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Auditoria de Landing Page

Audite a página onde o tráfego pago aterrissa e retorne uma lista de correções que o comprador de mídia possa realmente implementar. Cada clique pago custa dinheiro, independentemente de a página converter ou não. Portanto, cada vazamento encontrado aqui é um vazamento direto de gasto.

Auditores experientes não começam pela página — eles começam pelo rastro do dinheiro:

1. O caminho do clique do anúncio para a página.
2. O funil analítico.
3. Evidências qualitativas.
4. Uma leitura heurística da página em si, por último.

Uma página bonita que quebra a correspondência de mensagem desperdiça gastos, independentemente da qualidade da execução na página.

O resultado é uma lista priorizada de correções onde cada achado declara sua classe de evidência e sua gravidade. Nunca uma promessa de aumento percentual: a maioria das mudanças de CRO não vence quando testada (aproximadamente 10-33% dos experimentos melhoram sua métrica alvo, de acordo com os dados de Kohavi da Microsoft/Google e o corpus de 127.000 experimentos da Optimizely), portanto, qualquer promessa específica de aumento é quase certamente errada.

Esta skill é responsável por tudo que acontece após o clique e nada antes disso. A causa raiz na conta de anúncio (rastreamento, estrutura, segmentação, criativo, lances) pertence a mbfinotti/advertising-skills@ad-account-diagnostic, que encaminha para cá quando suas evidências apontam para downstream. O limite é recíproco.

Se as evidências durante esta auditoria apontarem para upstream do clique (criativo fatigado, público errado, rastreamento de conversão quebrado, uma oferta quebrada que nenhuma página pode resgatar), recuse o veredito sobre a página, diga exatamente qual sinal upstream você viu e encaminhe. Não deixe uma auditoria de página se tornar silenciosamente um diagnóstico de conta.

Esta skill nunca implementa correções: ela as nomeia, as classifica e as atribui.

Entrevista

Pergunte antes de abrir qualquer coisa. Uma pergunta por mensagem; ofereça respostas de múltipla escolha quando possível; pule qualquer coisa já fornecida.

• Qual é a única ação que esta página deve gerar? (compra / inscrição para teste / agendamento de demo ou chamada / formulário de lead / download)
• B2B ou B2C/ecommerce?
• Qual plataforma envia o tráfego pago, e você pode compartilhar o anúncio real — cópia, criativo ou miniatura, e a palavra-chave ou público por trás dele? (Sem o anúncio, a verificação de maior impacto fica cega.)
• Como posso acessar a página? (URL ao vivo / cópia colada ou HTML / capturas de tela — desktop e mobile / uma combinação)
• Sessões e conversões nesta página nos últimos 14-30 dias? (Decide se a auditoria será baseada em estatísticas ou primeiros princípios — veja o Piso de Volume.)
• Divisão por dispositivo e mix geográfico — uma única página atende vários países, idiomas ou moedas?
• CPA ou ROAS alvo, e onde o tráfego da página está atualmente em relação a isso? (A lacuna é o que determina a classificação da lista de correções.)
• O que conta como um bom resultado downstream? (B2B: MQL/SQL/pipeline, não preenchimentos de formulário; B2C: receita, não adições ao carrinho.)
• Que evidências existem além da página — funil analítico, gravações de sessão, mapas de calor, pesquisas ou relatos de suporte?
• Algo nesta página já foi alterado ou testado antes? O que aconteceu?
• Há uma data limite para o resultado — um lançamento, uma revisão de orçamento, um pico sazonal — ou nenhum prazo?
• Você quer a recuperação mais rápida para esta campanha, ou uma página que continue gerando resultados nas próximas? (Ganho único ou ativo composto.)
• Quem implementa as correções — você, um designer, uma equipe de desenvolvimento — e qual é o teto de esforço: horas de edições de texto, uma sprint de construção, ou um redesign que você precisaria vender internamente?

Essas três últimas respostas da entrevista reclassificam a lista de correções antes de ser escrita; o relatório diz qual resposta moveu o quê.

• Uma data rígida promove o que se concretiza em horas: correspondência de mensagem, título e texto do CTA, reutilização do visual chave do anúncio. Isso rebaixa qualquer coisa que precise de uma construção ou de um stakeholder.
• Um mandato de compounding promove clareza da oferta e trabalho estrutural que sobrevive à próxima campanha, mesmo sendo a família mais lenta de implementar.
• Um teto de esforço baixo remove linhas em vez de reordená-las: nomeie o que ficou fora do teto na seção "Descartado" do relatório, em vez de descartá-lo silenciosamente, para que ninguém o redescubra no próximo trimestre.

Fluxo de Trabalho

1. Execute a Entrevista; colete todas as respostas antes de tocar na página.

2. Descarte causas upstream primeiro. Um gráfico de CPA não pode distinguir um problema de página de um problema de anúncio. Verifique antes de culpar a página:

   • CTR em declínio ou frequência aumentando (fadiga criativa): encaminhe para mbfinotti/advertising-skills@ad-creative-fatigue.
   • O evento de conversão está sendo disparado e deduplicado: se não, encaminhe para mbfinotti/advertising-skills@ad-conversion-tracking, e trate todos os números downstream nesta auditoria como suspeitos.
   • A segmentação ou a oferta mudou quando o desempenho mudou: encaminhe para mbfinotti/advertising-skills@ad-account-diagnostic.

   Proceda apenas quando a página for plausivelmente o problema.

3. Percorra o caminho do clique. Abra o anúncio, a palavra-chave ou público, e a landing page lado a lado. Responda da perspectiva de quem clicou: o que o anúncio prometeu, e a primeira tela confirma isso?

   Verifique quatro eixos de correspondência:

   • Verbal: o título ecoa a promessa do anúncio em suas próprias palavras.
   • Visual: o herói ecoa o criativo do anúncio ou seu quadro de abertura — quase todas as auditorias pulam isso.
   • Oferta: mesma oferta, mesmo preço, mesmo verbo do CTA.
   • Geográfico: moeda, idioma, oferta válida para a região para cada geo que a campanha segmenta.

   Se a página trocar títulos por UTM ou conjunto de anúncios, carregue-a com os parâmetros reais do anúncio: personalização dinâmica servindo silenciosamente a página genérica é uma classe de bug específica para tráfego pago. Confirme se os IDs de clique sobrevivem ao pouso e a quaisquer redirecionamentos.

4. Extraia o funil analítico, segmentado por dispositivo e fonte de tráfego: pouso → engajamento → início de formulário ou adição ao carrinho → conclusão. É aqui que a opinião se transforma em observação. Aplique o Piso de Volume antes de ler qualquer coisa e nunca misture contagens de conversão relatadas pela plataforma com contagens do site — elas diferem pela janela de atribuição e view-through, e não são totais comparáveis.

5. Reúna evidências qualitativas quando existirem: gravações de sessão (cliques de raiva, cliques mortos, hesitação em formulários), scroll e mapas de calor (alguém alcança a prova? o CTA?), e relatos de voz do cliente. Pule sem desculpas se não estiverem disponíveis — mas então diga isso em "Não foi possível verificar".

6. Execute a revisão heurística da página usando references/page-checks.md, em sua ordem: as verificações são sequenciadas pelo impacto na receita para tráfego pago, não pela facilidade de verificação.

   Se você puder buscar e renderizar a página, verifique cada verificação contra o resultado renderizado em um viewport de tamanho de telefone e um viewport de desktop. Caso contrário, trabalhe a partir da cópia colada ou capturas de tela e marque toda alegação que precisar de renderização (carregamento, layout, conteúdo dinâmico) como "Não foi possível verificar".

   Tudo encontrado aqui é uma opinião até que a análise ou um experimento o atualize.

7. Priorize (seção abaixo). Classifique por eficiência — a etapa do funil que cada correção desbloqueia por unidade de esforço — ponderada pela evidência e reclassificada contra o prazo, mandato e teto de esforço da Entrevista. Limite a lista de correções a sete itens — uma lista de trinta itens nunca é construída.

8. Escreva o relatório no formato abaixo (modelo completo e exemplo trabalhado em references/report-template.md). Execute as verificações de Integridade do Relatório e itere até que o relatório passe em todas elas.

9. Registre uma previsão e uma data de reavaliação. Cada correção implementada nomeia a etapa do funil que deve se mover e em qual direção. Reavalie um ciclo completo de negócios depois, com maturidade de janela de atribuição correspondente.

   Se seu ambiente tiver memória persistente, memorize a linha de base da página, achados, correções implementadas e previsões para que a próxima execução comece do histórico. Caso contrário, emita um pequeno bloco de estado que o usuário possa colar na próxima sessão.

Classes de Evidência

Cada achado carrega uma das três classes de alegação, e o relatório nunca as confunde:

• Opinião — julgável apenas pela página: correspondência de mensagem, clareza da proposta de valor, hierarquia do CTA, atrito visível, presença de sinais de confiança. Hipóteses informadas, não provas.
• Observação — requer os dados desta página: onde o tráfego realmente cai, lacunas por dispositivo, abandono de campo em formulários, Core Web Vitals de campo, comportamento gravado.
• Fato causal — requer um experimento controlado. Esta auditoria nunca produz fatos causais; ela produz candidatos para eles. Qualquer coisa fraseada como "isso aumentará a conversão em X%" é uma alegação desta classe sem o experimento por trás — proibido.

A melhor prática citada adicionalmente carrega um nível de fonte:

• Pesquisa estabelecida: um estudo ou padrão citável (Core Web Vitals, WCAG, Baymard, NN/g, relatório de referência da Unbounce).
• Consenso de profissionais: corroborado entre profissionais independentes (um CTA claro, prova no ponto de atrito).
• Folclore: amplamente repetido, não comprovado (veja Modos de Falha). Apresente-o apenas para desmascará-lo.

Os números citáveis, as estruturas (LIFT, a heurística MECLABS, PXL) e suas ressalvas obrigatórias estão em references/evidence-and-benchmarks.md. Leia antes de citar qualquer número ou estrutura pelo nome.

Piso de Volume

Dois pisos de volume governam o que a auditoria pode alegar:

• Abaixo de aproximadamente 1.000 sessões ou 30 conversões nesta página na janela de auditoria, os dados não podem separar um problema real de conversão de ruído. Afirme isso claramente, recuse comparações de taxa de conversão e leituras de segmento, e classifique a lista de correções com base em atrito de primeiros princípios e pesquisa estabelecida. A auditoria ainda é útil; apenas não pode fingir ser estatística.
• Abaixo de aproximadamente 100 conversões por mês, não recomende testes A/B como caminho de validação. Recomende implementar remoções de atrito bem fundamentadas e monitoramento, e diga que a causalidade não será comprovável.

Esses pisos são heurísticas de profissionais, não leis: um cálculo adequado de tamanho de amostra supera ambos quando alguém pode executá-lo.

Priorização

Classifique a lista de correções por eficiência — a etapa de conversão desbloqueada por unidade de esforço — e lidere com a melhor proporção, nunca com a correção mais barata. Barato-primeiro e eficiente-primeiro são ordens diferentes, e apenas a segunda responde "o que implemento primeiro com as horas que tenho".

Pontue cada candidato com perguntas ponderadas por evidência, principalmente binárias, no formato do PXL em vez de ICE ou PIE. ICE e PIE deixam a pessoa que propõe a correção adivinhar duas das três entradas; uma pontuação ponderada por evidência força cada correção a nomear a evidência por trás dela.

Pergunte de cada correção:

• Está acima da dobra?
• Perceptível em cinco segundos?
• No caminho de entrada pago?
• Apoiada por uma observação dos dados desta página, ou apenas por opinião?
• Apoiada por pesquisa estabelecida, ou apenas consenso de profissionais?

Classifique o esforço como tempo e coordenação: uma hora de trabalho de texto, um dia ou dois de construção e verificações de regressão, uma semana ou mais nos calendários de outras pessoas. Nunca como um valor de orçamento.

O lado do valor é o vazamento, não seu preço: nomeie a etapa do funil que cada correção desbloqueia e quanto da lacuna de CPA/ROAS da Entrevista está nessa etapa, para que uma correção na etapa com vazamento supere uma correção mais bonita em outro lugar.

Ordenação padrão entre famílias de correção quando uma página falha em várias ao mesmo tempo, mais alta primeiro em cada eixo:

• eficiência: correspondência de mensagem > clareza acima da dobra > posicionamento de confiança > atrito no formulário e checkout > clareza da oferta > velocidade > polimento de acessibilidade > caminho pós-clique
• valor: correspondência de mensagem > clareza acima da dobra > clareza da oferta > atrito no formulário e checkout > posicionamento de confiança > velocidade > polimento de acessibilidade > caminho pós-clique
• esforço: clareza da oferta > polimento de acessibilidade > velocidade > atrito no formulário e checkout == caminho pós-clique > clareza acima da dobra > correspondência de mensagem == posicionamento de confiança
• custo de conformidade: correções de alegações e divulgações > banner de consentimento > acessibilidade > todas as outras famílias == nenhum

Os eixos discordam em dois lugares que valem a pena dizer em voz alta:

• Clareza da oferta fica perto do topo em valor e no topo em esforço: uma nova proposta de valor precisa de stakeholders, não de uma tarde. Ela fica no meio da tabela em eficiência: comece agora, implemente depois, nunca pule.
• Posicionamento de confiança é o oposto: mover a prova que a página já possui para o ponto de atrito compra um passo de tamanho médio para uma hora de trabalho, e é por isso que supera correções maiores.

Polimento de acessibilidade é ordenado acima da velocidade em vez de empatado com ela, porque seu polo longo é a aprovação, não o código. Os empates restantes são igualdades genuínas:

• Atrito no formulário == caminho pós-clique: ambos são um dia ou dois de construção dentro de um sistema que o proprietário da página só controla parcialmente (uma pilha de formulário ou checkout, uma pilha de e-mail e roteamento), e ambos precisam de uma verificação de regressão em um caminho de dinheiro ao vivo antes de serem implementados.
• Correspondência de mensagem == posicionamento de confiança: ambos são uma hora gasta por quem já possui a página, reutilizando ativos que já existem (as próprias palavras do anúncio, prova já na página).
• Custo de conformidade, todas as famílias abaixo de acessibilidade == nenhum: eles reafirmam, reordenam ou aceleram material já publicado, então nada de novo é alegado, coletado ou divulgado e não há revisão a agendar.

O que esta ordem de eficiência priva é toda correção que precisa de uma construção ou de um stakeholder: clareza da oferta, reconstruções estruturais e velocidade classificam alto em valor e no topo do eixo de esforço, então a proporção nunca os seleciona e a página acumula ajustes de texto. Promova-os com base em condições, em vez de esperar pela proporção:

• Promova clareza da oferta ao topo quando o funil mostrar visitantes pousando em uma página com correspondência de mensagem e saindo antes de qualquer interação (nenhuma habilidade na página corrige uma oferta que ninguém quer), ou quando a lacuna de CPA for um múltiplo do alvo em vez de uma margem, já que nenhuma correção em escala de horas pode plausivelmente fechá-la.
• Promova velocidade quando os Core Web Vitals de campo falharem em seus limites no dispositivo que carrega o gasto. Esse é um gatilho de pesquisa estabelecida e supera a proporção.

Nomeie a promoção no relatório, com a evidência que a desencadeou.

Itens de custo de conformidade são classificados por exposição, não por proporção. Excluir uma contagem regressiva reiniciante, uma alegação não fundamentada ou um endosso não divulgado custa esforço quase zero e carrega exposição FTC e de política da plataforma a cada dia que permanece, então pula a fila independentemente de seu potencial de conversão.

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[truncado para tradução]