Biblioteca de evidências

Quinze artigos lidos integralmente e convertidos em decisões de produto limitadas.

American Economic Review · 2011-10

Bayesian Persuasion

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Pergunta de pesquisa

Design ético de informação

Método

Pesquisa teórica · n/a · DOI 10.1257/aer.101.6.2590

Premissas

  • Persuasão bayesiana: Modelo teórico em que um emissor se compromete com uma estrutura de informação antes de um receptor racional agir.
  • Emissor e receptor: As partes que criam um sinal e agem depois de observá-lo.
  • Design de informação: Estruturação deliberada e verdadeira de qual informação é revelada e quando.
  • Compromisso: Hipótese de que a política de informação é fixada antes de seu resultado ser conhecido.

O que a evidência apoia

Ordene evidências verdadeiras, incerteza e desqualificadores em torno da decisão; não transforme persuasão bayesiana em nota manipulativa.

Limites e transferência

Relacione alegações a evidências, incerteza, alternativas e adequação honesta sem nota de persuasão. Ajuda no planejamento e na divulgação; não prova que o texto mudará o comportamento.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · Ajuda no planejamento e na divulgação; não prova que o texto mudará o comportamento.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Laboratório de evidências e posicionamento

Review of Economic Studies · 2017-01

Competition in Persuasion

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Pergunta de pesquisa

Posicionamento competitivo

Método

Pesquisa teórica · n/a · DOI 10.1093/restud/rdw052

Premissas

  • Emissor e receptor: As partes que criam um sinal e agem depois de observá-lo.
  • Design de informação: Estruturação deliberada e verdadeira de qual informação é revelada e quando.
  • Compromisso: Hipótese de que a política de informação é fixada antes de seu resultado ser conhecido.

O que a evidência apoia

Compare alternativas reais na mesma base. A competição pode ampliar ou reduzir divulgação e não produz verdade automaticamente.

Limites e transferência

Relacione alegações a evidências, incerteza, alternativas e adequação honesta sem nota de persuasão. Ajuda no planejamento e na divulgação; não prova que o texto mudará o comportamento.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · Ajuda no planejamento e na divulgação; não prova que o texto mudará o comportamento.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Laboratório de evidências e posicionamento

Experimental Economics · 2024-09-13

Rational inattention in games: experimental evidence

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Pergunta de pesquisa

Atenção racional e fricção

Método

Experimento controlado · 12 · n=238 · DOI 10.1007/s10683-024-09843-z

Premissas

  • Desatenção racional: Modelos que equilibram o valor da informação com o custo de atenção ou processamento.

O que a evidência apoia

Revise risco, familiaridade, incerteza, reversibilidade e custo informacional. O experimento comprador-vendedor não gera índice universal.

Limites e transferência

Analise o ambiente de decisão sem supor que menos opções são sempre melhores. O resultado traz observações e hipóteses, não uma nota de conversão.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · O resultado traz observações e hipóteses, não uma nota de conversão.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Acesso aberto CC BY 4.0

Como NAVINES aplicou: Laboratório de fricção e arquitetura de escolha

ACM KDD · 2003

Maximizing the Spread of Influence through a Social Network

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Pergunta de pesquisa

Influência e distribuição

Método

Pesquisa algorítmica · Independent Cascade; Linear Threshold; (1−1/e−ε); DOI 10.1145/956750.956769

Premissas

  • Maximização de influência: Seleção de nós semente para maximizar a difusão esperada em grafo e modelo definidos.
  • Submodularidade: Propriedade de retornos decrescentes ao adicionar a mesma semente a conjuntos maiores.

O que a evidência apoia

Modele grafo real com parâmetros e incerteza. Aproximação gulosa sob submodularidade não prevê viralidade.

Limites e transferência

Compare seleção gulosa Monte Carlo com grau sob hipóteses explícitas de difusão. O alcance depende do grafo, parâmetros e modelo; não é previsão de viralidade.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · O alcance depende do grafo, parâmetros e modelo; não é previsão de viralidade.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Planejador de sementes de influência

ACM CHI · 2001

What Makes Web Sites Credible? A Report on a Large Quantitative Study

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Pergunta de pesquisa

Evidências de credibilidade

Método

Evidência comportamental histórica · 1999 · n=1,410 · US/FI · 51 · DOI 10.1145/365024.365037

Premissas

Revise identidade, autoria, fontes, políticas, usabilidade e segurança observáveis sem prever conversão.

O que a evidência apoia

Mostre identidade, autoria, fontes, políticas, datas, segurança e usabilidade acessível. Evidência histórica não é estudo de conversão ou ranking.

Limites e transferência

Revise identidade, autoria, fontes, políticas, usabilidade e segurança observáveis sem prever conversão. A automação não confirma expertise, veracidade, acessibilidade total ou percepção humana.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · A automação não confirma expertise, veracidade, acessibilidade total ou percepção humana.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Auditoria de evidências de credibilidade

Journal of Consumer Research · 2010-10

Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload

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Pergunta de pesquisa

Arquitetura de escolha

Método

Meta-análise · 63 · 50 · N=5,036 · d=.02 · 95% CI −.09… .12 · I²=68% · DOI 10.1086/651235

Premissas

  • Sobrecarga de escolha: Possibilidade contextual de um conjunto maior prejudicar a decisão; não é regra universal.

O que a evidência apoia

Categorize e revele progressivamente quando útil, mas teste o contexto. A meta-análise teve efeito médio quase zero e muita heterogeneidade.

Limites e transferência

Analise o ambiente de decisão sem supor que menos opções são sempre melhores. O resultado traz observações e hipóteses, não uma nota de conversão.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · O resultado traz observações e hipóteses, não uma nota de conversão.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Laboratório de fricção e arquitetura de escolha

Data Mining and Knowledge Discovery · 2009

Controlled experiments on the web: survey and practical guide

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Pergunta de pesquisa

Experimentos controlados

Método

Orientação operacional de experimentos · DOI 10.1007/s10618-008-0114-1

Premissas

  • Critério Geral de Avaliação: Métrica principal predefinida para julgar o experimento como um todo.
  • Métrica de proteção: Métrica que pode bloquear ou limitar o lançamento quando um resultado protegido piora.

O que a evidência apoia

Defina OEC, guardrails, poder, alocação, rampa e parada antes dos resultados. p-value limítrofe não escolhe vencedor.

Limites e transferência

Define hipótese, unidades, métricas, controles e comparação transparente entre períodos. Sem atribuição e dados suficientes, o resultado orienta, mas não demonstra causalidade.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · Sem atribuição e dados suficientes, o resultado orienta, mas não demonstra causalidade.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

A editora indica acesso aberto; reutilização exige confirmar licença

Como NAVINES aplicou: Planejador e comparador de experimentos de SEO

ACM KDD · 2017

A Dirty Dozen: Twelve Common Metric Interpretation Pitfalls in Online Controlled Experiments

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Pergunta de pesquisa

Falhas de interpretação

Método

Orientação operacional de experimentos · 12 · Microsoft · DOI 10.1145/3097983.3098024

Premissas

  • Incompatibilidade da proporção da amostra: Diferença improvável entre alocação observada e planejada que pode indicar falha de execução.
  • Efeitos de novidade e primazia: Respostas temporárias à novidade ou ao aprendizado e adaptação ao longo do tempo.
  • Paradoxo de Simpson: Inversão entre padrão agregado e subgrupos causada por pesos diferentes ou confusão.
  • Lei de Twyman: Alerta para examinar com cuidado extra qualquer resultado extraordinariamente surpreendente.

O que a evidência apoia

Cheque SRM, razões, telemetria, poder, multiplicidade, segmentos, outliers, novidade, funil, Simpson e lei de Twyman.

Limites e transferência

Define hipótese, unidades, métricas, controles e comparação transparente entre períodos. Sem atribuição e dados suficientes, o resultado orienta, mas não demonstra causalidade.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · Sem atribuição e dados suficientes, o resultado orienta, mas não demonstra causalidade.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Planejador e comparador de experimentos de SEO

ACM CIKM · 2013

Beyond Clicks: Query Reformulation as a Predictor of Search Satisfaction

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Pergunta de pesquisa

Satisfação além de cliques

Método

Evidência comportamental histórica · ≈6,000 · 7,628 · n=218 · DOI 10.1145/2505515.2505682

Premissas

  • Reformulação de consulta: Consulta seguinte que muda palavras, escopo ou termos durante uma tarefa de busca.

O que a evidência apoia

Reformulações rápidas semelhantes podem sustentar hipótese em sessões. Clique não é sucesso, silêncio não é satisfação e GSC agregado não é sessão.

Limites e transferência

Revise reformulações anônimas por sessão como hipóteses mantendo consultas locais. Clique não prova sucesso e ausência de nova consulta não prova satisfação.

O que não estabelece

Nenhuma pontuação universal é calculada · Clique não prova sucesso e ausência de nova consulta não prova satisfação.

O que NAVINES decidiu não construir

Nenhuma pontuação universal é calculada

Fontes primárias

Copyright da editora; apenas resumo e link oficial

Como NAVINES aplicou: Analisador de fricção da jornada de busca

Evidência revisada em 15 de agosto de 2026 · Não estabelece fatores atuais do Google nem resultados garantidos.

Pesquisa

Estudos originais com método, fontes e limitações explícitas.

Não corremos atrás de algoritmos. Construímos clareza, confiança e visibilidade cumulativa.

Tornar a inteligência avançada de busca compreensível, útil e acessível — e ajudar empresas a convertê-la em ações mensuráveis.

Método

  • Defina escopo, ambientes, modelos críticos, dados disponíveis e risco de mudança.
  • Colete status HTTP, diretivas, canonicals, links, renderização, sitemaps e dados do Search Console.
  • Documente objetivos, eventos, dimensões, responsáveis e decisões informadas por cada métrica.
  • Valide tags, consentimento, fuso horário, filtros e perda esperada de dados.

Limitações

  • Consentimento, bloqueadores, privacidade e modelagem deixam lacunas nos dados.
  • Search Console agrega e retém dados com limites; não registra cada busca individual.
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