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Este é o ano em que o Google está investindo pesado em IA. Tanto o Gemini 2.5 quanto o NotebookLM receberam grandes atualizações, especialmente o Gemini 2.5 Pro, que definitivamente é um modelo de IA subestimado. É rápido, super inteligente e muito poderoso. Então, neste vídeo, vou mostrar como você pode combinar as duas IAs mais poderosas do Google agora para fazer seu trabalho muito mais rápido.
Uma das capacidades mais subestimadas do Gemini 2.5 são suas capacidades superiores de codificação usando o seu modo canvas, com seu raciocínio e pensamento aprimorados. E, para minha surpresa, ele é realmente rápido. Ele literalmente pode construir qualquer coisa pronta para entrega e totalmente funcional. Ao contrário do Claude 3.7, você pode precisar configurar o ambiente para que os códigos funcionem corretamente, então será uma boa escolha para não técnicos. E também possui forte capacidade multi-modelo, possui janela de contexto de 1 milhão de tokens e o Google planeja expandir para dois milhões de tokens. Isso o torna uma ferramenta perfeita para realizar diferentes tipos de tarefas complexas. Ele agora pode avaliar vídeos do YouTube, tanto no Gemini quanto no AI Studio, e você pode fazer qualquer pergunta. O Gemini 2.5 Pro agora é gratuito para todos os usuários, sem qualquer assinatura paga. Você pode acessá-lo tanto no aplicativo Gemini quanto no AI Studio. E não apenas o Gemini 2.5, a função de descoberta de fontes do NotebookLM é incrivelmente útil. Você pode digitar qualquer coisa e ele avaliará centenas de fontes web potenciais e selecionará as mais relevantes e confiáveis para você, tudo alimentado pelo Gemini. Assim, podemos usar o NotebookLM para selecionar fontes de alta qualidade e verificadas com a menor alucinação, extrair insights de qualidade e usar o Gemini 2.5 como o poderoso mecanismo de execução para construir qualquer coisa sem habilidades de codificação.
O primeiro é a visualização interativa. Dados os 1 milhão de tokens e as capacidades nativas para processar diferentes formatos de conteúdo, o Gemini 2.5 é absolutamente incrível no manuseio de documentos super longos com imagens e na geração de visualizações interativas. Então, combinando com os insights do NotebookLM de fontes verificadas, você pode transformar qualquer insight em visualizações ou ferramentas bonitas sem nenhuma habilidade de codificação.
Primeiro, deixe-me mostrar o quão poderoso é o Gemini 2.5 na análise de documentos complexos. Eu tenho este documento de patente longo, tudo em imagens, e está cheio de diagramas complexos. Agora vá para o Gemini, selecione 2.5 Pro. Certifique-se de ativar o canvas, pois vamos criar uma visualização. Em seguida, carregue o documento de patente e use este prompt para pedir que ele resuma este documento e visualize o processo principal. Muito rapidamente, ele resumirá todo o documento com o resumo e visualizará o processo principal. Eu tentei o mesmo prompt no Claude ou ChatGPT e não funcionou ou com detalhes suficientes, dada a complexidade. E você sempre pode compartilhar o canvas e você pode ver que ele é responsivo para dispositivos móveis, o que é muito atencioso da parte do Gemini.
Agora podemos tornar este fluxo de trabalho ainda mais útil adicionando a funcionalidade de exportação. Desta vez, vamos começar com o Gemini Deep Research com o Gemini 2.0, e você também pode gerar visões gerais de áudio dentro do Gemini. Agora exporte esta pesquisa profunda para um documento do Word e baixe-o. Se quiser, você sempre pode importá-lo para o NotebookLM como fonte. Novamente, carregue isso para o Gemini 2.5 e peça para transformá-lo em infográficos interativos. Às vezes, pode haver ícones ausentes e você sempre pode pedir que ele os conserte. Imediatamente, temos um infográfico realmente decente sobre o relatório e você pode passar o mouse para mostrar os detalhes e você também pode criar todas as visualizações como microsites ou apresentações na web. Agora podemos pedir que ele adicione um botão de download como PDF que seja totalmente funcional e rapidamente você pode ver um botão de download como PDF sendo adicionado. Mas observe, você precisa copiar o código e executá-lo localmente ou em seu ambiente hospedado, pois o Google o bloqueará de executar qualquer código usando o link do Canvas. O que é incrível é que isso é totalmente funcional sem configurar nada, mesmo para o Claude, ele exigirá que você faça alguma configuração e não apenas para PDF. Você pode tentar exportar como imagem, arquivo SVG, dependendo de suas necessidades e compartilhar com seus colegas de equipe ou clientes.
Agora podemos combinar o Notebook LM para encontrar fontes verificadas usando o recurso Descobrir. Crie um novo Notebook. Você pode clicar diretamente em Descobrir ou pode clicar em Adicionar e nas fontes Descobrir. Se você não tem ideia, você sempre pode clicar em "Estou curioso" para obter alguns tópicos aleatórios. Digamos que estamos pesquisando sobre a indústria de EdTech. Podemos especificar como relatórios de pesquisa sobre a tendência central da indústria e o NotebookLM sugerirá no máximo 10 fontes por vez com uma descrição e sempre priorizará fontes de autoridade de marcas respeitáveis, e você sempre pode pedir que ele se concentre em fontes específicas como fontes de vídeo do YouTube, grandes empresas de consultoria ou marcas específicas como Google, Microsoft ou até mesmo formatos de arquivo como PDF, data de recência, então definitivamente brinque com isso, pois achei isso muito útil para encontrar algumas fontes rápidas e confiáveis e observe que, mesmo que ele possa escanear a fonte, não significa que você pode inserir todas elas com sucesso. Certifique-se de que todas as fontes possam ser importadas e agora use este prompt para pedir que ele identifique quaisquer tendências principais e mudanças no comportamento do consumidor. Observação: Pedi a ele para não incluir nenhuma citação, para que possamos garantir que a saída esteja limpa para o Gemini como entrada. Em seguida, copie a resposta. No Gemini 2.5, peça a ele para criar um mapa de oportunidades interativo com visualização, usando os Insights do NotebookLM. Em um minuto, temos o mapa de oportunidades pronto. Com o Gemini rotulando cada tendência, como crescente, emergente, estabelecida. O que eu realmente gosto é o auxiliar de decisão estratégica. Você pode simplesmente escolher o público-alvo, o foco da tecnologia e ele destacará a tendência relevante para este segmento de destino com seu potencial para inspirar seu pensamento. Então, pense no que importa para o seu negócio e você pode transformar qualquer insight do NotebookLM em uma construção útil usando o Gemini.
Antes de prosseguir, se você chegou até aqui no vídeo, provavelmente está animado com a poderosa combinação do Gemini e do NotebookLM. É por isso que eu recomendo que você também confira este ebook gratuito da HubSpot, "O Guia do Profissional de Marketing para Google Gemini & NotebookLM". Você pode encontrar o link para download na descrição. É totalmente gratuito. Este guia mostra como reduzir o tempo de pesquisa de horas para minutos, enquanto descobre insights mais profundos do que os métodos tradicionais permitem. Ele percorre tudo, desde a automação de pesquisas usando pesquisas profundas do Gemini, a construção de hubs de conhecimento personalizados com o NotebookLM, até casos de uso do mundo real para profissionais de marketing. Este é o ótimo ponto de partida se você quiser incorporar IA em seus fluxos de trabalho de pesquisa. O que eu gosto são os 11 fluxos de trabalho de aplicação prática passo a passo que você pode aplicar imediatamente, como criação de conteúdo, estratégia de marketing, pesquisa de clientes, análise de indústria. Eles mostram como combinar ferramentas de IA para maximizar a produtividade e os insights. Recomendo que você baixe isso na descrição abaixo gratuitamente e agradeço à HubSpot por patrocinar este vídeo.
Em seguida, pesquisa para página de destino. Em vez de simplesmente pedir ao Gemini para criar a página ou o site, podemos combinar o conhecimento e os insights do NotebookLM sobre seu público-alvo e concorrentes. A melhor coisa é que você sempre pode selecionar suas próprias fontes no NotebookLM, certificando-se de que elas sejam verificadas e de alta qualidade. Digamos que estou criando uma página de destino para um negócio de espaço de coworking. Primeiro no NotebookLM, posso usar a fonte de descoberta para identificar estudos de pesquisa e pesquisas relevantes sobre espaço de coworking e priorizar relatórios em PDF. Então ele encontrou 8 fontes para mim e ainda não terminamos. Além disso, importe alguns dos principais concorrentes do seu nicho para analisar suas mensagens e a linguagem que eles usam. Tente encontrar pelo menos 4-5 concorrentes. Agora peça a ele para identificar os padrões de linguagem, a voz e o tom sobre os segmentos de destino, que são freelancers, trabalhadores remotos e proprietários de pequenas empresas. Então agora ele, com base nas fontes, dará a você os padrões de linguagem, considerações específicas para esses segmentos de destino, bem como o tom. E se você tiver outras fontes próprias, como transcrição de chamadas, pesquisas, também insira no NotebookLM. E isso será muito útil enquanto construímos a página no Gemini. Agora copie a resposta e cole no Gemini. Digamos que este é um design de site que me inspira e quero adaptá-lo para meu negócio. Então podemos tirar uma captura de tela e usar este prompt para gerar a maquete da página de destino e usar os Insights do NotebookLM como guia. Então você pode ver que ele não apenas gerará a página de destino usando o layout que eu especifiquei, mas também as escolhas de palavras e mensagens. Você definitivamente pode dizer que ele está usando a linguagem e abordando a preocupação nos benefícios da associação. E está lindamente projetado e pronto para ser implantado. Então certifique-se de não apenas pedir ao Gemini para construir, mas sempre lhe dar insights significativos para que a saída seja muito melhor.
O próximo é a criação de materiais de aprendizagem. Todos sabem que o NotebookLM é uma ferramenta incrível para aprendizagem. Agora, com a forte capacidade de codificação do Gemini 2.5 e os recursos de mapa mental do NotebookLM, podemos transformar qualquer processo de aprendizagem com visualizações poderosas e materiais de aprendizagem interativos em apenas minutos. Este é um fluxo de trabalho poderoso se você quiser aprender novos assuntos ou precisar criar conteúdo educacional. Por exemplo, estou aprendendo ou ensinando Ciência de Dados. Então, no NotebookLM, podemos primeiro encontrar alguns tutoriais do YouTube sobre ciência de dados e é por isso que gosto dos recursos de Descoberta de Fonte. Você pode simplesmente especificar o formato e ele encontrará todas as fontes confiáveis para você. E então também encontre algum ebook em PDF sobre ciência de dados. E não estou brincando, o NotebookLM até me ajudou a encontrar um livro inteiro, também importe-os como fontes. E remova aqueles que não podem ser importados. Primeiro, podemos clicar nos recursos de mapa mental e ele imediatamente gerará o mapa mental visual que lhe dará uma visão holística de como diferentes conceitos estão relacionados na ciência de dados. E você pode expandir cada nó para expandir o conceito abaixo ainda mais. E você sempre pode clicar em cada nó, e isso acionará um prompt para detalhes. Então isso lhe dará uma maneira muito estruturada de aprender novos assuntos. Agora vamos criar materiais de aprendizagem usando este prompt para pedir que ele crie conjuntos de módulos de aprendizagem sobre ciência de dados. Imediatamente, ele será dividido em diferentes módulos de aprendizagem com detalhes. Então isso será útil se você estiver apenas fazendo autoaprendizagem ou ensinando, e este é o poder da janela de contexto de 2 milhões de tokens do NotebookLM. Para torná-lo ainda mais útil, agora podemos copiar a resposta, colar no Gemini 2.5 e pedir que ele transforme esses módulos em conjuntos de quizzes de aprendizagem interativos. Em apenas um minuto, os quizzes de aprendizagem estão prontos e parecem incríveis. O que eu realmente gosto é como ele divide os quizzes por módulos, conforme especificado nos insights do NotebookLM. Então, em cada módulo, temos diferentes avaliações e é totalmente funcional. Você pode simplesmente fazer upload para o seu servidor ou, se quiser, pode simplesmente compartilhar este link do canvas e está funcionando perfeitamente. Outra vantagem é que podemos realmente transformar qualquer mapa mental do NotebookLM em um cluster interativo. Digamos que temos este projeto de aprendizagem sobre design de UX. Novamente, como de costume, geramos o mapa mental visual e expandimos todos os nós e, em seguida, exportamos como uma imagem. Agora, no Gemini 2.5, carregue esta imagem de mapa mental e use este prompt para criar uma visualização de cluster de tópicos, mostrando como diferentes conceitos se relacionam dentro deste tópico amplo e, em seguida, imediatamente ele transformará o mapa mental do NotebookLM em um cluster interativo. E não apenas para aprendizagem, você pode usá-lo para visualizar os pilares da sua estratégia de conteúdo, prioridades de planejamento estratégico, então os casos de uso são infinitos.
O próximo é pesquisar seu protótipo de produto. Para a maioria dos construtores, fundadores de startups, gerentes de produto, um dos desafios é como validar ideias rapidamente com base nas necessidades do mercado. Agora, com o NotebookLM e o Gemini 2.5, este processo ficará muito mais fácil e você poderá iterar mais rápido e reduzir o risco de construir algo que ninguém quer. Por exemplo, estou construindo uma ferramenta de produtividade no local de trabalho. Então, primeiro no NotebookLM, vamos descobrir algumas fontes sobre a tendência recente de produtividade no local de trabalho. E eu gosto de como o NotebookLM sempre analisará fontes de marcas e governos respeitáveis. Vamos apenas importar todas elas. Agora também descubra fontes sobre os pontos problemáticos do público com o software de produtividade no local de trabalho e concentre-se no feedback real do usuário de fóruns. Você verá que ele tentará priorizar fontes do Reddit e também importará todas elas e removerá aquelas que não podem ser importadas. Claro, se você tiver outras fontes relevantes, como seus próprios dados de pesquisa, também carregue aqui. Agora use este prompt para pedir que ele identifique as cinco necessidades não atendidas em ferramentas de produtividade no local de trabalho e os recursos mais solicitados pelos usuários e as tendências recentes que podem afetar como construímos este produto e organizá-los por prioridade. Então, isso é o que eu realmente gosto no NotebookLM, porque ele sempre pode encontrar ligações entre todas as fontes e fornecer insights sobre seu mercado, clientes e produtos. Em seguida, copie a resposta e cole de volta no Gemini 2.5, pois vamos construir o protótipo. Use este prompt para pedir que ele crie um protótipo de produto lindamente projetado e totalmente funcional para um produto de local de trabalho inteligente que atenda aos insights que coletamos do NotebookLM. Imediatamente, você verá que o protótipo está pronto. É totalmente funcional e posso ver que também está atendendo aos principais recursos solicitados pelos usuários, como Assistente com IA, lembretes de tarefas oportunos, integração com outras ferramentas existentes e até mesmo um fuso horário focado que atende às necessidades dos clientes-alvo. Então isso será muito útil para transformar imediatamente qualquer um de seus insights de pesquisa de qualidade em uma maquete de produto pronta para ser construída.
O próximo é criar roteiro e áudio de podcast. A geração de visão geral de áudio do NotebookLM é provavelmente um de seus recursos característicos e todos adoram sua conversa em estilo de podcast. E a tecnologia principal é alimentada pelo Gemini. E usando a capacidade multimídia do Gemini 2.5, podemos facilmente transcrever qualquer áudio, reutilizá-lo para outro roteiro de podcast e até mesmo gerar uma trilha de áudio de podcast pronta para uso. Digamos que estou criando um episódio de podcast sobre como encontrar o emprego dos sonhos. Como de costume, importamos todas as fontes e então podemos facilmente gerar a visão geral de áudio clicando no botão gerar e a conversa em estilo de podcast está pronta. Então baixe o arquivo. Agora vá para o Google AI Studio. A razão para isso é porque esta é a interface do desenvolvedor e suporta mais uploads de formatos de arquivo. Então, certifique-se de que o modelo Gemini 2.5 Pro esteja selecionado e, em seguida, carregue o arquivo de áudio do podcast e use este prompt para extrair a transcrição completa. E você pode ver que isso é super incrível e a capacidade multimídia do Gemini é realmente poderosa. Ele extrai a transcrição completa com timestamp. E se você tiver vídeos do YouTube, você também pode usar a mesma abordagem para obter a transcrição facilmente. Em seguida, use este prompt para converter este roteiro de podcast de duas pessoas em um roteiro de áudio de um único apresentador em primeira pessoa, como se eu estivesse falando diretamente com meu público. Então você pode ver imediatamente que este roteiro foi reutilizado usando a visão de primeira pessoa. E se você quiser, você sempre pode fazer ajustes e, em seguida, gravar usando sua própria voz, que é uma abordagem preferida. Mas se você não quiser, você pode realmente copiar o roteiro e ir para o Screen Realtime, um recurso do AI Studio que permite interação multimídia com IA. Agora escolha o formato de saída e a voz de áudio desejada. Copie o roteiro e use este prompt e peça a ele para ler o roteiro do podcast palavra por palavra e pular qualquer efeito de transição. Ok, vamos mergulhar nisso. Você está procurando encontrar o emprego dos seus sonhos, não apenas qualquer emprego, certo? Você pode até ter consultado um guia de pesquisa de carreira, o que me diz que você está falando sério sobre isso. Você não está apenas brincando em sites de empregos mais. Você está pronto para realmente descobrir como conseguir um emprego... Você pode ouvir isso. Isso é absolutamente incrível. E o que notei é que o áudio do Gemini melhorou em comparação com meses atrás. Você definitivamente pode ouvir a entonação, o ritmo é muito natural e, se estiver satisfeito, pode pausar e baixá-lo como um arquivo de áudio de alta qualidade. E uma dica é tentar dividi-lo em diferentes seções menores, pois às vezes as conexões do Stream Realtime podem ser perdidas repentinamente e você pode precisar começar de novo. E, claro, você também pode usar outras ferramentas de IA de texto para fala ou ter sua voz de IA clonada. Mas usando este método, você pode transformar qualquer roteiro em áudio pronto para uso, seja um episódio de podcast, materiais de treinamento, narração profissional para relatórios. Então existem tantas aplicações que você pode usar isso.
Então você pode ver, a partir desses casos de uso, o que realmente importa é a qualidade da sua fonte, porque o Gemini 2.5 pode literalmente construir qualquer coisa, mas somente quando você fornecer fontes de qualidade, a saída se tornará significativa. É por isso que o NotebookLM é tão útil neste fluxo de trabalho, porque você sempre pode selecionar suas próprias fontes e ter o maior controle sobre a qualidade da fonte. E eu realmente espero que o Google possa considerar seriamente integrar o NotebookLM e o Gemini 2.5 Canvas. Isso seria uma verdadeira mudança de jogo. E se você quiser mais inspiração, junte-se à minha comunidade. Você pode encontrar todos os prompts testados que compartilho no meu canal e outros conteúdos em destaque. Você pode encontrar o link na descrição e antes de ir, também confira esta playlist inteira de vídeos sobre IA para obter mais inspiração para casos de uso. Nos vemos na próxima vez.