Prompts que funcionam numa língua falham noutras, causando desvio de intenção, más traduções e outputs fora da marca.

Precisa de padrões de prompts multilingues, governação e QA nativa para manter o conteúdo de SEO e pesquisa IA coerente entre mercados.

Neste guia aprende a desenhar, localizar e governar prompts para títulos, descrições, FAQs, schema e briefs.

Mantenha isto alinhado ao nosso pilar de prompt engineering em Prompt Engineering SEO para as equipas reutilizarem padrões comprovados.

Princípios para prompts multilingues

  • Especifique língua, locale, tom e formalidade.

  • Inclua entidades, moedas, unidades e regras locais.

  • Proíba tradução literal; peça formulação nativa e exemplos locais.

  • Adicione guard rails: sem dados inventados, tom neutro em YMYL, respeite limites de caracteres por mercado.

  • Exija outputs com contagem de caracteres e campos de fonte/URL quando relevante.

  • Registe prompts, outputs, revisores e edições por mercado.

Casos de uso núcleo

  • Títulos e meta descriptions

  • Títulos e intros

  • FAQs e respostas

  • Schéma about/mentions, inLanguage e sugestões sameAs

  • Briefs e outlines

  • Âncoras de links internos e CTAs

  • Resumos de QA de localização

  • Testes de prompts IA para citações entre mercados

  • Scripts de suporte para prompts de hreflang e validação de schema

Blocos de construção de prompts

  • Role: “És um redator SEO nativo em [linguagem].”

  • Inputs: tema, audiência, intenção, tipo de página, entidades, voz de marca, CTA, limites de caracteres, mercado.

  • Restrições: formulação nativa, sem tradução literal, incluir exemplos/marcas/reguladores locais, evitar especulação.

  • Output: tabela com opções, contagem de caracteres e notas de tom.

  • Adicione inLanguage, moeda e unidades quando fizer sentido.

Prompts de modelo (troque língua/mercado)

  • Títulos: “Escreve 6 títulos em [língua] (<=55 car.) para [tema] em [mercado]; formulação nativa; benefício primeiro; inclui [entidade] uma vez.”

  • Meta descriptions: “Escreve 5 descrições (<=150 caracteres) em PT-PT para [tema]; inclui benefício e entidade; sem números inventados.”

  • FAQs: “Lista 6 FAQs em [língua] sobre [tema] em [mercado]; formulação natural; marca quais são seguras para schema FAQ.”

  • Intros: “Rédige un paragraphe d’introduction (2 phrases) en FR qui répond à [question] avec un fait et cite [source]; ton professionnel.”

  • Âncoras: “Sugere 5 textos de âncora em [língua] (2–6 palavras) para linkar para [tópico da página] em [mercado]; evita stuffing exact-match.”

  • Schema: “Dá entradas about/mentions em [língua] para [tema], alinhadas a estas entidades: [lista]; formata em bullets.”

  • Briefs: “Cria um brief em [língua] para [tema]; inclui queries, entidades, fontes, tipos de schema, âncoras, CTA e data de refresh.”

  • QA de localização: “Revê este rascunho em [língua] para tom, idiomatismos e compliance; lista issues e correções numa tabela.”

  • Hreflang: “Gera tags hreflang para estas URLs [lista] com códigos de locale corretos; inclui notas de canónico.”

  • Testes de prompts IA: “Pergunta aos assistentes em [língua] a questão [query]; resume respostas e citações; regista más atribuições.”

Prompts de prova local

  • “Adiciona um exemplo, marca ou regulador local relevante para [tema] em [mercado].”

  • “Converte moeda e unidades para [mercado]; reescreve frases segundo normas locais.”

  • “Sugere CTAs locais adequados a [mercado] (marcar visita, contactar, pedir orçamento).”

  • “Lista feriados/estações locais que afetam [tema]; ajusta o wording.”

Prompts de guard rail para YMYL

  • “Reescreve em tom neutro e factual; sem promessas; inclui credencial do revisor [credential] se couber.”

  • “Assinala quando consultar um profissional; evita aconselhamento médico/financeiro/jurídico.”

  • “Lista disclaimers necessários para [tema] em [mercado]; adiciona versão concisa para metadata.”

  • “Confirma que afirmações respeitam regras locais; remove qualquer especulação.”

Prompts de alinhamento entre mercados

  • “Gera headings parallèles em EN/PT/FR para [tema]; mantém estrutura consistente; adapta a formulação à linguagem de pesquisa local.”

  • “Lista alvos hreflang e notas canónicas para estas URLs: [lista].”

  • “Cria um glossário de traduções aprovadas para [termos] com variantes proibidas.”

  • “Cria CTAs paralelos por mercado; alinha tom e formalidade.”

  • “Mapeia entidades entre línguas (ex.: nomes locais de marca) para manter consistência de sameAs.”

Registo e governação

  • Guarde prompts, outputs, aprovadores e edições por mercado numa biblioteca partilhada.

  • Marque por caso de uso, língua, mercado e risco (YMYL vs não YMYL).

  • Mantenha glossário e lista de termos proibidos por mercado.

  • Versione os prompts após updates de modelo; reteste prompts core mensalmente.

  • Mantenha um log de red flags para prompts que alucinam ou falham no tom.

  • Guarde nomes/datas de revisores para outputs YMYL; arquive junto dos prompts.

  • Guarde changelogs para updates de glossário e de modelo/versão.

Checklist de QA dos outputs

  • Formulação e tom nativos; sem traduções literais.

  • Entidades, moedas e unidades locais corretas.

  • Limites de caracteres respeitados; sem risco de truncagem.

  • Voz de marca consistente; sem clickbait; sem dados inventados.

  • Campos de schema localizados (inLanguage, moradas, moedas); @id estável.

  • Para YMYL: revisor/credencial indicado quando aplicável; disclaimers incluídos.

  • Alvos hreflang corretos e consistentes; nada de canibalização entre mercados.

  • Links internos apontam para equivalentes locais; âncoras naturais.

Stack de ferramentas

  • TMS ou ferramenta de glossário com termos e âncoras aprovados.

  • Biblioteca de prompts e logs (Notion/Sheets) com versionamento.

  • Crawlers para hreflang e verificação de links; Playwright para schema renderizado.

  • Analytics por locale (GA4, Search Console) e logs de prompts IA por mercado.

  • Ferramentas de pré-visualização para testar truncagem por idioma.

  • Ferramentas de consentimento e verificação de cookies para conformidade local; evite layout shifts.

  • Playground de modelos com presets de locale e contadores de caracteres.

Dashboards por mercado

  • Visibilidade: impressões, CTR, rich results, citações IA.

  • Engagement: scroll, saídas, CTR de links internos, conversões.

  • Técnico: erros de hreflang, validação de schema, CWV por template.

  • Ops: velocidade de publicação/refresh, motivos de falha em QA, taxa de aceitação/edição de prompts.

  • Qualidade de localização: edições por 1k palavras, taxa de conformidade com glossário, problemas de tom encontrados.

  • IA: quota de citação e logs de más atribuições por língua.

Casos em destaque

  • SaaS: prompts multilingues para títulos/metadados em EN/PT/FR reduziram edições manuais em 30% e melhoraram CTR em 8%; citações IA surgiram em queries locais.

  • Ecommerce: prompts localizados com sinais de pagamento/entrega locais; truncagem de snippet caiu e receita/sessão subiu 6%.

  • Saúde: prompts YMYL com referência ao revisor reduziram reescritas; AI Overviews citou páginas localizadas, aumentando marcações em 10%.

  • Finanças: prompts locais com referências de regulador e linguagem de risco; respostas IA deixaram de citar regras desatualizadas.

  • Serviços locais: âncoras e CTAs nativas aumentaram CTR de links internos e citações IA locais em páginas de serviço.

Plano 30-60-90 dias

  • 30 dias: construir biblioteca de prompts multilingues para títulos/meta/FAQs; definir glossário e logging; piloto nas páginas principais.

  • 60 dias: adicionar prompts para briefs, schema, âncoras; fazer QA e testes de prompts por mercado; corrigir gaps de hreflang e schema.

  • 90 dias: escalar para todos os clusters, automatizar logs e atualizar prompts mensalmente; integrar KPIs de prompts nos dashboards.

  • Trimestral: expandir para novos idiomas, renovar glossários e reciclar a formação; retestar prompts core após updates de modelo.

KPIs e diagnósticos

  • Taxa de aceitação e de edição de prompts por mercado.

  • CTR e citações IA por locale após updates guiados por prompts.

  • Contagem de erros hreflang e velocidade de resolução.

  • Tendências de issues de QA de localização (tom, terminologia, compliance).

  • Tempo para publicar por locale; gargalos por etapa.

Cadência operacional

  • Semanal: correr testes de prompts para mercados prioritários; rever outputs; corrigir hreflang/schema.

  • Quinzenal: sincronizar com responsáveis de localização para atualizar glossários e âncoras.

  • Mensal: auditar páginas de baixo CTR por mercado; refrescar títulos/meta/FAQs; registar mudanças de citações IA.

  • Trimestral: testes de regressão de modelo, revisão de glossário e refrescar formação.

  • Após grandes lançamentos: spot checks em páginas principais por locale para truncagem, snippets em língua errada e problemas de schema/render.

Erros comuns a evitar

  • Traduções literais que ignoram a intenção local.

  • Misturar línguas na mesma página ou tag meta.

  • Reutilizar entidades EN sem equivalentes locais; confunde assistentes.

  • Ignorar limites de caracteres/bytes por script; causa truncagem.

  • Ignorar revisão nativa em YMYL; risco de compliance e confiança.

  • Esquecer de localizar sameAs e contactos; prejudica clareza de entidade.

  • Pedir prompts sem especificar a locale; saídas caem no dialeto ou tom errado.

Experimentos entre mercados

  • Testar prompts nativos vs adaptados; medir taxa de edição e CTR.

  • Tentar tom formal vs informal quando a cultura permite; manter guard rails de marca.

  • Ajustar ordem dos benefícios (preço/velocidade/prova local) por mercado e observar citações IA.

  • Correr testes de prompts em múltiplos modelos; registar diferenças por língua.

  • Testar elementos de prova local (reviews, reguladores, métodos de pagamento) no impacto em CTR e citações.

  • Comparar prompts escritos EN-first e traduzidos vs prompts escritos nativos-first; registar esforço de edição e performance.

Manutenção da biblioteca de prompts

  • Arquivar prompts maus com motivo (tom fora, alucinações, CTR baixo).

  • Promover prompts de melhor performance por modelo e mercado a estado “gold”.

  • Manter lista de frases a evitar por mercado (jurídico/médico).

  • Versionar após updates de modelo; retestar prompts “gold” trimestralmente.

  • Atribuir responsáveis por locale; exigir aprovações para alterações; manter changelog datado.

  • Guardar exemplos de inputs/outputs por prompt para novos redatores saberem o esperado.

Reporting

  • Semanal: uso de prompts, taxa de aceitação/edição, issues sinalizadas.

  • Mensal: ganhos de performance (CTR, citações, conversões) por mercado; updates de glossário.

  • Trimestral: roadmap para novos mercados, mudanças de modelo e necessidades de formação.

  • Inclua screenshots de respostas IA por mercado para mostrar assistentes a usar a língua e entidades certas.

  • Partilhe relatórios de incidentes (más atribuições, língua errada) com correções e updates de guard rails.

Playbook: workflow ponta a ponta (exemplo)

  • Pesquisa: corra prompts de intenção local; recolha queries/entidades por mercado; enriqueça com dados de ferramentas.

  • Brief: crie briefs localizados com queries, entidades, schema, âncoras e CTAs.

  • Rascunho: use prompts nativos para títulos/meta/intros/FAQs; adicione prova local.

  • QA: revisor nativo verifica tom, prova, schema e alvos hreflang; corrige.

  • Publicação: valide schema renderizado e hreflang; verifique pré-visualização para truncagem.

  • Monitorização: acompanhe CTR, citações IA e erros; registe edições de prompts e performance.

Dashboards (detalhados)

  • Aba de visibilidade: impressões/CTR por locale, cobertura de rich results, quota de citação IA com tendências.

  • Aba técnica: erros de hreflang, contagens de validação de schema, CWV por template e mercado.

  • Aba Ops: taxa de aceitação/edição de prompts, time-to-publish, backlog por locale.

  • Aba qualidade: conformidade com glossário, problemas de tom/idiomas, cobertura de revisores YMYL.

  • Aba ações: top correções e experiências em fila por mercado com responsáveis e datas.

Segurança e conformidade

  • Limite o acesso a prompts; remova PII antes de usar; guarde logs de forma segura com janelas de retenção.

  • Respeite consentimento e RGPD; evite descrever comportamento de utilizadores sem anonimização.

  • Para YMYL, exija nome/data do revisor; adicione disclaimers e evite promessas.

  • Mantenha logs de incidentes para alucinações ou saídas em língua errada; atualize guard rails rapidamente.

Seleção de modelos e ferramentas

  • Teste prompts em vários modelos (ChatGPT, Gemini, Claude) para cada língua; registe taxa de alucinação e adequação de tom.

  • Escolha modelo principal por locale com base em taxa de aceitação e edição.

  • Reteste após updates de modelo; congele prompts “gold” até revalidação.

Pack de prompts localizados (exemplo)

  • Título: “Escreve 5 títulos em [língua] (<=55 caracteres) para [tema]; benefício primeiro; inclui [entidade]; tom [tom].”

  • Meta: “Cria 5 descrições em [língua] (<=150 caracteres) com 1 benefício + entidade; evita números salvo se fornecidos.”