Originally published at moday.me. Building MODAY in public.

Pra fazer vídeo curto, perguntei tudo que eu não sabia pra IA

Voltando atrás no que eu disse sobre "o loop de observação"

Num post anterior eu escrevi que "o loop de observação começou a girar" — que, do segundo em que a loja abriu, o mundo passou a responder.

Quatro, cinco dias depois, caiu a ficha: o tamanho da amostra é pequeno demais pra observar qualquer coisa.

Posso encarar o GA4, seguir o comportamento de carrinho, garimpar os logs do chatbot — o volume é tão baixo que nada disso gera hipótese que valha agir em cima. Pra começar a teorizar de verdade, mais gente precisa entrar.

Ou seja, o passo certo agora não é observar. É subir o tráfego primeiro. Eu tinha invertido a ordem.

Hora de botar a mão pra trabalhar em aquisição

A fase de construção inteira foi sobre montar a máquina. Distribuição em nove idiomas e dez plataformas, chatbot automatizado, fluxo automático de pedido→produção, loop de melhoria automatizado. Tudo arquivado em "constrói o sistema, depois deixa rodar".

Eu queria que aquisição funcionasse no mesmo molde — verba de mídia entra, dado acumula, IA propõe melhoria, automatiza o loop, pronto.

Só que verba de mídia não existe agora (já falei disso em outro post). Sem pago em cima da mesa, o único canal que sobra é social orgânico. Vídeo curto, especialmente — pra um produto tão visual quanto esse, o formato tem tudo pra encaixar.

Tem um detalhe, porém: eu não tenho a menor ideia do que funciona em short-form hoje.

Não acompanho shorts em japonês de forma constante. Shorts em inglês? Menos ainda. Vivo de consultoria de e-commerce e essa é uma fraqueza que eu só posso assumir. Estou pisando num terreno que não é o meu forte.

Passo um: perguntar pro Gemini

Eu estava acompanhando as notícias do Google I/O e queria uma desculpa pra colocar o Gemini pra trabalhar. Joguei a pergunta: "O que está em alta em vídeo curto pra público de profissionais de negócios em inglês, no TikTok, LinkedIn e Shorts?"

O que voltou foi um mundo que eu desconhecia por completo:

• Corporate buzzword satire — esquetes zoando o vocabulário oco do corporativês: "Synergy", "Circle back", "Let's take this offline".
• "Day in the Life" autoconsciente — vinhetas tipo "como manter o Teams 'Active' sem sair da cama", rindo daquele sentimento de engrenagem.
• Personagens estilo Corporate Erin — atores fazendo o RH frio, sorriso profissional e fala rápida embalando uma demissão em tom alegre.
• LinkedIn Lunatics — gente no TikTok lendo em voz alta e zoando aqueles posts de negócio poetizados que o pessoal publica sério no LinkedIn.

O padrão que o Gemini extraiu acertou em cheio. A espinha dorsal da viralização de humor corporativo em inglês é "motim cômico contra a cultura corporativa absurda".

Isso é território vizinho do MODAY por definição. A visão de mundo de uma camiseta "MONDAY: System Booting…" e de uma "FRIDAY: Build Successful ✓" vive dentro dessa mesma cultura.

Não tinha como eu chegar nesses quatro gêneros trabalhando só com a minha cabeça.

Passo dois: jogar pro Codex e pedir o storyboard

Passei o output do Gemini direto pro Codex. Prompt: "Escreva o storyboard de um short de aquisição pro MODAY. 9:16 vertical, 22 segundos, público de profissionais que falam inglês, tom de sátira e humor, aterrissa na marca no final."

O que voltou foi isto:

"Weekdays Ranked by Developer Damage". Conceito: rankear os dias da semana pelo tanto de estrago que causam num desenvolvedor. Não é vitrine de produto — é um meme que se sustenta sozinho. Construído pra que a seção de comentários comece a brigar pelo ranking, fechando com "Tell me I'm wrong" como isca. Só no final a marca pousa: "MODAY — Wear the day you survived."

A pitch do produto está escondida nos dois últimos segundos. O vídeo não lê como anúncio. É consumido como meme. Os comentários fazem o trabalho. Pensar estratégia de aquisição é exatamente o que eu faço no dia a dia como consultor — e dessa vez terceirizei completamente pra IA.

E o resultado é nitidamente melhor do que o que eu teria rascunhado.

Passo três: gerar quatro modelos reutilizáveis no ChatGPT Image

Uma série de vídeos precisa de personagens que dá pra reaproveitar. Não tenho como contratar gente de verdade, nem tenho tempo de gravar. O ChatGPT Image 2.0 gerou quatro modelos pra mim numa tacada só.

Etnia, idade e gênero espalhados entre os quatro. Cada um mantém uma vibe coerente — cara de engenheiro, cara de remote-worker, cara de profissional de escritório — mas cada modelo tem rosto próprio.

Cada um veio com ângulo frontal, três-quartos e perfil, além de várias expressões, tudo num prompt só. Esses são o elenco recorrente da série. Quatro modelos da casa, exclusivos da marca.

Alugar estúdio. Procurar agência. Garimpar figurino. Montar iluminação. Pulei tudo. Custo é praticamente zero. Tempo total, uns trinta minutos.

Daqui pra frente, eu vou na mão

Os passos que sobraram:

1. Compor cada cena como still (modelo + camiseta + fundo).
2. Animar o still virando vídeo.
3. Colocar SFX e legendas.
4. Postar no TikTok / Instagram Reels / YouTube Shorts.

Pra esta rodada, eu empurro fan-out multi-idioma e automação pro próximo passo. Um vídeo em inglês primeiro, feito na mão, lançado pra ver o que volta. Se acertar, eu escalo o padrão vencedor pros nove idiomas e monto a pipeline de automação por trás. Se não, tento outro ângulo.

Isso saiu direto do manual de web dev: constrói um protótipo funcionando na mão, e só investe em automação quando você consegue enxergar o formato que vence. Aquisição obedece a mesma regra.

Movido a IA, mas eu volto pras minhas mãos

Já escrevi num post anterior: "entregar pra IA tudo que der pra entregar". A política não mudou. Nesta rodada, o storyboard, os modelos e a estratégia foram todos construídos por IA.

Mas a composição e a edição do primeiro vídeo, eu faço na mão. Não porque a IA tecnicamente não daria conta. Porque eu quero a textura do primeiro nas minhas próprias mãos.

O que prende. Onde o espectador cai fora. O que rola na seção de comentários. Não tem como eu desenvolver o critério pra fase de automação se eu não vir acontecer pessoalmente. Construir na mão. Acerto, erro, anota a experiência — esse é o material bruto pros critérios que eu vou precisar lá na frente.

A marca é movida a IA, mas o julgamento continua sendo meu. Quando delegar, quando não — esse limite é trabalho de founder. E agora é um dos momentos "faça na mão".

Pra quem tiver curiosidade, o primeiro vídeo está aqui:

Instagram — MODAY: Weekdays Ranked by Developer Damage

Se o primeiro pega ou afunda, ainda não sei. Acertou → automação. Errou → outro ângulo. Em todo caso, um loop novo começa aqui.

Até a próxima.

— Yoskee

moday.me

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