Aprenda a planejar, projetar e lançar um site que documente experimentos de produto com entradas consistentes, marcação, pesquisa e relatórios de resultados claros.
Um site de registro de experimentação de produto é um lugar compartilhado para documentar todo experimento que sua equipe executa — testes A/B, experimentos de preço, ajustes de onboarding, feature flags, experimentos de e-mail e até ideias “falhas” que ainda ensinaram algo. Pense nisso como um repositório de experimentos e um registro de aprendizados de produto combinados: um histórico do que foi tentado, por que, o que aconteceu e qual foi a decisão seguinte.
A maioria das equipes já tem fragmentos de rastreamento de experimentos espalhados por documentos, dashboards e conversas. Um site dedicado de rastreamento de experimentos reúne esses artefatos em um histórico único e navegável.
Os resultados práticos são:
Este guia foca em como construir um site que torne a documentação de experimentos fácil de criar e fácil de usar. Vamos cobrir como planejar estrutura e navegação, definir um modelo de dados para entradas de experimento (para manter consistência), criar templates de página legíveis, configurar marcação e pesquisa para descoberta rápida e escolher a abordagem de implementação certa (CMS vs app customizado).
Ao final, você terá um plano claro para um site de documentação de testes A/B que apoie o trabalho diário de produto — capturando hipóteses, métricas e relatórios de resultados, e decisões de forma pesquisável, confiável e útil ao longo do tempo.
Antes de escolher ferramentas ou desenhar templates, deixe claro por que esse site de rastreamento de experimentos existe e para quem ele serve. Um registro de experimentação de produto só é útil se combinar com a forma como suas equipes tomam decisões.
Anote 2–4 resultados mensuráveis para o repositório de experimentos. Definições comuns de sucesso incluem:
Esses objetivos devem influenciar tudo o que vem depois: quais campos exigir em cada entrada, quão rígido será o workflow e quão avançada precisa ser a sua marcação e pesquisa.
Liste seus públicos principais e o que cada um precisa fazer no registro de aprendizados:
Uma forma simples de validar: pergunte a cada grupo “Que pergunta você quer respondida em 30 segundos?” e então garanta que seus templates e o layout da página suportem isso.
Decida desde cedo se seu CMS para registros de experimentos será:
Se escolher misto, defina o que é permitido em entradas públicas (por exemplo, sem métricas brutas, segmentos anonimizados, sem nomes de funcionalidades não lançadas) e quem aprova a publicação. Isso evita retrabalho quando a equipe quiser compartilhar aprendizados externamente.
Um registro de experimentação só funciona se as pessoas conseguirem encontrar o experimento certo em menos de um minuto. Antes de escolher ferramentas ou desenhar telas, decida como alguém vai navegar no site quando não souber exatamente o que procura.
Mantenha a navegação principal limitada e previsível. Um ponto de partida prático é:
Se “Métricas” parecer pesado, você pode linkar a partir de Experimentos no começo e expandir depois.
Decida a forma principal de navegação. A maioria dos registros de aprendizados funciona melhor com uma visão primária e o resto tratado por filtros:
Escolha a opção que seus stakeholders já usam nas conversas. Todo o resto pode ser tag (por exemplo, plataforma, tema da hipótese, segmento, tipo de experimento).
Torne URLs legíveis e estáveis para que as pessoas possam compartilhá-las no Slack e em tickets:
/experiments/2025-12-checkout-free-shipping-thresholdAdicione breadcrumbs como Experiments → Checkout → Free shipping threshold para evitar pontos sem saída e manter a escaneabilidade.
Liste o que será publicado no dia do lançamento versus o que virá depois: experimentos recentes, playbooks principais, um glossário de métricas básico e páginas de times. Priorize entradas que serão referenciadas com frequência (testes de alto impacto, templates canônicos e definições de métricas usadas em relatórios de resultados).
Um registro de experimentação útil não é apenas uma lista de links — é um banco de dados de aprendizados. O modelo de dados é a “forma” desse banco: o que você guarda, como entradas se relacionam e quais campos devem estar presentes para que experimentos sejam comparáveis ao longo do tempo.
Comece com um conjunto pequeno de tipos que reflitam como as equipes realmente trabalham:
Manter esses elementos separados evita que cada experimento invente novos nomes de métricas ou enterre decisões em texto livre.
Torne a “entrada mínima viável” fácil de preencher. No mínimo, exija:
Campos opcionais — mas valiosos — incluem público-alvo, alocação de tráfego, tipo de teste (A/B, multivariado) e links para tickets ou designs.
Resultados são onde os registros frequentemente falham, então padronize-os:
Se permitir anexos, mantenha um slot consistente para screenshots para que os leitores saibam onde procurar.
Modele relacionamentos explicitamente para que descoberta e relatórios funcionem depois:
Padronize status para que ordenação e dashboards façam sentido: proposto, rodando, concluído, lançado, arquivado. Isso evita que “feito”, “completo” e “finalizado” se transformem em três estados diferentes.
Buenos templates transformam “notas de alguém” em um registro compartilhado que toda a empresa consegue escanear, confiar e reutilizar. O objetivo é consistência sem fazer os autores sentirem que estão preenchendo burocracia.
Comece com a informação que o leitor precisa para decidir se vai continuar lendo.
/docs/...) e métrica primária.Sua página índice deve se comportar como um dashboard. Inclua filtros por status, time, tag, intervalo de datas e plataforma; ordenação por atualizado recentemente, data de início e (se puder quantificar) impacto; e campos de escaneamento rápido como status, responsável, datas de início/fim e uma linha com o resultado.
Crie um template padrão e variantes opcionais (por exemplo, “Teste A/B”, “Teste de preço”, “Experimento de onboarding”). Prefira cabeçalhos preenchidos, texto de exemplo e campos obrigatórios para que os autores não comecem do zero.
Use layout de coluna única, espaçamento generoso e tipografia clara. Mantenha fatos chave em um bloco de resumo fixo (quando fizer sentido) e torne tabelas roláveis horizontalmente para que resultados permaneçam legíveis em celulares.
Um registro de experimentação só é útil se as pessoas encontrarem aprendizados relevantes com rapidez. Tags e taxonomia transformam um monte de páginas em algo que você pode navegar, filtrar e reutilizar.
Defina alguns grupos de tags que coincidam com a forma como sua equipe naturalmente busca. Uma linha de base prática é:
Mantenha o número de grupos limitado. Muitas dimensões tornam filtros confusos e incentivam marcação inconsistente.
Tags sem controle viram rapidamente “signup”, “sign-up” e “registration”. Crie um vocabulário controlado:
Uma abordagem simples é uma página de “registro de tags” que a equipe mantém (por exemplo, /experiment-tags) e uma revisão leve durante a escrita do experimento.
Tags são ótimas para descoberta, mas alguns atributos devem ser campos estruturados para manter consistência:
Campos estruturados alimentam filtros e dashboards confiáveis, enquanto tags capturam nuances.
Ajude leitores a saltar entre trabalhos conectados. Adicione seções como Experimentos relacionados (mesma feature ou métrica) e Hipóteses similares (mesma suposição testada em outro lugar). Isso pode ser manual no começo e depois automatizado com regras de “tags compartilhadas” para sugerir vizinhos.
Essa decisão define o teto do que seu registro pode se tornar. Um CMS permite publicar rapidamente; um app customizado transforma o log em um sistema integrado de tomada de decisão.
Um CMS serve bem quando sua necessidade principal é documentação consistente e legível de testes A/B com pouca estrutura.
Use um CMS se você quer:
Padrão comum: headless CMS (conteúdo armazenado no CMS, apresentado pelo seu site) acoplado a um gerador de site estático. Mantém o repositório rápido, fácil de hospedar e acessível para contribuidores não técnicos.
Um app customizado é indicado quando o log precisa se conectar diretamente aos dados do produto e ferramentas internas.
Considere um app customizado se precisar de:
Se quiser prototipar rápido, uma plataforma de desenvolvimento acelerado como Koder.ai pode ser um atalho prático: descreva o modelo de dados (experimentos, métricas, decisões), templates de página e workflows no chat e itere em um app React + Go + PostgreSQL funcional, com deploy/hosting, exportação de código e snapshots/rollback para mudanças seguras.
Seja explícito sobre onde os dados do experimento residem.
Anote isso cedo — caso contrário equipes criam entradas duplicadas em docs, planilhas e ferramentas, e o registro deixa de ser confiável.
Seu registro de experimentação não precisa de tecnologia exótica. A melhor stack é aquela que sua equipe pode operar com confiança, manter segura e evoluir sem atrito.
Um site estático (páginas pré-geradas) costuma ser a opção mais simples: rápido, barato de hospedar e com pouca manutenção. Funciona bem se os experimentos forem em grande parte leitura e atualizações acontecerem via CMS ou pull requests.
Um app servidor-renderizado (páginas geradas sob demanda) é indicado quando você precisa de controle de acesso mais forte, filtros dinâmicos ou views por time sem lógica cliente complexa. Também é mais fácil aplicar permissões no servidor.
Um single-page app (SPA) pode parecer mais responsivo para filtros e dashboards, mas adiciona complexidade em SEO, autenticação e tempo de carregamento inicial. Escolha SPA só se realmente precisar de interações tipo app.
Se estiver construindo um app customizado, decida entre um pipeline convencional ou uma abordagem acelerada. Por exemplo, Koder.ai pode gerar scaffolding (UI em React, API em Go, esquema PostgreSQL) a partir de uma especificação escrita, útil quando estiver iterando em templates e workflows com múltiplos stakeholders.
Priorize confiabilidade (uptime, monitoramento, alertas) e backups (automatizados e com restaurações testadas). Mantenha separação de ambientes: ao menos um staging para testar mudanças de taxonomia, templates e regras de permissão antes da produção.
A maioria das equipes vai precisar de SSO (Okta, Google Workspace, Azure AD), além de papéis (visualizador, editor, admin) e áreas privadas para aprendizados sensíveis (receita, dados de usuário, notas legais). Planeje isso cedo para não re-arquitetar depois.
Use caching (CDN e cache do navegador), mantenha páginas leves e otimize mídia (imagens comprimidas, carregamento tardio quando apropriado). Velocidade importa: pessoas não vão usar um log que pareça lento — especialmente quando procuram um teste antigo durante uma reunião.
Um registro de experimentação fica realmente útil quando as pessoas conseguem achar “aquele teste” em segundos — sem conhecer o título exato.
A busca embutida (no CMS ou na base do app) costuma bastar quando você tem algumas centenas de experimentos, equipe pequena e necessidades simples como buscar títulos, resumos e tags. É mais fácil de manter e evita configurar um fornecedor extra.
Um serviço externo de busca (Algolia/Elastic/OpenSearch) vale a pena quando você tem milhares de entradas, precisa de resultados ultra-rápidos, tolerância a erros de digitação e sinônimos (por exemplo, “checkout” = “purchase”), ou ranking avançado para relevância. Busca externa também ajuda se o conteúdo estiver espalhado entre fontes (docs + log + wiki).
Busca não basta. Adicione filtros que reflitam decisões reais:
Permita combinar filtros (por exemplo, “Concluídos + Últimos 90 dias + Time Growth + Métrica Ativação”).
Views salvas transformam perguntas recorrentes em respostas com um clique:
Permita que times fixem views compartilhadas na navegação e que indivíduos salvem views pessoais.
Nos resultados, mostre um snippet curto: hipótese, variante, público e o resultado principal. Destaque palavras-chave encontradas no título e no resumo, e exiba alguns campos chave (status, responsável, métrica primária) para que usuários decidam abrir sem clicar em várias páginas.
Um ótimo registro de experimentação não é só páginas e tags — é um processo compartilhado. Propriedade clara e um workflow leve previnem entradas pela metade, resultados ausentes e “decisões misteriosas” meses depois.
Decida quem pode criar, editar, revisar e publicar entradas. Um modelo simples funciona para a maioria:
Mantenha permissões consistentes com suas decisões de acesso (público vs interno vs restrito). Se suportar experimentos privados, exija um responsável para cada entrada.
Defina um checklist curto que todo experimento deve satisfazer antes de publicar:
Esse checklist pode ser uma seção obrigatória dentro dos templates de experimento.
Trate entradas como documentos vivos. Habilite histórico de versão e exija notas de mudança breves para atualizações materiais (correção de métrica, ajuste de análise, reversão de decisão). Isso mantém a confiança alta e facilita auditorias.
Decida previamente como armazenar informações sensíveis:
Governança não precisa ser pesada — só explícita.
Um registro de experimentação é útil quando as pessoas conseguem achar, confiar e reutilizar o conteúdo. Analytics leve ajuda a identificar onde o log está funcionando — e onde está falhando — sem transformar o site numa ferramenta de vigilância.
Comece com sinais práticos:
Se a ferramenta de analytics permitir, desative logging de IP e evite identificadores por usuário. Prefira relatórios agregados por página.
Métricas de uso não dizem se as entradas estão completas. Adicione checagens de “saúde do conteúdo” que reportem no repositório:
Isso pode ser um relatório semanal do CMS/banco ou um script simples que sinaliza entradas. O objetivo é tornar gaps visíveis para que responsáveis corrijam.
Anotações de experimento quase nunca devem conter dados pessoais. Mantenha entradas sem:
Linke para dashboards agregados em vez de incorporar datasets brutos e armazene análises sensíveis em sistemas aprovados.
Resultados de testes A/B são fáceis de ler fora de contexto. Adicione um aviso curto no template (e/ou no rodapé) explicando que:
Isso mantém o log honesto e reduz reutilizações indevidas de resultados fora de contexto.
Um ótimo registro não está “pronto” quando o site vai ao ar. O valor real aparece quando equipes confiam nele, o mantêm atualizado e conseguem achar aprendizados seis meses depois.
A maioria começa com planilhas, slides ou docs espalhados. Escolha um lote piloto (por exemplo, experimentos do último trimestre) e mapeie cada campo de origem para o novo template.
Se possível, importe em massa: exporte planilhas para CSV e utilize um script ou importador do CMS para criar entradas no novo formato. Para documentos, migre primeiro os campos de resumo (objetivo, mudança, resultados, decisão) e linke o arquivo original para detalhes de apoio.
Execute uma passada focada em consistência, não perfeição. Problemas comuns:
Também é um momento bom para concordar os campos obrigatórios para algo marcado como concluído.
Antes de anunciar, verifique:
Adote uma rotina leve: limpeza mensal (rascunhos obsoletos, resultados faltando) e revisão trimestral de taxonomia (fundir tags, adicionar categorias com cuidado).
Quando o básico estiver estável, considere integrações: link automático de experimentos a trackers de issues ou puxar contexto analítico para que cada entrada aponte ao dashboard exato usado na análise de resultados.
Se for evoluir para um app customizado, você pode iterar em “modo de planejamento” primeiro — escrevendo workflows, campos obrigatórios e regras de aprovação — e então implementar. Plataformas como Koder.ai suportam esse ciclo iterativo de construir e refinar (com deploys, snapshots e rollback) para que seu log amadureça sem grande reescrita.
Um site de registro de experimentação de produto é um repositório compartilhado e pesquisável para documentar experimentos (testes A/B, testes de preço, mudanças de onboarding, rollouts com feature flags, testes de e-mail). Cada entrada captura o que vocês tentaram, por que, o que aconteceu e qual foi a decisão tomada — para que os aprendizados não se percam em documentos, dashboards ou conversas.
Comece definindo 2–4 resultados mensuráveis, por exemplo:
Esses objetivos devem orientar os campos obrigatórios, o nível de rigidez do fluxo de trabalho e o quão avançada precisa ser sua taxonomia/pesquisa.
Liste seus públicos principais e a “pergunta de 30 segundos” que cada um precisa responder. Necessidades comuns incluem:
Escolha um dos três modelos:
Se optar pelo modelo misto, defina o que pode ser público (por exemplo, sem métricas brutas, segmentos anonimizados) e quem aprova a publicação para evitar retrabalho.
Mantenha a navegação principal simples e previsível, por exemplo:
Escolha uma dimensão principal de navegação (área do produto, estágio do funil ou time) e use filtros/tags para o restante.
Garanta um conjunto mínimo consistente:
Para resultados, padronize:
Uma ordem prática é:
Use algumas categorias de tags que reflitam como as pessoas pesquisam, como:
Evite o crescimento descontrolado de tags com um vocabulário controlado (regras de nomenclatura, quem pode criar novas tags e descrições curtas). Mantenha atributos centrais como , e como campos estruturados, não tags de texto livre.
Use um CMS se você precisa sobretudo de documentação consistente, permissões e marcação básica com um editor familiar.
Considere um app customizado se precisar de integrações profundas (feature flags, analytics, data warehouse, tickets), pesquisa/saved views avançadas, regras de workflow (campos obrigatórios/aprovações) ou extração automatizada de resultados.
Documente claramente a fonte da verdade (CMS vs banco de dados/app) para evitar entradas duplicadas ou conflitantes.
Comece com ferramentas práticas:
Na listagem, mostre um snippet de resultados com hipótese, variante, público e o resultado principal, além de campos chave (status, responsável, métrica primária) para evitar abrir várias páginas.
Depois, projete templates e o layout da página para que essas respostas fiquem imediatamente visíveis.
Isso transforma “notas” em registros comparáveis ao longo do tempo.
Isso torna as páginas escaneáveis mantendo a profundidade disponível.