Análise de resultados de card sorting para propor a navegação

Analisa os dados de um card sorting aberto, fechado ou híbrido: normaliza categorias, mede a concordância entre participantes, identifica cartões problemáticos e propõe uma arquitetura validável com tree test. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Inclui 5 variáveis personalizáveis e pode copiá-lo gratuitamente com um clique.

Avançado · Texto · Pendente de revisão editorial

Prompt

Atua como investigador UX especializado em arquitetura de informação e análise de card sorting.

Contexto:
- Site ou produto: {{site}}
- Tipo de card sorting: {{tipo_sorting}}
- Número de participantes: {{participantes}}
- Dados do estudo (cartão, participante, categoria atribuída): {{dados}}
- Navegação atual: {{navegacao_atual}}

Entregáveis:
1. Revisão dos dados: cartões e participantes incluídos, respostas incompletas ou atípicas e se a dimensão da amostra permite conclusões ou apenas orientações.
2. Num sorting aberto ou híbrido, tabela de normalização que agrupe os nomes de categoria equivalentes criados pelos participantes, justificando cada decisão.
3. Matriz cartão × categoria com o número e a percentagem de participantes que colocaram cada cartão em cada categoria.
4. Pares de cartões que aparecem juntos com mais frequência (semelhança) e grupos naturais que emergem.
5. Cartões com baixa concordância: causas prováveis (nome ambíguo, conteúdo que cabe em vários sítios) e recomendação (mudar o nome, ligar a partir de duas secções, dividir).
6. Proposta de arquitetura: categorias de primeiro nível com etiqueta, cartões de cada uma e nível de confiança de cada decisão.
7. Comparação com a navegação atual: o que se mantém, o que muda e o risco de cada mudança.
8. Plano de tree test para validar a proposta: 8 a 10 tarefas, resposta correta e critério de sucesso.
9. Limitações da análise.

Restrições:
- Calcula apenas a partir dos dados fornecidos e mostra como chegas a cada percentagem; não inventes participantes nem resultados.
- Se a amostra for pequena, di-lo claramente e evita conclusões categóricas.
- Recomenda verificar os cálculos numa folha de cálculo ou numa ferramenta de card sorting.
- Se os dados não estiverem num formato analisável, pede-me para os reorganizar antes de começar.

Formato: tabelas para normalização, matriz e proposta; listas para cartões problemáticos e plano de tree test.

Como utilizar

  1. Exporta os resultados da tua ferramenta como linhas cartão-participante-categoria. 2. Cola os dados e a navegação atual. 3. Revê os cartões com baixa concordância e corre o tree test proposto antes de implementar.

Exemplo de utilização

Site: site de uma câmara municipal · Sorting: aberto · 18 participantes · 40 cartões · Navegação atual: Município, Serviços, Pedidos online, Notícias.

Exemplo de resultado

Ainda não colaste as linhas do estudo, por isso não calculo percentagens; as tabelas ficam preparadas para preencher assim que as tiver.

1. Revisão dos dados

  • Participantes: 18. Para um card sorting aberto, é uma amostra útil para dar orientação, não conclusões firmes.
  • Excluir respostas com menos de [PREENCHER: % mínima] de cartões classificados.

2. Normalização das categorias (modelo)

Nomes dos participantesCategoria normalizadaMotivo
[PREENCHER: p. ex. variantes de «Pedidos online»]Pedidos e serviços onlineMesmo conceito, outro nome
[PREENCHER]Notícias[PREENCHER]

3. Matriz cartão × categoria

Cada célula = participantes que puseram o cartão nessa categoria ÷ 18. Exemplo: 12 em 18 = 66,7 %.

CartãoPedidos onlineServiçosMunicípio…
[PREENCHER][n] ([%])[n] ([%])[n] ([%])…

5. Cartões com pouco acordo

Se nenhuma categoria ultrapassar [PREENCHER: limiar], rever o nome do cartão ou ligá-lo a partir de duas secções.

9. Limitações

Com 18 pessoas, uma ou duas respostas de diferença alteram muito as percentagens. Confirma os cálculos numa folha de cálculo ou na tua ferramenta de card sorting…

Dados-chave

Categoria
Design UI/UX · Wireframes
Tipo de resultado
Texto
Nível
Avançado
Pensado para
ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot
Verificado em
Pendente de verificação editorial
Variáveis
Site ou produto, Tipo de card sorting, Número de participantes, Dados do estudo e Navegação atual
Idioma
Português
Preço
Gratuito, sem registo
Atualizado
07/11/2026

Perguntas frequentes

Quantos participantes precisa um card sorting?

Para padrões estáveis, recomenda-se muitas vezes um mínimo de 15 a 20 participantes por perfil. Com menos, os resultados são indicativos e o prompt assinala-o nas limitações.

Qual a diferença entre card sorting e tree testing?

O card sorting revela como as pessoas agrupam o conteúdo; o tree testing verifica se encontram o que procuram numa estrutura concreta. Normalmente usa-se o primeiro para propor e o segundo para validar.

Para que serve este prompt?

Analisa os dados de um card sorting aberto, fechado ou híbrido: normaliza categorias, mede a concordância entre participantes, identifica cartões problemáticos e propõe uma arquitetura validável com tree test.

Com que ferramentas de IA funciona?

Foi pensado para ChatGPT, Claude, Gemini e Microsoft Copilot. Ainda não o verificámos nestas ferramentas, pelo que os resultados podem variar entre elas.

Como personalizo o prompt?

Clique em “Personalizar” e preencha as variáveis (Site ou produto, Tipo de card sorting, Número de participantes, Dados do estudo e Navegação atual). O texto atualiza-se instantaneamente e pode depois copiá-lo com um clique. Os valores ficam guardados apenas no seu navegador.

Preciso de experiência para o utilizar?

É de nível avançado: destina-se a pessoas com experiência no tema, capazes de avaliar e ajustar o resultado.

Este prompt é gratuito?

Sim. Todos os prompts do HomeCasa Prompts são gratuitos, sem registo nem subscrição. Pode também utilizá-los em projetos profissionais.

Posso confiar no resultado da IA?

Trate-o como um rascunho de qualidade: verifique sempre os dados, os números e as afirmações importantes antes de publicar ou tomar decisões.

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