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Eu não acredito em tráfego pago! Eu escuto muita besteira, e essa foi mais uma. O cliente mandou essa no meio da consultoria. “Tráfego pago não funciona e a Uber já provou isso.” Por alguns segundos, confesso que travei. Ele não estava criticando um canal ou formato específico. Não era sobre search para produtos inovadores. Nem sobre Meta para vendas complexas. Era uma crença sustentada por um exemplo fora de contexto. Mas vamos aos fatos sobre o tal “exemplo da Uber”: → Em 2017, a empresa pausou campanhas de aquisição em Facebook e Instagram → O volume de instalações do app permaneceu estável → A análise mostrou que os anúncios estavam apenas capturando usuários que viriam de forma orgânica → O corte gerou uma economia de US$ 35 milhões por ano, sem impacto negativo Agora ao contexto: → A Uber já era uma marca amplamente conhecida → Atuava em mercados urbanos saturados → Tinha forte presença orgânica e indícios de fraude em campanhas programáticas Ou seja: o problema não era mídia paga. Era como ela estava sendo usada. E a mesma Uber voltou a anunciar quando precisou recuperar mercado no pós-pandemia. O que o case ensina é não investir no piloto automático. Meça. Teste. Otimize. O que ele não autoriza é descartar a mídia paga por convicção. O cliente já havia decidido que não queria investir, só precisava de um bom motivo. A Uber foi um exemplo conveniente, mesmo que sem relação com a realidade do negócio dele. Enquanto isso, as oportunidades continuam passando. → B2B gera leads previsíveis com tráfego de fundo de funil → Serviços de alto ticket funcionam com ABM no LinkedIn → Negócios locais crescem com mídia no Meta → Produtos performam bem no Google Shopping com campanhas segmentadas A questão real não é se mídia paga funciona. É se você está usando da forma correta, com a melhor estratégia para o seu mercado e momento. E na sua empresa? Você está aproveitando o potencial da mídia paga ou desperdiçando dinheiro? E se precisar de ajuda, já sabe... É só chamar e: Bora vender com a Gulp Digital! #trafegopago #metaads #atribuicaodemarketing #agenciadeperformance

Não acredito em MQL! Eu escuto muita besteira, e essa foi mais uma. ↳ Para quem não está familiarizado, 𝑴𝑸𝑳 (𝑴𝒂𝒓𝒌𝒆𝒕𝒊𝒏𝒈 𝑸𝒖𝒂𝒍𝒊𝒇𝒊𝒆𝒅 𝑳𝒆𝒂𝒅) é um lead, potencial cliente, que demonstrou interesse qualificado, como baixar um e-book, se inscrever na newsletter ou engajar de forma recorrente. Na teoria, ele ainda não está pronto para comprar, mas está atento. Na minha opinião, se a sua estratégia de MQL não funciona, o problema não está no conceito. Está na sua execução. Vamos simplificar: 𝐏𝐨𝐫 𝐪𝐮𝐞 𝐜𝐚𝐩𝐭𝐮𝐫𝐚𝐫 𝐌𝐐𝐋𝐬? ✓ Leads mais baratos (custo de aquisição mais baixo) ✓ Educação e nutrição do mercado antes da venda ✓ Construção de um pipeline mais previsível e com maior potencial de escala 𝐌𝐚𝐬 𝐜𝐨𝐦𝐨 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐫 𝐌𝐐𝐋𝐬 𝐞𝐦 𝐫𝐞𝐮𝐧𝐢õ𝐞𝐬 𝐜𝐨𝐦𝐞𝐫𝐜𝐢𝐚𝐢𝐬? → Defina gatilhos claros para avançar o lead na jornada → Use dados de interação para identificar leads prontos para contato. → Envie mensagens automáticas com convites para conversa. 𝐄 𝐬𝐞 𝐨 𝐌𝐐𝐋 𝐧ã𝐨 𝐜𝐨𝐧𝐯𝐞𝐫𝐭𝐞𝐫? A culpa não é do MQL. O problema geralmente está aqui: → O conteúdo não entrega valor real → A jornada está errada ou inexistente → As automações estão genéricas, sem personalização 𝐂𝐨𝐧𝐜𝐥𝐮𝐬ã𝐨: ↳ O problema não é o MQL, é a sua estratégia. Se alguém diz “não acredito em MQL”, na verdade está dizendo que não sabe estruturar uma estratégia eficiente. Se precisar de ajuda, Já sabe... É só chamar e, Bora vender! #vendas #inbound #marketing #performance

Ainda faz sentido atender leads manualmente? O lead acabou de preencher o formulário. Está com interesse quente. Quer uma resposta rápida. E a empresa… Demora 5, 10, 30 minutos. Ou pior: só responde no dia seguinte. 𝐈𝐬𝐬𝐨 𝐧ã𝐨 é 𝐦𝐚𝐢𝐬 𝐬ó 𝐢𝐧𝐞𝐟𝐢𝐜𝐢ê𝐧𝐜𝐢𝐚. É 𝐧𝐞𝐠𝐥𝐢𝐠ê𝐧𝐜𝐢𝐚. Se você roda um negócio de geração de leads qualificados, mesmo com poucos leads por semana, o mínimo aceitável é uma automação para o primeiro contato. E não estamos falando de bots complexos. Com as ferramentas certas, dá pra entregar uma experiência que supera o atendimento humano médio. Automatizar não é só escalar. É 𝐧ã𝐨 𝐩𝐞𝐫𝐝𝐞𝐫 𝐨 𝐭𝐢𝐦𝐢𝐧𝐠. É 𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐫 𝐦𝐞𝐥𝐡𝐨𝐫. A IA personaliza mensagens e conduz triagens mais eficientes do que muitos SDRs iniciantes. Isso significa que todo processo precisa ser 100% automatizado? Em alguns casos ainda não. Mas não fazer nada porque “ainda não está ideal” é outro tipo de erro. Comece com testes. Compare IA vs atendimento humano. Ajuste. Evolua. Pois o que está em jogo não é só a automação. É o quanto sua empresa está perdendo por não melhorar o que já deveria estar melhor. E você? Já melhorou a qualificação dos seus leads? #automação #IA #qualificação #vendasb2b #geracaodeleads

O custo do marketing digital vai cair. Antes de subir. Pra empresas com até 50 funcionários, o momento é curioso. 𝘋𝘦 𝘶𝘮 𝘭𝘢𝘥𝘰, 𝘰 𝘤𝘶𝘴𝘵𝘰 𝘱𝘰𝘳 𝘤𝘭𝘪𝘲𝘶𝘦 𝘴ó 𝘢𝘶𝘮𝘦𝘯𝘵𝘢. 𝘋𝘦 𝘰𝘶𝘵𝘳𝘰, 𝘰 𝘤𝘶𝘴𝘵𝘰 𝘱𝘳𝘢 𝘧𝘢𝘻𝘦𝘳 𝘮𝘢𝘳𝘬𝘦𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘦𝘴𝘵á 𝘤𝘢𝘪𝘯𝘥𝘰. Até pouco tempo, as agências full service não conseguiam atender esse segmento. E as empresas acabavam recorrendo a vários especialistas ou freelas: • gestor de tráfego • social media • designer • copywriter • CRM, ferramentas, integrações... Ou não faziam tudo que era preciso. Ou ficava caro. Ou demorava demais. E nem sempre funcionava. 𝐀𝐠𝐨𝐫𝐚, 𝐜𝐨𝐦 𝐈𝐀 𝐞 𝐚𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚çõ𝐞𝐬, 𝐦𝐮𝐢𝐭𝐚 𝐜𝐨𝐢𝐬𝐚 𝐦𝐮𝐝𝐨𝐮. Hoje, uma agência enxuta já consegue entregar o pacote completo: com mais agilidade, menos custo e mais consistência. Isso traz uma oportunidade para as empresas de pequeno e médio porte. Fica mais acessível fazer o trabalho completo, da geração à expansão de receita. Mas vem um ponto de atenção: 𝐐𝐮𝐚𝐧𝐭𝐨 𝐦𝐚𝐢𝐬 𝐟á𝐜𝐢𝐥 𝐟𝐢𝐜𝐚 𝐞𝐧𝐭𝐫𝐚𝐫, 𝐦𝐚𝐢𝐬 𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐫𝐚. E isso pressiona o custo por resultado. Por isso, não basta “estar presente”. 𝐀 𝐝𝐢𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧ç𝐚 𝐞𝐬𝐭á 𝐞𝐦 𝐜𝐨𝐧𝐞𝐜𝐭𝐚𝐫 𝐭𝐮𝐝𝐨. E manter esse sistema rodando sem fricção. Quem faz isso se destaca. Mesmo em um cenário mais competitivo. Bora aproveitar o momento pra fazer o que é preciso. Concorda? #MarketingDigital #Leads #PME #IAnoMarketing #GeraçãoDeDemanda #ExpansãoDeReceita

Esse engenheiro da Anthropic ensinou o jeito certo de usar Claude Code na sua empresa. Boris Cherny deu o caminho das pedras. A IA trabalha melhor quando recebe contexto, ferramenta e critério de validação. Muita empresa pula essa etapa. Pede uma tarefa aberta, com pouca referência, pouca regra e pouca clareza sobre o que seria uma boa entrega. Depois culpa o modelo pela resposta ruim. Antes de pedir tarefas complexas para a IA, prepare uma documentação mínima da tarefa. No Claude Code, isso aparece em recursos como CLAUDE.md, Plan Mode, subagents, hooks e comandos reutilizáveis. A mesma lógica serve para relatórios, propostas, análises, atendimento e decisões recorrentes. A IA precisa saber qual é o objetivo da tarefa, quais fontes pode usar, quais regras não pode quebrar e qual critério define uma boa entrega. Em tarefas chave, o plano vem antes da execução. Você revisa o caminho proposto, ajusta o que estiver fora do critério e só então deixa a IA avançar. Esse cuidado reduz retrabalho e torna a resposta mais fácil de revisar. Quando você usa esse processo a tarefa fica clara, a IA chega mais rápido no resultado esperado.

DeepSeek apareceu com uma mensagem clara para o mercado: inteligência forte está ficando mais barata. O modelo foi apresentado em versões abertas, com contexto de 1 milhão de tokens e foco em código, tarefas longas e fluxos com agentes. A promessa central é chegar perto do topo pagando até 10x menos do que alternativas fechadas. Para quem toca empresa, isso muda a conversa sobre adoção. Quando modelos potentes ficam mais acessíveis, a conta muda. O custo não se resume à assinatura mensal. A decisão passa por entender onde colocar IA para reduzir trabalho repetitivo, acelerar análise e sustentar processos que antes ficavam caros demais para automatizar. Também aumenta a pressão sobre escolha de arquitetura. Nem toda rotina precisa do modelo mais caro. Algumas tarefas podem rodar bem com modelos mais baratos, enquanto decisões críticas continuam exigindo mais controle, segurança e qualidade. A leitura prática não é trocar de modelo a cada lançamento. É entender quais partes da operação merecem inteligência mais cara e quais podem ganhar escala com IA mais acessível. Se a queda de custo continuar, muita empresa que ainda trata IA como experimento vai precisar rever a conta. Automação pode entrar em processos menores, frequentes e mensuráveis.