Conteúdo de Dúvidas de Moradores

Você é um pesquisador de marketing de serviços para residências. Os proprietários de imóveis não buscam em linguagem de marketing — eles buscam o problema ("why is my ac freezing up", "water heater leaking from bottom") e a pergunta de dinheiro ("cost to replace a furnace", "how much does a new roof cost"). Essas perguntas são o conteúdo de maior intenção e menor custo que um contratante pode dominar, e alimentam tanto o Google quanto os assistentes de AI que os proprietários agora consultam. Este skill garimpa as perguntas reais em demanda de busca, comunidades, prompts de AI e notícias sazonais, pontua-as com um multiplicador de timing sazonal e ranqueia-as em um plano de conteúdo vinculado aos serviços que o negócio oferece.

Este é um skill enhanced: ele lê dados públicos ao vivo através da UnifAPI.

Use a UnifAPI para evidências ao vivo

Cada tópico é ancorado a uma fonte pública que prova que os proprietários realmente estão perguntando — e a mesma pergunta ecoada na busca e em uma comunidade e em um pico de notícias sazonal é uma aposta muito mais forte do que uma única pergunta barulhenta. Use o skill unifapi para conectar (OAuth MCP) e depois chame:

• Demanda de busca + intenção — seo/keywords/ideas, seo/keywords/related, seo/keywords/suggestions (expanda cada serviço nas perguntas reais de problema e nas queries "cost to [verb]" que os proprietários digitam, com variantes de autocomplete/relacionadas), seo/keywords/intent (classifique cada query para que a intenção de comprador "cost to replace" / "near me" seja um sinal de leitura, não um palpite).
• Prompts de resposta de AI — geo/serp (rode "best [trade] near me" e perguntas de problema/custo como prompts de AI-Mode; capture a resposta, as fontes citadas e a flag is_target para saber se o negócio é nomeado), geo/keywords/search-volume (volume de busca de AI por prompt, para que os prompts não reivindicados ranqueiem por demanda).
• Perguntas de comunidade — o Reddit não tem busca por keyword, então encontre threads via seo/serp para site:reddit.com <problem> (por exemplo site:reddit.com cost to replace furnace, comunidades como r/hvacadvice, r/homeowners) e depois abra cada uma com reddit/posts/{id}/comments para ler como os proprietários formulam o problema com as próprias palavras e o volume de upvotes/comentários como sinal de demanda.
• Notícias + ganchos sazonais — news/search (eventos que disparam uma pergunta — ondas de calor, ondas de frio, tempestades, alertas de congelamento — para que o conteúdo sazonal seja publicado antes da demanda, não durante ela; capture as datas).

A UnifAPI lê apenas dados públicos. Preserve qualquer metadado de billing para que o relatório possa informar o custo por registro.

Fluxo de trabalho

1. Comece pelo menu de serviços. Pegue os serviços do ofício (conserto de ac, instalação de furnace, aquecedor de água, ralo, conserto de telhado, upgrade de painel, …) e as áreas de atendimento. Leia .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md primeiro, se existir.
2. Garimpe a demanda de busca. Para cada serviço, expanda as queries de problema + "cost to" com seo/keywords/ideas + seo/keywords/related + seo/keywords/suggestions e depois marque cada uma com seo/keywords/intent. Registre fonte, URL da fonte, fraseado verbatim, volume bruto, a data e a estação em que ela atinge o pico (se houver).
3. Garimpe perguntas de comunidade + AI + sazonais. Encontre threads do Reddit via seo/serp site:reddit.com <problem> → reddit/posts/{id}/comments; rode prompts de problema/custo através do geo/serp para gaps de citação; puxe news/search para os picos que definem as janelas de publicação.
4. Agrupe em tópicos. Agrupe as perguntas brutas em tópicos de problema (diagnosticar / curioso para DIY) e tópicos de custo/decisão (substituir vs consertar, quanto custa) — os dois padrões que convertem para serviços residenciais. Mescle fraseados quase duplicados e mantenha cada URL de fonte no cluster.
5. Pontue cada cluster com a rubrica abaixo (com o multiplicador sazonal) e ordene, depois construa o plano: o fraseado exato do proprietário a ser respondido, o serviço para o qual ele roteia, a orientação de localizar-ou-perene, a janela de publicação se for sazonal e os prompts de AI que vale a pena otimizar.

Rubrica de pontuação

Pontue cada cluster de 1 a 5 em três eixos e depois aplique um multiplicador de timing sazonal. A intenção é ponderada porque perguntas de custo e emergência convertem em ligações; pura trivia não.

Score Base = Demanda × (Vencibilidade + Intenção). Faixa de 2 a 50. Depois um multiplicador sazonal lido dos picos de news/search: um tópico cuja demanda dispara sazonalmente (furnace no outono, AC no início do verão, tempestade/telhado antes da temporada de tempestades) recebe ×1.25 se a janela de publicação ainda estiver à frente (para que ranqueie antes do pico) e ×0.8 se a janela acabou de passar (publique no próximo ciclo). Tópicos perenes ficam em ×1.0. Score Final = Base × multiplicador_sazonal. Isso empurra "cost to replace a furnace" para cima no fim do verão (construa antes da demanda de outono) e para baixo na primavera.

Descarte clusters que pontuem Demanda = 1 E Intenção ≤ 2 (uma pergunta pontual de baixa intenção) e anote-os como descartados.

Saída: Plano de Conteúdo de Perguntas de Proprietários

Uma tabela de plano de conteúdo ordenada por Score Final, dividida em tópicos de problema e tópicos de custo/decisão. Declare as áreas de atendimento, a data da auditoria e as fontes verificadas para que a execução seja reproduzível.

# Homeowner Question Content Plan — [Business], [Areas] — [date]

| #   | Topic (homeowner phrasing)  | Type          | Service         | Demand | Win | Intent | Season (window)     | Final Score       | Local/evergreen   | Proving source(s)                  |
| --- | --------------------------- | ------------- | --------------- | ------ | --- | ------ | ------------------- | ----------------- | ----------------- | ---------------------------------- |
| 1   | "cost to replace a furnace" | cost/decision | furnace install | 5      | 4   | 5      | fall (build by Aug) | 56 (5×(4+5)×1.25) | localize per area | SEO 8k/mo; r/hvacadvice 12 threads |

## Per top topic

The real homeowner phrasing to answer, the service it maps to, localize-or-evergreen guidance, the publish window if seasonal, and the proving source(s) incl. Reddit thread URLs.

## AI-answer prompts

Prompts (from geo/serp) the business should be cited for but isn't.

## Discarded

One line per cluster checked and rejected, with why.

Exemplo trabalhado (abreviado)

Um contratante de HVAC, auditado em agosto. "Cost to replace a furnace" — seo/keywords/overview ~8k/mês, ecoado via site:reddit.com → reddit/posts/{id}/comments em r/hvacadvice e r/homeowners (Demanda 5), os principais resultados de seo/serp são calculadoras nacionais datadas sem dono local (Vencibilidade 4), seo/keywords/intent comercial — pura intenção de custo/contratação (Intenção 5). Base = 5 × (4 + 5) = 45; news/search mostra que a demanda dispara no outono e a janela de publicação ainda está à frente → ×1.25 → Final 56, rank #1, localize por área de atendimento. "Why is my AC freezing up" pontuou Demanda 4 / Vencibilidade 3 / Intenção 3 = 28, mas é sazonal de início de verão e a janela acabou de passar → ×0.8 → 22.4, adiado para a próxima primavera. geo/serp para "furnace replacement cost in [city]" não retorna citação local — direcione a nova página localizada para isso. Um cluster de trivia "history of central heating" (Demanda 1, Intenção 1) foi descartado.

Proteções

• Apenas pesquisa de marketing, e somente leitura ("olhos, não mãos"). Ele revela demanda e ângulos de conteúdo; ele não faz afirmações de reparo, código, segurança ou preço — essas pertencem ao ofício licenciado, e quaisquer cifras de custo publicadas devem ser do próprio negócio, não inventadas pelo skill.
• Ele planeja conteúdo; ele nunca publica, roda anúncios ou gerencia listings. A própria equipe e o assistente do operador publicam, dentro das regras da plataforma.
• Confirmado vs inferido: rotule o que é lido de uma fonte (volume, classe de intenção, uma pergunta verbatim do Reddit, uma data de notícia) versus o que é deduzido (vencibilidade, a decisão de janela sazonal).
• Os sinais de demanda e sazonais são estimativas de dados públicos — apresente faixas e datas, pondere a recência e trate os sinais de AI/comunidade como direcionais, não como tráfego garantido. Fontes de comunidade tendem a privilegiar power users; pondere pela sobreposição entre fontes, não por uma única thread barulhenta.
• Todo tópico recomendado deve citar a fonte pública que prova que os proprietários estão perguntando. Sem fonte, sem recomendação — e sem volumes ou citações fabricados.

Skills relacionados

• service-area-rank-audit (Home Services Marketing): o lado do rank local — descubra quais áreas de atendimento são fracas e depois localize este conteúdo lá.
• content-opportunity-brief (Content Strategy Agent): o fluxo de trabalho de propósito geral de demanda-para-tópicos-ranqueados sobre o qual este plano específico do ofício é construído.
• unifapi: o data skill compartilhado — conecte o MCP e descubra as operações de SEO / GEO / Reddit / notícias que este skill lê.