Keyword research fica muito mais rápida com IA, mas só funciona se os prompts forem específicos, registados e ancorados em dados.
Prompts vagos geram lixo, listas irrelevantes e fazem perder intenções importantes.
Neste guia vai encontrar prompts de pesquisa de palavras‑chave testados e workflows que fazem emergir queries, entidades e clusters para SERPs clássicas e AI Overviews.
Isto é importante porque os assistentes favorecem conteúdo estruturado e liderado pela intenção, e bons prompts aceleram briefs e planeamento.
Use este guia juntamente com o pilar Prompt Engineering SEO para manter a pesquisa consistente.
Princípios para prompts de pesquisa de palavras‑chave
Definir mercado e língua; evitar traduções genéricas.
Pedir intenções, entidades e follow‑up questions, não só head terms.
Exigir saídas em tabelas com colunas de volume/intenção (mesmo que sejam apenas placeholders).
Pedir sugestões de fontes e URLs de concorrentes para verificação.
Registar prompts e outputs; rever tudo para detetar alucinações antes de usar.
Categorias principais de prompts
Expansão de seeds e descoberta de intenção
Mapping de clusters e entidades
Análise de SERP e features de IA
Prompts long tail e conversacionais
Prompts locais e multilingues
Validação e análise de gaps
Prompts de expansão de seeds
“List 30 queries users search about [topic] for [persona] in [market/language], grouped by intent.”
“Expand these seeds [list] into long-tail questions and comparisons; keep under 8 words.”
“Give informational, comparison, and transactional variations for [keyword], with suggested CTAs.”
Prompts de cluster e entidades
“Group these queries into 5–8 clusters; name each cluster and list entities to cover.”
“For cluster [name], list related entities, products, regulations, and synonyms for
about/mentions.”“Suggest pillar and support pages for this cluster with target queries and angle notes.”
Prompts para features de SERP/IA
“For [keyword], what SERP/AI features appear (AI Overview, snippets, PAA, video, local)? Suggest content format and schema.”
“List 10 queries likely to trigger AI Overviews or answer-engine citations for [topic].”
“Suggest FAQ questions assistants might use for [topic]; rank by relevance.”
Prompts conversacionais e long tail
“Provide 15 conversational queries users might ask assistants about [topic]; keep natural phrasing.”
“Turn these feature/benefit bullets into question-style queries for [audience].”
“List comparison and alternative queries for [product/service] including integration and pricing angles.”
Prompts locais e multilingues
“List city/country-specific queries about [service] in [language]; include ‘near me’ style terms.”
“Translate and localize these queries to [language]; adjust for local brands and regulations.”
“Suggest local entities (associations, regulators) to mention for [topic] in [market].”
Prompts de validação
“Check this query list for duplicates or off-topic items; return a cleaned list.”
“Identify intent misalignments in this list; regroup into correct intents.”
“Propose top competitor URLs for each cluster; note gaps in their coverage.”
Prompts de análise de gaps
“From this competitor list, which intents are missing on our site? Propose page ideas.”
“List entities we have not covered in [cluster]; rank by impact.”
“Identify thin pages that should be merged; suggest canonical targets.”
Prompt + data workflow
Correr prompts para obter rascunhos; exportar para folhas de cálculo.
Enriquecer com volume/dificuldade vindos de ferramentas (Ahrefs, SEMrush, Search Console).
Adicionar colunas de valor de negócio e estágio de funil; pontuar oportunidades.
Mapear para pilares/supports e definir anc anchors alvo.
Guardar logs de prompts com datas e reviewers.
Prompt + data workflow
Run prompts to get drafts; export to sheets.
Enrich with volume/difficulty from tools (Ahrefs, SEMrush, Search Console).
Add business value and funnel stage columns; score opportunities.
Map to pillars/supports and add target anchors.
Store prompt logs with dates and reviewers.
Guardrails
Proibir volumes inventados; tratar qualquer número como placeholder até ser verificado.
Não fazer scraping de fontes bloqueadas; respeitar termos de utilização.
Evitar conselhos YMYL; manter a pesquisa factual e neutra.
Exigir revisão humana antes de mover outputs de prompts para briefs.
Stack de ferramentas
Biblioteca/logs de prompts em Notion/Sheets com owners e notas de aceitação.
Ferramentas de keywords para volume/dificuldade; Search Console para queries reais por mercado.
Scrapers PAA e de SERP features; scripts de logging de prompts de IA.
Scripts ou ferramentas de deduplicação e clustering; revisão manual para corrigir agrupamentos maus.
Dashboards em Looker Studio/BI para juntar outputs de prompts, performance e citações.
Formatos de saída a pedir
Tabelas com colunas: query, intent, stage, persona, market, suggested format, schema type, pillar/support target.
Listas agrupadas por cluster com notas de entidades e sugestões de anchors.
Listas de gaps: intenções em falta e títulos/ângulos de página sugeridos.
Tabelas de localização: query original, query localizada, entidades a referir, fontes locais.
Considerações de localização
Pedir formulação nativa, não tradução literal; incluir marcas e reguladores locais.
Incluir métodos de pagamento, moedas e unidades locais nos prompts.
Correr prompts em separado por língua; guardar outputs com tags de mercado.
Pedir revisão a nativos; remover queries culturalmente desalinhadas.
Logging e QA
Registar prompt, output, reviewer e flags accepted/edited, com timestamps.
Correr deduplicação e verificação de intenção; sinalizar alucinações ou itens off-topic.
Aposentar prompts com taxa de rejeição alta; iterar e testar novamente.
Manter um red‑flag log de prompts que inventam dados; bloquear reutilização.
Métricas a acompanhar
Tempo poupado vs pesquisa totalmente manual.
Taxa de aceitação de queries sugeridas por IA depois de revisão humana.
Número de novos clusters identificados e publicados.
Performance: impressões, CTR, citações de IA e conversões das páginas construídas a partir destes prompts.
Dashboards
Pipeline: prompts corridos, outputs aceites, briefs criados e páginas publicadas.
Performance: impressões, CTR, citações de IA e conversões por cluster vindo de prompts.
Ops: tempo entre prompt e brief, e entre brief e publicação; razões de rejeição.
Localização: taxas de edição e cumprimento de glossário por mercado.
Decay e refresh: páginas a perder tráfego/citações; prompts para reconstruir listas de intenção.
Kits de prompts por função
SEO lead: expansão de seeds, scouting de SERP/AI features, gap analysis e sugestões de schema.
Estratega: mapping de clusters, desenho de pilares/supports e sugestões de ângulos/anchors.
Redator: queries conversacionais, prompts de FAQ e ideias de outline centradas na intenção.
Localização: geração de queries locais, verificação de traduções e listas de entidades locais.
PR/comms: queries para ângulos de thought leadership ligados a content hubs.
Exemplos adicionais de prompts
“List integration queries for [software] with feature and pricing angles.”
“Generate comparison queries for [product] vs [competitor] focused on use cases.”
“Suggest voice-style queries for [topic] that start with who/what/where/when/how.”
“Provide regulatory-focused queries about [topic] in [country] and official source suggestions.”
Guardrails
Forbid fabricated volume; treat any numbers as placeholders until verified.
No scraping blocked sources; respect terms of service.
Avoid YMYL advice; keep research factual and neutral.
Require human review before moving prompts into briefs.
Métricas a acompanhar
Time saved vs manual research.
Acceptance rate of AI-suggested queries after human review.
Number of net-new clusters identified and published.
Performance: impressions, CTR, AI citations, and conversions from pages built on these prompts.
Erros comuns a evitar
Tratar prompts como output final; não os enriquecer com dados reais.
Misturar mercados/línguas na mesma lista; cria confusão de intenção.
Ignorar entidades; leva a clusters fracos e pouco focados.
Não fazer logs; perde-se visibilidade sobre o que funciona.
Depender demasiado de IA para YMYL; envolver sempre especialistas.
Segurança e compliance
Limitar quem pode correr prompts; rodar chaves e registar cada execução com IDs de utilizador.
Remover PII e dados confidenciais dos inputs; usar placeholders.
Para YMYL, exigir revisão de especialista antes de usar outputs em briefs; bloquear perguntas especulativas.
Manter audit logs para compliance; armazenar de acordo com a política de retenção.
Cadência operacional
Semanal: correr prompts para clusters prioritários, deduplicar, rever e enviar listas aceites para enriquecimento.
Quinzenal: enriquecer com dados de ferramentas, criar briefs e acompanhar taxa de aceitação/tempo poupado.
Mensal: auditar a biblioteca de prompts; aposentar low performers; adicionar prompts para tópicos emergentes.
Trimestral: refazer o mapping de intenção por mercado; regressão‑test aos prompts core depois de mudanças de modelo.
Resposta a incidentes
Se prompts devolverem dados alucinados, pausá‑los, anotar o problema e adicionar guardrails.
Correr novamente com amostra pequena; só reativar após aprovação de reviewer.
Atualizar biblioteca com nota de red flag e exemplos para treino.
Reporting
Semanal: taxa de aceitação, tempo poupado, prompts rejeitados e novos clusters identificados.
Mensal: performance das páginas construídas a partir de prompts (impressões, CTR, citações de IA, conversões).
Localização: taxas de edição e cumprimento de glossário por mercado.
Risk log: prompts que causaram problemas e ações tomadas.
Playbook: do prompt à página publicada
Correr prompts de seed e intenção por mercado/persona; registar outputs.
Deduplicar e validar; adicionar volume/dificuldade e valor de negócio.
Agrupar em clusters e atribuir páginas pilar/support; definir entidades e plano de schema.
Criar briefs com queries conversacionais, FAQs, anchors e CTAs.
Publicar com schema e internal linking; adicionar
about/mentionsa partir dos prompts de entidades.Registar citações de IA e performance; refrescar prompts quando a intenção mudar ou houver queda de resultados.
Banco de prompts de localização
“List top questions in [language] about [topic]; keep under 8 words.”
“Give local comparison queries for [product/service] including local brands and payment methods.”
“Provide regulator-specific queries for [topic] in [country] and link to official sources.”
“Suggest native anchor variants for [page] that match local phrasing.”
“Rewrite this query list to formal/informal tone as used in [market].”
Exemplos de outputs a guardar
Tabelas de clusters com páginas alvo, schema e sugestões de anchors.
Listas de entidades mapeadas a
about/mentionse candidatos sameAs.Notas de SERP/AI features com formatos recomendados (FAQ, HowTo, Product).
Gap lists com títulos de página e ângulos para roadmap.
KPIs e triggers de refresh
Aumento de taxa de rejeição ou de alucinações → apertar prompts/guardrails.
Aceitação baixa mas muito tempo despendido → refinar inputs ou acrescentar exemplos.
Páginas feitas a partir destas listas a perder CTR/citações → refrescar queries e FAQs.
Novas SERP/AI features a surgir → criar prompts específicos para as captar.
Orçamento e recursos
Alocar horas para corridas de prompts, revisão, enriquecimento e logging; tratar isto como item de sprint.
Investir em ferramentas de volume/dificuldade e logging de prompts; reservar tempo de BI para dashboards.
Prever orçamento para reviewers nativos em mercados multilingues.
Case snippets
SaaS: prompts para queries de integração e pricing; descobertos 40 long tails novos; citações de IA em guias de setup +19 % e pedidos de demo +8 %.
Ecommerce: prompts locais para termos sazonais; adicionadas FAQs localizadas e schema; rich results expandem e receita +7 %.
Clínica: prompts de localização centrados em reguladores; páginas YMYL ganham AI Overview mentions e marcações +10 %.
Plano 30-60-90 dias
30 dias: criar biblioteca de prompts para expansão de seeds e clustering; configurar logging; enriquecer outputs com dados de ferramentas.
60 dias: acrescentar prompts de SERP/AI features e localização; mapear para pilares e anchors; começar a publicar o primeiro batch.
90 dias: refinar prompts com base em taxa de aceitação e performance; localizar mais mercados; automatizar logs e deduplicação.
Como a AISO Hub pode ajudar
AISO Audit: rever workflows de pesquisa e desenhar bibliotecas de prompts ligadas aos seus pilares.
AISO Foundation: criar logs de prompts, guardrails e fluxos de enriquecimento para tornar a pesquisa rápida e fiável.
AISO Optimize: executar pipelines de pesquisa‑para‑briefs, priorizar clusters e lançar conteúdo que gera citações e conversões.
AISO Monitor: acompanhar taxa de aceitação de prompts, performance de conteúdo e citações de IA, alertando quando a qualidade da pesquisa desce.
Conclusão: pesquisa mais rápida, melhor cobertura de intenção
Prompts de pesquisa de palavras‑chave aceleram a descoberta quando se focam em intenções, entidades e features de IA — e quando há verificação humana.
Registe tudo, enriqueça com dados reais e ligue aos pilares para publicar mais rápido e ganhar citações.
Mantenha o sistema ligado ao pilar Prompt Engineering SEO para escalar sem perder qualidade.
Revise os prompts mensalmente à medida que mercados e modelos mudam, para manter a pesquisa afiada e fiável.
Tenha owners claros para a biblioteca de prompts para que as atualizações avancem rápido e toda a equipa use a versão mais recente.
Documente cada alteração aceite num log para que novos elementos entrem rapidamente no ritmo e não repitam erros antigos.
Consistência e governação tornam a pesquisa orientada por prompts realmente utilizável.