Seu episódio de podcast está pronto. Sessenta minutos de conversa, editados e polidos. Agora você precisa das notas do episódio.

É aqui que a maioria dos podcasters trava. Você tem que ouvir tudo de novo, anotando marcas de tempo e separando trechos, escrevendo um resumo que realmente capture o que vocês discutiram. Para um episódio de 45 minutos, as notas do episódio facilmente viram mais 90 minutos a duas horas de trabalho focado que não tem nada a ver com criar conteúdo.

Ferramentas de IA viram essa equação do avesso. Mande seu áudio para um serviço de transcrição, entregue a transcrição a um LLM e receba notas do episódio em minutos. O porém é que minutos de saída da IA ainda exigem sua atenção, porque a máquina não sabe o que importou na sua conversa.

O problema invisível dos podcasts

O Google não consegue ouvir o seu áudio. Nenhum outro mecanismo de busca consegue. Seu episódio brilhante sobre marketing de startups ou técnicas de fermentação natural ou seja lá o que você cobre pode muito bem não existir para quem procura esses assuntos.

As notas do episódio consertam isso. Elas transformam seu áudio em texto que mecanismos de busca conseguem rastrear, indexar e entregar para pessoas que procuram exatamente o que você falou.

Mas os benefícios vão além do SEO.

“Deaf and hard of hearing people want access to podcasts,” writes accessibility advocate Meryl Evans. “We want to be able to have the same opportunities as hearing people, to learn and grow, to be entertained, to be inspired.”

Quando Evans pesquisou ouvintes de podcasts sobre barreiras de acessibilidade, 74,5% disseram que desistiram de programas porque não conseguiam acessar o conteúdo. Transcrições e notas do episódio não são só “bom ter”. É assim que públicos inteiros vivenciam o seu trabalho.

E tem o lado prático. Quando alguém quer compartilhar aquela sacada do minuto 37 do seu episódio, marcas de tempo e resumos ajudam a encontrar. Sem isso, o momento fica efetivamente perdido. Ninguém vai ficar passando 45 minutos de áudio procurando.

O que as notas manuais realmente exigem

O processo tradicional é mais ou menos assim. Você ouve o episódio inteiro, muitas vezes enquanto faz outra coisa e acaba perdendo partes, anotando momentos-chave. Você escreve marcas de tempo para as seções de que lembra terem sido boas. Você redige um resumo que capture o episódio sem entregar tudo. Você separa trechos citáveis. Você escreve uma descrição para SEO. Talvez escreva posts para divulgar.

Para quem publica semanalmente, essa rotina engole 4-8 horas todo mês em tarefas administrativas que parecem não acabar.

A podcaster solo Katie Harbath descreveu a realidade financeira em a recent workflow breakdown: “I used to spend $100 per episode on editing. That’s not nothing, especially when you’re funding your podcast out of pocket.”

Cem dólares por episódio vira uma bola de neve rápido quando você publica toda semana. E edição é só uma peça do quebra-cabeça da produção.

Como a IA muda a conta

A nova rotina tem menos etapas e leva uma fração do tempo.

Primeiro, transcrição. Você envia seu arquivo de áudio para uma ferramenta como Descript, Otter ou um dos dezenas de serviços baseados no Whisper. Um episódio de 45 minutos é transcrito em 2-3 minutos. O custo é centavos por minuto, não dólares. A precisão costuma ficar por volta de 95-98% dependendo da qualidade do áudio, do ruído de fundo e de quão claramente cada pessoa fala.

Jason Snell, que faz podcast há mais de uma década, testou o Whisper contra métodos mais antigos de transcrição e descobriu que ele era “staggeringly better” do que qualquer coisa que ele já tinha tentado. Para ligações de analistas financeiros da Apple, cheias de terminologia especializada, “almost all of them were rendered correctly by Whisper.”

Segundo, geração. Você pega essa transcrição e pede para uma IA criar as notas do episódio. A instrução pode ser simples: resumir, identificar seções por tópico com marcas de tempo, separar trechos citáveis.

Terceiro, revisão. Você lê o que a IA produziu e corrige as partes que ela errou. Esta é a etapa que você não pode pular.

O problema dos 80%

A IA não termina o trabalho. Ela te leva até boa parte do caminho.

“It feels like the transcripts are 75% of the way there, but still require a human to fix that last 25%,” wrote Justin Jackson after testing multiple AI podcast tools. “We’re not at the stage where we can have all of this on auto-pilot.”

Den Delimarsky, que montou um fluxo de transcrição personalizado para o podcast dele, foi ainda mais direto: “For now, it gets me 80% of the way there, and I consider that to be a good start.”

Esses 20-25% restantes importam mais do que parece. Nomes saem deformados. “Sean” vira “Shawn.” Nomes de empresas saem sem sentido. Termos técnicos são transcritos foneticamente e viram uma salada. Seu convidado não vai gostar de ser chamado pelo nome errado nas suas notas públicas.

A IA também perde contexto. Se você citou algo de um episódio anterior, ela não pega essa conexão. Se um momento foi engraçado por causa de como alguém falou, a transcrição vira texto seco. Se você disse algo com sarcasmo que, no papel, parece sério, as notas do episódio podem destacar aquilo como um insight-chave quando você preferia que sumisse.

O ganho de tempo vem de a IA cuidar das partes chatas: ouvir tudo, anotar marcas de tempo, rascunhar resumos. A qualidade vem de você cuidar das partes que exigem entender o que de fato aconteceu na conversa.

Opções de ferramentas

Várias ferramentas focam especificamente nessa rotina.

Podsqueeze gerou os resultados mais úteis em testes diretos, segundo a análise da Transistor. Marcas de tempo, títulos, trechos-chave e rascunhos de posts. A interface mantém as coisas simples.

Castmagic teve as transcrições mais precisas com excelente identificação de falantes. A experiência de uso parecia bem acabada. Mas as transcrições às vezes atribuíam blocos grandes de texto ao falante errado, o que destrói o valor se você não perceber.

Descript foi o mais rápido para produzir uma transcrição razoavelmente precisa. Se você já edita seu podcast no Descript, adicionar notas do episódio é natural porque a transcrição já existe. A ferramenta consegue ler a transcrição e gerar notas do episódio sem você enviar nada novo.

Você também pode usar ferramentas de IA de uso geral. Pegue sua transcrição de qualquer fonte, cole no Claude ou no ChatGPT e peça notas do episódio. A ferramenta específica importa menos do que ter uma rotina que você realmente vai usar.

Instruções que funcionam

Para um resumo, algo como: “Aqui está uma transcrição de podcast. Escreva um resumo de 3 parágrafos que capture o tema principal, os pontos-chave e quem se beneficiaria de ouvir.”

Para marcas de tempo: “Identifique mudanças de tópico nesta transcrição. Para cada seção, dê o tópico e a marca de tempo no formato [MM:SS].”

Para trechos: “Encontre os 5 momentos mais citáveis desta transcrição. Procure por ideias que se sustentam sozinhas e representem o valor do episódio.”

Para SEO: “Escreva uma descrição do episódio com menos de 200 palavras. Inclua o tema principal, o nome do convidado e 2-3 palavras-chave que as pessoas poderiam pesquisar.”

Verity Sangan, que usa o ChatGPT para notas do episódio em vários podcasts, noted that results improve with practice: “I’ve used several times with gradually improving results.”

A melhora vem de refinar suas instruções com base no que a IA erra. Se ela vive perdendo seu segmento de abertura, adicione instruções para pular os primeiros dois minutos. Se ela dá peso demais a tangentes, diga para focar no fio principal do tema.

O que a etapa de revisão pega

A IA comete erros que humanos pegam na hora.

A transcrição pode dizer que seu convidado é da “Acme Corporation” quando ele na verdade disse “AXA Corporation.” A IA pode marcar uma piada de passagem como ponto-chave. A marca de tempo pode estar 30 segundos fora porque os marcadores da transcrição não ficaram perfeitamente alinhados.

“Always, always, always, double-check the end result,” advises Lower Street’s AI podcasting guide. “Proofread for fact-checking or even general typos. Make sure to have a human eye give it a review. They can often make mistakes.”

A revisão também pega desencontros de tom. A IA escreve com a voz dela, não com a sua. Se seu podcast é casual, brincalhão, a IA provavelmente vai produzir algo que parece um resumo corporativo. Você vai precisar colocar sua personalidade, adicionar suas frases características, fazer parecer uma extensão do seu programa em vez de uma descrição genérica.

Escolha sua profundidade

Podcasts diferentes precisam de estilos diferentes de notas do episódio.

Para alguns programas, o mínimo funciona. Título do episódio, um parágrafo de resumo, mini bio do convidado, 3-5 marcas de tempo, links citados. Rápido de produzir. Resolve.

Para podcasts que querem SEO, o formato estilo blog faz sentido. Um artigo completo expandindo os tópicos do episódio, player embutido, transcrição inteira, marcas de tempo detalhadas. Dá mais trabalho, mas mecanismos de busca têm mais coisa para indexar.

Para podcasts com marketing ativo, a abordagem completa: resumos em vários tamanhos, capítulos com marcas de tempo, momentos citáveis com artes, posts sociais para cada plataforma, texto para e-mail. A IA torna isso viável. Gere todos os ativos a partir de uma transcrição em vez de fazer cada um do zero.

A comparação de tempo

Abordagem manual para um episódio de 45 minutos:

• Ouvir tudo: 45-60 minutos
• Anotações durante: tarefa paralela
• Escrever o resumo: 15-20 minutos
• Criar marcas de tempo: 20-30 minutos
• Separar trechos: 15 minutos
• Escrever a descrição: 10 minutos
• Total: cerca de 90-120 minutos

Abordagem com IA:

• Transcrição: 2-3 minutos (automático)
• Gerar rascunhos: 5 minutos
• Revisar e editar: 10-15 minutos
• Total: cerca de 15-20 minutos

Isso é uma hora (ou mais) economizada por episódio. Quem publica semanalmente economiza 50+ horas por ano só em notas do episódio.

“It’s nice, especially when you’re tired, to have a service that makes recommendations, which you can edit and tweak,” Jackson wrote. “It does make the publishing process faster.”

O que dá errado

Publicar sem revisar é o erro mais comum. A IA erra. Marcas de tempo saem do lugar. Nomes saem errados. Pontos-chave ficam de fora. Seu convidado é “Professor de Economia” e a IA chama de “Economista profissional.” Coisas pequenas que fazem parecer que você não prestou atenção.

Complicar demais vem em segundo. Você não precisa de todo ativo possível para todo episódio. Comece com o que você realmente vai usar. Adicione mais conforme sua rotina amadurece e você aprende o que gera engajamento.

Ignorar a qualidade do áudio cria problemas em cascata. Lixo entra, lixo sai. Se sua gravação tem ruído de fundo, vozes se atropelando ou falas murmuradas, a precisão da transcrição cai e tudo que é construído em cima dela herda os erros.

Além das notas do episódio

Depois que você tem uma transcrição de qualidade, o resto do conteúdo fica direto.

Transforme o resumo das notas do episódio em um post completo expandindo cada seção. Separe ideias para sua newsletter. Crie uma semana de posts sociais a partir dos melhores momentos de um episódio. Use marcas de tempo para identificar quais trechos viram clipes para vídeo curto.

A transcrição é a matéria-prima. Notas do episódio são uma saída. A mesma fonte alimenta todo o resto.

A parte de que ninguém fala

Ferramentas de IA para podcasts não param de multiplicar. Novas opções aparecem todo mês. Os recursos se misturam: transcrição, notas do episódio, clipes sociais, rascunhos de blog.

O que realmente importa é se você publica episódios de forma consistente com notas do episódio anexadas. A ferramenta específica importa menos do que ter uma rotina que você mantém.

Os 80% que a IA faz te liberam para focar nos 20% que só você consegue: saber o que importou na conversa, o que seu público se importa, o que representa seu programa com precisão.

Essa é a troca. A chatice é automatizada. O julgamento continua sendo seu.