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II Case Brasileiro
A imobiliária de Curitiba que sumiu do próprio bairro
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Uma home inteira em branco no código explicava dois anos de ausência nas respostas de IA.
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Uma imobiliária de Curitiba trabalha com locação em quatro bairros e mantém um site refeito em 2024, rápido, bonito no celular, com trezentos e quarenta imóveis publicados e uma área de conteúdo com guias de bairro escritos por uma jornalista contratada.
O sócio começou a perguntar ao ChatGPT quais imobiliárias atendiam locação nos bairros em que ele opera. Em nenhuma tentativa a empresa apareceu. Apareciam dois portais nacionais de anúncio e uma concorrente pequena, de site visivelmente mais simples.
A primeira hipótese foi tamanho. A imobiliária tem doze corretores e a concorrente citada tem quatro, o que derrubou a explicação em uma frase e deixou o time sem teoria.
A checagem veio de um estagiário de marketing que apertou Ctrl+U na home e usou Ctrl+F para procurar o nome de um dos bairros dentro do código. O navegador não encontrou nenhuma ocorrência, e o mesmo teste na página de um imóvel específico devolveu zero para o valor do aluguel.
A busca por uma frase inteira do guia de bairro também voltou vazia. O texto pelo qual a empresa tinha pago dois anos de produção não estava no arquivo, e nunca esteve.
O site havia sido construído como aplicação de página única. Todo o conteúdo vinha de uma consulta ao banco disparada pelo navegador depois do carregamento, decisão tomada pela agência por causa da velocidade de troca de tela entre um imóvel e outro.
O teste seguinte fechou o diagnóstico. Com o JavaScript desligado nas configurações do navegador, o site inteiro virava uma tela cinza com o logotipo no canto, sem uma linha de texto em nenhuma das páginas.
A concorrente de quatro corretores usava um site de construtor visual comum, mais lento, com HTML pronto no servidor. Feio pelo padrão de agência, e legível de ponta a ponta para qualquer rastreador que chegasse.
A correção não passou por reescrever o site. A agência ligou a renderização no servidor apenas nas rotas públicas de conteúdo, mantendo a área logada do proprietário do jeito que estava, num trabalho que levou nove dias úteis.
O texto dos guias de bairro e a ficha de cada imóvel passaram a sair prontos do servidor, com valor, metragem, bairro e condomínio em texto legível. A troca de tela ficou uma fração de segundo mais lenta, diferença que nenhum cliente comentou.
Os números da releitura, feita com as mesmas trinta perguntas escritas antes da correção, ficaram assim.
Antes da correção: 0 citações em 30 perguntas
30 dias depois: 7 citações em 30 perguntas
70 dias depois: 14 citações em 30 perguntas
Doze das quatorze citações da última medição traziam trecho dos guias de bairro, o conteúdo que já existia desde 2024 e que nenhum rastreador tinha conseguido ler até então. Nenhum artigo novo foi escrito no período.
O sócio ficou com uma conclusão amarga e útil para qualquer empresa que investe em texto. A empresa passou dois anos pagando por conteúdo que a máquina nunca leu, enquanto pagava também pela decisão técnica que impedia a leitura.
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