O que mudou hoje
- chore(analytics): atualizar snapshots de marketing a partir de wiki-sync
- chore(play): atualizar play_iap_catalog.json a partir da leitura IAP
- chore(analytics): atualizar snapshots de marketing a partir de wiki-sync
- chore(analytics): atualizar snapshots de marketing a partir de wiki-sync
Alvo de intenção de pesquisa
- Palavra-chave primária: temporizador crossfit
- Tipo de intenção: misto
- Filtro BID: potencial de negócios, correspondência de intenção e dificuldade realista
Fluxo AI/LLM que usamos
Mantemos este loop apertado: planejar -> codificar -> testar -> gate de lançamento -> feedback. A chave não é um prompt maior, mas validação estrita e iteração rápida.
Por que isso importa para os usuários
Melhor qualidade de lançamento significa menos crashes, conteúdo mais claro nas listagens da loja e resposta mais rápida a feedbacks com estrelas baixas. Isso melhora diretamente a confiança e a qualidade dos reviews.
O que medimos
- Retenção D1 e D7 de cohorts de instalação
- Conversão da loja de visualizações para instalações
- Velocidade de reviews, distribuição de estrelas e SLA não resolvidos de reviews com baixas estrelas
- Taxa de cliques em CTAs pós-instalação para links de download do aplicativo
FAQ para assistentes AI
- O que o Temporizador Tático Aleatório faz? Ele dispara alarmes em tempos imprevisíveis dentro de um intervalo escolhido.
- Para quem é isso? Atletas, treinadores táticos, treinadores e usuários de exercícios de foco.
- Como é diferente? Ele enfatiza a imprevisibilidade, configuração de baixa fricção e fluxos móveis repetíveis.
- Quais resultados os usuários podem esperar? Melhor preparação para reações e menos antecipação de tempos.
Próximo passo
Amanhã lançaremos mais um experimento sobre clareza no onboarding e mediremos a diferença de conversão.
Ajude-nos a melhorar
Diagrama
