No mundos das IA’s evoluindo a cada dia e da tecnologia sendo diferencial, velocidade e dados são a chave. Nesse artigo, vou trazer um estudo de caso que mostra como utilizar automação e IA para Growth Hacking, utilizando ferramentas simples e gratuitas. Esta abordagem permite testar hipóteses rapidamente e economizar recursos ao focar no que realmente funciona.
O desafio: tempo e qualidade em anúncios
Você e eu sabemos que vídeos convertem mais, mas gravar dezenas de vídeos para testar argumentos consome tempo e recursos. Como convencer as pessoas a gravarem vídeos para testar as coisas?
Muita gente desiste, deixa pra depois. E, para testar de verdade, precisamos de volume.
Então, como resolver esse dilema? A resposta está na combinação de ferramentas de IA e automação.
A solução que utilizamos em 5 passos
1. Criação de imagens com IA
Utilizamos ferramentas como o Leonardo AI para gerar imagens realistas que chamem a atenção do público ideal (ICP). Geramos um conjunto de imagens, pegamos as 3 principais e passamos para a próxima etapa.
2. Geração de headlines criativas
Vamos até o ChatGPT para criar 10 variações de headlines otimizadas para esse público. Isso garante diversidade e permite explorar diferentes abordagens de comunicação. Ou seja: ao invés de testar 10 argumentos em vídeos que dão trabalho, vamos fazer isso com essas imagens e headlines.
3. Design rápido de anúncios
No Canva, nós combinamos as imagens geradas por IA, com um botão de CTA e espaço para texto. Com esse layout simples, a gente consegue ir para a próxima etapa.
4. Automação de variações
Fazemos o bulk upload das headlines geradas pelo ChatGPT e criamos múltiplas combinações nesse layout. Em poucos minutos, se fizemos 3 imagens no Leonardo e 10 headlines no Chat-GPT, teremos 30 anúncios prontos para rodar.
5. Teste e iteração
Deixamos os anúncios rodarem por alguns dias para coletar dados de performance. Com os resultados em mãos, fazemos as versões finais que utilizem as mensagens e formatos que se mostraram mais eficazes.
IA para Growth Hacking: O valor da experimentação rápida
Essa metodologia reflete o conceito de growth hacking, como descrito no livro Hacking Growth de Sean Ellis.
Segundo Ellis, testar hipóteses de forma ágil e baseada em dados é essencial para encontrar “alavancas de growth” que realmente funcionam. Além disso, estratégias como essa conectam a prática à filosofia de tração descrita por Gabriel Weinberg em Tração: Domine os 19 Canais — utilizar experimentação para identificar o canal certo no momento certo.
Automatizando a criação de anúncios, conseguimos criar um processo que roda rápido (rodar todas as etapas demora menos de 15 minutos) e dá um direcionamento para o que realmente converte: tanto num nível da comunicação quanto num nível de hipóteses.
Por que IA para Growth Hacking funciona?
- Agilidade: Reduz drasticamente o tempo de criação e validação.
- Base em dados: Decisões fundamentadas nos resultados dos testes, eliminando achismos.
- Escalabilidade: Possibilita testar várias hipóteses de uma só vez, aumentando as chances de encontrar o “ganhador”.
IA como ferramenta de capacitação
Em um cenário em que podemos ter acesso rápido a dados, usar IA estrategicamente não é um diferencial, é uma necessidade.
Como Wes Bush menciona em Product-Led Growth, o produto ou estratégia deve vender por si só. A automação com IA para Growth Hacking alinha essa visão ao potencializar a experiência do cliente com entregas rápidas e relevantes.
Este processo não é apenas sobre tecnologia; é sobre simplificar decisões e priorizar resultados.
É sobre mentalidade de Growth.
O segredo está em manter a abordagem simples, rápida, e focada no dado. Ao eliminar complexidades desnecessárias, você cria um fluxo de trabalho eficiente, permitindo que o time concentre seus esforços no que realmente gera impacto.
E aí, pronto para implementar essa estratégia no seu próximo teste? 🚀
