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.