Como criar uma landing page de chat com AI: do Figma ao navegador
Descubra como desenhar e implementar uma landing page com chat AI, customizando UI no Figma e integrando ao browser com HTML, CSS e LLM. Tutorial objetivo, sem atalhos, pensando em toda a jornada do design à aplicação viva.
Por que isso é importante
A criação de landing pages interativas utilizando chat com AI permite acelerar a captação de leads e promover experiências de contato inovadoras, personalizando a relação com o visitante. Além disso, ter domínio sobre o design do chat, desde o layout no Figma até a transposição fiel para o navegador, garante consistência de marca, aproveitamento máximo da tecnologia de LLM e diferenciação com UX superior.
Visão Geral do Processo
A proposta deste tutorial é construir do zero uma landing page capaz de interagir com um modelo de linguagem AI (LLM), partindo do design no Figma até a implementação no front-end do navegador. O objetivo não é só acelerar a criação, mas principalmente garantir total controle sobre estética, identidade visual e integração técnica, sem se limitar a modelos prontos.
⚠️Atenção
Não se limite apenas a bibliotecas e templates genéricos. Dominar o processo permite personalizar detalhes que vão do microcopy à hierarquia visual – essenciais para seu projeto se destacar.
Começando pelo Design: Figma na Prática
Tudo inicia desenhando a interface do chat no Figma, ferramenta que oferece liberdade criativa total para compor a experiência visual da sua landing page. Do layout ao ajuste de cores, passando pela tipografia e definição dos componentes, cada detalhe influencia na legibilidade e no engajamento da conversa com a AI.
ℹ️Dica avançada
Experimente modos escuro e claro para escolher o contraste ideal para o público-alvo. Fundos azuis escuros ou paletas desaturadas acomodam melhor sessões de chat prolongadas.
Configurando o Figma: Conta, Frames e Cores
Antes de iniciar, garanta uma conta no Figma (versão web ou desktop). Crie um novo arquivo e escolha um frame inicialmente no formato 16x9 (ex: 1920x1080), simulando o navegador em tela cheia. Pense desde já nas cores: para projetos de chat, um fundo escuro com painéis levemente mais claros facilita a separação visual dos elementos e eleva a experiência.
❌Erros comuns
Ignorar o contraste entre o fundo principal e o painel do chat dificulta a leitura, especialmente em modo escuro. Sempre teste a visibilidade separando bem os elementos no Figma.
Desenhando o Chat: Avatares, Mensagens e Hierarquia Visual
Use ferramentas de frame, elipse (tecla O) e textos para criar os componentes da janela de chat. Inclua avatar, áreas de mensagem, diferenciação clara entre falas do usuário e da AI e explore suavidade nos cantos (borda arredondada) para tornar a interface amigável. Trabalhe com cores levemente distintas para cada tipo de mensagem, criando hierarquia fácil de identificar.
Tipografia e Contrastes: Reforçando Leitura e Identidade
Ajuste tamanhos de fonte e altura de linha para garantir leitura confortável (sugestão: mínimo 16px para corpo de texto). Prefira tons de branco ou cinza claro para o texto principal, cuidando para não perder contraste nas mensagens AI e usuário. Isso ajuda na diferenciação e previne fadiga visual.
✅Valide sempre
A consistência tipográfica e de cor em todos componentes reduz confusão cognitiva e aumenta a confiança do visitante ao iniciar uma conversa com seu chatbot.
Campos de Entrada e Botão de Envio: Simplicidade na Ação
Para o campo de mensagem, opte por design minimalista ou com bordo levemente destacado, respeitando a identidade do painel de chat. O botão de envio pode adotar ícones universais (como seta de paper plane) e cores de destaque que guiem o olhar, mas mantendo a harmonia geral.
⚠️Atenção ao UX
Evite campos e botões com tamanhos muito reduzidos: ponto de atenção para acessibilidade em devices móveis!
Levando o Design ao Navegador: Exportação e Adaptação
Com o design pronto, use plugins e recursos do Figma para exportar os assets ou códigos base. Ferramentas como Figma MCP ou o próprio Cursor Editor auxiliam no processo de transformar frames e componentes em código HTML/CSS real, mantendo a fidelidade máxima do design original para a implementação no front-end.
Implementando Front-end: HTML, CSS e Integração com LLM
Migre o layout desenhado para HTML e CSS, aplicando classes e estilos conforme especificado no Figma. Implemente a estrutura de chat e conecte a área de mensagens com seu modelo de linguagem (LLM), como ChatGPT 4, via API. Isso permite interação fluida e personalizada entre o usuário e a AI, dentro do painel que você projetou.
ℹ️Sugestão técnica
Use frameworks ou utilitários como Tailwind CSS caso queira acelerar o estilo mantendo flexibilidade. Integrações com LLM normalmente usam fetch/Axios para consumir endpoints do modelo.
Incrementando: Animações, Loading e Customizações
Acrescente efeitos sutis como bordas animadas durante o "pensamento" do AI, placeholders inteligentes para mensagens e adaptação responsiva do painel. Pequenos detalhes de microinteração aumentam a percepção de qualidade do chat e impacto da landing page.
Alternativas e Decisões de Design: Minimalismo ou Painel Completo?
Escolha entre interfaces minimalistas (campo de chat flutuante) ou painéis de contato amplos e detalhados, conforme objetivo da landing page. Ambas abordagens têm vantagens: minimalismo para conversão rápida, painel completo para contextos mais institucionais ou branding forte.
Painel Completo
Ideal para branding e operações com alto volume de informações.
Prós
- Mais espaço para contextualizar
- Permite integrações complexas
Contras
- Maior consumo de tela
- Pode afastar visitantes que buscam simplicidade
Minimalista
Ótimo para conversão rápida e foco total na interação.
Prós
- Entra no fluxo do visitante
- Facilita uso em mobile
Contras
- Menos espaço para informações adicionais
- Desafio em destacar diferenciais
Ferramentas Utilizadas
Cursor Browser
Editor de código colaborativo integrado ao navegador.
ShadCN UI
Coleção de componentes UI prontos para projetos React e Next.