CRO-анализ landing page (abordagem científica)

CRO-análise de landing page (abordagem científica)

Propósito da skill

Realizar uma análise CRO abrangente (Otimização da Taxa de Conversão) de qualquer landing page com base em 5 métricas: CRO Score (MECLABS), LIFT Score, Scannability Score, Trust Factor e Resonance Rate.

Esta skill realiza uma análise elemento por elemento da página com correções práticas e priorizadas, baseadas na psicologia do comportamento do usuário.

Quando usar

• O usuário fornece uma URL de landing page e solicita uma análise CRO
• O usuário solicita otimização de conversão
• O usuário deseja melhorar o registro, a geração de leads ou as vendas
• É acionada pelo comando /market-ru-landing <url>

Como executar

Passo 0: Determinação do ICP

O ICP é determinado automaticamente:

• Se o usuário especificou o ICP no comando → o ICP fornecido é usado
• Se o ICP não foi especificado → usa-se "generic problem-aware audience"

Exemplos de ICP: "B2B SaaS, CTO, growth stage", "Pequenas empresas, quer reduzir custos", "Proprietários de lojas de e-commerce"

Por que isso é importante: A página deve corresponder ao nível de consciência do público — se o usuário sabe sobre o problema, mas vê uma oferta para "totalmente informados" — surge uma lacuna na comunicação.

Passo 1: Obter o conteúdo da página

Use WebFetch ou outro método disponível para obter o conteúdo HTML da página.

Passo 2: Análise por 5 métricas

A análise consiste em 5 métricas independentes. Para CADA métrica:

1. Avalie os fatores/blocos/gatilhos/dores pelas tabelas de critérios
2. Calcule a pontuação final pela fórmula
3. Para CADA fator, registre os findings (o que foi encontrado na página) e os fixes (recomendações) em JSON

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2.1. CRO Score (MECLABS)

IMPORTANTE: O CRO Score é calculado ESTRITAMENTE pela fórmula. NÃO avalie "de olho". Siga o algoritmo abaixo passo a passo.

Algoritmo de cálculo (OBRIGATÓRIO)

Passo 1: Avalie cada fator de 1 a 10 pelas tabelas de critérios abaixo.

Passo 2: Calcule cada componente SEPARADAMENTE:

• M_component = M × 4 = [valor]
• V_component = V × 3 = [valor]
• I_component = I × 2 = [valor]
• F_component = F × 2 = [valor]
• A_component = A × 2 = [valor]

Passo 3: Some todos os componentes:

• CRO = M_component + V_component + I_component + F_component + A_component

Passo 4: ANTES de escrever no JSON — verifique:

• cro_score DEVE SER IGUAL à soma do Passo 3
• Se não coincidir — recalcule

Fórmula:

C = (M × 4) + (V × 3) + (I × 2) + (F × 2) + (A × 2)

Tabelas de critérios

M (Motivation) — Motivação (peso ×4)

Pontuação	Critérios
1-3	O usuário não entende seu problema, está buscando informações
4-6	O usuário conhece o problema, está buscando uma solução
7-10	O usuário está pronto para comprar, comparando opções

V (Value Proposition) — Proposta de valor (peso ×3)

Pontuação	Critérios
1-3	Vaga, difusa, genérica
4-6	Entende-se o que fazem, mas não por que esta empresa em particular
7-10	Proposta única de venda clara, diferencial dos concorrentes, benefícios concretos

I (Incentive) — Incentivos (peso ×2)

Pontuação	Critérios
1-3	Sem restrições, sem urgência, sem bônus
4-6	Existem 1-2 gatilhos (desconto OU urgência OU bônus)
7-10	3+ gatilhos simultaneamente

F (Friction) — Atrito (peso ×2)

Pontuação	Critérios
1-3	Formulário com 1-2 campos, processo simples, CTA claro
4-6	Formulário com 3-5 campos, há etapas adicionais
7-10	Formulário com 6+ campos, processo complexo, CTA confuso

A (Anxiety) — Ansiedade (peso ×2)

Pontuação	Critérios
1-3	Garantia ao lado do CTA, depoimentos visíveis, política existe
4-6	Garantia em algum lugar na página, depoimentos parciais
7-10	Sem garantia, sem depoimentos, sem política perto do CTA

Exemplo de cálculo (allokna.ru)

Passo 1 — Avaliação dos fatores:

Fator	Pontuação	Justificativa
M	5	Negócio local, a dor é conhecida, mas não é destacada
V	4	"calor e conforto" — emoção sem especificidade
I	2	Sem urgência, sem bônus
F	6	Formulário com 2 campos (bom), mas 15+ itens de navegação
A	6	Sem garantia, sem depoimentos perto do CTA

Passo 2 — Componentes:

• M × 4 = 5 × 4 = 20
• V × 3 = 4 × 3 = 12
• I × 2 = 2 × 2 = 4
• F × 2 = 6 × 2 = 12
• A × 2 = 6 × 2 = 12

Passo 3 — Total: CRO = 20 + 12 + 4 + 12 + 12 = 60/100 (Médio)

Passo 4 — Validação: 60 = 20+12+4+12+12 ✓

Para cada fator, registre em JSON:

• score (1-10)
• findings — fatos concretos da página
• fixes — recomendações com prioridades HIGH/MEDIUM/LOW

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2.2. LIFT Score

Fórmula:

LIFT_raw = (Relevância + Clareza + Urgência + Valor) - (Ansiedade + Distração)
LIFT = ((LIFT_raw + 16) / 54) × 100

Onde:

• -16 = mínimo (todos os drivers=1, todos os inibidores=10)
• +16 = deslocamento para obter 0
• 54 = intervalo (38 - (-16))

Intervalo: 0-100%

• <40% = Baixo
• 40-70% = Médio

• 70% = Alto

Tabelas de critérios

Relevância (Driver)

Pontuação	Critério
1-2	O título não responde à necessidade do ICP. "Quem somos" em vez de "O que você vai ganhar"
3-4	O título está vagamente relacionado à necessidade, mas não exatamente
5-6	O título responde parcialmente à principal dor do ICP
7-8	O título responde exatamente à principal dor do ICP
9-10	O título ressoa totalmente com o ICP — "Isso é para mim!"

Clareza (Driver)

Pontuação	Critério
1-2	Não está claro o que está sendo oferecido. Jargão, abstrações
3-4	Compreensível em termos gerais, mas os detalhes são vagos
5-6	A maioria entenderá. Sem jargão
7-8	Tudo claro: o quê, para quem, por quê
9-10	Compreensão instantânea. Cada palavra funciona

Urgência (Driver)

Pontuação	Critério
1-2	Sem restrições. "Venha quando quiser"
3-4	Indicação de restrição, mas vaga
5-6	Existem 1-2 gatilhos de urgência
7-8	Restrições claras: tempo, quantidade, condições
9-10	Forte urgência: contagem regressiva, "último produto", prazo

Valor (Base)

Pontuação	Critério
1-2	Preço pouco claro ou indicado sem benefício
3-4	Benefícios vagos, preço existe
5-6	Benefícios compreensíveis, mas não únicos
7-8	Relação preço/benefício clara
9-10	Valor explícito: "Análogos caros = X, Nosso = X-Y, Benefício = Z"

Ansiedade (Inibidor)

Pontuação	Critério
1-2	Garantia, depoimentos, política perto do CTA. Zero dúvidas
3-4	1-2 sinais de confiança, mas não perto do CTA
5-6	Sinais existem, mas são fracos ou vagos
7-8	Dúvidas presentes: sem garantia, sem depoimentos
9-10	Ansiedade máxima: nenhuma confiança

Distração (Inibidor)

Pontuação	Critério
1-2	Foco em um único objetivo. Sem links extras
3-4	1-2 elementos de distração, mas não críticos
5-6	Muita navegação, mas o objetivo está visível
7-8	Muitas distrações: banners, links, pop-ups
9-10	Caos: tudo distrai, objetivo perdido

Exemplo de cálculo

LIFT_raw = (4 + 4 + 2 + 4) - (7 + 6) = 14 - 13 = 1
LIFT = ((1 + 16) / 54) × 100 = 31.5%

Para cada fator, registre em JSON:

• score (1-10)
• findings — fatos concretos da página
• fixes — recomendações com prioridades

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2.3. SS — Scannability Score

Fórmula:

SS = Σ(avaliação_do_bloco × peso_do_bloco) × 100%

Intervalo: 0-100%

• <50% = Ruim
• 50-70% = Médio

• 70% = Bom

Tabela de blocos

Bloco	Peso	1-2	3-4	5-6	7-8	9-10
H1	20%	Ilegível, >15 palavras	legível, mas longo	<10 palavras, benefício	curto, <8 palavras	<6 palavras, USP precisa
Subheadline	15%	Ausente	longo, sem estrutura	compreensível, mas longo	curto, específico	1-2 frases, valor
Botão CTA	20%	invisível, pequeno	visível, cor se confunde	contraste, texto genérico	texto com benefício	texto=benefício, primeira pessoa
Estrutura H2-H3	15%	sem títulos	1-2 títulos	títulos existem	hierarquia clara	escaneável em 3 seg
Visual	15%	fotos de stock	fotos relevantes, stock	fotos reais	foto + texto	fotos de clientes/resultados
Espaços em branco	15%	texto se funde	espaços desiguais	bastante espaço	design limpo	excelente legibilidade

Exemplo de cálculo

SS = (4×0.2 + 4×0.15 + 4×0.2 + 3×0.15 + 3×0.15 + 4×0.15) × 100
SS = (0.8 + 0.6 + 0.8 + 0.45 + 0.45 + 0.6) × 100 = 37%

Para cada bloco, registre em JSON:

• score (1-10)
• findings — fatos concretos da página
• fixes — recomendações com prioridades

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2.4. TF — Trust Factor

Fórmula:

TF = Σ (tipo_presente × peso)

Intervalo: 0-N

• 0-1.5 = ❌ Crítico
• 2-4.5 = ⚠️ Insuficiente
• 5-7.5 = ✅ Base existente
• 8-10+ = ✅✅ Forte

Tabela de gatilhos

Tipo de gatilho	Peso	Descrição	Exemplo
Depoimentos de clientes	2.0	Nomeados, com foto, cargo	"Anna K., proprietária de apartamento" + foto
Resultados de clientes	2.0	Números concretos (dinheiro, %, tempo)	"Reduzi custos de aquecimento em 40%"
Depoimentos em vídeo	2.0	Gravação com cliente real	Link para YouTube com cliente
Casos antes/depois	1.5	Foto + descrição do resultado	Foto da janela ANTES/DEPOIS
Logotipos de clientes	1.5	Empresas reconhecíveis	"Trabalhamos com Gazprom, Sberbank"
Avaliações de terceiros	1.5	Yandex.Maps, Google, 2GIS	"4.9 no Yandex.Maps (247 avaliações)"
Garantia	1.5	Explícita, perto do CTA	"Garantia de 10 anos nas estruturas"
Certificados	1.0	Do setor, não de fornecedor	"ISO 9001", "Licença"
Estatísticas da empresa	1.0	Números de experiência	"15 anos no mercado", "5000+ janelas"
Política de devolução	1.0	Clara, visível	"Devolvemos o dinheiro em 30 dias"
Redes sociais	0.5	Perfis ativos com seguidores	"10K seguidores no VK"
Contatos	0.5	Endereço, telefone, email	Yaroslavl, +7(4852)66-27-21
Selos de fornecedores	0.3	Logotipos de fornecedores	Logotipo da Rehau no rodapé

Exemplo de cálculo

Tipo	Exemplo	Peso	Pontuação
Selos de fornecedores	Rehau, Roto, Axor (3 pcs)	0.3 × 3	0.9
Estatísticas da empresa	"15 anos no mercado"	1.0	1.0
Contatos	endereço, telefone, email	0.5 × 3	1.5
TOTAL			3.4

Em JSON, registre:

• triggers[] — array de gatilhos encontrados com type, count, weight, score
• missing[] — array de tipos de gatilhos ausentes
• findings — descobertas gerais
• fixes — recomendações

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2.5. RR — Resonance Rate

Fórmula:

RR = (Σ avaliação_da_dor / quantidade_de_dores) × 100%

Intervalo: 0-100%

• <30% = Fraco
• 30-60% = Médio

• 60% = Forte

Algoritmo para determinar as dores do ICP

Passo 1: Determinar o tipo de negócio (Janelas/portas, SaaS, E-commerce, Serviços, Negócio local)

Passo 2: Pegar as dores universais + as típicas do negócio

Dores universais (para todos):

• "É caro"
• "Não confio"
• "Farão/enviarão errado"
• "Não vou entender"
• "Não vou cumprir o prazo"

Dores típicas por negócio:

Tipo de negócio	Dores
Janelas/portas	"Frio no inverno", "Barulho", "Farão torto/errado", "Longa espera", "Difícil escolher"
SaaS	"Difícil implementar", "Não integra", "Caro para a equipe", "Não retenho usuários"
E-commerce	"Não chega a tempo", "Produto errado", "Não devolvem o dinheiro", "Quebrou em uma semana"

Tabela de avaliação de cada dor

Pontuação	Critério
0%	A dor NÃO é mencionada na página
25%	A dor é mencionada, mas NÃO há solução
50%	Há solução, mas SEM evidências
75%	Há solução + 1 evidência
100%	Há solução + evidência forte (números, depoimento em vídeo)

Exemplo de cálculo

Dor	Pontuação
Caro	50%
Frio	50%
Barulho	50%
Torta	50%
Demorado	0%
Difícil	25%
TOTAL	(50+50+50+50+0+25)/6 = 37.5%

Em JSON, registre:

• pains[] — array de dores com pain, score (0-100), evidence
• findings — descobertas gerais
• fixes — recomendações

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Passo 3: Auditoria móvel

• CTA na thumb-zone (metade inferior)
• Texto ≥16px
• Formulários adequados para tap
• Sem rolagem horizontal
• CTA fixo ao rolar

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Passo 4: Geração de testes A/B

Para CADA correção de prioridade ALTA das métricas 2.1-2.5, gere um teste A/B:

Modelo:

{
  "hypothesis": "Se [mudança específica], então [métrica] [melhorará], porque [motivo]",
  "metric": "o que medir (CTR, taxa de conversão, taxa de rejeição)",
  "variant_a": "texto/elemento atual da página (citação exata)",
  "variant_b": "mudança recomendada (texto completo)"
}

Requisitos:

• Variante A — CITAÇÃO EXATA da página analisada
• Variante B — texto recomendado específico
• Métrica — métrica específica para medir
• Hipótese — vinculada a um finding específico

Exemplo:

{
  "hypothesis": "Se mudarmos o headline de funcional para benéfico, então o CTR da seção hero aumentará, porque o usuário verá o benefício instantaneamente",
  "metric": "CTR da seção hero",
  "variant_a": "Produção e instalação de JANELAS PLÁSTICAS e DE ALUMÍNIO",
  "variant_b": "Com frio no inverno? Instale janelas quentes em 5 dias — garantia de 10 anos"
}

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Passo 5: Ações priorizadas

Reúna TODOS os fixes de TODAS as métricas (2.1-2.5 + auditoria móvel) em um único array all_fixes[]:

"all_fixes": [
  {"priority": "HIGH", "text": "...", "impact": "...", "source": "cro.motivation"},
  {"priority": "HIGH", "text": "...", "impact": "...", "source": "lift.urgency"},
  {"priority": "MEDIUM", "text": "...", "impact": "...", "source": "ss.h1"},
  ...
]

O campo source indica de qual métrica veio a recomendação:

• cro.motivation, cro.value_proposition, cro.incentive, cro.friction, cro.anxiety
• lift.relevance, lift.clarity, lift.urgency, lift.value, lift.anxiety, lift.distraction
• ss.h1, ss.subheadline, ss.cta, ss.structure, ss.visual, ss.spacing
• tf.* (tipo do gatilho)
• rr.* (nome da dor)
• mobile.* (tipo do problema)

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Passo 6: Resumo executivo

Forneça uma seção final de resumo contendo:

1. Resumo geral (2-3 frases)

2. Score geral — média simples das 5 métricas:

   • CRO Score (pontuação/100)
   • LIFT Score (%)
   • Scannability Score (%)
   • Trust Factor (TF/10+)
   • Resonance Rate (%)

   Exemplo de exibição:

   📊 Score Geral: 48/100
   - CRO Score: 60/100 🟡
   - LIFT Score: 31.5% 🔴
   - SS: 37% 🔴
   - TF: 3.4/10+ 🟡
   - RR: 37.5% 🔴
   

3. 3 principais bugs críticos — os 3 HIGH-priority fixes de maior impacto

4. Proposta de valor resumida — como tornar o headline mais forte (se relevante)

5. Teste A/B principal — o teste A/B de maior prioridade recomendado

Formate o resumo de forma visualmente limpa em markdown.