Vibe marketing virou um termo bonito para descrever uma coisa que hoje eu já considero banal: usar a IA para produzir conteúdo mais rápido. É basicamente isso que a maior parte do mercado está fazendo quando fala em vibe marketing hoje.
Prompt vira post, post vira campanha, campanha vira volume.
E volume, sozinho, nunca foi o problema de quem já investe em aquisição.
O termo vem de vibe coding, expressão criada por Andrej Karpathy no início de 2025 para descrever como desenvolvedores passaram a orquestrar modelos de linguagem em vez de escrever cada linha manualmente.
Você define a direção, a IA executa.
Aplicado ao marketing, a lógica parece a mesma.
Só que a maior parte de quem adotou o conceito parou exatamente nesse ponto: produzir mais rápido, sem conectar nada disso a diagnóstico, CRM, pipeline ou receita.
Uso vibe marketing todos os dias, na produção do meu conteúdo, nos meus produtos de diagnóstico e em projetos de clientes. E o que separa o que eu faço do hype em torno do termo não é a ferramenta. É onde o ciclo termina.
O diagnóstico errado: tratar vibe marketing como acelerador de produção
Quando entro em uma conversa sobre IA aplicada a marketing, o argumento inicial quase sempre é o mesmo: “agora produzimos dez vezes mais conteúdo”.
Time menor, mais posts, mais variações de anúncio, mais e-mails, mais landing pages testadas por semana.
Isso não é errado. É incompleto.
Volume de produção não é o gargalo de uma operação que já investe pesado em aquisição.
Nunca foi.
O gargalo historicamente está na desconexão entre o que marketing produz, o que CRM registra e o que vendas consegue avançar.
IA não resolve esse gargalo por padrão.
Ela escala o que já existe.
Se o sistema de qualificação é ruim, vibe marketing só faz esse sistema ruim rodar mais rápido, com mais peças, e com menos gente prestando atenção em cada uma.
Vejo isso com frequência em times que adotaram ferramentas de IA generativa: a métrica de vaidade virou “quantidade de conteúdo publicado por semana”, quando a pergunta que deveria estar na mesa é outra. Quantas dessas peças produzidas por IA geram um sinal que virou oportunidade registrada em CRM?.
A causa real: vibe marketing só entrega resultado dentro de um sistema que fecha o loop
Vibe marketing bem aplicado não é sobre abandonar critério. É sobre ser mais rigoroso com critério antes de qualquer prompt, porque a IA vai escalar qualquer erro de direção com a mesma velocidade com que escala um acerto.
O jeito como estruturo isso, na prática, segue um ciclo com cinco movimentos.
Primeiro, a intenção estratégica: que problema esse ativo resolve, para qual ICP, em qual etapa da jornada.
Segundo, o contexto e os critérios: tom, evidência disponível, o que não pode ser inventado, o que precisa de validação humana antes de publicar.
Terceiro, a orquestração com IA: pesquisa, estrutura, rascunho, variações, tudo dentro dos critérios definidos antes, nunca no lugar deles.
Quarto, a distribuição do ativo: distribuição não é publicar em todos os canais ao mesmo tempo. É decidir onde aquele ativo específico encontra o ICP na etapa certa da jornada, seja LinkedIn, e-mail, blog ou uma resposta de AI Search, e em que sequência ele aparece depois do primeiro contato. Sem esse critério, até o melhor conteúdo produzido por IA vira ruído publicado no lugar errado, na hora errada, para a pessoa errada.
Quinto, e esse é o ponto que a maioria ignora, o dado que volta. O que esse ativo gerou de sinal, e onde esse sinal foi registrado.
Sem o quinto movimento, vibe marketing é só um estúdio de produção mais rápido. Com ele, vira um sistema que aprende.
A diferença entre os dois não aparece no conteúdo em si. Aparece no que aconteceu depois que ele foi publicado.
Isso também muda o papel de quem opera. Você deixa de ser redator e passa a ser diretor de critério.
A IA se torna pesquisadora, redatora, editora e analista de primeira leitura. Mas a responsabilidade por precisão, por evidência verificável e por decisão continua sendo sua.
Isso vale para o conteúdo de topo de funil e vale ainda mais para qualquer ativo que vá influenciar uma decisão de compra.
Cada um dos cinco movimentos falha de um jeito diferente quando é ignorado.
Sem intenção estratégica clara, a IA produz conteúdo genérico, porque não tem critério para diferenciar o que serve do que não serve. Sem contexto e critérios definidos antes do prompt, o texto sai correto na forma e vazio na substância, ou pior, sai com dado inventado que ninguém percebeu a tempo.
Sem orquestração dentro de limites, o volume sobe e a qualidade de cada peça individual cai, porque ninguém está mais lendo cada uma com atenção.
Sem distribuição pensada por estágio de jornada, o conteúdo certo chega para o público errado, ou no momento errado. E aí acontece com frequência o que escrevi neste artigo sobre Persona, Dor e Momento.
E sem o dado que volta, a operação inteira opera no escuro, porque está produzindo sem saber o que gerou avanço real de pipeline.
Repare que os quatro primeiros movimentos são exatamente onde o mercado concentra toda a conversa sobre vibe marketing hoje:
- como fazer prompt melhor,
- como orquestrar múltiplos agentes,
- como acelerar a produção.
É a parte mais fácil de vender e mais fácil de demonstrar num vídeo curto.
O quinto movimento é o que exige integração de verdade entre marketing e CRM, e é justamente o que separa quem está usando IA para parecer mais produtivo de quem está usando IA para crescer receita de forma mais previsível.
Frameworks de prompt ajudam, mas não substituem critério
A qualidade do prompt influencia diretamente o resultado que a IA entrega. Isso não é detalhe técnico, é o terceiro movimento do ciclo.
Existem estruturas conhecidas que ajudam a organizar um prompt melhor, e vale conhecer pelo menos as mais usadas:
- RTF (Role, Task, Format): define o papel da IA, a tarefa e o formato de saída. Bom para pedidos pontuais e objetivos, tipo “você é um analista financeiro, compare estas opções, responda em tabela”.
- RACE (Role, Action, Context, Expectation): acrescenta contexto e deixa explícito o resultado esperado.
- CRISPE (Capacity, Role, Insight, Statement, Personality, Experiment): serve para prompts mais completos, principalmente de criação e estratégia.
- CO-STAR (Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response): útil para redação, marketing e comunicação adaptada ao público.
- RISEN (Role, Instructions, Steps, End goal, Narrowing): orienta bem tarefas com processo, critério e restrição clara.
- APE (Action, Purpose, Expectation): estrutura rápida. O que fazer, por que fazer, e como deve ser entregue.
- IDEA (Instruction, Details, Examples, Assessment): melhora a precisão usando exemplo e critério de avaliação.
- ReAct (Reason + Act): pensado para tarefas que exigem raciocínio e uso de ferramenta, alternando análise e ação.
Conhecer essas estruturas melhora a qualidade de cada prompt individual. Mas nenhuma delas resolve o problema deste artigo.
Um prompt bem escrito, isolado, sem intenção estratégica antes e sem caminho de volta pro CRM depois, ainda é um ativo solto.
Framework de prompt resolve o terceiro movimento do ciclo. Não resolve os outros quatro.
Como identificar se sua operação já caiu nessa armadilha
O volume de conteúdo subiu depois que o time começou a usar IA, mas ninguém no marketing consegue dizer quantas dessas peças geraram uma oportunidade qualificada. Esse é o primeiro sinal, e o mais comum.
O segundo aparece no CRM.
Se o time usa IA para produzir conteúdo, anúncios ou e-mails, mas o CRM não tem nenhum campo que registre a origem por ferramenta de IA ou por ativo específico, a operação está cega para o próprio experimento. Não dá para saber o que funcionou, só que “está saindo mais coisa”.
O terceiro é de governança: ativos vão ao ar sem revisão humana estruturada, sob a lógica de que “a IA já entrega pronto”.
Isso não é velocidade, é risco de marca sem controle, especialmente em conteúdo B2B onde qualquer dado inventado custa credibilidade com um comprador que vai verificar.
O quarto sinal é o mais silencioso: cada peça criada por IA existe isolada, sem conexão com nenhum instrumento de diagnóstico ou qualificação. Ela informa, mas não avança ninguém para lugar nenhum.
Um bom teste é perguntar: se essa peça converter atenção, para onde essa atenção vai, e o que a empresa faz com ela?
O que fazer, sem receita mágica
O primeiro movimento não é escolher ferramenta.
É definir, antes de qualquer prompt, duas coisas: qual decisão esse ativo ajuda o leitor a tomar, e qual dado ele precisa devolver para a operação quando alguém interagir com ele.
Só depois disso faz sentido usar IA para escalar produção, pesquisa e variação.
Em projetos onde ajudei a estruturar isso, o primeiro ganho nunca veio de produzir mais. Veio de reduzir o número de ativos soltos e substituí-los por um número menor de ativos conectados a um instrumento de diagnóstico ou qualificação, que devolve informação estruturada para o CRM.
Menos peças, mais rastreáveis, sempre bate mais peças sem rastro nenhum.
Isso também muda a forma de brifar a IA.
Em vez de pedir “escreva um post sobre X”, o brief passa a incluir o critério de saída: que evidência pode ser usada, o que precisa ficar marcado como não verificado, qual é o próximo passo que esse conteúdo deve sugerir.
A IA passa a operar dentro de uma cerca de qualidade definida por você, não a definir a cerca sozinha.
Um exercício simples costuma expor o tamanho real do problema.
Pegue os últimos vinte ativos que sua operação produziu com apoio de IA, sejam posts, e-mails ou páginas, e verifique quantos deles têm um destino claro registrado em CRM ou em algum instrumento de qualificação.
Na maioria das operações que já vi, esse número fica perto de zero. Não porque a IA não funcione. Porque ninguém desenhou o caminho de volta.
Onde vibe marketing termina e vibe selling começa
O Vibe Marketing acelera a criação e a experimentação.
Ele não avança sozinho uma oportunidade dentro do funil comercial, e não deveria tentar.
Existe uma segunda camada, que uso com a mesma lógica de orquestração, só que aplicada à venda: IA ajuda a interpretar sinal de intenção, preparar contexto antes de uma reunião, resumir conversa, identificar objeção recorrente e sugerir próxima ação, mas confiança, negociação e decisão continuam sendo do vendedor.
A confusão mais comum que vejo é tratar as duas camadas como se fossem a mesma coisa, só porque as duas usam IA.
Não são.
Vibe marketing produz o ativo e gera o sinal.
Vibe selling interpreta esse sinal e conduz a pessoa até uma decisão.
Quando essas duas camadas não conversam, você tem marketing produzindo em alta velocidade e vendas recebendo lead sem contexto nenhum sobre o que aconteceu antes.
É o mesmo gargalo de sempre, CRM desconectado de mídia, só que agora acontecendo mais rápido, porque IA acelerou os dois lados sem ninguém ligar os fios entre eles.
O padrão que aparece nos meus projetos
A produção do meu próprio conteúdo é o exemplo mais direto que tenho.
A Bora Testar planta uma tese em formato mais curto e opinativo.
Quando três ou quatro edições giram em torno do mesmo problema estrutural, esse material vira um artigo de blog mais denso, reconstruído do zero, não copiado.
Uso IA para pesquisar, estruturar argumento, me questionar e produzir rascunho dentro da minha voz e da minha estrutura de SEO, mas a decisão sobre o que entra, o que sai e qual é a tese final é minha.
O ativo publicado, esse texto incluído, existe para alimentar um funil específico: entender o problema, reconhecer o padrão na própria operação, e chegar até um diagnóstico.
A Let's Test Brief mostra o mesmo princípio de outro ângulo, o da pesquisa.
Uso IA para monitorar notícias, lançamento e atualização de Growth, your company, IA e Diagnóstico de Presença em AI em várias fontes ao mesmo tempo, um volume que seria inviável rastrear manualmente todo dia.
Mas o corte do que entra na edição, e principalmente o que isso muda na prática de quem está operando growth, é pensado por mim.
A IA filtra o ruído. A leitura do que importa continua sendo minha.
O Radar de Growth é onde esse ciclo fecha de verdade.
É um diagnóstico gratuito, hoje em quatro etapas curtas e com perguntas diretas e respostas com campo de seleção, redesenhado justamente para reduzir fricção sem perder capacidade de leitura.
Uso IA para estruturar a lógica das perguntas, testar variações de copy e organizar como o resultado é composto, mas o critério de o que cada resposta significa em termos de maturidade de aquisição, CRM e pipeline é meu.
O resultado chega por e-mail com um recorte do que precisa de atenção primeiro.
Esse é o ativo que transforma conteúdo em dado: cada preenchimento é um sinal de intenção que entra na minha operação, não só um clique.
O Growth Insights, a devolutiva paga que entrego depois do Radar de Growth, é onde fico mais rígido sobre o limite entre o que a IA faz e o que eu faço, porque é justamente isso que eu vendo.
A partir dos dados preenchidos no Radar, uso IA para estudar ICP, mercado, personas, dor e momento de compra daquele tipo de operação.
Mas o relatório e o vídeo personalizado de até 20 minutos que gravo são inteiramente produzidos por mim, especificamente para o negócio de quem preencheu o diagnóstico.
Não é uma entrega genérica, e não é IA respondendo no meu lugar.
A pesquisa acelera. A análise, o tom e a recomendação são meus, porque é isso que alguém paga para ouvir: um olhar humano específico para o problema dele, não um relatório que qualquer prompt genérico produziria.
O checklist de preparação para AI Search é o exemplo que melhor mostra o ganho real de velocidade quando o critério já está definido antes do prompt.
Em seis horas de trabalho, pensei, produzi e coloquei no ar uma landing page, um ebook e uma planilha interativa para empresas testarem seu próprio posicionamento em AI Search.
Isso só foi possível porque a estrutura do diagnóstico e o critério de qualidade já estavam claros na minha cabeça antes de abrir qualquer prompt.
IA orquestrada dentro de critério definido produz isso em horas. IA sem critério produz o mesmo volume de conteúdo genérico que já sobra no mercado.
Nem tudo sai em seis horas, e vale ser honesto sobre isso.
O Radar de AI Search, a versão do diagnóstico voltada especificamente para presença em IA generativa, ainda não está pronto. Estou travado nele há um tempo, porque a lógica de pontuação exige um nível de critério mais complexo do que qualquer prompt resolve sozinho, e agora estou pesquisando skills e conectores que ajudem a fechar essa parte.
Isso também é vibe marketing.
A parte que não aparece no vídeo curto de quem vende a ideia de que tudo sai rápido. Nem tudo é glamuroso e fácil como te vendem viu?
Projetos internacionais de consultoria, como o que rodei nos Estados Unidos conectando mídia paga a CRM, seguem a mesma lógica em outra escala.
Uso IA para cruzar exportações de campanha com dados de CRM, identificar padrões de qualidade de lead por canal e estruturar a narrativa executiva do que está acontecendo entre aquisição e receita.
A IA acelera a leitura de um volume de dados que seria lento de processar manualmente. A interpretação de causa, a priorização do que resolver primeiro e a recomendação para o executivo continuam sendo minhas, porque é isso que ele está pagando para ouvir.
Esse é o padrão que se repete nesses seis casos: a IA entra na pesquisa, na produção e na primeira leitura dos dados.
A decisão sobre critério, prioridade e interpretação de causa nunca sai da minha mão.
É essa divisão, não a ferramenta, que faz vibe marketing virar sistema de receita em vez de gerador de volume, e é também o que explica por que um deles ainda está em construção.
Se você quer entender melhor onde sua própria operação está gerando conteúdo sem conectar isso a receita, vale olhar também como isso aparece na sua presença em AI Search, porque parte da demanda hoje se forma antes mesmo do clique, dentro de uma resposta de IA que sua empresa não controla e talvez nem saiba que está sendo citada, ou pior, não é!
Quantos dos conteúdos que sua operação já produziu com IA neste trimestre você consegue rastrear até uma oportunidade aberta no CRM?
Se você se identifica ou está passando por este momento na sua empresa, o Radar de Growth é um diagnóstico gratuito que mapeia onde sua aquisição, CRM e pipeline estão perdendo eficiência.
