version: "1.0.0" name: deep-market-research description: "Motor de pesquisa profunda de mercado em PT-BR — captura os 50 termos EXATOS que o público alvo digita em Google/YouTube/TikTok/Instagram/LinkedIn, mapeia 3 objeções por termo e gera ponte estratégica busca→produto. Usa WebSearch/WebFetch ao vivo. Diferente de /deep-research (relatórios formais multi-pass): esta skill é tática pra marketing — extrai linguagem real do comprador pra alimentar copy, anúncio, persona, calendário editorial. Use quando o usuário pedir: 'pesquisa de mercado profunda', 'o que meu público pesquisa', 'termos reais do meu nicho', 'objeções escondidas', 'ideias de conteúdo do zero', 'mapeamento de audiência multi-plataforma', 'voice of customer', 'VOC', 'social listening', 'thinking with the buyer's head'. Saída integra com /skill-persona-profunda, /briefing-copy-360, /headline-imperatriz, /calendario-imperatriz, /linha-editorial-imperatriz."

Deep Market Research — Motor de VOC Multi-Plataforma

Captura a linguagem real do comprador em 5 plataformas, mapeia objeções por trás de cada termo e gera ponte estratégica busca → produto. Diferente de /deep-research (relatórios acadêmicos/B2B com format-control rígido), esta skill é o motor tático que abastece toda a stack de copy/persona/conteúdo da Tata com matéria-prima REAL extraída de Google/YouTube/TikTok/Instagram/LinkedIn ao vivo.

Pensar com a cabeça do comprador, não com a do dono do produto.

Quando usar

Ative quando o usuário pedir:

• "pesquisa de mercado profunda" / "pesquisa de mercado pra meu nicho"
• "o que meu público pesquisa de verdade"
• "quais as objeções do meu cliente"
• "ideias de conteúdo do zero" / "não sei sobre o que postar"
• "social listening" / "voice of customer" / "VOC"
• "mapeamento de audiência multi-plataforma"
• "thinking with the buyer's head"
• Antes de rodar /skill-persona-profunda, /calendario-imperatriz, /briefing-copy-360 quando o nicho é novo ou pouco mapeado

NÃO use pra: relatório acadêmico/literatura/policy brief (→ /deep-research), análise de concorrente específico (→ /competitors-analysis), análise de anúncio existente (→ /analise-anuncio-1000).

Modos

Workflow das 7 fases

[1] Briefing de Escopo         → entrevista o usuário em 8 perguntas
[2] Plano de Queries           → monta query set por plataforma
[3] Coleta Multi-Plataforma    → WebSearch/WebFetch ao vivo
[4] Extração de Linguagem      → captura termos EXATOS, não parafraseados
[5] Mapeamento de Objeções     → 3 objeções por top-50 termo
[6] Ponte Busca → Produto      → ideias de conteúdo conectando intent + oferta
[7] Empacotamento + Validação  → roda 10 validadores, salva no vault

Fase 1 — Briefing de Escopo

Pergunte e capture (uma por vez, não despeje todas):

1. Nicho/setor específico (não "marketing", mas "marketing pra dentista")
2. Produto/serviço que vai ser vendido a partir dessa pesquisa
3. Cliente ideal em 1 frase (quem, idade aprox, dor central)
4. Ticket (até R$97 / R$97-997 / R$997-5k / R$5k+) — muda profundidade de objeção
5. Estágio de consciência Schwartz (inconsciente / consciente da dor / consciente da solução / consciente do produto / mais consciente)
6. Geografia (Brasil todo / Sul / SP / global PT-BR)
7. Idioma que o cliente usa internamente (português coloquial / jargão técnico / inglês-misturado)
8. Concorrentes diretos (3-5 nomes pra cruzar termos depois)

Se o usuário não souber 5/6/8, marque "INVESTIGAR" e siga — fases 3/4 vão devolver dados pra preencher.

Salve briefing em variável de sessão e referencie em TODAS as fases seguintes.

Fase 2 — Plano de Queries

Pra cada plataforma, monte 8-12 queries baseadas em:

• Termo-raiz (palavra-chave central do nicho)
• Modificadores de dor ("não consigo", "como resolver", "por que não funciona")
• Modificadores de comparação ("X vs Y", "melhor", "vale a pena")
• Modificadores de jornada ("começar", "primeiros passos", "depois de anos")
• Modificadores demográficos (idade, profissão, momento de vida)
• Síndrome do impostor ("será que sou capaz", "tenho perfil pra")
• Negação/desistência ("desistir de", "parar de tentar", "não é pra mim")

Detalhe completo em references/01-platforms-playbook.md.

Fase 3 — Coleta Multi-Plataforma

Execute WebSearch ao vivo, plataforma por plataforma. Pra cada query, capture:

• Resultados orgânicos top 10 (títulos + descrições — linguagem usada)
• Sugestões de autocomplete (faça query <termo> e variações <termo> que, <termo> como, <termo> porque)
• "People also ask" do Google (objeções implícitas)
• YouTube: títulos top + 30 comentários top do vídeo nº1 (objeções explícitas)
• TikTok/Instagram: hooks de Reels populares + hashtags adjacentes + comentários
• LinkedIn: posts mais comentados sobre o termo + linguagem profissional

Pra cada peça coletada, anote:

[fonte] [plataforma] [data] [termo exato] [contexto: dor/objeção/comparação/celebração]

Anti-pattern crítico: Nunca parafrasear. Se a pessoa escreveu "to puta de cansada de tentar emagrecer", você captura ISSO, não "está frustrada com tentativas de emagrecimento".

Fase 4 — Extração de Linguagem

Dos dados brutos da fase 3, destile:

• 50 termos exatos que mais aparecem (frequência + relevância pra produto)
• 20 expressões idiomáticas (gírias, frases típicas do nicho)
• 15 metáforas recorrentes (como o público descreve a dor — "tô na corda bamba", "meu negócio é uma vela acesa")
• 10 anti-termos (palavras que o público REJEITA — pra você NÃO usar)

Cada termo vai pra tabela com colunas: Termo Exato | Plataforma onde apareceu | Frequência | Contexto dominante | Nível de Schwartz | Score de oportunidade (1-10).

Fase 5 — Mapeamento de Objeções

Pra cada um dos 50 termos top, identifique as 3 objeções dominantes seguindo o framework PADC:

• Preço — "é muito caro?", "vale o investimento?"
• Autoridade — "será que essa pessoa sabe?", "tem prova?"
• Dúvida pessoal — "vai funcionar PRA MIM?", "tenho perfil?"
• Condição — "tenho tempo?", "tenho estrutura?", "é a hora certa?"

Pra cada objeção, capture:

• Frase literal que apareceu na coleta (não inventar)
• Plataforma onde apareceu
• Como quebrar (1 linha de copy-resposta — não escreve copy completo aqui, só semente)

Framework completo em references/02-objection-mapping.md.

Fase 6 — Ponte Busca → Produto

Pra cada termo top-50, gere 1 sugestão de conteúdo que:

1. Usa o termo exato no hook (não parafraseia)
2. Quebra a objeção principal daquele termo
3. Termina conectando ao produto/oferta do briefing (sem ser vendedor)
4. Especifica formato por plataforma (Reel, Carrossel, Post LinkedIn, Vídeo YT longo, Story)

Estrutura da ponte:

[HOOK: termo exato] → [VALOR: quebra objeção] → [PONTE: conexão com produto]

Framework detalhado em references/03-content-bridge.md.

Fase 7 — Empacotamento + Validação

1. Rode os 10 validadores anti-AI-slop (references/05-anti-ai-slop.md). Bloqueia entrega se algum falhar:

• V1: Termos são literais (não parafraseados)
• V2: Objeções têm frase de origem citada
• V3: Pelo menos 3 plataformas representadas
• V4: Nenhum termo é abstração ("ferramenta de produtividade" sem nome)
• V5: Sugestões de conteúdo são específicas (não "fazer um post")
• V6: Ponte busca→produto não é genérica
• V7: Score de oportunidade tem racional (não chutado)
• V8: Linguagem do output respeita o registro do nicho (não "leverage synergies" pra esteticista)
• V9: Anti-termos foram listados (não só os termos pra usar)
• V10: Output passa por /voz-humana-br antes de salvar

1. Gere 3 artefatos:

• Relatório mestre em templates/relatorio-mestre.md
• JSON canônico em templates/saida-canonica.json — lido por outras skills
• Recortes por canal (templates/relatorio-por-canal.md)

1. Salve em:

`` ~/Documents/Obsidian Vault/05 - Pesquisa de Mercado/[nicho-slug]/ ├── relatorio-mestre.md ├── saida-canonica.json ├── recorte-google.md ├── recorte-youtube.md ├── recorte-tiktok.md ├── recorte-instagram.md └── recorte-linkedin.md ``

Integração com a stack Tata

O JSON canônico desta skill é lido automaticamente por:

Detalhe completo de cada integração em references/06-integracao-stack.md.

Anti-patterns (NÃO faça)

1. Parafrasear o que o público disse — captura LITERAL ou nada
2. Inventar objeções "que faz sentido" — toda objeção tem que ter frase-origem
3. Pular plataformas porque "não é onde meu público está" — você não sabe até pesquisar
4. Confundir busca com volume — termo de cauda longa com 100 buscas/mês pode ser ouro
5. Ignorar comentários — comentário é onde mora a objeção; descrição/título é onde mora o desejo
6. Misturar produto da Tata com produto do cliente — o produto do briefing é o ÚNICO ponto de conexão
7. Saída em inglês quando o público é BR — sempre PT-BR, exceto jargão técnico que o nicho usa
8. Pular validadores anti-slop — sem validar, não entrega
9. Output em arquivo solto — sempre no vault, nicho organizado
10. Não cruzar com `/voz-humana-br` — toda peça final passa pelo humanizador

Tom de saída

• Direto, sem hedging ("você precisa" não "talvez seja interessante considerar")
• PT-BR coloquial quando o nicho é B2C; PT-BR profissional quando B2B
• Frases curtas misturadas com longas (regra /voz-humana-br)
• Zero jargão de IA ("delivers value", "insights acionáveis", "unlock potential" estão banidos)
• Citação obrigatória da fonte quando capturar frase literal

Output canônico

Salva sempre em ~/Documents/Obsidian Vault/05 - Pesquisa de Mercado/[nicho-slug]/. Se a pasta 05 - Pesquisa de Mercado não existir, crie. O JSON canônico vai pra saida-canonica.json no mesmo diretório e é a fonte de verdade lida pelas outras skills.

Formato detalhado dos outputs: references/04-output-formats.md.