Existem sistemas, métodos e tecnologias dedicadas a entender como exatamente as pessoas lêem conteúdo na internet. Quando isso é feito através de sistemas que acompanham o movimento dos olhos das pessoas, estamos fazendo eyetracking. 

Aplicar um estudo de eyetracking não é algo muito fácil de se fazer para marcas pequenas e médias. Aliás, isso não é nem tão comum por não ser necessário, na maioria das vezes. 

Não porque não vale a pena saber como seu público-alvo lê seu conteúdo, seus produtos, suas landing pages, etc. Mas porque, coletivamente, nós já sabemos. 

Existem diversos estudos de eyetracking falando especificamente sobre a leitura de conteúdo, mostrando como as pessoas geralmente lêem, o que procuram e como encontram. 

Hoje vamos conversar melhor sobre esses padrões, oferecendo os estudos de referência e uma interpretação do que cada um está trazendo. 

Vamos lá?

Entendendo melhor o eyetracking e suas alternativas 

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Só para complementar um pouco mais o que estamos discutindo aqui na introdução e o que vamos ver ao longo do texto, vale a pena conversar um pouco mais sobre o próprio eyetracking. 

Quando falamos que a maioria das marcas não faz eyetracking, há um motivo para isso: o processo é complicado, envolvendo geralmente a necessidade de laboratórios e equipamentos específicos. 

‍Hoje, a maioria das formas de realizar eyetracking é através da Tobii, marca sueca e líder absoluta no segmento. 

É possível contratar a Tobii no Brasil, e a maioria dos serviços de eyetracking que você contratar vão usar equipamentos da Tobii. 

Mas veja como o processo acontece: 

• Você contrata a Tobii ou uma solução terceirizada; 
• Você determina os parâmetros, objetivos, métodos e resultados esperados; 
• Você conduz o estudo, geralmente em um laboratório; 
• Ou a terceirizada conduz o estudo pra você, mediante pagamento; 
• Com a ajuda da Tobii ou da terceirizada, você formaliza os resultados do estudo e pode aplicar os insights na sua marca. 

Esse trabalho todo custa dinheiro e leva bastante tempo. Geralmente, ele é utilizado por marcas maiores, que estão lançando aplicativos, refazendo o site, criando um e-commerce, etc. 

Existem algumas alternativas mais simples ao eyetracking, geralmente aplicadas a um nível mais simples: o movimento do mouse no navegador. 

Vamos conversar sobre essas alternativas rapidamente logo abaixo. Salte se você já quiser conhecer os insights de eyetracking que separamos no próximo tópico. 

Heatmaps comportamentais e mapas de movimento de mouse

A alternativa mais comum ao eyetracking biométrico são os heatmaps comportamentais. Em vez de medir fixação ocular, essas ferramentas registram cliques, scroll e movimentação de cursor como proxy de atenção.

Plataformas como Hotjar e Microsoft Clarity permitem visualizar onde os usuários passam mais tempo com o mouse, até onde rolam a página e quais elementos concentram interação.

Importante para quem está considerando os heatmaps: o Microsoft Clarity é gratuito e open source. 

É importante manter rigor conceitual aqui: movimento de mouse não é olhar. Mas, na prática, existe correlação comportamental suficiente para identificar gargalos evidentes. 

Se um CTA não recebe clique, se uma seção crítica quase não é alcançada pelo scroll ou se um bloco concentra interação excessiva sem gerar conversão, há sinal claro de desalinhamento visual ou estrutural.

Para a maioria das marcas, esse nível de diagnóstico já resolve grande parte dos problemas de hierarquia e priorização.

Testes A/B focados em hierarquia visual

Outra alternativa pragmática é testar hipóteses diretamente. Em vez de medir para onde as pessoas olham, altera-se deliberadamente a estrutura visual e observa-se o impacto na conversão.

Mover o CTA para cima, aumentar contraste, reduzir ruído visual, simplificar a hero section, reorganizar blocos de informação. Cada modificação gera uma hipótese objetiva que pode ser validada estatisticamente.

A imensa maioria dos editores de landing pages, e-mails, CMS etc. permitem a criação de testes A/B. 

Ferramentas como Optimizely permitem executar esse processo com controle experimental adequado. 

Essa abordagem é menos sofisticada do que um laboratório com hardware dedicado, mas é muito mais acessível e, em muitos casos, mais alinhada à realidade operacional de marketing digital.

Mapas de atenção preditivos com IA

Uma terceira via ganhou força recentemente: ferramentas que utilizam modelos de inteligência artificial para prever áreas de atenção visual.

Essas soluções analisam contraste, composição, densidade informacional e padrões cognitivos conhecidos para gerar mapas estimados de foco visual. 

Não é eyetracking real — não há medição biométrica —, mas há modelagem estatística baseada em grandes bases de dados.

O custo é significativamente menor, o tempo de implementação é quase imediato e a aplicação é simples: faz-se o upload do layout e obtém-se um mapa preditivo.

Para marcas que estão validando criativos, landing pages ou layouts de produto, esse nível de análise costuma ser suficiente antes de investir em um estudo formal com equipamentos como os da Tobii.

Em termos estratégicos, o ponto central é este: nem toda empresa precisa medir o olhar com precisão clínica. Muitas precisam apenas de clareza sobre hierarquia visual, foco e redução de ruído. E isso pode ser resolvido com alternativas muito mais enxutas.

Padrões de leitura gerais — Nielsen Norman Group

Bom, entendemos então o que exatamente o eyetracking oferece e como marcas menores, especialmente as pequenas e médias, podem fazer um trabalho similar de forma mais simples. 

Mas agora precisamos nos aprofundar nos insights que já tivemos com outros estudos de eyetracking. E vamos começar pelos entendimentos da Nielsen Norman Group. 

Inclusive, há toda uma categoria no blog da Nielsen Norman Group voltado para o eyetracking. Se você se interessa pela área, vale muito a pena conhecer. 

A maior parte das informações que estamos apresentando aqui vêm do segundo estudo “How People Read Online”, da NN Group. 

Esse estudo é extremamente valioso. Sua primeira publicação foi em 1997, com duas edições posteriores em 2006 e 2017. Foi o primeiro estudo sério sobre eyetracking e internet no mundo, e ainda é o mais atual e confiável. 

A maior parte desses insights diz respeito ao Google, blogs e redes sociais, muito por conta da data de produção do estudo. 

Porém, várias questões podem ser extrapoladas para a IA. Vamos tentar fazer isso ao longo dos itens.

Logo depois, vamos analisar outras teorias, publicações e opiniões sobre como os usuários lêem na internet. 

Vamos para a análise do estudo da NN Group: 

Amor à primeira vista 

Um dos principais insights do NN Group diz respeito ao fenômeno de “amor à primeira vista” encontrado quando usuários buscam por informações online. 

Esse padrão se repete em praticamente todas as fontes de pesquisa: desde os primeiros resultados do Google até respostas de IA.

O padrão é simples: 20% dos usuários analisados em pesquisas de eyetracking da NN Group aceitam o primeiro resultado e não prosseguem na leitura dos outros. 

Isso é especialmente interessante para o SEO e o GEO. Essas estatísticas dizem respeito principalmente à busca orgânica. 

O segundo resultado pode até ser melhor, e a maioria das pessoas — 41% delas, para ser exato — consome mais do que o resultado imediato: entre 2 a 6 páginas. 

Então não é que a maioria das pessoas tem esse padrão de amor à primeira vista. Mas saiba que, em um ambiente informacional competitivo, 20% do tráfego vem para marcas que se posicionam no topo. 

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O comportamento de scanning

Esse é o insight mais antigo do texto, estando presente desde a primeira edição de 1997. 

Primeiro, vamos conversar sobre o comportamento de scanning. Lá em 97 a Nielsen pautou uma discussão que temos até hoje: as pessoas lêem conteúdo na internet? 

O que entendemos nessa época e seguimos entendendo até hoje é que não necessariamente. A maior parte do conteúdo consumido após uma busca não é lido, mas escaneado. 

Em um livro, a leitura é hierárquica. Lemos letras que se transformam em palavras, que viram parágrafos, que viram capítulos, que viram livros. 

Precisamos ter atenção a cada palavra, pois todos esses ingredientes são necessários para atingir o objetivo da leitura: a compreensão do que está escrito. 

Isso é diferente na internet. As pessoas estão procurando por pequenas âncoras de sentido, que vão resolver o seu problema o mais rápido possível. 

O “problema”, nesse caso, é atingir o objetivo inicial da leitura. Nós procuramos aqui e ali por palavras que nos deixam mais próximos de atingir nosso objetivo com o texto, que é diferente de um texto literário. 

O objetivo da leitura de conteúdo na internet, especialmente após buscas, não é compreender o texto. Nem é fixo. Existem vários objetivos. 

A preocupação do leitor online é sanar esse objetivo, e muitas vezes a leitura do texto com atenção redobrada faz o leitor ficar mais distante da resolução desse objetivo com velocidade. 

Os padrões de leitura — padrão F, padrão em camadas, padrão spotting, entre outros 

Tudo certo: entendemos então que os usuários não estão exatamente lendo o que está escrito, mas escaneando. 

A questão é que nós temos alguns padrões para fazer esse escaneamento. Ele não acontece de forma desorganizada. 

Veja, segundo a Nielsen, quais são os padrões de leitura mais utilizados quando estamos lendo algo na internet: 

• Padrão F: é o padrão mais recorrente em páginas com alta densidade de texto. O olhar percorre uma faixa horizontal no topo, depois uma segunda faixa horizontal logo abaixo e, por fim, desce verticalmente pelo lado esquerdo. Esse comportamento indica scanning agressivo: o usuário busca sinais de relevância antes de decidir se aprofunda;
  
  
• Padrão Z: comum em layouts mais limpos e objetivos, especialmente landing pages e peças publicitárias. O olhar começa no canto superior esquerdo, percorre o topo até a direita, desce em diagonal e finaliza na base da página. É um padrão mais linear e ocorre quando há menos ruído visual;
  
  
• Layer-Cake Pattern (Padrão em Camadas): caracteriza-se pela leitura quase exclusiva de títulos e subtítulos, criando “faixas horizontais” de atenção. O texto corrido entre os headings recebe pouca fixação. Esse padrão domina artigos longos, conteúdos educacionais e páginas com boa estrutura hierárquica;
  
  
• Spotting Pattern (Busca por Palavras-Chave): o usuário salta visualmente entre termos específicos — números, negritos, datas, preços, links, palavras técnicas. Não há leitura sequencial, mas busca seletiva por gatilhos. Esse padrão é típico quando existe uma tarefa clara, como comparar planos, encontrar um dado ou validar uma informação;
  
  
• Commit Pattern (Leitura Focada): é o padrão mais raro e o mais valioso. O usuário decide se comprometer com o conteúdo e passa a ler de forma linear e profunda, com fixações mais longas e distribuídas ao longo do texto. Esse comportamento ocorre quando há alta relevância percebida, credibilidade estabelecida e alinhamento com a intenção de busca.

Tudo isso que conversamos até agora são pontos bastante abstratos, relacionados com como as pessoas lêem online. 

O que fica claro é que a forma de leitura raramente acontece como nos livros, onde cada parágrafo, cada linha, tem uma leitura focada. Esse tipo de leitura é o mais raro de se encontrar, mas com as redes sociais, ele vem ganhando mais força. 

Mas veja como essa afirmação abre uma outra discussão. Se existem padrões de leitura diferentes, será que o conteúdo produzido por marcas deveria levar o padrão de leitura em consideração? 

Por exemplo: existem casos onde é possível inferir que tipo de leitura online será feita e, com isso, preparar o conteúdo de forma a propiciar os melhores resultados? 

É o que vamos discutir no tópico logo abaixo. Vamos juntos: 

Como estruturar o conteúdo para cada forma de leitura

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Só clarificando um ponto antes de continuarmos: também é necessário estruturar toda a experiência com o site. E o eyetracking ajuda bastante nisso. 

Porém, a forma de realizar esse estudo é bastante complexa, e a maioria das marcas e designers preferem usar os mapas de calor, que cumprem uma função similar. 

‍Recomendamos estudos completos de eyetracking para situações mais complexas, como: 

• Construção de um e-commerce sensível; 
• Desenvolvimento de um aplicativo; 
• Alto investimento no lançamento; 
• Análises aprofundadas do comportamento do usuário; 

Dentre outras situações mais complexas. 

Aqui vamos falar principalmente sobre conteúdo. Como podemos produzir conteúdo levando em consideração os padrões de leitura que as pessoas têm? 

É mais fácil atingir esse entendimento analisando os tipos de materiais que produzimos diretamente. Ou seja: quais são os estilos de leitura em diferentes canais. 

Vamos analisar aqui: 

• Como deve ser o conteúdo em social media;
• Em blogs, landing pages e e-mails;
• Em anúncios; 
• Em anúncios offline (revistas, outdoor, etc.); 
• Em descrições de categorias no e-commerce. 

Vamos lá? 

1) Social Media

• Padrão dominante: Leitura em Camadas + F-Pattern comprimido

Como as pessoas leem:

• Escaneamento vertical rápido;
• Fixações curtas;
• Paradas apenas em estímulos visuais fortes;
• Microdecisões em milissegundos;

Implicação estrutural:

• Primeira linha precisa funcionar isoladamente;
• Frases curtas e blocadas;
• Quebra de padrão visual (emoji, espaçamento, contraste);
• Informação hierarquizada do mais impactante para o menos.

O conteúdo nas redes sociais é bastante hierarquizado, e conseguimos notar uma diferença enorme entre o que é exposto no post e o que é dito na legenda. 

Aliás, a legenda é a parte menos densa dos textos de redes sociais justamente por essa ênfase na hierarquização: o maior texto sempre vai apresentar a informação principal. 

Veja um exemplo: 

Esse é um post da Salesforce Brasil. Ele tem 11 imagens no carrossel, sendo que a legenda não chega nem perto de transmitir tudo o que está nas imagens. 

O foco nos posts de redes sociais é a hierarquização das informações, uma primeira linha forte, que funciona sozinha, e frases curtas, blocadas. 

Em carrosséis, o conteúdo existe para manter o fio correndo. Muito texto, ou texto mal organizado, impede esse fluxo. E a legenda? Ela só vai ser lida depois, por ser o último elemento dentro da estrutura de hierarquia do sentido. 

2) Blog posts e conteúdo longo em geral

• Padrão dominante: F-Pattern + Camadas de Profundidade

Como as pessoas leem:

• Leem título;
• Leem subtítulos;
• Escaneiam primeiras palavras das linhas;
• Só depois decidem aprofundar.

Implicação estrutural:

• Títulos altamente informativos;
• Subtítulos com promessa clara;
• Primeiras palavras das frases precisam carregar significado;
• Parágrafos curtos;
  
  
• Destaques estratégicos (negrito, listas).

Blogs e conteúdo longo formato no geral cumprem funções primariamente informativas e de relacionamento.

Por conta disso, a maioria das pessoas lendo não está procurando por uma leitura interessante para o dia, mas sim uma forma de sanar uma dúvida, cumprir uma tarefa, ou até estudar um assunto desconhecido. 

As pessoas lêem blogs, e-books e materiais mais longos (dentro do marketing) quase como receitas. 

Elas já vêm com suas próprias concepções sobre o assunto, e estão buscando confirmá-las ou desafiá-las. 

Por isso, a estrutura precisa ser mais enxuta, com sinais claros do que está sendo dito a cada momento, para situar o leitor que não vai ler todo o material, mas procurar pela parte que o interessa mais. 

3) Anúncios Digitais

• Padrão dominante: Leitura Orientada por Objetivo

Como as pessoas leem:

• Primeiro olham imagem;
• Depois headline;
• Depois call to action;
• Ignoram texto secundário se não houver interesse.

Implicação estrutural:

• Headline deve ser autoexplicativa;
• CTA claro e visualmente isolado;
• Texto complementar só para reforço;
• Hierarquia visual extremamente óbvia.

Se as pessoas não lêem de fato todo um material que tem o potencial de ajudá-las diretamente, e que elas próprias procuraram, é muito menos provável que elas vão ler um anúncio com diligência e atenção. 

Anúncios são interrupções da navegação de uma pessoa. Eles já começam perdendo: ninguém pede para ver anúncios. As pessoas aceitam lê-los. 

Por conta disso, os anúncios têm muito pouco tempo para convencer o leitor. A leitura aqui é um escaneamento tão rápido, que o objetivo é quase inexistente. Ele está apenas no subconsciente. 

É como se a pessoa quisesse comprar o produto ou assinar o serviço, e passasse o processo de compras de uma forma quase inconsciente ao ver o anúncio. 

As mesmas estruturas de realizar uma compra real são ativadas, mas sem o interesse real de comprar o produto, inicialmente. Isso precisa ser construído, com muitos poucos recursos, e com muita velocidade. 

É justamente por isso que os anúncios geralmente ganham na quantidade de pessoas alcançadas. Esses vão sempre ter um percentual de conversão muito maior. 

4) Descrições de Categoria no E-commerce

• Padrão dominante: Leitura em Camadas + Padrão de Busca

Como as pessoas leem:

• Buscam palavras-chave;
• Ignoram blocos densos;
• Param em bullets e filtros;
• Escaneiam preços e atributos.

Implicação estrutural:

• Texto introdutório curto;
• Benefícios em bullet points;
• Palavras-chave visíveis;
• Escaneabilidade máxima;
• Nada de blocos longos.

Por muito tempo, marcas escreviam textos muito longos para a descrição de produtos ou categorias no e-commerce. 

Essa era uma atividade voltada principalmente para o SEO. Mais descrições costumava ter uma aceitação muito maior nas primeiras posições do buscador. 

Mas isso mudou bastante. O Google não segue mais esses parâmetros simples, e fazer SEM é bem mais do que criar descrições gigantescas. 

Isso abre caminho para — junto com ajustes de SEO técnico — um texto que condiz mais com a intencionalidade do usuário. 

5) E-mails

E-mail

• Padrão dominante: F-Pattern com hierarquia de informações

Como as pessoas leem:

• Assunto;
• Primeira linha;
• Início dos parágrafos;
• CTA.

Como estruturar:

• Assunto direto e específico;
• Primeira frase com promessa clara;
• Parágrafos curtos;
• Benefícios destacados;
• CTA visível e repetido se necessário.

Os e-mails têm uma característica a mais que precisa ser considerada: a existência de sessões críticas do texto, chamadas de hero sections. 

A hero section principal do e-mail é a primeira dobra — ou seja, o parágrafo que aparece sem cortes no provedor de e-mail, e sem a necessidade de rolar o scroll. 

Essa parte é provavelmente a única lida com mais atenção no e-mail. 

Porém, outras sessões também são bastante importantes, e podem ser consideradas elas próprias como hero sections. 

De longe, a parte mais crítica do e-mail é o assunto. Sem um bom assunto, as pessoas nem vão abri-lo. 

Uma vez aberto, o e-mail será escaneado em padrão F. O leitor vai buscar as informações que justificam a abertura do e-mail, sendo a CTA o decisor final de valor da oferta. 

6) Landing Page

• Padrão dominante: Leitura em Camadas com F-Pattern forte no topo.

No início, comportamento em F. Ao rolar, leitura modular por blocos.

O usuário:

• Valida headline;
• Escaneia subtítulos;
• Lê bullets;
• Para em provas;
• Decide em pontos específicos.

A leitura de landing pages é provavelmente a que é realizada com maior intencionalidade pelos usuários. 

Geralmente, as landing pages são lidas porque os leitores se interessaram por um produto ou serviço, e gostariam de saber mais sobre ele e sobre a empresa vendendo. 

É o momento que os leitores estão mais engajados com conteúdo na internet, tirando, claro, conteúdo feito para entretenimento etc. 

Isso porque as Landing Pages têm uma forte característica de conversão, e são a “entrega” da maioria das promessas de marketing. 

Se você se interessou por um produto e quer fazer um teste, as CTAs que vão levá-lo ao teste terminam em Landing Pages. 

Se ele recebeu uma oferta por e-mail, a CTA vai levá-lo a uma landing page. 

Muitas vezes, clicar em um anúncio já vai abrir uma landing page. 

É nesse momento que o leitor respira, pensa, lê e entende o que está acontecendo. É onde ele está mais propício ao conteúdo, e é por isso que grande parte das empresas prefere investir pesado na redação de landing pages e menos em conteúdo, por exemplo. 

E aí, conseguimos explicar bem como as pessoas lêem conteúdo na internet? 

Vale muito a pena conhecer melhor o estudo da Nielsen Norman Group, linkado logo acima. E também é uma ótima ideia se inteirar mais sobre como a leitura é feita nas IAs. 

Ela é bem diferente, mais analítica e menos descritível por sistemas como os que vimos nesse texto. 

Para entender melhor, sugiro nosso texto sobre GEO, um dos mais lidos aqui no blog e um dos mais referenciados pelas IAs também. 

Acesse logo abaixo: 

➡️ SEO vs GEO: o que é diferente e o que é igual?