Caption Lab

A oficina de legendas: analise o seu estilo de escrita, gere legendas que soam como si — apenas a partir das suas fotos ou em batch —, ou peça uma auditoria a uma legenda existente.

4 min de leitura

O Caption Lab é a oficina de escrita do Fuze, pensada para o redes sociais. Articula três modos em torno da mesma ideia: as suas legendas devem soar como o seu estúdio, não como um robot.

Os três modos

Impressão de estilo
Analisa as suas legendas passadas para extrair o seu estilo: tom, comprimento, estrutura, uso de emojis e de hashtags. Forneça pelo menos 3 legendas de cerca de vinte caracteres no mínimo cada (coladas ou via capturas de ecrã); pode corrigir manualmente o perfil detetado. O histórico das suas análises é conservado.
Geração
Redige legendas a partir da sua impressão de estilo e da sua marca (palavras a usar ou a evitar, nível de luxo…). O tema é opcional: basta enviar as suas fotos e o Fuze escreve a partir do que está realmente visível nelas. Pode anexar até 3 fotos por geração; são analisadas no momento e nunca armazenadas.
Auditoria
Cole uma legenda existente: o Fuze pontua-a, aponta o que a fragiliza e propõe uma versão reescrita.

Gerar apenas a partir das suas fotos

O campo «Sobre o que é esta publicação» é opcional: torna-se um simples contexto adicional. Sem tema, o Fuze analisa a foto (sujeito visível, ambiente, estação do ano, tipo de sessão) e escreve a legenda completa — gancho, corpo, chamada à ação, hashtags — seguindo a sua impressão de estilo. Nunca inventa um preço, uma promoção ou um testemunho: apenas é usado o que está visível e o que declarou no seu estúdio.

Formulário de redação de legendas da Fuze com fotos opcionais, campo de contexto opcional e botão para gerar três legendas
Modo « um post »: até 3 fotos e campo de contexto opcional.

O modelo de legenda (modo avançado)

Nas definições da geração, pode definir o seu próprio modelo: um texto livre que mistura texto fixo (reproduzido tal qual em cada legenda) e variáveis preenchidas pelo Fuze. Chips clicáveis inserem as variáveis sem ter de as digitar; as variáveis desconhecidas são assinaladas antes da geração.

Editor de modelo de legenda da Fuze com as variáveis corpo, hashtags, chamada à ação e site
O painel avançado de modelo e as suas variáveis inseríveis num clique.
{{legende}}
O corpo da legenda escrito pelo Fuze (análise da foto, contexto opcional, impressão de estilo).
{{hashtags}}
O bloco de hashtags locais e estratificados gerado para a publicação.
{{CTA}}
A chamada à ação escrita pelo Fuze.
{{site internet}}
Substituído pelo endereço do seu site, conforme declarado no seu perfil de estúdio.

O modelo é guardado na sua impressão e aplica-se a todas as gerações (individual e batch) enquanto estiver ativo; um interruptor permite desativá-lo temporariamente sem o perder. O seu estilo continua a aplicar-se às partes escritas: tom, comprimento-alvo, emojis, palavras proibidas.

O modo batch (vários posts de uma vez)

  1. Crie 2 a 5 séries: cada série corresponde a uma publicação, com 1 a 3 fotos e um contexto opcional.
  2. Lance «Gerar tudo»: as séries são processadas uma após a outra, com um estado visível para cada uma (em espera, em curso, concluída, erro). O custo total estimado é apresentado antes do lançamento.
  3. Cada série concluída produz uma legenda completa pronta a publicar, com a sua miniatura, um botão de copiar individual e um botão «copiar tudo». Uma série falhada não bloqueia as outras e não custa nada; pode regenerá-la isoladamente.
Modo batch do Caption Lab da Fuze com séries de fotos independentes, estado por série e custo em créditos de IA
Modo batch: uma série equivale a um post, até 5 séries de seguida.

Tirar o melhor partido

  • Analise primeiro a sua impressão: gerar sem perfil de estilo produz legendas mais genéricas.
  • Cole as suas legendas reais, não exemplos ideais: a impressão deve refletir a sua escrita real.
  • Sem tema, escolha fotos nítidas e representativas: a legenda baseia-se no que está realmente visível.
  • Uma auditoria antes de publicar é a forma mais rápida de melhorar um texto que lhe parece «quase bom».