Método PROMPT | Duarte Drumond
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Método
PROMPT

O Prompt nasce antes do teclado, no pensamento do utilizador. Conjugue conhecimento, linguística e técnica para construir mentalmente as suas instruções e transpor estes fatores para a interface.

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Literacia em IA

Pensar antes de programar o pedido

Desenvolvido para que consiga construir mentalmente as suas instruções, o Método PROMPT ajuda a compreender por que está a pedir algo, o contexto que deve fornecer e o que espera obter de volta. Abaixo, acompanhe o método aplicado na criação de uma campanha de e-mail marketing real.

P

Pensar

Fase 01

Identifique a ideia ou necessidade base e o que pretende obter. Antes de digitar, foque no objetivo comercial ou operacional principal da sua necessidade.

Estudo de Caso: Campanha XPTO
Necessidade Bruta

"Preciso de e-mails para vender o meu curso."

Necessidade Pensada (Método PROMPT)

"Quero criar uma campanha de e-mail marketing para aumentar em 20% as vendas de um curso online de Meta Ads, promovendo-o junto da base de clientes atual."

Exercício Autónomo
[IDEIA BASE]: O que pretende obter? (Ex: Aumentar vendas em X% do produto Y com o público Z).
R

Refletir

Fase 02

Clarifique o que quer exatamente e em que contexto vai usar a IA. Isto evita pressupostos incompletos e orienta a inteligência artificial para o escopo correto da entrega.

Checklist de Perguntas de Contexto (Campanha XPTO)
Será necessário criar apenas o texto ou também o calendário de envio?
Devem ser sugeridos assuntos e pré-headers para cada e-mail?
Será necessário suporte de código HTML ou apenas texto limpo?
Quantos e-mails vão ser incluídos na sequência automatizada? (Definido: 4 e-mails)
Modelo de Reflexão
ÂMBITO DE TRABALHO:
- Entregáveis exigidos: [Apenas textos / Calendário de envio / Suporte HTML]
- Quantidade: [Ex: 4 e-mails na sequência automática]
- Elementos incluídos: [Assuntos / Pré-headers / Placeholders]
O

Otimizar

Fase 03

Acrescente detalhes, contexto e propósito ao pedido para que o modelo de linguagem não precise de "adivinhar". Forneça dados minuciosos sobre o negócio, a audiência, as dores e os objetivos específicos.

Estudo de Caso: Informação Estruturada para a XPTO

Negócio: Curso online de Meta Ads de 6 semanas (aulas gravadas e sessões ao vivo) da marca XPTO.

Público: Empreendedores em Portugal, iniciantes em anúncios pagos, com pouco tempo e orçamento limitado.

Estrutura de Objetivos da Sequência:

  • E-mail 1: Boas-vindas, história de autoridade e convite à interação.
  • E-mail 2: Conteúdo educativo (explicar um erro comum em Meta Ads e dar dica prática).
  • E-mail 3: Prova social (história de um cliente que melhorou resultados).
  • E-mail 4: Oferta especial com bónus, desconto e sensação de urgência.
Modelo de Otimização
CONTEXTO DETALHADO:
- Produto/Serviço: [Detalhes do produto, duração, método]
- Público-Alvo: [Dores comuns, localização, nível de conhecimento]
- Jornada da Sequência:
  1. [Objetivo E-mail 1]
  2. [Objetivo E-mail 2]
M

Molda

Fase 04

Defina a estrutura e o formato do resultado. Delimite as barreiras físicas da resposta, incluindo limites de palavras, formatação em tabelas e secções lógicas obrigatórias.

Regras de Moldura (XPTO)
Estrutura Solta

"Escreve-me os e-mails." (A IA decide o formato e o tamanho à sua discrição, gerando respostas inconsistentes).

Estrutura Moldada

"Primeiro, gera um quadro resumo (número do e-mail, objetivo, assunto, pré-header). Depois, os e-mails completos com limite de 200–300 palavras por texto e assunto com no máximo 60 caracteres."

Modelo de Moldura Técnico
FORMATO E LIMITES:
- Apresentação inicial: [Ex: Tabela de resumo com colunas específicas]
- Limite de dimensão: [Ex: 200-300 palavras por texto, máx. 60 caracteres no assunto]
- Placeholders obrigatórios: Usa placeholders [PRODUTO] e [RESULTADO] para preenchimento posterior.
P

Passa

Fase 05

Toda a informação acumulada e estruturada nas fases anteriores vai agora ser transposta e escrita no teclado ou na interface de chat do LLM. Veja abaixo o prompt final estruturado de acordo com o método.

Prompt Estruturado Final (Copie para Usar)

Este prompt consolida a persona ideal, os dados do negócio da marca XPTO, regras de escrita e placeholders técnicos:

Persona: És um especialista sénior em e-mail marketing e copywriting com mais de 10 anos de experiência a trabalhar com PME e infoprodutos em Portugal. Tens profunda compreensão de jornada de cliente, funis de vendas e automações por e-mail, capacidade de transformar informação técnica em mensagens claras e persuasivas, evitas manipulação e promessas irrealistas e dominas boas práticas de entregabilidade.

Tarefa: Cria uma campanha de e‑mail marketing para promover o curso online de Meta Ads da marca XPTO para PME.

Contexto:
- Público: empreendedores em Portugal, iniciantes em anúncios pagos, com pouco tempo e orçamento limitado.
- Produto: curso online de 6 semanas, com aulas gravadas e sessões ao vivo, focado em criar campanhas rentáveis e reduzir desperdício de orçamento.
- Objetivo da campanha: aumentar as vendas em 20% no próximo mês, através de uma sequência de 4 e‑mails automáticos enviados a novos subscritores da lista.

Objetivo de cada e‑mail:
- E‑mail 1: boas‑vindas, apresentação da minha história e autoridade, convite a responder com dúvidas.
- E‑mail 2: conteúdo educativo (explicar um erro comum em Meta Ads e oferecer uma dica prática).
- E‑mail 3: prova social (história de um cliente que melhorou resultados).
- E‑mail 4: oferta especial com desconto limitado e bónus, com sensação de urgência.

Instruções de escrita:
- Escreve em português de Portugal.
- Tom profissional mas próximo, linguagem simples e acessível, com frases simples.
- Cada e‑mail tem entre 200–300 palavras.
- Inclui sempre sugestão de assunto (máx. 60 caracteres) e pré‑header para cada e-mail.
- Usa placeholders [PRODUTO] e [RESULTADO] para eu preencher manualmente.

Formato da resposta:
- Primeiro, apresenta um quadro resumo com: número do e‑mail, objetivo, assunto e pré‑header.
- Depois, o texto completo de cada e‑mail estruturado em secções separadas ('E‑mail 1', 'E‑mail 2', etc.).
T

Testa

Fase 06

Submeta o prompt criado na interface do LLM e avalie a qualidade do resultado ou resposta obtida. A qualidade da resposta raramente depende apenas do modelo de IA usado — depende da capacidade do utilizador em saber explicar o problema, estruturar o pedido e avaliar criticamente o resultado final.

Mecanismos de Refinamento Iterativo
O modelo respeitou a barreira do tamanho físico de cada texto?
O tom manteve-se no português de Portugal exigido, sem derivar para termos brasileiros ou traduções literais?
Os placeholders [PRODUTO] e [RESULTADO] foram corretamente aplicados?

🔄 Como refinar se o resultado for insuficiente: Não reinicie a conversa. Faça ajustes incrementais focados na instrução que falhou. Exemplo: "Gostei do e-mail 2, mas o tom pareceu demasiado informal. Reescreve esse e-mail específico adotando uma postura ligeiramente mais profissional, sem alterar o conteúdo prático."

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