Pitch: Como eu construí um SaaS de conteúdo com IA para profissionais brasileiros em 2 semanas (e o que aprendi)

Nos últimos meses eu venho observando um padrão que se repete em todo tipo de profissional liberal: dentista, personal trainer, nutricionista, advogado, psicólogo. Todos sabem que precisam postar no Instagram. Quase nenhum consegue manter uma frequência mínima.

Não é por preguiça. É porque o profissional que atende 8 pacientes por dia simplesmente não tem tempo (nem repertório) para abrir o Canva, pensar num tema, escrever uma legenda com CTA e ainda adaptar o formato pra carrossel ou reels. O resultado é sempre o mesmo: perfil abandonado ou posts genéricos copiados de templates que não têm nada a ver com a realidade da pessoa.

Eu resolvi construir algo pra resolver isso. O resultado é o PostaGen — um SaaS que gera conteúdo de redes sociais com IA, especializado por nicho profissional.

A validação antes de escrever uma linha de código

Antes de abrir o terminal, fui fazer o básico: pesquisa de palavras-chave. Termos como "posts para dentista", "legendas para nutricionista", "conteúdo para personal trainer" têm volume de busca consistente e concorrência relativamente baixa. Isso me mostrou duas coisas: a dor existe e as pessoas já estão procurando solução.

Analisei os concorrentes no mercado brasileiro — GalilAI, FazPost, Publiko, Predis.ai, Niara. Cada um com sua proposta, mas percebi que a maioria trata o conteúdo de forma genérica. Você seleciona "saúde" como categoria e recebe um texto que poderia ser de qualquer área. Não existe diferença real entre o conteúdo gerado para um dentista e para um dermatologista.

A aposta foi simples: especialização por nicho. Se o profissional diz que é dentista, o sistema precisa conhecer o vocabulário, os temas relevantes, os formatos que funcionam naquele universo. Não é só trocar uma variável no prompt.

Stack e decisões técnicas

O projeto roda com Next.js 16 e React 19, hospedado na Vercel. Para autenticação e banco de dados, Supabase — que continua sendo a melhor relação custo/velocidade de desenvolvimento para projetos solo, na minha opinião. A geração de conteúdo usa a API do Claude, da Anthropic.

Algumas decisões que tomei e por quê:

Por que Claude e não GPT? Testei ambos extensivamente. Para conteúdo em português brasileiro, achei a saída do Claude mais natural — menos "robotês", menos aquele tom de coach motivacional que o GPT-4 tende a adotar. Isso importa muito quando o público final é um profissional que vai publicar aquilo com o nome dele.

Por que Supabase e não Firebase? Postgres. Row Level Security nativo. Prático para consultas mais complexas depois. E o tier gratuito é generoso o suficiente para a fase inicial.

Por que Mercado Pago? Essa foi a decisão menos técnica e mais pragmática. Para cobrar em reais com Pix e cartão, de forma confiável, sem precisar de CNPJ de empresa grande, as opções no Brasil são limitadas. Stripe ainda tem fricção para o comprador brasileiro médio. Mercado Pago é o que o público-alvo já conhece e confia. A integração em si não é difícil, mas a documentação tem suas pegadinhas — webhooks que não disparam no sandbox como esperado, status de pagamento que mudam em ordem inesperada. Gastei mais tempo debugando isso do que gostaria de admitir.

Estrutura de geração: o sistema tem 10 nichos especializados, cada um com contexto próprio que alimenta o prompt. O usuário escolhe entre 6 tons de voz (profissional, descontraído, educativo, inspirador, técnico, acessível) e o formato do conteúdo — post único, carrossel, stories ou roteiro para reels. A combinação nicho + tom + formato gera um prompt específico que vai muito além de "escreva um post sobre odontologia".

O que eu aprendi construindo isso em 2 semanas

Velocidade mata perfeccionismo. Eu poderia ter passado 3 meses polindo a interface. Em vez disso, priorizei o fluxo principal funcionando rápido: cadastro, escolha de nicho, geração, resultado. O resto é iteração.

SEO desde o dia zero. Cada página de nicho do PostaGen é uma landing page otimizada para os termos que validei na pesquisa inicial. Isso significa que a aquisição orgânica começa a trabalhar desde o deploy, sem depender exclusivamente de anúncio pago. Não é uma estratégia rápida, mas é sustentável.

Pagamento no Brasil é um projeto dentro do projeto. Se você nunca integrou cobrança recorrente com Pix para um SaaS B2C no Brasil, prepare-se para dedicar pelo menos 30% do tempo de desenvolvimento nisso. Entre gerenciar status de pagamento, lidar com assinatura que falha, e garantir que o acesso do usuário reflete corretamente o plano, é mais complexo do que parece.

Prompt engineering para conteúdo de nicho é trabalho contínuo. O primeiro prompt que escrevi gerava conteúdo aceitável. O décimo gerava conteúdo bom. A diferença entre os dois foi testar com profissionais reais e ajustar com base no feedback. Cada nicho tem suas particularidades — o tom que funciona para advogado não funciona para personal trainer.

Números honestos

O PostaGen está em fase inicial. Poucos usuários, tração orgânica ainda mínima. Não vou inventar métricas bonitas. O produto está no ar, funciona, gera conteúdo de qualidade, mas a distribuição é o desafio real agora. Construir é a parte fácil; colocar na frente das pessoas certas é outra história.

O modelo é freemium: 5 posts por mês de graça, plano Básico a R19,90 (30 posts) e Pro a R39,90 (ilimitado). A ideia é que o tier gratuito seja útil o suficiente para o profissional testar e perceber o valor antes de pagar.

Próximos passos

• Agendamento direto para Instagram (integração com a API do Meta)
• Geração de imagens para acompanhar o texto
• Mais nichos (contadores, corretores, veterinários)
• Dashboard com sugestões de temas baseadas em trending topics do nicho

Para quem quiser testar

O PostaGen está em postagen.ia.br. Se você conhece algum profissional que sofre para manter o Instagram atualizado, manda o link. E se quiser acompanhar o desenvolvimento, estou no @postagen_.

Se você já construiu SaaS voltado para o mercado brasileiro, especialmente com cobrança recorrente, quero muito trocar ideia nos comentários. A curva de aprendizado da parte financeira foi a maior surpresa de todo o projeto.