Parte da comunidade de marketing de conteúdo anda empolgada com uma função recém-criada: o content engineer. A ideia é ter alguém 100% focado em usar inteligência artificial para automatizar textos, padronizar processos e, supostamente, ampliar resultados em escala. Mas Ryan Law, diretor de marketing de conteúdo da Ahrefs, uma das ferramentas de SEO mais respeitadas do mercado, publicou um artigo em que vai na contramão desse entusiasmo.
Para quem vive de blog, AdSense ou programas de afiliados, a discussão não é acadêmica. Ela define onde colocar tempo e dinheiro em 2024: investir em automação desenfreada ou priorizar qualidade humana e experimentação? A análise de Law parte de dados concretos do próprio Ahrefs e questiona se o “engenheiro de conteúdo” resolve os problemas atuais ou apenas cria novas distrações.
O que, afinal, faz um “content engineer”
De acordo com descrições que circulam em empresas como Jasper e AirOps, o content engineer seria um profissional “nativo em IA” com três responsabilidades-chave:
- Criar sistemas automatizados de produção de conteúdo em larga escala, usando IA generativa e fluxos de automação.
- Garantir conformidade com guias de marca, requisitos legais e padrões editoriais, atuando como uma camada de quality assurance.
- Replicar e distribuir o material em vários formatos e canais, personalizando textos a partir de prompts pré-definidos.
Em tese, esse perfil faria a ponte entre estratégia de marketing, SEO técnico e engenharia de prompts, tudo para publicar mais rápido e gastar menos.
Escala perdeu força: a experiência da Ahrefs com 34 mil páginas automatizadas
A Ahrefs é um laboratório vivo de produção em massa. O site já hospedou 2.161 artigos em vários idiomas e, em determinado momento, manteve uma estratégia programática de cerca de 34 mil páginas geradas automaticamente. Resultado? O tráfego orgânico caiu para uma fração do que era no auge.
Law destaca três forças que minam a eficácia da escala hoje:
- Indexação cada vez mais difícil: o Google limita rastreamento de páginas repetitivas e penaliza abuso de conteúdo programático.
- Cópia instantânea pela concorrência: se é fácil automatizar, todo mundo faz igual, diluindo qualquer vantagem competitiva.
- AI Overviews e respostas diretas: com o motor de busca entregando respostas prontas, o retorno econômico de centenas de URLs despenca.
Para o executivo, qualquer tática que possa ser 100% automatizada “está condenada a se tornar quase sem valor”.
Imagem: Ryan Law
Qualidade real versus garantia de qualidade
Outro ponto central do argumento: IA elevou o piso da produção textual, qualquer pessoa gera um artigo “ok” em minutos. Mas o teto de criatividade e profundidade continua onde sempre esteve: na cabeça de bons redatores e especialistas.
No cenário atual, muitas empresas usam IA para cortar custos, não para criar formatos inéditos ou pesquisas originais. Contratar um content engineer tenderia a reforçar essa abordagem focada em planilha, não em impacto.
Marketing > engenharia: barreiras técnicas estão desabando
Law observa que modelos como o Google Gemini ou o ChatGPT simplificam a cada atualização a “engenharia de prompt”. APIs se tornaram requisições em texto puro; novas guard rails reduzem erros grotescos automaticamente. Em outras palavras, ser “especialista em IA” é cada vez menos diferencial. Já ser um estrategista de marketing capaz de contar histórias, interpretar dados e identificar oportunidades continua raro.
Além da Automação: o que realmente importa para blogs, afiliados e marcas?
A discussão vai muito além de um cargo. Para quem depende de tráfego orgânico, três lições emergem:
- Experiência única vale mais que volume: pesquisas proprietárias, análises de dados originais e narrativas autênticas são mais difíceis de copiar e mais resistentes a mudanças de algoritmo.
- IA como coautora, não como fábrica: usar modelos generativos para acelerar rascunhos ou testar ângulos é valioso, mas o toque humano na curadoria e no storytelling é o que cria diferenciação real.
- Habilidades de marketing são duráveis: entender jornada do usuário, funil de conversão e monetização em múltiplas plataformas é competência que não caduca a cada nova API.
A conclusão de Ryan Law ecoa para qualquer produtor de conteúdo: contratar alguém exclusivamente para “escalar com IA” pode resolver o problema errado. Num mercado saturado de textos genéricos, ganha quem oferece profundidade, opinião e experimentação constante, com ou sem um “content engineer” no organograma.