Como Transformei o NotebookLM em um Mentor de Copywriting Inspirado em Eugene Schwartz

Quando pensamos em Inteligência Artificial, normalmente imaginamos chatbots respondendo perguntas ou gerando textos sob demanda.

Mas durante um desafio da DIO, resolvi explorar uma abordagem diferente: utilizar o NotebookLM como uma ferramenta de aprendizagem ativa para estudar um dos maiores copywriters da história, Eugene M. Schwartz.

O resultado foi surpreendente.

Por que Eugene Schwartz?

Mesmo décadas após a publicação de Breakthrough Advertising, muitos dos conceitos desenvolvidos por Schwartz continuam presentes em campanhas de marketing digital, páginas de vendas, anúncios de Meta Ads e funis de conversão.

Entre os conceitos mais conhecidos estão:

• Customer Awareness (Níveis de Consciência)
• Market Sophistication (Sofisticação de Mercado)
• Mass Desire (Desejo de Massa)
• Unique Mechanism (Mecanismo Único)
• Técnicas avançadas de persuasão

O desafio não era apenas ler esses materiais, mas encontrar uma forma eficiente de estudá-los, consultá-los e revisá-los.

A Construção da Base de Conhecimento

Utilizei o NotebookLM para reunir 56 fontes relacionadas à metodologia de Eugene Schwartz.

Entre elas:

• Artigos especializados
• Resumos de livros
• Estudos sobre copywriting
• Materiais sobre psicologia do consumidor
• Conteúdos sobre awareness e sofisticação de mercado

A ideia era criar uma espécie de "mentor digital" capaz de responder perguntas utilizando exclusivamente as fontes carregadas.

O Que Mudou na Prática?

Ao invés de procurar informações em dezenas de abas abertas no navegador, passei a consultar diretamente a base de conhecimento.

Algumas perguntas que utilizei durante o estudo:

• Como aplicar a técnica dos 33 minutos para escrever mais rápido?
• Como usar o tédio como ferramenta criativa?
• Qual a diferença entre a técnica de Eugene Schwartz e o método Pomodoro?
• Como identificar o nível de consciência de um público?
• Como criar um mecanismo único para uma oferta?

Em poucos segundos, o NotebookLM consolidava informações dispersas e apresentava respostas estruturadas com base nos materiais estudados.

O Que Aprendi Sobre Prompt Engineering

Uma das principais lições foi perceber que a qualidade das respostas depende diretamente da qualidade das perguntas.

Perguntas genéricas normalmente produziam respostas genéricas.

Por outro lado, perguntas específicas e contextualizadas geravam respostas muito mais úteis.

Por exemplo:

Em vez de perguntar:

"Explique awareness."

Passei a perguntar:

"Como identificar se uma campanha de Meta Ads está falando com um público Problem Aware ou Solution Aware?"

A diferença na profundidade das respostas foi enorme.

O Papel da IA no Processo de Aprendizagem

O aspecto mais interessante da experiência foi perceber que a IA não substituiu o estudo.

Ela acelerou o estudo.

O NotebookLM não criou conhecimento novo. Ele organizou, conectou e recuperou informações presentes nas fontes selecionadas.

Na prática, ele funcionou como uma extensão da minha memória.

Conclusão

Este projeto me mostrou que ferramentas de IA podem ser muito mais do que simples geradores de texto.

Quando utilizadas com uma boa curadoria de conteúdo e objetivos claros, elas se transformam em verdadeiros sistemas de apoio ao aprendizado.

Se você trabalha com marketing, copywriting ou produção de conteúdo, recomendo experimentar o NotebookLM para construir sua própria base de conhecimento especializada.

Mais do que obter respostas rápidas, a ferramenta pode ajudar a organizar anos de conhecimento em um ambiente consultivo, pesquisável e reutilizável.

E essa talvez seja uma das aplicações mais interessantes da Inteligência Artificial atualmente: transformar informação dispersa em conhecimento acessível.

Repositório do Projeto

Para quem quiser consultar a documentação completa do projeto, deixei o repositório disponível no GitHub:

https://github.com/pliniocv/notebooklm-eugene-schwartz-ai-copywriting

Lá estão documentados a curadoria das fontes, os prompts utilizados, os aprendizados obtidos, as dificuldades encontradas e o miniguia de estudo criado a partir do NotebookLM.