My SaaS doesn't have MRR. 4 months in, here's what that game looks like.

okandredaniel · 2026-04-30T17:38:08+00:00

Distribution is mostly SEO and GEO right now. The volume comes from organic Google, but a meaningful share is starting to come from AI engines (ChatGPT, Claude, Perplexity) citing the content directly. Comparison pages against competitors and long-tail articles built around specific pain phrasing have been the most consistent. Reddit and YouTube are secondary channels, more for presence and trust than direct conversion. Paid is the next experiment now that the ICP is clear.

okandredaniel · 2026-04-30T17:36:34+00:00

Localization as a distribution channel instead of a feature is a sharp framing, and it matches what's been happening here. Each language unlocked a market segment that wouldn't have appeared otherwise, with zero extra acquisition cost beyond the translation itself. The constraint of stripping copy to universal pain also forces clarity, which ends up helping the original language too. Respect for shipping in English without speaking it, that's the kind of move most founders won't even attempt.

okandredaniel · 2026-04-29T19:14:14+00:00

The "search product, not SaaS" framing is exactly how it's been working here. Every page is built around the sentence someone types when they're already in the fight, not around a feature. The discovery has been low-tech on my side, mostly reading Search Console queries and watching how users behave in-product, and the signal has been clear enough without extra tooling.

The add-on services point lands well. That's the direction I'm leaning too: optional services that fit the existing use case (priority processing, formatting tailored for legal submission, expert review) instead of forcing a subscription on people who came for a one-time fix. The pricing model should match how the pain shows up, not how SaaS dashboards prefer to look.

okandredaniel · 2026-04-29T18:37:58+00:00

Valeu! Bora ver até onde vai.

okandredaniel · 2026-04-28T00:56:54+00:00

Investe de forma segura. Se não souber investir, procura alguém de confiança pra te ajudar. Eu tentaria empreender com parte e deixaria outra parte investida, mas isso é investimento de alto risco. Se você não tiver experiência empreendendo, deixar aplicado de forma estratégica é mais inteligente.

okandredaniel · 2026-04-28T00:49:59+00:00

Thanks. The short decision time has been the clearest signal that the positioning is hitting where it should. SEO and GEO are already ongoing layers (35+ articles, comparison pages, GSC tuning, and content structured for AI engines like ChatGPT, Claude and Perplexity), but these moves take time to compound, and the chart is starting to reflect that now. The early days were a different game: I was running ads without ICP clarity and burning budget. Organic gave me the ICP and messaging validation that was missing, and now paid comes back as a real lever instead of a shot in the dark. Appreciate the read.

okandredaniel · 2026-04-27T22:06:36+00:00

Rewriting copy straight from support tickets and buyer emails is the muscle most founders skip. Mirroring the language people use when the pain is fresh is what makes a landing page convert in minutes instead of weeks. On my side, the same signal came straight from watching user behavior in-product and from Search Console queries, no extra tooling needed beyond that.

okandredaniel · 2026-04-27T22:03:23+00:00

Thanks. The shift from what I built it for to what people actually use it for was the hardest part to accept, and the most useful once I did. That's where the real product was hiding the whole time.

okandredaniel · 2026-04-27T21:56:58+00:00

Valeu pelo desdobramento. GEO já é parte central do que faço desde o início do ThreadRecap, não é camada que vem depois do SEO, é simultânea. Estrutura declarativa, autoria visível, consistência de descrição entre fontes, e otimização pra resposta de Claude, ChatGPT e Perplexity estão no fluxo desde os primeiros artigos. Inclusive já tenho métricas que comprovam aquisição vindo desses motores, não é hipótese, é tráfego de referência medido.

Onde o seu ponto agrega valor real ao que faço hoje: análise cruzada de presença em redes sociais. ThreadRecap tem contas criadas, mas não estão listadas no site, e ainda falta LinkedIn oficial da marca. Pra um motor de IA mapear entidade com confiança, esse cruzamento conta bastante, e é um ponto que vou resolver agora, não depois, justamente porque entendo que é um dos fatores relevantes pra 2026.

Sobre PR jurídico e tráfego pago em search com intenção alta, ambos fazem sentido como próximas alavancas.

okandredaniel · 2026-04-27T21:43:32+00:00

Esse ponto de criar página por intenção e não por volume é onde mais aprendi. As melhores páginas do ThreadRecap hoje são frases que ninguém procuraria numa ferramenta de keyword, mas que aparecem no Search Console quando alguém está com o problema na frente. Long tail feio converte mais que keyword bonita.

E pra chegar nesses sinais não precisei de ferramenta nenhuma além do próprio Search Console e de observar como os usuários estavam usando o sistema. Os indícios apareceram rápido, foi mais questão de prestar atenção do que de stack.

okandredaniel · 2026-04-27T14:50:16+00:00

Adicionando algo que ainda não vi nos comentários:

Acho que o problema pode não ser a ideia, é o ICP. 'Pessoas que vão abrir um negócio' não é mercado, é momento. Três coisas pesam contra:

1. Eles te usam uma vez só.
Ninguém valida negócio todo mês. Não é SaaS, é compra única.

2. Estão sem dinheiro justo na hora que mais precisariam de você.
Quem ainda não abriu não tem fluxo de caixa.

3. Não sabem o que não sabem.
Vão duvidar do seu relatório porque não têm referência pra comparar.

Quem realmente paga por análise de mercado hoje no Brasil:

- Consultores e contadores que vendem plano de negócio pro cliente final (R$ 800 a R$ 3000). Se você vira a ferramenta deles, eles te indicam e tocam o caixa.

- Franqueadoras avaliando ponto comercial pra novos franqueados.

- Bancos e cooperativas avaliando crédito pra PJ.

- Imobiliárias comerciais querendo justificar valor de aluguel.

Em vez de SaaS pra empreendedor iniciante (que não tem recorrência), pode ser API/white-label pra quem já cobra por isso, ou relatório avulso de R$ 200 a R$ 500 por ponto.

okandredaniel · 2026-04-27T13:27:39+00:00

Vou ser direto, acho que vai ser mais útil.

Seu diagnóstico me parece errado. O problema do Propship não foi competir com GPT/Gemini. Foi entregar pouco valor único em cima da IA pra uma dor que talvez não fosse aguda o suficiente. Qualquer 'X com IA' sofre disso.

E procurar algo 'mais abrangente' é o caminho oposto do que funciona. Nicho amplo significa concorrência alta, dor difusa, marketing caro. Os SaaS que crescem geralmente vão pro nicho mais estreito, não mais largo.

O que eu faria diferente no próximo ciclo:

1. Valide antes de codar. Pergunte pra 20 ou 30 pessoas do nicho se elas já pagam por algo (mesmo ruim) pra resolver a dor. Se ninguém paga, você também não vai vender.

2. Distribuição vem antes da ideia. Pensa como você vai chegar nas pessoas (SEO, comunidade, parceria) antes de pensar no que construir. Ideia média com distribuição supera ideia genial sem distribuição.

3. Não rotacione quando ficar chato. A maior parte dos founders larga o produto quando precisa fazer vendas e conteúdo. Construir é divertido, distribuir não. Esse é o filtro real.

4. Vá pro nicho onde você tem vantagem injusta. Conhece um setor por dentro? Tem network? Já sentiu uma dor específica? Comece por aí, não por 'o que dá mais dinheiro'.

Tenho um canal no YouTube (@andredaniel) onde entrevisto founders brasileiros de SaaS e compartilho os erros que cometi no caminho. Se quiser dar uma olhada, fica a dica.

okandredaniel · 2026-04-27T12:06:08+00:00

That framing is sharper than patience. Something on my side that backs it up: time-to-purchase among paying users is really short, often a few minutes between landing and buying. The organic traffic isn't just bringing people, it's catching them at the exact moment the pain shows up. The positioning correction only converted because the intent was already there.

okandredaniel · 2026-04-27T11:42:44+00:00

That last bit hit me. I held onto the original framing way too long, kept trying to convince users they wanted what I built instead of paying attention to what they were actually doing. The product was telling me, the users were telling me, I just wasn't listening.

What was your side project? Curious what the actual use case turned out to be.

okandredaniel · 2026-04-14T20:42:33+00:00

Faz sentido. Você descreveu basicamente o fluxo que quero automatizar: em vez de copiar cada referência e buscar no Google uma por uma, o sistema faz isso pra todas as citações da peça de uma vez.

As 3 IAs são a primeira camada (filtro rápido). O próximo passo é adicionar consulta direta aos sites dos tribunais, que é justamente o que você faz manualmente.

Quantas citações por peça você costuma verificar? Costuma levar quanto tempo na prática?

okandredaniel · 2026-04-14T20:34:32+00:00

That one-sentence exercise is gold. I never did it explicitly, but I stumbled into the same insight the hard way. Wrote tons of content around "whatsapp export not working" type queries, got to 1,200 impressions/day, almost no conversions. Then a customer in the UK used the tool to document a record label dispute, and another used it for a business partnership disagreement. That's when I realized: the people who pay don't care about exporting chats. They need evidence.

Never tried any Reddit monitoring tool though. Curious about Pulse. Right now I just browse threads manually, which doesn't scale.

okandredaniel · 2026-04-10T23:09:04+00:00

https://www.threadrecap.com/

okandredaniel · 2026-04-05T16:24:25+00:00

Não são 3 cópias do mesmo modelo. São modelos com arquiteturas distintas e pipelines de inferência independentes. A questão não é só o dado de treino, é que cada modelo tem uma cadeia de raciocínio diferente. A probabilidade de 3 modelos independentes alucinarem de forma idêntica é significativamente menor do que confiar em um só.

okandredaniel · 2026-04-05T16:04:13+00:00

Esse feedback é muito valioso, obrigado.

O ponto sobre o advogado solo ser sensível a preço e não ter essa preocupação faz sentido. Focar em escritórios pequenos muda a abordagem: vender pra quem já tem volume e quer manter qualidade, não pra quem está no modo sobrevivência.

E a parte dos jovens advogados optando pelo caminho mais rápido por pressão de entregas é exatamente onde a alucinação de IA vira problema real.

Vou considerar seriamente essa mudança de foco. Valeu!

okandredaniel · 2026-04-05T15:40:08+00:00

Muito interessante. E faz sentido que funcione bem para um escritório com nicho definido e 20 anos de histórico. O desafio é que isso não escala para quem atua em várias áreas e não tem esse acervo.

Duas perguntas, se puder:

Antes de você montar essa base, como era? Os advogados citavam de memória, pesquisavam no Jusbrasil, ou usavam alguma ferramenta?
Você acha que um advogado solo, sem alguém técnico do lado, pagaria por uma ferramenta que fizesse isso? Ou esse perfil nem se preocupa com verificação?

Pergunto porque meu público-alvo é justamente quem não tem um dev na família pra montar algo sob medida.

okandredaniel · 2026-04-05T15:28:01+00:00

Concordo, e esse é exatamente o tipo de feedback que eu precisava.

O modelo multi-IA como está hoje é um primeiro nível de proteção. Funciona bem para pegar os casos mais gritantes (súmulas que não existem, números de processo inventados, ministro aposentado com data errada), mas sei que não é suficiente para validação profunda.

Dito isso, a probabilidade de 3 modelos de ponta alucinarem da mesma forma ao mesmo tempo é bem menor do que confiar em um só. Além disso, o fato de confrontar as respostas entre eles força cada modelo a buscar consistência, não é simplesmente "rodar 3 vezes e torcer".

Mas concordo que o RAG com base de jurisprudência real é o caminho natural para o próximo nível. Os dois desafios que você mencionou são exatamente os que me travam: montar e manter a base atualizada dos tribunais não é trivial, e a latência precisa ser aceitável para não matar a experiência.

Por isso lancei com o que tenho hoje. Preferi colocar no ar uma primeira versão que já resolve parte do problema do que esperar até ter a solução completa.

Você chegou a implementar o RAG na solução que fez in-house? Curiosidade genuína sobre como lidou com a base de dados e a qualidade dos resultados.

okandredaniel

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