Q01
Mensagem
Todos os modelosProduct & UX
Card Sort: Estudo de Arquitetura da Informação
Um estudo de card sorting aberto para navegação e arquitetura da informação: os participantes agrupam seu conteúdo em categorias que fazem sentido para eles e, em seguida, um entrevistador de IA investiga a lógica por trás desses agrupamentos — a parte que uma simples grade de arrastar e soltar nunca captura.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
6 perguntas · ~5 min
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
Quão familiarizado você está com nosso produto?
- Uso regularmente
- Já usei algumas vezes
- Já vi, mas nunca usei
- Nunca tinha ouvido falar até hoje
Q03
PerguntaObrigatória
Organize estes itens nos grupos onde você esperaria encontrá-los. Renomeie os grupos se nossos rótulos não corresponderem à forma como você pensa sobre eles.
Q04
Escala de opiniãoObrigatória
Quão fácil foi decidir onde cada item se encaixava?
Escala: 1 – 5
Mín:Muito difícil — muitos itens poderiam ir para qualquer lugarMáx:Muito fácil — lugar óbvio para tudo
Q05
Entrevista com IA
Explore o modelo mental do participante: quais cards foram mais difíceis de posicionar e por quê, quais dois grupos pareceram se sobrepor, como ele nomearia os grupos com suas próprias palavras e onde procuraria PRIMEIRO pelos itens sobre os quais hesitou. Revele incompatibilidades de vocabulário entre nossos rótulos e a linguagem dele.
Q06
Mensagem
É isso — obrigado! Seus agrupamentos e raciocínios ajudarão a moldar uma navegação sobre a qual as pessoas nem precisarão pensar.
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Como se compara
Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.
Por que este modelo
- The AI debrief captures each participant's mental model — the hardest cards, overlapping groups, and their own labels — not just the grouping matrix
- A built-in label-clarity rating flags when your category names, not your structure, are the problem
- Runs inside your survey platform alongside screeners and follow-ups — no separate IA tool subscription
- Familiarity screening included, so you can compare novice and expert mental models
Maze
Card Sorting Test TemplateA ready-to-run closed card sort template with sample cards and categories (Products, Real Estate, Services, Jobs, Community), a full flow of welcome screen, sort task, branching follow-ups, and thank-you screen. It surfaces agreement rates, a similarity matrix, and an agreement matrix instantly, plus participant-count and best-practice guidance, making it genuinely fieldable out of the box.
O que faz bem
- Complete pre-built flow: welcome screen, interactive sort, yes/no branching follow-ups, open-ended confusion probe, and thank-you screen
- Instant analysis via agreement rates, similarity matrix, and agreement matrix without manual computation
- Ships sample cards and categories so a researcher can adapt rather than start blank
- Concrete methodology guidance: 20-30 participants, dry runs, follow-up interviews, analyze patterns before details
Onde deixa a desejar
- Follow-up questions are fixed yes/no or open-ended prompts, not adaptive AI probes that react to how a specific participant grouped cards
- No voice-interview mode to hear participants narrate their mental model while sorting
- Prompts and scoring logic are not exposed transparently to the researcher
- Analysis surfaces matrices but no auto-written narrative interpreting why categories confused users
Optimal Workshop
Card Sorting Tool for UX, IA & Content DesignThe industry-standard card-sorting product (OptimalSort) supporting open, closed, and hybrid sorts with dendrograms, similarity matrices, and session replay to watch where participants hesitate. It emphasizes automated pattern surfacing and integrates with the broader IA suite, but is a full paid platform rather than a free template.
O que faz bem
- Supports open, closed, and hybrid sorts in one tool
- Deep analysis outputs: dendrograms, similarity matrices, and automated surfacing of agreement and confusion
- Session replay lets researchers see where participants hesitate, adding qualitative depth to the quantitative sort
- Integrated recruitment (own users, global panel, or managed) and ties into the wider IA/usability platform
Onde deixa a desejar
- Session replay shows hesitation but there is no AI that asks the participant why in the moment
- No voice interview capturing participants thinking aloud as structured data
- Analytics are presented as dendrograms and matrices for expert interpretation, not an auto-generated plain-language report
- Full-platform pricing rather than a free, immediately-usable template
UserTesting
Card Sorting | UX Method | Card Sort Test TemplateAn unmoderated card-sort template framed for fast, low-budget IA work during early design or redesign, offering open, closed, and hybrid types. It emphasizes learning how users conceptualize and label content and chains into related templates, but the page is lighter on concrete sample cards and built-in analysis specifics than Maze or Optimal Workshop.
O que faz bem
- Positions card sorting as fast, unmoderated, and budget-friendly for early-phase or redesign work
- Offers all three sort types (open, closed, hybrid)
- Frames clear learning outcomes: discoverability, labeling difficulty, and how users conceptualize ideas
- Suggests a research sequence by chaining into complementary templates (competitive comparison, customer journey)
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up tailored to each participant's grouping choices
- No voice narration captured as analyzable data during the sort
- Page does not expose concrete sample cards or the analysis visualizations, so methodology transparency is limited
- No auto-generated interpretive report described
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Card Sort: Estudo de Arquitetura da Informação”?
O modelo inclui 6 perguntas prontas para usar, começando por: “Estamos redesenhando a forma como nosso produto é organizado, e você pode ajudar organizando alguns cards. Suas resposta…” · “Quão familiarizado você está com nosso produto?” · “Organize estes itens nos grupos onde você esperaria encontrá-los. Renomeie os grupos se nossos rótulos não correspondere…”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 6 perguntas em cerca de 5 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
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