Mapa de calor

O que é um mapa de calor?

Um mapa de calor (heatmap) é uma representação visual que agrega dados comportamentais de muitas sessões de visitantes — normalmente cliques, movimentos do mouse e profundidade de rolagem — em uma sobreposição codificada por cores no topo da página. Cores quentes (vermelho, laranja) marcam áreas de alta atividade, enquanto cores frias (azul) mostram baixa atividade. Os tipos mais comuns são os mapas de cliques (click maps), mapas de rolagem (scroll maps) e mapas de movimento/foco (move/hover maps), cada um iluminando uma parte diferente de como as pessoas realmente usam a página.

Por que um mapa de calor é importante?

Um mapa de calor torna o comportamento abstrato em algo concreto: você pode ver se elementos importantes são ignorados, se as pessoas clicam em itens que não são links e até onde elas realmente rolam a página. Um mapa de rolagem (scroll map), por exemplo, revela se o seu principal call to action e os pontos-chave de venda estão posicionados above the fold ou se desaparecem para a maioria dos visitantes. Isso torna os mapas de calor um excelente ponto de partida para a otimização de conversão em páginas de produtos, coleções e na página inicial.

Casos de uso comuns

• Páginas de produtos: Veja se o botão de compra, o preço e as avaliações recebem atenção ou se ficam perdidos.
• Páginas de coleções: Descubra quais filtros e produtos recebem cliques — e o que é ignorado.
• Página inicial: Avalie se banners e itens de menu são usados como esperado.
• Cliques mortos: Identifique elementos que as pessoas clicam esperando que sejam links.
• Priorizando testes: Use os padrões para formular hipóteses para um teste split.

Perspectiva da Shopify

A Shopify não possui mapas de calor integrados, portanto você deve adicionar uma ferramenta como o Microsoft Clarity (gratuito), Hotjar ou Lucky Orange — vários estão disponíveis diretamente na Shopify App Store. Instale o script por meio do aplicativo ou no theme.liquid e atente-se ao consentimento de cookies e ao GDPR. Lembre-se de que um mapa de calor apenas mostra o que acontece, não por quê; combine-o com gravações de sessão ou um teste de usabilidade e reúna sessões suficientes para que os padrões sejam confiáveis.