INEMA

Aqui estão os hacks práticos para esse lead magnet automatizado no Make:

Reduzir custo da IA

Use GPT-5 mini para o diagnóstico inicial (6 cêntimos) e, se quiser algo mais refinado, rode só o resumo final em um modelo mais avançado.
Configure tokens máximos de saída (ex.: 1.500–2.000) para evitar desperdício em respostas muito longas.

Garantir que o site seja analisável

Muitos sites em SPA (Angular, React, Vue) retornam HTML vazio. Nestes casos, substitua o módulo HTTP por uma API de scraping com renderização (Apify, Firecrawl, Browserless).
Se não quiser pagar por renderização, peça apenas a análise de SEO/meta tags.

Evitar quebra por excesso de HTML

Se o HTML tiver mais de 20k caracteres, divida em blocos com Iterator + Text aggregator.
Faça a IA gerar diagnósticos parciais e depois uma síntese consolidada.

Personalizar relatório sem esforço

Inclua no system prompt variações como:
“Explique de forma simples para um dono de negócio leigo.”
“Dê exemplos reais de melhorias que podem ser aplicadas em até 1 semana.”
Gere outputs diferentes: um diagnóstico técnico (SEO/UX) e um resumo “executivo” de 5 linhas.

Evitar spam no envio do Gmail

Configure SPF, DKIM e DMARC no domínio.
Use um endereço de envio próprio (ex.: auditoria@seudominio.com).
Não exagere em links encurtados ou palavras típicas de spam.

Aumentar o valor percebido

Em vez de só mandar o diagnóstico por e-mail, anexe também um PDF com o relatório (Make → PDF generator).
Adicione um checklist “10 melhorias rápidas” como segunda entrega.
Ofereça um CTA no fim do relatório: “Quer implementar essas melhorias comigo? Clique aqui.”

Escalabilidade e segmentação

Use Router no Make para rodar prompts diferentes conforme o nicho (ex.: e-commerce, consultório médico, SaaS).
Gere diagnósticos customizados mudando apenas o system prompt, mantendo a mesma estrutura do fluxo.

Segurança e proteção contra abuso

Valide a URL antes de rodar (regex simples: deve começar com http/https).
Limite a 1 envio por e-mail/dia para não sobrecarregar a IA.
Use reCAPTCHA ou similar no Tally.

Métricas e otimização

Registre todos os envios em uma planilha (Google Sheets/Airtable) com URL, e-mail, tokens consumidos e status.
Faça testes A/B de assunto do e-mail (“Seu diagnóstico de site chegou” vs. “7 pontos que travam seu site agora”).
Mensure taxa de abertura e clique no CTA.

Transformar em produto

Lead magnet gratuito → diagnóstico básico.
Upsell pago → relatório completo com plano de ação detalhado.
Pacote premium → implementação das recomendações + acompanhamento.

Diretrizes: escreva em português claro, direto e profissional; não invente dados inexistentes; se faltar conteúdo, explique a limitação e o que capturar; evite jargão técnico sem explicar.

Exemplo de subject e corpo do e-mail Subject: Revisão do site: {{1.fields.url_website}} Corpo (resumo antes do relatório completo): Olá, tudo bem? Seguem os principais achados do seu diagnóstico. Nos próximos minutos, você pode implementar vários quick wins que já elevam percepção de qualidade e conversão. [cole aqui as seções 1 e 4 do relatório] Relatório completo abaixo: [cole a resposta completa do modelo] Se quiser, posso te enviar um checklist em 1 página com as 10 ações prioritárias para a sua realidade. É só responder este e-mail com “quero o checklist”.

Hacks práticos e troubleshooting

Páginas SPA/dinâmicas sem HTML útil: troque HTTP por um scraper com renderização (Firecrawl, Apify, Browserless/Playwright). Em Make, há integrações ou use HTTP para chamar uma API de scraping.
HTML grande demais para o modelo: divida em blocos de \~15–25 mil caracteres e rode um loop. Faça:

fatie o HTML em N partes
gere diagnóstico parcial por parte
peça um segundo passo de “synthesis” no modelo para consolidar tudo em um único relatório. * Bloqueios/403: defina um User-Agent comum no HTTP; respeite robots.txt; limite taxa (Sleep entre execuções). * Custo/latência: use o “mini” para rascunho e um modelo mais robusto só para a etapa de síntese final. * Segurança: normalize/validar URL; bloqueie IPs internos; não siga redirecionamentos para esquemas estranhos; limite comprimento da entrada do usuário. * Registros: grave URL, e-mail, tamanho do HTML e token usage estimado; isso ajuda a depurar e precificar. * Localização: se seu público for PT-BR, force a linguagem no prompt; se o site estiver em outro idioma, peça tradução automática de trechos críticos.

Variações fáceis

Trocar Tally por Google Forms/Typeform: apenas ajuste o primeiro módulo do cenário.
Entregar PDF: converta a resposta em PDF (ex.: via HTML → PDF) e anexe no Gmail.
Assincronia: para sites muito pesados, responda “Recebido, entregamos em até X minutos” e mande o diagnóstico em um segundo e-mail.
Enriquecimento: identifique CMS, tecnologias e meta tags com um parser (ex.: Wappalyzer API) antes da análise de UX/SEO.

Perguntas frequentes com respostas objetivas

E se a página exigir login? Resposta: informe ao usuário que não é possível auditar áreas privadas; ofereça um checklist genérico e peça uma página pública representativa para análise.
Como lidar com múltiplas páginas de um mesmo site? Resposta: peça no formulário até 5 URLs críticas (home, produto, preços, checkout, blog). Rode a análise em batch e gere uma síntese final comparando páginas.
O que fazer se o e-mail for para spam? Resposta: autentique o domínio (SPF/DKIM/DMARC), reduza links encurtados, evite palavras gatilho de spam, envie a partir do seu domínio e aqueça a reputação.
Como precificar o lead magnet quando virar serviço? Resposta: ofereça o diagnóstico completo grátis e um upsell de implementação. Pacotes por escopo: quick wins, SEO técnico, CRO, copy/UX; preço por entrega, não por hora.
Posso personalizar o tom do relatório? Resposta: sim. Acrescente no system: “Tom consultivo, empático, direto ao ponto, com exemplos simples e prioridade clara.”
Dá para medir conversão desse lead magnet? Resposta: inclua UTM no link do Tally, registre conversões no CRM/planilha e acompanhe taxa de abertura/click do e-mail. Faça testes A/B em assunto e CTA.

Passo a passo para montar o lead magnet no Make (replicando o do N8N)

Criar o formulário no Tally

Campos mínimos:
URL do site (ex.: url_website)
E-mail (ex.: email_destino)
Texto de ajuda no e-mail: “Informe seu e-mail para receber o diagnóstico.”
Publique o formulário e copie o link.

Ligar o Tally ao Make

No Make, crie um cenário.
Adicione o módulo Tally → Watch new responses (instant).
Conecte sua conta Tally e selecione o formulário criado.
Salve e rode o cenário em modo escuta para capturar um envio de teste.

Baixar o HTML da página

Adicione um módulo HTTP → Make a request (GET).
URL: mapeie o campo do Tally com a URL (ex.: {{1.fields.url_website}}).
Desative “Follow redirects” apenas se a página bloquear; caso contrário, mantenha padrão.
Saída esperada: response body com o HTML completo da página.

Analisar com o modelo de IA

Adicione OpenAI → Create a chat completion (ou equivalente de chat da sua conta).
Modelo: GPT-5 mini (ou o mini mais barato disponível na sua conta).
Mensagens:
system: cole o prompt de diagnóstico (modelo abaixo).
user: mapeie o corpo HTML vindo do HTTP (ex.: {{2.body}}).
Max tokens: deixe em branco/0 para permitir resposta longa.
Temperatura: 0.3 a 0.5 para respostas consistentes.
Top_p: 1.0 (padrão).
Saída esperada: texto com diagnóstico e recomendações.

Enviar o relatório por e-mail

Adicione Gmail → Send an email.
To: mapeie {{1.fields.email_destino}}.
Subject: “Revisão do site: {{1.fields.url_website}}”.
Body (HTML ou texto): mapeie o conteúdo da resposta do OpenAI
Normalmente: {{3.choices[0].message.content}} (ajuste ao conector disponível).
Opcional: inclua um PS com CTA para agendar uma conversa.

Testar ponta a ponta

Clique em Run once no Make.
Preencha o Tally com uma URL e seu e-mail real.
Confirme nos módulos:
Tally recebeu os campos.
HTTP retornou HTML.
OpenAI gerou o diagnóstico.
Gmail enviou a mensagem.
Verifique o e-mail recebido.

Endurecer e melhorar o fluxo

Sanitizar URL: validar que começa com http(s) e não contém espaços/comandos.
Timeout HTTP: aumente para páginas lentas (ex.: 30–60s).
Tamanho do HTML: se a página for enorme, fazer chunking (ver hacks abaixo).
Log/Observabilidade: use um Google Sheet ou Airtable para registrar URL, e-mail, data/hora, status e custo estimado.

Publicar e divulgar

Embedar o link do Tally no seu site/landing.
Adicionar reCAPTCHA no Tally (ou rate limiting no Make) para evitar abuso.
Criar e-mail de agradecimento no próprio Tally (opcional) avisando que o diagnóstico chegará em alguns minutos.

Manutenção

Salvar versões do prompt do system em um repositório (ex.: Notion/Git).
Revisar mensalmente o prompt e as métricas de abertura/clique nos e-mails.
Ajustar o modelo caso custos/latência mudem.

Escalar para múltiplos formulários

Reutilize o mesmo cenário com um Router no Make se quiser variações por nicho.
Mapeie campos diferentes por formulário e troque o prompt de system conforme o nicho.

Prompt exemplo para o system (cole no campo system do módulo OpenAI) Você é um avaliador sênior de UX, SEO técnico e copywriting. Receberá o HTML completo de um site e deve gerar um diagnóstico claro e acionável para leigos. Estruture a saída assim:

Resumo executivo em até 8 linhas (clareza de proposta de valor, confiança, velocidade percebida, CTA).
Pontuação 0–10 para: proposta de valor, legibilidade, hierarquia visual, mobile, performance (percebida), SEO on-page, acessibilidade, confiança (provas sociais, selos), clareza de CTA, escaneabilidade.
Principais problemas (bullet points curtos, cite a seção ou elemento quando possível).
Oportunidades rápidas de ganho (quick wins) executáveis em 1–3 dias.
Recomendações priorizadas (3 níveis: alta, média, baixa) com impacto esperado e esforço.
Ideias de teste A/B (3 a 5 testes) com hipótese e métrica-alvo.
Snippet de meta title e meta description sugeridos.
CTA final sugerido para a oferta principal do site.

Aqui está o resumo :

Mostro como replicar um fluxo criado no N8N dentro do Make, criando um lead magnet automatizado que gera diagnósticos de páginas web. O processo é feito em poucos passos e de forma prática.

Resumo por etapas:

Criação do formulário (Tally) – Campos: URL da página e e-mail para receber o diagnóstico.
Conexão com Make – Uso do módulo “Watch new responses” para captar as respostas do formulário.
Captura da página web – Módulo HTTP (GET) para baixar o HTML da URL informada.
Análise com IA – O HTML é enviado ao OpenAI GPT-5 mini, que gera um diagnóstico detalhado e recomendações.
Envio do resultado – O diagnóstico é enviado automaticamente por e-mail via Gmail, com título e conteúdo personalizados.
Teste em tempo real – O autor executa o fluxo passo a passo com um exemplo real (página Solutequia) e mostra o diagnóstico recebido no e-mail.

Pontos-chave:

GPT-5 mini é usado por ser barato e eficaz (custa apenas 6 cêntimos em comparação aos mais de 50 do GPT-4).
O fluxo no Make é praticamente igual ao do N8N, mudando apenas a configuração de alguns módulos.
O resultado final é um relatório com diagnóstico e recomendações de melhoria da página web, enviado automaticamente ao usuário.

e58. Lead magnet brutal

🚨 Fluxo explicado no N8N: e41

Aprenda a replicar uma automação construída originalmente no N8N e transferi-la para o Make de forma eficiente. O sistema permite oferecer diagnósticos web automáticos por meio de um formulário preenchido pelos usuários, que depois é processado com IA para gerar um relatório detalhado enviado por e-mail.

🛠️ O que conseguimos com essa automação?

Capturar páginas web de usuários através de um formulário simples (Tally).
Rastrear automaticamente o conteúdo de um site.
Analisar o conteúdo com GPT-5 mini (barato e eficaz).
Gerar um diagnóstico web profissional sem intervenção humana.
Enviar esse relatório diretamente para o e-mail do usuário.
Replicar facilmente fluxos do N8N no Make.

🧩 Estrutura do fluxo automatizado

Captura do formulário (Tally Forms) Formulário com dois campos: URL do site + e-mail.
Disparo no Make (Tally) Módulo “Watch new responses” do Tally para detectar envios.
Download do HTML Módulo HTTP faz um GET na URL informada.
Análise com OpenAI GPT-5 mini O HTML completo é passado com um prompt projetado para gerar um diagnóstico detalhado.
Envio do relatório pelo Gmail Cria-se um e-mail personalizado com a análise e ele é enviado ao e-mail informado.
Teste completo em tempo real O fluxo é executado passo a passo durante a aula com um exemplo real.

🧰 Ferramentas utilizadas

Make (Integromat)
Tally Forms
OpenAI GPT-5 mini
Gmail
Módulo HTTP (Make)

🧠 Dicas-chave que aprendemos

Reutilizar fluxos do N8N no Make é mais simples do que parece. Apenas alguns módulos mudam, mas a lógica é semelhante.
GPT-4.5 mini é uma alternativa muito potente e econômica: custa 6 cêntimos contra mais de 50 do GPT-4.
Formular bem os campos simplifica bastante a integração.
Separar claramente os papéis nas mensagens para a IA (System/User) melhora os resultados.
É possível usar qualquer tipo de formulário externo (Forms, Typeform, etc.) caso não utilize o Tally.

Resources Blueprint

id="recomendaciones">... Lo incrustamos tal cual y el CSS de arriba lo normaliza/diferencia -->

        <!-- CTA final solicitado -->
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                    ¿Quieres que te ayudemos a implementar todas estas mejoras?
                  </p>
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                          Sí, quiero ayuda
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              © 2025 Solutech IA · Informe de Optimización de Conversión
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