Métricas que auxiliam a arquitetura da informação | Alura Cursos Online
Métricas que auxiliam a arquitetura da informação
8 min8 minutos de leitura
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Autor(a)
yasmin-matos
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A Arquitetura da Informação é uma disciplina essencial para a organização e acessibilidade de informações em diferentes contextos, como sites, aplicativos e sistemas.
Neste artigo, vamos explorar as métricas mais importantes na Arquitetura da Informação, destacando sua importância na criação de experiências das pessoas usuárias que sejam eficientes e altamente usáveis.
Como as métricas são calculadas e interpretadas
As métricas de arquitetura da informação são usadas para avaliar o sucesso de uma estrutura de informações. Elas são calculadas com base em dados de comportamento da pessoa usuária, como navegação, interações com o conteúdo e conclusão de tarefas.
As métricas podem ser calculadas de várias maneiras, dependendo do tipo de dado que está sendo coletado. Por exemplo, a taxa de cliques é calculada dividindo o número de vezes que um link é clicado pelo número de vezes que é exibido. Outro exemplo que temos é o cálculo da taxa de rejeição, a qual é calculada dividindo o número de visitantes que saem de um site após visualizar apenas uma página pelo número total de visitantes. Entretanto, é sempre importante considerar o contexto ao interpretar as métricas.
Medindo o Sucesso da Arquitetura da Informação
Na avaliação da eficácia de uma Arquitetura da Informação, o uso de métricas específicas desempenha um papel fundamental. Essas métricas oferecem insights valiosos sobre como as pessoas usuárias interagem com uma estrutura de informações, permitindo ajustes e otimizações para melhorar a usabilidade e a eficiência geral.
Vamos observar abaixo as métricas mais importantes na Arquitetura da Informação e verificar como contribuem para o aprimoramento da experiência da pessoa usuária e da organização das informações.
Taxa de Cliques (CTR): Essa métrica quantifica o número de vezes que um link ou elemento de navegação é clicado em relação ao número de vezes que foi visualizado. Um CTR elevado pode indicar que os elementos de navegação são relevantes e eficazes na orientação das pessoas usuárias em relação às informações desejadas. Por exemplo, se um site de e-commerce apresenta um alto CTR em seus produtos mais vendidos, isso sugere que a arquitetura da informação está direcionando eficazmente as pessoas usuárias para itens populares. E a ferramenta mais comum para extrair o CTR é o Google Analytics.
Taxa de Rejeição: A taxa de rejeição mede a porcentagem de visitantes que acessam uma página e saem do site sem interagir com outras páginas. Uma taxa de rejeição alta pode sugerir problemas na arquitetura da informação, como dificuldades de navegação ou conteúdo irrelevante. Por exemplo, se um blog possui uma alta taxa de rejeição em suas postagens, pode ser necessário reavaliar a organização do conteúdo ou melhorar a navegação para manter as pessoas visitantes envolvidas. Quanto à Taxa de Rejeição, o Google Analytics oferece a métrica dessa taxa para páginas individuais e para sessões inteiras.
Tempo Médio na Página: Essa métrica indica quanto tempo as pessoas usuárias passam em uma página específica. Um tempo médio elevado pode sugerir que a página fornece informações valiosas e que sejam envolventes. Podemos pensar no exemplo em que temos um site de notícias, o qual pode usar essa métrica para identificar quais artigos retêm leitores e leitoras por mais tempo, ajudando a determinar tópicos de interesse, assim como otimizar o conteúdo. E a ferramenta mais comum a ser usada é o Google Analytics.
Taxa de Conversão: A taxa de conversão rastreia quantas pessoas visitam e executam uma ação desejada, como . Uma boa arquitetura da informação pode melhorar a taxa de conversão, simplificando o processo para as pessoas usuárias. Por exemplo, sites como a quantidade de vendas de um produto específico durante uma data comemorativa, como dia das crianças. E Google Ads e Facebook Ads podem calcular automaticamente a taxa de conversão, permitindo que anunciantes avaliem o sucesso de suas campanhas.
Mapas de Calor (Heatmaps): Os mapas de calor mostram onde as pessoas usuárias clicam e interagem mais em uma página. Isso ajuda a identificar áreas de interesse e a otimizar a disposição de elementos na página. Podemos então pensar em um site de comércio eletrônico que pode usar mapas de calor para descobrir quais áreas dos seus produtos são mais clicadas, o que pode influenciar a colocação estratégica de produtos em destaque. Quanto às ferramentas mais comuns referente aos mapas de calor, temos Hotjar, Crazyegg e Inspectlet.
Se aprofunde na Análise das Métricas
Agora que entendemos a importância das métricas na Arquitetura da Informação, vamos nos aprofundar na análise explorando outras métricas cruciais que desempenham um papel fundamental na avaliação do sucesso e na melhoria contínua da experiência da pessoa usuária.
Taxa de Saída por Página: Além da taxa de rejeição, a taxa de saída por página é igualmente valiosa. Ela permite identificar quais páginas estão causando a maior taxa de saída das pessoas usuárias. Isso é essencial para determinar pontos problemáticos específicos na estrutura de informações e orientar os esforços de otimização.
Taxa de Cliques Internos: Devemos, além de medir o CTR geral, realizar a análise da taxa de cliques internos, a qual é vital para compreender como as pessoas usuárias estão navegando dentro do site ou aplicativo. Essa métrica destaca quais links internos são mais relevantes e atraentes para as pessoas usuárias, proporcionando insights sobre a disposição de elementos e a organização da informação.
Análise de Funis: Traçar a jornada da pessoa usuária é fundamental. A análise de funis permite rastrear como usuários e usuárias navegam de uma página para outra e, mais importante ainda, identificar onde estão abandonando o processo. Com esses dados em mãos, é possível otimizar a jornada da pessoa usuária, removendo obstáculos e simplificando a navegação.
Testes A/B e Testes de Usabilidade: Embora não sejam métricas em si, os testes A/B e os testes de usabilidade são técnicas poderosas que complementam a análise de métricas. Os testes A/B permitem comparar diferentes versões de uma página ou interface para determinar qual delas gera melhores resultados com base em métricas específicas. Os testes de usabilidade envolvem pessoas usuárias reais, fornecendo insights qualitativos sobre a experiência da pessoa usuária e identificando áreas onde a arquitetura da informação pode ser aprimorada.
Tendências de métricas na Arquitetura da Informação
Fonte: Envato Elements
As métricas de arquitetura da informação estão em constante evolução à medida que as tecnologias e as práticas de design evoluem. Algumas tendências recentes incluem:
Métricas e Big Data
As métricas relacionadas a big data estão tornando possível coletar e analisar grandes quantidades de dados de comportamento da pessoa usuária.
Por exemplo, as métricas de big data podem ser usadas para rastrear:
Os caminhos que as pessoas usuárias percorrem em um site ou aplicativo;
As páginas ou recursos que as pessoas usuárias visitam com mais frequência;
As ações que as pessoas usuárias realizam.
Essas informações podem ser usadas para identificar áreas onde a estrutura de informações pode ser melhorada, como:
Melhoria da navegação;
Organização do conteúdo de forma mais eficaz;
Adição de novos recursos ou funcionalidades.
Métricas de engajamento
Há métricas que medem como as pessoas usuárias interagem com o conteúdo, como o tempo de permanência em uma página ou o número de vezes que clicam em um link e estas você também vai encontrar como “Métricas de Engajamento”, as quais estão se tornando cada vez mais importantes para avaliar o sucesso de uma estrutura de informações.
Por exemplo, as métricas de engajamento podem ser utilizadas quanto a:
O tempo médio que as pessoas usuárias passam em uma página;
O número de vezes que as pessoas usuárias clicam em um link;
A taxa de rejeição de uma página.
E tais informações podem auxiliar na identificação de áreas onde a estrutura de informações pode ser mais envolvente, como:
Criação de conteúdo mais relevante e informativo;
Organização do conteúdo de maneira mais intuitiva;
Melhora da experiência de navegação.
Inteligência Artificial (IA)
A inteligência artificial está sendo usada para desenvolver novas métricas de arquitetura da informação, podendo ser usada para analisar grandes quantidades de dados de comportamento da pessoa usuária e identificar padrões que não seriam perceptíveis para os humanos.
Por exemplo, a IA pode ser usada para:
Identificar pessoas usuárias que estão tendo dificuldades para encontrar as informações que precisam;
Recomendar conteúdo relevante para quem está acessando;
Personalizar a experiência de navegação para cada pessoa.
Essas novas métricas têm o potencial de fornecer insights ainda mais profundos sobre a experiência da pessoa usuária e ajudar designers e pessoas arquitetas de informação a criar estruturas de informações mais eficazes.
Conclusão
Ao explorar as métricas na Arquitetura da Informação, mergulhamos em um mundo de dados que são cruciais para aprimorar a experiência do usuário e a eficácia de um sistema de informações.
Essas métricas não apenas indicam o desempenho, mas também apontam o caminho para otimizações contínuas. À medida que você avalia e ajusta sua Arquitetura da Informação com base nessas métricas, você cria ambientes online mais eficazes, facilitando o acesso e a compreensão das informações para o público-alvo.
No mundo em constante evolução da informação digital, a análise de métricas é essencial para garantir que sua estrutura de informações atenda às necessidades das pessoas usuárias e atinja os objetivos organizacionais com sucesso.
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