez de repetirmos o briefing e as regras da marca em cada pedido, a skill garante que o resultado sai sempre dentro do padrão. É com elas que padronizamos o trabalho e ganhamos desempenho.
O que foi produzido
A página de LinkedIn saiu completa: tagline, secção “Sobre”, slogan e banner. O ponto de partida não foi um prompt em branco — foi o nosso design system oficial. O manual da marca (paleta, tipografia, regras do gradiente, variações do logótipo) entrou como contrato do prompt: a IA executa o sistema, não inventa estilo. É a diferença entre pedir “um banner bonito” e pedir “um banner dentro destas regras”.
Pelo caminho nasceu uma skill nova — uma que gera os visuais dos nossos posts (carrosséis e cards, sempre na identidade da marca), com validação automática do conteúdo e inspeção visual antes de entregar. E fechámos um fluxo de publicação testado de ponta a ponta pela primeira vez: artigo do blog, texto adaptado para a rede, visual gerado pela skill, checklist de publicação. O teste não foi de laboratório — o post saiu mesmo para o ar. Na inspeção, a máquina ainda apanhou uma URL duplicada no card antes de publicar. Um detalhe pequeno — e é precisamente por serem pequenos que estes detalhes escapam tantas vezes à revisão humana.
O que os dados decidiram
Antes de desenhar fosse o que fosse, houve sempre pesquisa e construção de contexto. Três exemplos do que a pesquisa mudou durante o planeamento e a execução:
-
Um banner personalizado gera cerca de 2,1 vezes mais visualizações do que o banner azul por defeito, segundo o LinkedIn Profile Engagement Report de 2025, citado nos guias de mercado (Zeliq, 2026). Conclusão: banner sim — desenhado com calma e dentro do padrão.
-
O banner de uma página de empresa exibe-se a 1128×191 píxeis e, descontados o corte nas margens e a sobreposição do logótipo no canto inferior esquerdo, sobram pouco mais de 150 píxeis úteis de altura (especificações compiladas pela ConnectSafely, 2026). Conclusão: uma tagline única, e sem logótipo dentro do banner — o LinkedIn já o mostra por baixo, duplicá-lo desperdiça o espaço mais visível da página.
-
Posts de perfis pessoais rendem mais do que os de páginas de empresa — no estudo da Metricool de 2026, 2,60% de engagement (interações por publicação) contra 1,60% (Metricool, 2026) — e a mecânica explica o porquê: a razão mais comum para um post chegar a conexões de 2.º grau é a interação de alguém do 1.º grau, ou seja, o algoritmo testa o conteúdo primeiro na rede próxima de quem publica (guia do algoritmo, DSMN8, 2026). Conclusão: a página é a montra; a distribuição far-se-á pelos perfis dos sócios.
O que foi abortado
Aqui é onde a IA mais nos poupou — não pelo que fez, mas pelo que não fez.
No início, o plano era criar e alimentar os perfis de LinkedIn e de Instagram. Depois da pesquisa, o calendário de Instagram morreu antes de nascer. O plano inicial pedia quatro a cinco publicações por semana; os números disseram outra coisa: nas medições por seguidores, o engagement médio por publicação de uma conta de empresa no Instagram anda entre 0,3% e 0,5% e segue em queda de dois dígitos ano após ano (dados Socialinsider e Rival IQ, compilados nos benchmarks de 2026), enquanto o LinkedIn converte visitantes em leads (contactos comerciais) na ordem de 277% melhor do que redes de entretenimento — o estudo original é da HubSpot, de 2012, e continua a ser o mais citado nos benchmarks atuais; a idade do dado convém ficar à vista. A decisão prática: reservámos o nome @anjosbrum, deixámos o perfil apresentável, e parámos aí. Zero calendário. A energia vai para onde o dado aponta.
E nem tudo foi pesquisa de mercado — houve também o travão do próprio manual. Um dos banners gerados saiu com o gradiente invertido, azul a fluir para púrpura em vez do contrário. Passaria despercebido a quase toda a gente; a validação da página publicada contra o design system apanhou o erro antes de ele se tornar padrão. É o mesmo princípio da URL duplicada: a verificação sistemática não existe para os erros grandes, que qualquer um vê — existe para os pequenos, que ninguém vê.
O que ainda não existe
Honestidade de engenheiro: o fluxo ainda não corre sozinho. A orquestração automática — a camada que dispara tudo sem alguém carregar no botão — é o próximo degrau, não o atual. O que está provado é o miolo: da ideia ao post publicado, com a marca certa e revisão embutida. E os números citados acima são benchmarks de mercado, não medição nossa; foi exatamente por isso que serviram — para decidir onde não gastar energia, antes de a gastar.
A lição
O valor da IA nestes dois dias não foi a velocidade. Foi ela discordar — de mim, e do próprio plano que tinha desenhado na véspera — quando os dados mandaram. Rigorosamente, não houve vontade própria nenhuma: os critérios eram meus, e a diferença é que a máquina os aplicou sem a minha tentação de os contornar. É isso que quero dizer com “discordar”. Uma ferramenta que só produz é um estagiário rápido. Uma que trava com fundamento é um sócio de decisão.
Este artigo é, aliás, a primeira peça do próprio fluxo que descreve: dele sai a versão para o LinkedIn, o visual pela skill, e a publicação. Bastidores a funcionar em público.
E se estiveres a montar a presença da tua empresa, o próximo passo não é abrir contas — é escrever, antes, o critério que te fará fechá-las.