Metodologia

Por dentro da régua
que não é achismo.

Toda análise da Nify nasce da mesma pergunta: o que a ciência já sabe sobre isso? Esta página descreve os princípios da nossa metodologia — sem abrir o que é proprietário, mas deixando claro o rigor que sustenta cada diagnóstico.

01 · TESE

UX tem lei. A gente só aplica.

Há décadas a ciência cognitiva, a ergonomia visual e a pesquisa em interação humano-computador produzem princípios mensuráveis sobre como as pessoas percebem, decidem e agem diante de uma interface. Esse conhecimento existe, é extenso, e quase nunca chega à sala de reunião onde decisões de design são tomadas.

A Nify foi construída sobre uma convicção simples: diagnóstico de interface não precisa ser subjetivo. Existe um corpo consolidado de regras — basta aplicá-lo com consistência, rastreabilidade e na escala que o trabalho humano não alcança.

"Não inventamos heurísticas. Aplicamos o que a ciência cognitiva validou ao longo de gerações de pesquisa — e fazemos isso em escala."
02 · MATRIZ INIC

Quatro dimensões, uma impressão digital.

Toda análise produz uma matriz INIC — nossa régua proprietária, que lê qualquer interface a partir de quatro dimensões independentes e complementares. A combinação das quatro gera uma assinatura única do seu produto — comparável entre concorrentes, entre setores e entre versões do seu próprio site ao longo do tempo.

I

Intenção

Quão claro é, no primeiro contato, o que o usuário pode fazer aqui — e por que deveria. Lemos posição, hierarquia e peso dos elementos que sustentam a promessa principal.

N

Navegação

Quão previsível é o caminho entre o que o usuário quer e o que o site oferece. Medimos fricção, redundância, armadilhas e inconsistência de padrão.

I

Informação

Quão honesta é a densidade informacional: o que você conta, o que você esconde, o que você repete em excesso. Lemos contraste, acessibilidade e ruído.

C

Conversão

Quão bem o caminho crítico transforma atenção em ação. Avaliamos CTA, arquitetura de formulários, objeções não endereçadas e vieses que afastam persona.

03 · HAG

Um grafo híbrido de conhecimento.

Chamamos de HAG — Hybrid Augmented Graph — a arquitetura que costura, para cada análise, princípios científicos consolidados, padrões visuais observados em interfaces reais e heurísticas de usabilidade validadas academicamente. Os três universos se cruzam em tempo de análise — o resultado é um diagnóstico que nunca parte de achismo, e cujas conclusões sempre têm fonte rastreável.

HAG
Ciência · Padrões observados · Heurísticas validadas
04 · PIPELINE

Da URL ao diagnóstico, em quatro fases paralelas.

Uma auditoria humana processa fases em série: um especialista olha uma coisa, depois outra, depois junta. Nossa arquitetura é paralela por princípio — cada fase dispara subprocessos independentes que se cruzam no final. É por isso que entregamos em segundos o que uma consultoria levaria dias.

Fase 01 · Captura

Lemos a interface como o usuário final a vê.

Reconstruímos a experiência real — em múltiplas densidades de tela, com estados dinâmicos preservados e hierarquia do layout íntegra. Não analisamos apenas código: analisamos percepção.

Fase 02 · Leitura

Extraímos sinais em múltiplas camadas simultâneas.

Composição cromática, estrutura tipográfica, hierarquia semântica, densidade informacional, contraste, elementos humanos representados na imagem. Cada camada lida por um especialista lógico próprio.

Fase 03 · Correlação

Cruzamos sinais com o corpo de conhecimento.

Cada sinal extraído é confrontado com o HAG — a literatura científica, os padrões observados e as heurísticas validadas. O que emerge é uma lista de apontamentos com fonte identificada, não um parecer de gosto.

Fase 04 · Síntese

Priorizamos por impacto estimado e geramos o diagnóstico.

Não entregamos checklist. Entregamos plano ordenado — o que mexer primeiro, o que esperar, o que justificar em reunião. A matriz INIC é o carimbo final dessa síntese.

05 · RASTREABILIDADE

Cada apontamento volta à sua fonte.

É o princípio que sustenta a metodologia e o que diferencia a Nify de qualquer ferramenta de "IA que opina": nenhum diagnóstico nosso existe sem referência científica atrelada. Cada apontamento que entregamos é acompanhado da lei, heurística ou princípio que o valida — pronto pra defender em comitê ou anexar em relatório executivo.

Exemplo · trilha de evidência de uma análise
análise #4713 · fragmento
Fitts · 1954
CTA principal subdimensionado para alcance do polegar em mobile
alto
Nielsen · H4
Consistência visual quebrada entre botões primários da jornada
médio
WCAG 2.2 · AA
Contraste de corpo de texto abaixo do mínimo em seção de ativação
alto
Viés de representação
Imagens da dobra não refletem público-alvo declarado no briefing
médio
Miller · 1956
Menu principal excede a carga cognitiva recomendada
baixo
06 · LINEAGE CIENTÍFICA

Aplicamos o que a ciência já validou.

Nossa base metodológica não é opinião de mercado — é um recorte da pesquisa acadêmica em ciência cognitiva, interação humano-computador, ergonomia visual e acessibilidade. Abaixo, um fragmento do que nosso HAG consome. Não é checklist. É lineage.

Fittstempo e distância de alvo1954
Millercapacidade da memória de trabalho1956
Hick-Hymantempo de decisão sob escolha1952
Gestaltleis de percepção visual1920s
Nielsenheurísticas de usabilidade1994
Normanaffordances e sinalização1988
Tuftedensidade e clareza informacional1983
Jakoblei da familiaridade entre interfaces2017
Weinschenkciência cognitiva aplicada ao design2011
Krugprincípio da clareza imediata2000
WCAGpadrão internacional de acessibilidade web2.2
Teslerconservação da complexidade1984

… entre outras. Nosso grafo de conhecimento é atualizado continuamente.

07 · POSICIONAMENTO

O que a Nify não faz — e por quê.

Toda ferramenta séria é definida tanto pelo que entrega quanto pelo que recusa entregar. Nossa posição:

Não gravamos sessões de usuário.
Analisar reação do usuário é depois. Nosso trabalho é antes.
Não geramos mapas de calor.
Heatmap mostra onde o usuário tropeça. A Nify mostra o que o faz tropeçar.
Não pedimos tag instalada no seu site.
Qualquer URL pública é auditável. Inclusive a dos seus concorrentes.
Não terceirizamos julgamento para "IA genérica".
Modelo de linguagem é ferramenta, não parecer. Cada apontamento passa pela mesma régua científica.
Fazemos o que ferramenta de analytics não faz: diagnosticamos antes.
Antes da campanha rodar. Antes do release. Antes do dev escrever código. É lá que o custo de corrigir ainda é baixo.

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