Trend Hunting (Caça de Tendências)

Posição na Aula 01

Esta é a Skill 3 de 5 da Aula 01 do Cohort de Marketing.

Sequência: /avatar-funil -> /espiao-do-concorrente -> /trend-hunting (você está aqui) -> /swipe-file -> /offerbook.

Gate de pré-requisito (executar ANTES de qualquer coisa)

Antes de começar, verifique se o avatar já foi rodado — ele pode ter sido salvo na raiz OU na pasta de pesquisa/projeto (qualquer um dos caminhos vale):

ls relatorio-avatar.md pesquisa-avatar-*/relatorio-avatar.md projetos/*/avatar.md 2>/dev/null

Se NÃO existir, exiba este aviso e pergunte:

Detectei que você ainda não rodou /avatar-funil neste projeto. Sem avatar, as variações de hook saem genéricas (sem âncora no que o seu cliente realmente diz).

Recomendo voltar e rodar /avatar-funil primeiro. Quer continuar mesmo assim? (s/n)

Se o usuário responder n, encerre dizendo: "Beleza. Rode /avatar-funil [nicho] e volte aqui depois."

Se responder s, prossiga mas marque no relatório que as variações não foram ancoradas em avatar real.

Se EXISTIR, leia rapidamente o avatar (vocabulário do cliente, dor principal) e use essa linguagem nas variações de hook. Mencione: "Encontrei seu avatar. Vou ancorar as variações na linguagem dele."

Gate — ler o Perfil do Projeto (antes de caçar tendência)

Leia o Perfil do Projeto (topo do projetos/{slug}/offerbook.md) seguindo .claude/skills/_shared/perfil.md. O Perfil (Tipo de oferta, Voz, Nicho) muda o que conta como "tendência" e como as variações são enquadradas. Perfil ainda não existe (Aula 1 em ordem — o Perfil só nasce no /offerbook, skill 5)? INFIRA o ramo pelo nicho/negócio que o aluno informou e CONFIRME em 1 linha antes de coletar (ex.: "estúdio de pilates → trato como negócio local, certo?") — nunca caia no ramo genérico de infoproduto em silêncio. Se mesmo assim não der pra inferir, use o padrão e siga — nunca trave.

Guard (regra dura): se Voz = marca ou Tipo ∈ {físico, saas-app, serviço, b2b}, é PROIBIDO enquadrar as variações como especialista/curso/mentoria ou usar depoimento-de-aluno. Use voz do cliente / prova de uso / case. O default "curso de especialista" só vale quando Tipo = especialista.

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Esta skill detecta tendências emergentes no seu nicho ANTES de virarem saturadas. Mapeia formatos virais (Reels, carousels, threads, vsl curta), identifica timing de entrada e gera variações prontas para testar.

A regra: você não quer pegar tendência no pico (todo mundo já fez). Quer pegar na rampa de subida (timing de 2-3 semanas antes da saturação).

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Quando usar

• Briefing semanal de criativos (alimenta /swipe-file e media buyer)
• Lançamento de oferta nova (escolher formato com tração)
• Diagnóstico de campanha que perdeu performance (saturação de formato)
• Gatilhos: "tendências", "o que tá bombando", "formato viral", "trend hunting"

Como ativar

/trend-hunting [nicho] — ex.: /trend-hunting marketing-digital-br.

Se não vier o nicho, pergunte e PARE até receber.

Opção: pesquisar a partir de concorrentes

Além do nicho, o usuário pode (opcionalmente) colar links de concorrentes para a skill puxar as tendências direto dos perfis deles. Logo após receber o nicho, pergunte:

Quer que eu também cace tendências a partir de concorrentes específicos? Cole os links dos perfis (Instagram, TikTok, YouTube ou LinkedIn) — um por linha. Eu uso o Apify para raspar os posts recentes deles e extrair os formatos que estão funcionando.

Se não tiver concorrentes em mente, é só dizer "não" que eu sigo só pelo nicho.

• Se o usuário colar links, valide cada um (perfil público, plataforma suportada) e trate cada perfil como uma fonte extra na Etapa 2 (ver "Concorrentes" na Etapa 2). Use o Apify para raspar os últimos 14 dias de cada perfil.
• Se o usuário disser "não", siga só pelo nicho normalmente.
• Distinção importante: aqui você coleta o orgânico dos concorrentes (Reels, TikToks, posts) para mapear formato/tendência. Quem analisa os anúncios pagos do concorrente é a /espiao-do-concorrente. Não misture os dois (ver Anti-patterns).

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Pré-requisitos

1. Apify configurado (OBRIGATÓRIO) — a chave no .env (APIFY_API_TOKEN ou APIFY_API_KEY). NÃO é MCP: a coleta roda por API REST direta (chamada à api.apify.com, com o SEU token), do mesmo jeito que a /conteudo-funil faz pelo scripts/apify_scraper.py. Sem a chave a skill não coleta. Veja a seção Setup do Apify logo abaixo. É o que dá o scrape de Reels (Instagram), TikTok e perfis de concorrentes.
2. Nicho ou palavras-chave definidas (5-10 termos)
3. Acesso a Twitter/X (busca pública, sem login obrigatório)
4. Output do /avatar-funil (recomendado) — para filtrar tendências relevantes ao perfil do cliente

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Setup do Apify (OBRIGATÓRIO — fazer 1 vez)

Esta skill depende do Apify para raspar Instagram Reels, TikTok e perfis de concorrentes. A coleta é por API REST direta (chamada à api.apify.com com o SEU token) — NÃO é MCP: não precisa instalar servidor, nem claude mcp add, nem reiniciar nada. O único pré-requisito é a chave no .env. É o mesmo padrão da /conteudo-funil, que chama a API pelo scripts/apify_scraper.py (só stdlib do Python). Faça esse setup uma única vez; depois é só usar.

É grátis?

Sim, dá pra começar de graça. O plano Free da Apify não pede cartão e entrega US$ 5 de crédito por mês. Cada scrape consome um pouco desse crédito (centavos por post/perfil). Para uso leve de trend hunting (alguns perfis e dezenas de Reels por mês), os US$ 5 grátis costumam bastar. Se você for raspar muito toda semana, o crédito acaba e o próximo plano é o Starter (US$ 29/mês). Comece no Free e só suba se precisar.

Passo 1 — Criar conta e pegar o token

1. Acesse https://console.apify.com/sign-up e crie a conta gratuita (sem cartão).
2. No console, vá em Settings -> Integrations -> API tokens.
3. Copie o Personal API token.

Passo 2 — Colocar a chave no .env

Na raiz do projeto, abra (ou crie a partir do .env.example) o arquivo .env e cole o token na variável APIFY_API_TOKEN:

APIFY_API_TOKEN=apify_api_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Se ainda não tem .env, rode na raiz: cp .env.example .env e depois edite a linha do APIFY_API_TOKEN. O .env já está no .gitignore — sua chave não vai pro GitHub. (Se você configurou pela /comecar, a chave pode estar salva como APIFY_API_KEY — tudo bem, os dois nomes funcionam.)

Passo 3 — Verificar antes de rodar a skill

No início de cada execução, cheque se a chave está no .env (aceite qualquer um dos dois nomes):

grep -qE "APIFY_API_(TOKEN|KEY)=apify" .env 2>/dev/null && echo "chave ok" || echo "chave faltando"

• Se a chave estiver faltando, PARE e ajude a configurar (não caia para coleta manual — o Apify é pré-requisito desta skill):

  Esta skill precisa da sua chave do Apify para raspar Reels, TikTok e perfis de concorrentes, e ela ainda não está no .env. Siga o Setup do Apify na SKILL: criar conta (US$ 5 grátis, sem cartão) → pegar o token no console.apify.com > Settings > Integrations > API tokens → colar no .env como APIFY_API_TOKEN=apify_api_.... Quando terminar, rode /trend-hunting [nicho] de novo.

• Se a chave estiver lá, siga o pipeline normalmente (a coleta usa a API REST com o script apify_scraper.py).

Apify é central, nunca opcional — fallback só em cota estourada (segue .claude/skills/_shared/nunca-travar.md). Se faltar a chave, o certo é ajudar a configurar (os passos acima), não pular. Só existe um caso de fallback: quando o Apify realmente falha por cota mensal estourada (os US$ 5 grátis do mês acabaram). Aí, avise em texto: "A cota do Apify estourou este mês. Sigo pelas fontes que dão pra buscar manualmente (Twitter/X público, busca por hashtag no navegador) e retomo o scrape completo quando a cota renovar." Nunca "pular Apify" por padrão nem falhar em silêncio. Glossário: cota (limite de crédito do mês); fallback (plano B).

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Pipeline (passo a passo)

Gate — o que é "tendência" muda por ramo (ler o Perfil primeiro)

Nem todo negócio caça Reel viral. Ajuste as fontes e o conceito de tendência ao Tipo de oferta do Perfil:

• Serviço / B2B → tendência não é Reel/TikTok viral. São pautas de LinkedIn, relatórios de setor, eventos/feiras, mudanças regulatórias e temas que a decisão do comprador acompanha. Priorize a fonte D (LinkedIn) e busca de relatórios/notícias do setor; formatos = carousel PDF, post longo, artigo, palestra. Variações enquadram autoridade/ROI, não hook de dopamina.
• Físico / varejo-local → tendência é sazonal e regional: datas locais (feriado da cidade, festa regional), sazonalidade do produto (verão, volta às aulas, Dia das Mães), clima e evento local. Menos "formato viral global", mais gancho de calendário e proximidade. Fontes = Google/redes locais + calendário sazonal, não só hashtags nacionais.
• Especialista / saas-app → segue o pipeline padrão abaixo (Reels, TikTok, threads, carrosséis).
• Nicho REGULADO (saúde / jurídico / psico / financeiro) → as variações saem só em linguagem de possibilidade: sem promessa de cura, sem prazo de resultado, sem antes/depois. A tendência de formato pode ser modelada, mas o hook e a copy da variação respeitam as regras do conselho (mesmo que o formato viral original prometa o proibido — não replique a promessa, só a estrutura).

Glossário: sazonal (que varia com a época do ano). Na dúvida sobre o Tipo, pergunte antes de escolher as fontes.

Etapa 1 — Definir palavras-chave de busca

A partir do nicho, gerar 5-10 termos de busca em 3 categorias:

• Termos diretos (nome do nicho: "contabilidade", "escritório contábil")
• Termos de dor (problemas: "perda de cliente", "atendimento lento")
• Termos de solução (o que oferece: "automatizar contabilidade", "IA contábil")

Etapa 2 — Scan nas fontes

A. Twitter/X (busca pública)

• Buscar cada termo
• Filtrar posts dos últimos 14 dias com 100+ likes
• Capturar: texto do post, formato (thread, single, vídeo), engajamento

B. Instagram Reels (via Apify — obrigatório)

• Buscar hashtags do nicho com o scraper de Instagram
• Capturar Reels com 50k+ views dos últimos 14 dias
• Estrutura: hook (primeiros 3s), formato, narrativa, CTA

C. TikTok (via Apify — obrigatório)

• Mesmo processo dos Reels, com o scraper de TikTok
• Atentar a formatos específicos de TikTok (POV, story, tutorial)

D. LinkedIn (se nicho B2B)

• Posts com 500+ reações últimos 14 dias
• Formato: carousel PDF, post longo, vídeo, enquete

E. Concorrentes (só se o usuário colou links na ativação — via Apify)

• Para cada perfil que o usuário colou, use o scraper Apify da plataforma certa (Instagram, TikTok, YouTube ou LinkedIn) para puxar os posts dos últimos 14 dias.
• Capture os mesmos campos das outras fontes (hook, formato, narrativa, CTA, engajamento) e marque a origem como [CONCORRENTE: @perfil] em cada exemplo.
• Foque no orgânico do concorrente (o que ele posta). Anúncio pago é com a /espiao-do-concorrente.

Etapa 3 — Identificação de padrões

Agrupar achados em padrões recorrentes:

• Padrão de hook (3 primeiras linhas / 3 primeiros segundos)
• Padrão de estrutura (problema-agitação-solução, antes-depois, lista, narrativa, etc.)
• Padrão de formato (single image, carousel, vídeo curto, vídeo longo, thread)
• Padrão de CTA (link na bio, DM, comentar palavra, etc.)

Para cada padrão, registrar:

• 5 exemplos verbatim (com link)
• Engajamento médio
• Timing (quando começou a aparecer)

Etapa 4 — Classificação por timing

Cada padrão em 1 das 4 fases:

• Emergente (1-3 semanas, baixo volume mas crescendo) — timing ideal
• Em alta (3-6 semanas, volume crescente) — ainda OK, mais saturado
• Pico (6-10 semanas, alto volume) — risco de saturação
• Declínio (10+ semanas, queda de engajamento) — evitar

Output: 3-5 padrões na fase emergente + 2-3 na fase em alta para experimentar.

Etapa 5 — Geração de variações (2+ por padrão)

Para cada padrão escolhido, gerar 2-4 variações adaptadas ao seu nicho:

• Variação A (réplica do padrão com seu produto)
• Variação B (adaptação com ângulo do seu ICP)
• Variação C (opcional, híbrido com outro padrão em alta)

Cada variação com:

• Hook (texto exato)
• Estrutura (bullet do conteúdo)
• Formato (imagem, vídeo, carousel, etc.)
• CTA

Etapa 6 — Briefing para teste

Saída final: briefing acionável para o Media Buyer ou Designer testar as variações em 2 plataformas (Meta + Google ou Meta + TikTok), com:

• Orçamento de teste sugerido (R$ 200-500 por variação por 3 dias)
• Métrica vencedora (CTR + CPL + watch time)
• Critério de vencedor (qual variação escala, qual mata)

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Output

A skill gera 7 arquivos no total (MD + HTML + PDF dos 2 entregáveis visuais, mais o briefing):

Trends (3 formatos):

1. trends-{nicho}-{data}.md — relatório completo com as fontes, padrões identificados, classificação por timing
2. trends-{nicho}-{data}.html — versão visual
3. trends-{nicho}-{data}.pdf — versão para imprimir/compartilhar

Variações (3 formatos): 4. variacoes-teste-{data}.md — lista de variações prontas para teste, com hook + estrutura + CTA 5. variacoes-teste-{data}.html — versão visual em cards 6. variacoes-teste-{data}.pdf — versão para imprimir/compartilhar

Briefing: 7. briefing-media-buyer.md — briefing acionável com orçamento e métricas (só MD, é arquivo de trabalho)

Como gerar os 7 arquivos

Passo 1 — Aplicar gate de brand-choice (segue _shared/brand-choice.md):

ls .cohort-brand-choice 2>/dev/null

• Se existir, ler e usar a escolha salva (neutro ou design-md)
• Se não existir, perguntar (3 opções) e salvar

Passo 2 — Gerar os 3 MD (trends, variações, briefing) conforme as etapas anteriores

Passo 3 — Gerar os 2 HTML copiando os templates:

Para trends-{nicho}-{data}.html, copiar templates/trends.html e substituir:

• {{TITULO}} — nicho (ex.: "Marketing digital para advogados")
• {{SUBTITULO}} — fontes + amostra (ex.: "Twitter/X + Reels + TikTok + LinkedIn · 47 padrões")
• {{DATA}} — data de hoje
• {{MARCA}} — vazio se neutro, ou nome do DESIGN.md
• {{CONTEUDO}} — seções em HTML com <h2>, <h3>, <table>, <blockquote class="padrao">. Use os badges <span class="timing emergente">, <span class="timing em-alta"> e <span class="timing saturado"> ao lado dos padrões.

Para variacoes-teste-{data}.html, copiar templates/variacoes.html e substituir:

• {{TITULO}} — nicho
• {{SUBTITULO}} — quantidade de variações (ex.: "12 variações prontas para teste A/B")
• {{CONTEUDO}} — cada variação envolvida em <div class="variacao">:

<div class="variacao">
  <span class="numero">Variação 1 — Formato: Reels POV</span>
  <p class="hook">"Você nunca mais vai escrever uma petição do zero depois de ver isso"</p>
  <ul class="estrutura">
    <li>0-3s: gancho visual (cliente bravo na delegacia)</li>
    <li>3-10s: revelação (modelo de IA pronto)</li>
    <li>10-20s: demo rápida</li>
    <li>20-25s: CTA</li>
  </ul>
  <p class="meta"><strong>Tom:</strong> direto · <strong>Persona:</strong> advogado autônomo</p>
  <span class="cta">CTA: link na bio</span>
</div>

Se brand-choice = design-md, ler DESIGN.md e substituir os tokens em :root (cores e fontes) pelos do aluno.

Passo 4 — Gerar os 2 PDF rodando o script sobre cada HTML:

bash scripts/gerar_pdf.sh trends-{nicho}-{data}.html
bash scripts/gerar_pdf.sh variacoes-teste-{data}.html

Passo 5 — Abrir HTML automaticamente (só os 2 visuais, briefing-media-buyer fica em MD):

open trends-{nicho}-{data}.html
open variacoes-teste-{data}.html

(Windows: start. Linux: xdg-open.)

Diga ao usuário: "Abri o trend report e as variações no seu navegador."

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Prompts internos (Claude)

Prompt 1 — Análise de Twitter/X

Você é analista de tendências de mídia social. Vou colar 30 posts de Twitter/X do nicho [nicho] dos últimos 14 dias com 100+ likes.

Identifique:
1. Os 5 padrões de hook mais recorrentes (texto literal do hook)
2. Para cada padrão: 3 exemplos verbatim com link
3. Engajamento médio (likes/replies/retweets)
4. Timing estimado (quando esse padrão apareceu na timeline)
5. Classificação: emergente / em alta / pico / declínio

Posts:
[colar 30 posts com link]

Prompt 2 — Geração de variações

Tenho um padrão de tendência emergente: [colar padrão + 3 exemplos]

Meu produto é: [briefing]
Meu ICP é: [colar 1 parágrafo do /avatar-funil]

Gere 3 variações adaptadas:
- Variação A: réplica fiel do padrão com meu produto
- Variação B: adaptação com ângulo do meu ICP
- Variação C: híbrido (combina este padrão com outro complementar)

Para cada variação:
- Hook (texto exato, primeiras 3 linhas ou 3 segundos)
- Estrutura completa (bullet do conteúdo)
- Formato sugerido
- CTA

E recomende qual testar primeiro e por quê.

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Regras

• Sempre cite link da fonte. Sem link, vira invenção.
• Foque em conteúdo orgânico, não em ads pagos (esses são analisados pelo /espiao-do-concorrente).
• Janela de tempo: 14 dias. Mais que isso, já é tendência velha.
• Engajamento mínimo para considerar: 100 likes (Twitter), 50k views (Reels/TikTok), 500 reações (LinkedIn).
• Saída do timing classification é o que importa. Padrão em "pico" entra como aviso, não como recomendação.

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Checklist de qualidade

Fundação

• Apify configurado (chave APIFY_API_TOKEN ou APIFY_API_KEY no .env) — pré-requisito bloqueante
• Nicho e palavras-chave definidos (5-10 termos)
• Fontes scaneadas (Twitter/X + Reels + TikTok; LinkedIn se B2B; concorrentes se houver links)
• Janela de 14 dias respeitada

Padrões

• 5-10 padrões identificados com 3+ exemplos verbatim cada
• Engajamento médio documentado
• Timing classificado (emergente/em alta/pico/declínio)

Variações

• 2-4 variações geradas para cada padrão escolhido
• Hook, estrutura, formato, CTA preenchidos
• Adaptadas ao ICP (se ICP disponível)
• Texto pronto pra gravação: sem emoji por padrão, sem gíria escrita ("rs", "kkk"), e releitura antifrase-quebrada — sem palavra duplicada nem frase truncada (ex.: "antes da colega escolher antes"). As variações vão direto pro especialista gravar, então cada hook tem que ler limpo em voz alta.

Briefing

• Orçamento de teste sugerido
• Métrica vencedora definida
• Critério de vencedor explícito

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Anti-patterns (NUNCA fazer)

• Recomendar tendência em "pico" como prioridade (vai dar fadiga rápido)
• Citar exemplo sem link de origem
• Generalizar de 5 posts para "a tendência toda"
• Misturar conteúdo orgânico com ads (usar /espiao-do-concorrente para ads)
• Pular Etapa 5 (variações) e mandar só o relatório sem acionável

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Conexão com outras skills

/avatar-funil (pré-requisito recomendado)
    ↓
/trend-hunting (esta skill)
    ↓ trends-{nicho}-{data}.md + variacoes-teste-{data}.md + briefing-media-buyer.md
/swipe-file (organiza criativos winners após teste)
    ↓
/offerbook

Anúncio de fechamento (próxima skill)

Após gerar os 7 arquivos, sempre diga ao usuário em texto separado:

Skill 3/5 entregue. Você tem agora 7 arquivos:

• trends-{nicho}-{data}.md / .html (abri pra você) / .pdf
• variacoes-teste-{data}.md / .html (abri pra você) / .pdf
• briefing-media-buyer.md

Próxima skill da Aula 01: /swipe-file capturar

Swipe file vai organizar os criativos vencedores do /espiao e do /trend-hunting numa biblioteca pesquisável. Ela alimenta Copy e Media Buyer.

Não pule esse anúncio — é o que orienta o aluno a seguir o trilho da Aula 01.