Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) mudaram a forma como as pessoas chegam a um ponto de contato digital.
Antes, os visitantes chegavam a uma página da web por meio de uma busca ampla em um mecanismo de pesquisa, liam o conteúdo para compreender a categoria e, por fim, acessavam a página de um produto.
Atualmente, grande parte desse aprendizado acontece em um LLM. O usuário pede a um modelo de IA que compare as alternativas, recebe um resumo com quatro fornecedores incluindo a sua empresa, forma uma opinião e só então clica no link. A visita registrada no seu analytics pode representar o encerramento da jornada do visitante, em vez do início da pesquisa. Além disso, não é possível saber com precisão o que as pessoas estão buscando nem as palavras-chave exatas que estão usando.
Portanto, a pessoa que acessa sua página de preços não é um visitante aleatório que chegou nela por acaso. Ela já filtrou as opções, chega com uma objeção específica para resolver e sairá em menos de um minuto se a página tiver sido escrita para alguém três passos atrás na jornada.
Quando os visitantes chegam em um estágio mais avançado da jornada e com menos paciência, o custo de exibir uma experiência irrelevante sobe de forma expressiva. E essa é apenas uma das mudanças em curso. O comportamento dos seus clientes está mudando enquanto você lê este texto.
Identificar isso com antecedência é a diferença entre crescer ou encolher no canal digital.
“O tráfego é um grande desafio hoje. Há uma escassez real. A IA está reduzindo o tráfego globalmente, e diversas marcas relatam quedas acentuadas. Ter tráfego já não é um luxo garantido, o que torna a conversão muito mais importante. Se o seu tráfego caiu cerca de 30%, você precisa converter pelo menos 30% melhor apenas para atingir o mesmo resultado comercial.” –
– Sparsh Gupta.
Cofundador e CEO da Wingify
O analytics mostra o que aconteceu, mas existe um porém
A maioria das equipes possui evidências da mudança de comportamento dos visitantes, acumuladas em gravações de sessão, mapas de calor, relatórios de funil e na ferramenta de product analytics adotada pela empresa.
O problema é a distância entre ter as evidências e agir com base nelas. Alguém da equipe precisa:
Cada etapa se acumula de modo que o insight identificado no primeiro dia só vira uma alteração no ar cinco semanas depois. Essas etapas avançam num ritmo humano, e é exatamente essa parte que a automação precisa assumir para manter sua experiência relevante frente às mudanças de comportamento e expectativas dos clientes.
Wingz: a camada de inteligência que mantém sua experiência relevante
O Wingz é a camada de IA agêntica da Wingify integrada ao ciclo de otimização. Ele conecta recursos de análise de dados, experimentação, personalização, gestão de features, e-commerce e engajamento para automatizar o trabalho de identificar o comportamento dos visitantes, decidir o que fazer, agir e interpretar os resultados.
O ciclo ganha força quando sinais, decisões, ações e aprendizados não ficam isolados em sistemas diferentes. Um sinal comportamental não deve morrer na análise de dados. O resultado de um teste não deve desaparecer dentro de um relatório. Uma personalização não deve se resumir a uma campanha pontual. Quando a mesma inteligência percorre toda a plataforma, cada interação adiciona contexto à próxima.
“As equipes de experimentação não sofrem por falta de ideias ou de dados; falta tempo para conectar os dois. O Wingz elimina essa lacuna. Você pode perguntar por que um funil está perdendo conversões, receber uma resposta fundamentada em suas próprias ferramentas de análise, gravações de sessão e mapas de calor, e transformar esse insight em uma variação ativa apenas descrevendo o que deseja. Como cada insight aponta suas evidências e os dados de cada conta permanecem isolados, os times podem confiar no que ele indica.”
–
Divyanshu Kalra,
Diretor de Ciência de Dados da Wingify
A relevância se transforma conforme o comportamento dos visitantes muda. Por isso, ela não pode ser algo configurado uma única vez e deixado rodando. O Wingz automatiza e constrói um ciclo de relevância que opera continuamente em quatro etapas:
Compreender: o Wingz interpreta seus dados comportamentais como um analista faria, apontando os pontos de atrito que estão custando receita.
Decidir: ele seleciona o que vale a pena alterar, etapa que a maioria das ferramentas devolve para você resolver.
Agir: você descreve o que deseja aprender em linguagem natural, e o Wingz cria a variação, define a segmentação e a coloca no ar.
Medir e aprender: ele avalia o resultado, pois uma alteração não testada continua sendo uma suposição. Em seguida, executa o que realmente fecha o ciclo; o resultado molda o que será proposto no passo seguinte.
Essa última etapa é o que diferencia o sistema de apenas pedir sugestões a um modelo de linguagem. O trabalho de um modelo de linguagem termina quando ele entrega uma resposta. O trabalho do ciclo só termina com um resultado mensurado, e esse resultado vira insumo para a decisão seguinte, o que significa que o sistema se torna mais útil à medida que seu site opera com ele.
Uma sugestão estática só tem valor no instante em que é feita. Um ciclo gera retornos compostos. Cada teste, cada resultado, cada validação do que funcionou ou não aprimora a decisão seguinte.
Quanto mais tempo seu site ou aplicativo roda com ele, mais o sistema aprende sobre seus usuários específicos, seu funil e seus casos particulares. Não se trata de uma consultoria pontual, mas de um parceiro que se torna mais preciso conforme você trabalha com ele.
Para os clientes, essa é a real diferença entre receber conselhos e conquistar um crescimento sem achismos: um oferece apenas um ponto de partida; o outro, uma vantagem cumulativa contínua.
Como o Wingz atua em cada ponto de contato com o cliente
A relevância não se limita a uma única página. Ela acompanha o visitante ao longo da jornada, e é por isso que o ciclo precisa operar em qualquer lugar onde houver interação com a sua experiência:
- Na landing page após um anúncio ou citação em IA. O Wingz analisa o comportamento de cada fonte de tráfego ao chegar e testa mensagens desenvolvidas para esses visitantes, aplicando o que funcionou nas próximas visitas dessa mesma origem.
- Na página inicial, que já não é a porta de entrada para a maioria das pessoas. O Wingz mostra quem ainda começa por ela, o que essas pessoas realmente procuram e qual caminho percorrem antes da conversão. Ele também verifica se tal caminho continua válido um trimestre depois.
- Em páginas de categoria e de produto. O Wingz identifica onde a atenção é interrompida, testa se o gargalo está nas imagens, especificações, condições de frete ou na disposição das avaliações, e aponta com clareza o motivo.
- Na página de preços, caso ela receba os visitantes mais informados e com menor paciência. O Wingz consegue testar o volume exato de explicações que o visitante precisa antes de tomar uma decisão. O aprendizado gerado na página orienta o que será proposto na iteração seguinte.
- Em formulários de cadastro e na página de checkout. O Wingz identifica cliques de frustração e cliques mortos que ninguém havia reportado, testa o campo específico causador do problema e continua monitorando após a correção ser publicada.
- Em segmentos de visitantes. O Wingz permite consultar o que difere entre os grupos, exibir mensagens específicas para cada um e atualizar essa divisão à medida que os próprios segmentos mudam.
“A feature que achei mais útil é o Wingz e sua capacidade de identificar padrões e acelerar a interpretação dos resultados de testes, pois nos ajuda a avançar com maior rapidez dos dados brutos de experimentação para insights acionáveis. Em vez de substituir nossa análise, ele atua como uma camada de apoio sólida, ajudando a resumir tendências de desempenho, destacar diferenças significativas entre as variações e agilizar a síntese de aprendizados que alimentam nosso roadmap. Para nós, isso foi especialmente valioso após a conclusão dos testes, quando a prioridade passa da execução para a compreensão de por que determinado resultado ocorreu e o que fazer em seguida.”
– Ben Hoefel,
Product Owner na NRMA Parks and Resorts
Agir rápido é a única alavanca restante
Um ciclo de experimentação lento faz com que seu site perca a sintonia com o comportamento atual dos visitantes. O layout ou o texto que gerou conversões no último trimestre pode não ter efeito algum no atual, e um programa com semanas de atraso sempre otimizará para o site que existia no passado, em vez do site atual. Operar o ciclo na velocidade em que as coisas realmente mudam é o que impede a perda de relevância. É exatamente isso que o Wingz automatiza.
Pronto para fechar o ciclo? Veja como o Wingz transforma sinais dos visitantes em ação, e a ação no próximo aprendizado. Agende uma demonstração e analisaremos seus dados com você.
Perguntas frequentes:
Depende de qual etapa do ciclo você está. Na fase de criação, descrever uma alteração em linguagem natural gera uma variação pronta para revisão em questão de segundos, trabalho que antes exigia horas de esforço manual.
Na etapa de análise, o Wingz condensa um ciclo completo de leitura de mapas de calor, gravações de sessão, funis e resultados de campanhas em um único fluxo de trabalho, permitindo que as equipes ajam com base no que os dados mostram em vez de postergar a análise.
Não. O Wingz cuida da análise e da criação da variação; sua equipe decide o que é testado e quando, e nada vai ao ar sem aprovação.
O nível de autonomia do Wingz é um ajuste gradual, não um interruptor de tudo ou nada: comece com propor e aprovar, avance para a atuação dentro de limites definidos e evolua para o piloto automático ao longo do tempo. As proteções permanecem ativas em todas as fases: aprovação prévia, métricas de controle, limites de tráfego, kill switch e grupo de controle permanente.
O Wingz foi desenvolvido para ser transparente. Cada insight apresenta suas evidências, e você pode rastrear qualquer recomendação até as gravações de sessão, mapas de calor ou dados de campanha correspondentes.
Não. Os dados de cada conta permanecem estritamente isolados, e o aprendizado obtido pelo Wingz a partir do seu tráfego orienta apenas sugestões para o seu site, em nenhum outro lugar. O Wingz opera sob a Política de IA Responsável da Wingify e sob os mesmos padrões certificados de segurança do restante da plataforma, incluindo ISO 27001, ISO 27701, SOC 2 Tipo II, GDPR, CCPA e HIPAA.
Fazer o rollout da versão vencedora é uma decisão sua, pois o Wingz não altera campanhas ativas por conta própria. Como o comportamento muda, a otimização é contínua. Através de fluxos de trabalho, você pode programar verificações recorrentes para reavaliar uma página ou campanha e sinalizar quando uma variação antes vencedora deixar de performar.
Categories:
I’m a content marketer at VWO, reading and writing on topics like behavior analytics, conversion rate optimization, and experimentation. Prior to VWO, I built and managed my own website where I discussed business growth and career. When I’m not at my desk, you’ll find me exploring nature trails, cycling through the countryside, or seeking out new physical challenges—those are my ideas of a good time! Want to start a conversation with me? Just mention BIRDS, and you’ll have my undivided attention.
