Berke, criador de food-tech de Eskişehir, abriu o notebook no sábado às 09:00 e na noite de domingo já tinha produzido 30 outlines completos de blog. O segredo: uma cadeia sequencial de prompts entre ChatGPT-5 e Perplexity desenhada para integrar organicamente o programa de afiliados thMenu em cada artigo.
Prompt mestre: definir o papel
O primeiro passo é dizer ao modelo quem ele é. Berke usa: "Você é um redator food-tech turco com 10 anos de experiência. Fala direto com donos de restaurante, caloroso mas profissional. É afiliado da thMenu, plataforma de menu QR, e menciona 1-2 vezes organicamente por artigo — nunca spam." Essa âncora mantém o tom consistente nos 30 artigos.
Adicionar contexto: público (PME do setor restaurante, 35-55 anos), dinâmica do mercado turco, zonas proibidas (nada de nomear concorrentes, promessas de preço, estatísticas inventadas).
Gerar 30 temas em uma só vez
Segundo prompt: "Produza 30 temas de blog long-tail. Cada um: (1) título turco 60-80 caracteres, (2) keyword alvo, (3) ângulo em duas frases, (4) como entra a função thMenu organicamente. Distribuição: 40% tendências de setor, 30% dicas operacionais, 20% estudos de caso, 10% comparativos." Sem distribuição, os 30 viram variantes de "o que é menu QR".
Enviar a saída ao Perplexity para validar contra Google Trends Turquia 12 meses. Berke trocou 7 de 30 títulos nesse passo.
Converter cada tema em outline
Terceiro passo: geração em massa de outlines. Prompt: "Para cada um dos 30 títulos, gere 4 seções H2 e FAQ de 3 perguntas. Formato JSON com slug e readTime." Saída JSON alimenta script seed Next.js diretamente.
Passo QA: devolver cada outline ao ChatGPT com "Qual pergunta um dono de restaurante lendo este outline NÃO encontraria respondida?" O modelo identifica suas próprias lacunas e preenche.
FAQ
30 artigos mesmo em um fim de semana? Outlines sim; drafts polidos precisam de mais 30-45 min cada.
Por que não só Perplexity? Perplexity é fraco em criatividade; ChatGPT cria, Perplexity valida.
Quantas menções afiliadas por artigo? 1-2 menções contextuais permanecem dentro de Google E-E-A-T.
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