CursoJornalismo na era da encontrabilidade: como tornar notícias encontráveis pela inteligência artificialData e horário27 e 29/10, das 20h às 21h30, via ZoomCurso ao vivo, online, com gravação disponível por tempo limitado.Para quem éPara jornalistas, redatores, editores, produtores de conteúdo, assessores de imprensa e profissionais de comunicação que trabalham com notícias, reportagens, conteúdos institucionais e informação de interesse público.Também é indicado para profissionais de Comunicação, Marketing, Letras, Biblioteconomia, Ciência da Informação e áreas relacionadas à produção, organização, publicação e circulação da informação.O curso foi pensado tanto para jornalistas experientes que precisam compreender as mudanças provocadas pela Inteligência Artificial quanto para profissionais em início de carreira que já estão entrando no jornalismo em um ambiente no qual buscadores e sistemas generativos convivem na descoberta da informação.É especialmente útil para quem atua com:jornais e revistas;portais de notícias;sites institucionais;assessorias de imprensa;comunicação corporativa;Brand Publishing;redação e edição;produção de conteúdo;comunicação pública;SEO editorial;newsletters;conteúdos especializados;gestão de sites, acervos e repositórios de informação.Não é necessário ter conhecimento prévio de Inteligência Artificial, GEO, AEO, programação, ciência de dados ou tecnologia.A aula fica gravada?Sim. Você terá até 30 dias para ver e rever as aulas.O link da gravação será enviado na semana seguinte a cada aula.Objetivo do cursoCapacitar jornalistas e profissionais de conteúdo a compreender como a Inteligência Artificial está alterando a forma como notícias são encontradas, recuperadas, interpretadas e utilizadas - e como decisões de escrita, edição e organização da informação podem aumentar as condições de encontrabilidade dos conteúdos jornalísticos.Como aumentar as condições para que uma notícia seja encontrada, compreendida e representada corretamente por sistemas de IA?O curso apresenta conceitos e práticas de IA Writing, SEO, AEO, GEO e encontrabilidade aplicados ao jornalismo, sempre em linguagem acessível e com exemplos concretos. A proposta não é transformar jornalistas em especialistas em tecnologia. É compreender o que está mudando na circulação da informação, e o que isso muda na forma de apurar, escrever, editar, estruturar e publicar notícias.O que você vai aprenderAo final do curso, você terá uma visão mais clara sobre:como a Inteligência Artificial está mudando a descoberta de notícias;o que muda quando a busca deixa de apresentar apenas links e passa também a produzir respostas;o que é encontrabilidade da informação;por que publicar um conteúdo não significa necessariamente torná-lo encontrável;o que é IA Writing;como IA Writing se relaciona com práticas já conhecidas de escrita digital;qual a relação entre SEO, AEO e GEO;o que continua válido do SEO tradicional;como sistemas generativos recuperam, relacionam e utilizam informações;o que uma IA consegue identificar dentro de uma matéria;por que entidades, datas, fontes, cargos, organizações e lugares precisam estar semanticamente claros;como contexto influencia a compreensão de um conteúdo;como títulos, subtítulos, leads e intertítulos podem contribuir para a encontrabilidade;o que são blocos de informação autossuficientes;por que uma informação pode precisar continuar compreensível mesmo quando recuperada fora do contexto original;como diferenciar contexto necessário de excesso de contexto;como fontes, atribuição e corroboração ganham importância;como utilizar Inteligência Artificial como apoio à pesquisa sem tratá-la como fonte jornalística;quais são os riscos de alucinações, fontes inexistentes e informações não verificadas;como analisar criticamente recomendações de GEO;o que já sabemos sobre encontrabilidade generativa;o que ainda está sendo testado;o que pode ser apenas promessa de mercado;como diferentes tipos de conteúdo jornalístico exigem diferentes estratégias;quando otimizar e quando não otimizar;como revisar uma matéria sob o ponto de vista da encontrabilidade;o que pode ser observado depois da publicação;e quais são os limites atuais da mensuração em ambientes generativos.Sobre BrunoBruno Rodrigues trabalha há mais de três décadas com escrita digital, conteúdo, comunicação, Webwriting, UX Writing, arquitetura da informação e encontrabilidade.É pesquisador em Ciência da Informação pela Unirio/CNPq, onde investiga encontrabilidade da informação, linguagem, organização do conhecimento e escrita em ambientes digitais, com foco em Prompt Writing, GEO, GBO e Inteligência Artificial Generativa.É Especialista de Conteúdo da CNseg e gestor de plataformas editoriais como o Notícias do Seguro, atuando diretamente na relação entre produção jornalística, distribuição de conteúdo, SEO, GEO, AEO e novas formas de encontrabilidade da informação.Em 2010, a convite do Governo Federal, elaborou a Cartilha de Redação Web dos Padrões Brasil e-GOV, referência nacional para produção de conteúdo em ambientes digitais.Com quase 32 anos de atuação em comunicação digital, desenvolveu projetos, treinamentos e consultorias para organizações públicas e privadas em áreas como Webwriting, UX Writing, conteúdo, arquitetura da informação, linguagem, encontrabilidade e Inteligência Artificial aplicada à escrita.É autor de livros como:Webwriting: Pensando o texto para a mídia digital, primeiro livro sobre Webwriting em português;Em busca de boas práticas de UX Writing, primeiro livro sobre UX Writing em português;UX Writing: Principios y Estrategias, primeiro livro sobre UX Writing em espanhol;Webwriting & UX Writing: Redação para a Mídia Digital, publicado pela Editora Senac;Prompt, Palavra, Ação: a escrita digital em ambientes generativos, publicado pela Editora Brauer em 2025 e vencedor do Prêmio DesignTeam como Melhor Livro de Design do Ano.Sua pesquisa atual se relaciona diretamente a uma das questões centrais deste curso:Como organizar linguagem, conteúdo e informação para aumentar suas condições de encontrabilidade em ambientes mediados por Inteligência Artificial?CertificadoSim, tem certificado.Ele será enviado na segunda-feira seguinte à última aula.Sobre envio de nota fiscalSim, é possível solicitar nota fiscal.A solicitação deve ser feita até o dia seguinte à última aula.Aula 1: Da busca à era das respostas: o que muda para o jornalismoA primeira aula apresenta a transformação na forma como notícias e informações são encontradas, recuperadas e utilizadas na internet.Partiremos de um ambiente já conhecido pelo jornalismo: mecanismos de busca, SEO e distribuição digital — para compreender o que muda quando sistemas de Inteligência Artificial passam não apenas a indicar links, mas também a localizar informações, relacionar diferentes fontes e produzir respostas.A proposta é compreender essa transformação sem tecnicismo excessivo e sem tratar a Inteligência Artificial como uma ruptura completa com o jornalismo.Muitas das práticas que favorecem a encontrabilidade: clareza, contextualização, identificação de fontes, precisão e organização da informação — já fazem parte do bom jornalismo.O que muda é que essas práticas passam a ter também importância para a interpretação e a recuperação automatizada do conteúdo.A pergunta central da primeira aula será:O que precisa acontecer para que uma notícia tenha melhores condições de ser encontrada, compreendida e corretamente representada por buscadores e sistemas de Inteligência Artificial?Conteúdo da aulaDa busca por links à era das respostasComo uma notícia circula depois de publicadaProdução, publicação, distribuição e encontrabilidade: diferenças importantesPor que publicar não significa necessariamente ser encontradoO que é encontrabilidade da informaçãoBusca tradicional x busca conversacionalComo sistemas generativos recuperam, relacionam e utilizam informaçõesO que é IA WritingDo SEO Writing ao IA WritingSEO, AEO e GEO: o que são, como se diferenciam e como se complementamO que uma IA consegue identificar em uma matériaConteúdo encontrado x conteúdo compreendidoEntidades: pessoas, organizações, lugares, produtos, eventos e conceitosA importância de contexto, datas, nomes, cargos, instituições e referências explícitasFontes primárias e secundárias no ambiente digitalAutoridade, atribuição e corroboraçãoIA como ferramenta de pesquisa x IA como fonte jornalísticaAlucinações, fontes inexistentes e informações não verificadasO que já sabemos sobre encontrabilidade generativa, o que ainda está sendo testado e o que é apenas promessa de mercadoAnálise comentada de uma notícia realAula 2: IA Writing na prática: como escrever e editar para a encontrabilidadeA segunda aula leva os conceitos para a rotina editorial.O foco passa a ser aquilo que jornalistas, redatores e editores podem efetivamente observar e modificar em uma matéria: estrutura, clareza, contexto, títulos, leads, intertítulos, identificação de entidades, fontes, datas, relações entre informações e organização dos blocos de conteúdo.A proposta não é ensinar uma fórmula para “agradar à Inteligência Artificial”.É aprender a estruturar melhor a informação para que ela continue funcionando para o leitor humano e, ao mesmo tempo, tenha melhores condições de ser interpretada e recuperada por sistemas automatizados.Também discutiremos os limites da otimização.Nem toda matéria precisa receber o mesmo tratamento — e escrever para encontrabilidade não deve transformar textos jornalísticos em conteúdos artificiais, repetitivos ou padronizados.A pergunta central da segunda aula será:O que posso fazer, concretamente, ao escrever ou editar uma matéria para melhorar sua clareza, sua estrutura e suas condições de encontrabilidade?Conteúdo da aulaIA Writing aplicado ao jornalismoA jornada da matéria: pauta, apuração, redação, edição, publicação, distribuição e recuperaçãoComo reconhecer e hierarquizar a informação principalO que precisa aparecer primeiro e o que pode vir depoisTítulos informativos e semanticamente clarosSubtítulos, leads e intertítulos com função editorialAnswer-first: quando começar pela resposta — e quando não começarBlocos de informação autossuficientesComo tornar um trecho compreensível mesmo quando recuperado fora do contexto originalClareza na identificação de pessoas, empresas, órgãos e instituiçõesDatas, números, lugares, cargos, siglas e referências temporaisFontes, atribuição e contextualizaçãoContexto necessário x excesso de contextoComo evitar pressupor que o leitor já conhece o assuntoRelações entre matérias e conteúdos de um mesmo veículoO site jornalístico como corpus de informaçãoConsistência editorial e representação de pessoas, organizações e temasDiferenças de abordagem entre notícia factual, reportagem, entrevista, análise e conteúdo evergreenQuando otimizar e quando não otimizarErros comuns: repetição artificial de termos, excesso de perguntas, listas desnecessárias, textos formulaicos e “receitas” de GEOAntes e depois: análise de uma mesma matéria em duas versõesComo avaliar criticamente se uma intervenção realmente melhorou o conteúdoO que pode ser acompanhado depois da publicação — e os limites atuais da mensuração em GEOChecklist de encontrabilidade antes de publicarExercício prático de análise e reestruturação de uma matériaMetodologiaO curso combina explicação conceitual, exemplos jornalísticos, análise de matérias e exercícios práticos.Os conceitos serão apresentados em linguagem acessível e relacionados imediatamente a situações encontradas na rotina de redação, edição e publicação.Também serão comparadas versões de conteúdos para observar quando uma intervenção efetivamente melhora a informação e quando uma tentativa de otimização pode empobrecer o texto.O que você será capaz de fazer depois do cursoAo final das duas aulas, você deverá conseguir olhar para uma matéria e avaliar:se o assunto está claramente identificado;se as informações principais estão suficientemente contextualizadas;se pessoas, empresas, órgãos, instituições, lugares e acontecimentos estão explicitamente identificados;se datas e referências temporais fazem sentido;se fontes e atribuições estão claras;se título, lead, subtítulos e intertítulos ajudam a organizar semanticamente o conteúdo;se trechos importantes continuam compreensíveis quando recuperados isoladamente;se há contexto suficiente ou informação desnecessária;se a matéria estabelece relações adequadas com outros conteúdos;se as alterações propostas ajudam leitores humanos, buscadores e sistemas de Inteligência Artificial;e quando uma suposta “otimização para IA” não melhora de fato o jornalismo.Você não precisa entender de tecnologiaEste não é um curso de programação, ciência de dados ou desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial. Também não é um treinamento para ensinar jornalistas a escrever textos artificiais pensando em algoritmos.O ponto de partida continua sendo o próprio jornalismo. O que mudou é que agora o conteúdo jornalístico circula em um ambiente no qual pessoas, mecanismos de busca e sistemas de Inteligência Artificial participam da descoberta, recuperação e mediação da informação.