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Gravitnomad
Abstract cinematic visualisation of an autonomous agent operating a live advertising system, teal data streams converging into a single decision node.

Caso Zero, segunda parte

Nosso agente de vendas gerencia os anúncios que trouxeram você até aqui

O PushVende é o agente de vendas autônomo que construímos. Em vez de descrevê-lo, demos a ele nosso próprio orçamento: abriu a campanha Google Ads deste site, escreveu a segmentação e a gerencia todos os dias sem ninguém aprovar cada passo. Os números abaixo são lidos ao vivo dessa operação — não são uma captura de tela nem uma simulação.

Ao vivo da operação

A campanha que lhe serviu esta página

Os leads reais vêm dos nossos próprios registros de contato; o gasto, os cliques e o status da campanha são lidos da conta Google Ads que o agente opera. Este bloco se atualiza sozinho — se um número aqui for pouco lisonjeiro, continua pouco lisonjeiro.

Lendo os números ao vivo…

O que o agente faz de facto

O mesmo ciclo que construímos para clientes, apontado para o nosso próprio funil: observar, diagnosticar, criar hipóteses, agir, verificar, medir, aprender, repetir.

Decide e age
Não há fila de aprovações. Dentro de um orçamento fechado e da lei, o agente cria campanhas, define orçamentos e lances, acrescenta palavras negativas e pausa o que não funciona — sozinho.
Não consegue gastar a mais
Cada ação paga reserva o pior custo plausível antes de executar, contra um livro-razão imutável. O teto mensal é imposto em código, não em um documento de política — e o gasto é reconciliado todos os dias contra a plataforma.
Verifica o próprio trabalho
Uma resposta de sucesso não é prova. Depois de cada alteração o agente relê a plataforma e compara o mundo com o que pretendia; uma alteração não confirmada é sinalizada, não comemorada.
Mede o resultado que paga
Não são cliques. Um lead só conta quando chega aos nossos registros de contato como um endereço real e único — a mesma fonte de verdade com que o time comercial trabalha.
Pode ser parado num instante
O botão de parada vive fora do modelo. Com ele acionado, o agente só pode fazer trabalho de proteção — parar o gasto, reverter uma alteração — até uma pessoa desativá-lo.
Mostra o trabalho
Cada observação, decisão, ação, custo e medição é acrescentada a um registro de auditoria à prova de adulteração. O cockpit público é esse registro, não um resumo dele.

Porque o corremos em nós

A demonstração mais honesta é a que nos custa dinheiro

Qualquer um mostra um agente numa caixa de areia. Ao nosso demos uma conta de publicidade real, um orçamento real e uma meta real — dez leads qualificados em sete dias — e publicamos o resultado antes de conhecê-lo. Se o agente ficar aquém, esta página mostra isso também. É o padrão a que submetemos o trabalho dos clientes, por isso é o padrão a que nos submetemos primeiro.

Abstract neural network of luminous nodes and data pathways forming an intelligent structure.

O que isto é, e o que não é

É uma campanha, em uma conta, com um orçamento deliberadamente pequeno, durante sete dias. Não é a afirmação de que um agente substitui um time de marketing, nem é um benchmark — é um sistema funcionando, fazendo trabalho real, em público.

O agente opera a busca paga, nosso site e nossas mensagens. Não fala com potenciais clientes por nós: quando um lead chega, responde uma pessoa. O julgamento sobre se um projeto se encaixa continua humano.

Tudo o que você vê foi construído com os padrões de engenharia que vendemos: orçamento imposto em código, verificação contra o mundo real, registro de auditoria imutável, e um controle de parada que não depende do modelo se comportar bem.

Quer um agente que opera, em vez de um que demonstra?

Se você tem um processo em que as decisões se repetem todos os dias e os resultados são mensuráveis, é aí que este tipo de agente compensa. Diga qual é o processo e dizemos com honestidade se encaixa.