Playbook de UA Agentic:
8 fluxos de trabalho que você pode implementar agora
8 receitas práticas de agentes para equipes de UA
(com prompts, resultados, verificações de QA e próximas ações)
A IA em UA é mais útil quando ajuda com trabalhos operacionais repetíveis — não quando tenta substituir decisões de estratégia ou execução.
Este playbook foi criado para uso prático:
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quais agentes usar primeiro
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quais dados fornecer a eles
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qual prompt usar
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qual resultado esperar
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o que um humano deve verificar antes de agir
O que está incluído
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8 receitas práticas de agentes de IA para UA / Ad Ops
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Prompts prontos para copiar e colar
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Formatos de saída claros
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Verificações de QA feitas por humanos
Como usar este playbook
Cada receita segue a mesma estrutura:
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Tarefa — para que serve o agente
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Quando usar — o momento real no seu fluxo de trabalho
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Inputs — quais dados/contexto fornecer
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Prompt — template para copiar e colar
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Resultado esperado — o que o agente deve retornar
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Verificação de QA — o que um humano deve verificar
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Próxima ação — como transformar o resultado em ação
Onde usar esses prompts
Você pode usar esses prompts em qualquer assistente LLM que sua equipe já utilize (ChatGPT, Claude, Gemini ou um assistente de IA interno).
Esses prompts não se conectam automaticamente às plataformas de anúncios.
Eles funcionam como uma camada de análise:
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Você fornece os dados (CSV, planilha, exportação de campanha, relatório)
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Você cola o prompt
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A IA retorna uma análise estruturada
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Um humano revisa o resultado antes de agir
Regra
A = assistente, não piloto automático.
Use para monitorar, resumir, estruturar e sugerir. Mantenha as decisões finais com um humano.