Diagnóstico UX basado en evidencia observable.
Decide qué cambiar, qué verificar y qué no decidir todavía. UXMachine conserva la memoria de cada página y aprende de su evolución para no empezar siempre desde cero.
No necesitas cuenta.
Recuerda la página, a diferencia de un wrapper de IA genérico
La mayoría de herramientas de IA diagnostican cada pantalla desde cero y la olvidan al cerrar el chat. UXMachine conserva una memoria fechada por página: cada nueva lectura se compara con el historial de esa misma página. Aquí, aprender significa construir memoria longitudinal por página — no reentrenar el modelo base ni derivar normas globales a partir de otras páginas.
La evidencia actual siempre tiene prioridad sobre la memoria previa. Qué es UX Memory →
Lecturas UX reales
Ver ejemplos reales →Lecturas independientes de páginas públicas. No son clientes, endorsements ni auditorías encargadas.
Factorial
Lectura usable con límitesUna primera corrección clara: 26 imágenes sin texto alternativo.
Ver lectura →Calendly
Lectura limpiaUn hero enfocado que aun así ofrece tres vías de registro que compiten.
Ver lectura →Webflow
Lectura usable con límitesLa acción principal del hero parece más un enlace de texto que un botón.
Ver lectura →Dos formas de leer un diagnóstico UXMachine
Empieza por el resumen ejecutivo cuando necesitas una decisión rápida. Abre el informe completo cuando quieres revisar la evidencia.
Lectura rápida · 3 minutos
Usa el resumen ejecutivo para entender qué puede estar bloqueando la claridad, la confianza o la acción — y qué revisar primero.
Lectura profunda · 20 minutos
Usa el informe completo para revisar la evidencia visual y textual que sostiene la recomendación.
- URL o captura
- Lectura visual + textual
- Señales de fricción
- Decisión priorizada
- Resumen 3 min / Informe 20 min
De evidencia a decisión
Señal observable
El CTA principal compite con dos acciones del mismo peso visual.
Interpretación UXMachine
La acción principal no es identificable a primer golpe de vista.
Primera decisión
Da prioridad visual a una sola acción; verifica con la captura antes de tocar el resto.
Patrones de fricción vs claridad
- Promesa abstractaBeneficio concreto
- CTAs que compitenUna acción principal
- Prueba social escondidaConfianza antes del esfuerzo
- Afirmaciones sin evidenciaArgumentos demostrables
- Jerarquía planaSecuencia de decisión guiada
Cómo se lee en distintas páginas
Landing SaaS / startup
Un titular de producto seguido de una maqueta densa: la acción principal queda relegada. Primera decisión: un CTA claro junto a la propuesta de valor.
Landing de campaña / lead generation
Un overlay tapa el hero y compite con el formulario. Primera decisión: liberar el área del CTA antes de pedir datos.
Servicios / educación / consultoría
Logos y prueba social bajo el pliegue; el formulario pide datos antes de generar confianza. Primera decisión: subir las señales de confianza antes del esfuerzo.
URL, Captura y Memoria UX
URL para empezar rápido. Captura para revisar pantallas concretas. Memoria UX para acumular evidencia y ver si el producto mejora.
URL para empezar rápido
Empieza pegando una URL pública para obtener una primera lectura UX accionable.
Captura para pantallas concretas
Sube una captura cuando necesites revisar una pantalla concreta, privada, en prototipo o en un estado específico.
Memoria UX para acumular evidencia
Guarda tus diagnósticos en Memoria UX para comparar cambios, acumular evidencia y entender si el producto está mejorando.
Qué recibes
Qué cambiar primero
Una decisión priorizada con evidencia visible y nivel de confianza — no un informe largo y genérico.
Qué no tocar todavía
Señales sin evidencia suficiente para actuar ahora. Evita cambios que no están respaldados por lo observable.
Qué verificar antes de actuar
La siguiente verificación concreta para confirmar o descartar la recomendación antes de rediseñar.
Cómo funciona
- 1
Pega una URL
- 2
UXMachine captura y analiza la URL
- 3
Recibes un diagnóstico basado en evidencia visible
- 4
Crea una cuenta cuando quieras memoria, histórico y continuidad
Qué es evidencia visible
Evidencia visible significa aquello que puede observarse en pantalla: textos, botones, jerarquía, contraste, formularios, navegación, llamadas a la acción y señales que pueden afectar a la comprensión o conversión.
Por qué es diferente
- Basado en lo que se ve. El diagnóstico parte de la primera pantalla, no de consejos UX genéricos.
- Acciones recomendadas, no informes largos. El resultado está pensado para ayudarte a decidir qué revisar primero.
- Límites claros. Cuando la evidencia no basta, UXMachine marca la señal como algo que conviene verificar.
UXMachine usa IA para leer la pantalla y ordenar señales visibles, pero no pretende sustituir el criterio humano ni una investigación completa con usuarios. Explora la auditoría UX basada en evidencia.
Qué devuelve
UXMachine no convierte cada observación en una alarma. Separa acciones recomendadas, señales que conviene verificar y elementos que es mejor no tocar todavía.
UXMachine no sustituye a Lighthouse. Lo complementa.
Lighthouse mide rendimiento, SEO, accesibilidad técnica y buenas prácticas. UXMachine ayuda a interpretar si la primera pantalla se entiende, orienta y genera confianza.
Uno te dice si la página cumple técnicamente. El otro te ayuda a decidir qué revisar primero desde la experiencia de usuario.
De un diagnóstico puntual a memoria UX
Sin cuenta puedes ejecutar un diagnóstico público y ver el resultado al momento. Con cuenta, tus próximos diagnósticos quedan guardados para comparar cambios, construir memoria de proyecto y volver a hallazgos anteriores.
Recuerda una página y aprende de su evolución
UXMachine no empieza cada diagnóstico desde cero. Conserva las observaciones anteriores de una página, compara cada nueva lectura con su historial y aprende de esa continuidad para mostrar qué persiste, qué cambia y qué todavía no puede afirmar.
Observación fechada
Cada lectura se guarda con su fecha, de modo que una página tiene un registro en el tiempo y no una sola instantánea.
Comparación longitudinal
Las nuevas lecturas se comparan con las anteriores de la misma página para ver cómo evoluciona.
Persistencia, cambio y abstención
El informe distingue qué se mantiene, qué ha cambiado y qué la evidencia todavía no puede confirmar.
Aprendizaje por página
Aquí aprender significa construir memoria longitudinal por página — no reentrenar el modelo base ni derivar normas globales a partir de otras páginas.
Sin claims comparativos
UXMachine no clasifica tu página frente a marcas, competidores u otros modelos de IA.
La evidencia actual siempre manda sobre la memoria anterior: el historial aporta contexto, pero nunca sustituye la observación presente.
UXMachine te da una primera lectura rápida y basada en evidencia de una página — no sustituye la investigación con usuarios, y lo dice cuando la evidencia no basta para decidir. Leer limitaciones →
Empieza con una landing real
Prueba una URL pública y comprueba si la primera decisión te ayuda a priorizar qué cambiar, qué no tocar y qué verificar.
Diagnosticar una URL →Preguntas frecuentes
- ¿Qué analiza UXMachine?
- La primera vista visible de una URL pública: textos, jerarquía, CTAs, señales de confianza, contraste y patrones de fricción cognitiva observables en pantalla.
- ¿Qué obtengo con el análisis?
- Una decisión priorizada (qué cambiar primero), señales que conviene verificar antes de actuar y una pista 'no tocar todavía' para señales sin evidencia suficiente.
- ¿Qué es el nivel de confianza?
- Alto, medio o bajo — indica con qué solidez la evidencia observable respalda cada recomendación. Confianza baja significa que la señal está presente pero necesita verificación antes de actuar.
- ¿Qué significa 'no tocar todavía'?
- Una pista separada para elementos en los que la evidencia actual no justifica un cambio. Evita actuar sobre señales débiles y es parte del resultado de cada análisis.
- ¿UXMachine reemplaza la investigación con usuarios?
- No. Ofrece una primera lectura rápida y basada en evidencia de la primera pantalla. No ve analítica, grabaciones de sesión ni datos de conversión.
- ¿Funciona para cualquier tipo de web?
- Funciona mejor con landings públicas, páginas de producto y servicios. No está diseñado para interiores de apps autenticadas, dashboards ni flujos multipantalla.
- ¿Puede decirme por qué mi landing no convierte?
- Puede identificar fricción observable que puede afectar a la comprensión y conversión. No puede ver tu analítica ni datos de sesión.
- ¿UXMachine aprende automáticamente?
- Sí, en un sentido preciso: construye de forma automática memoria longitudinal por página, conservando observaciones fechadas y usando lecturas anteriores para interpretar su evolución. No aprende de clientes no relacionados ni deriva normas UX globales.
- ¿Reentrena UXMachine el modelo de IA?
- No. Aquí aprender significa construir memoria longitudinal por página y usar observaciones anteriores para interpretar su evolución — no reentrenar el modelo base, modificar sus pesos ni derivar normas globales a partir de otras páginas.
- ¿Qué ocurre cuando la evidencia actual contradice el historial?
- La evidencia actual siempre manda. El historial aporta contexto y señala qué ha cambiado, pero nunca sustituye lo que se observa en la lectura presente.
Sobre UXMachine
UXMachine nace de una idea sencilla: muchas auditorías UX producen demasiadas recomendaciones y pocas decisiones claras.
Queremos ayudar a founders, equipos de producto y responsables de marketing a leer una página con más criterio: qué se entiende, qué genera confianza, qué bloquea la acción y qué conviene revisar primero.
UXMachine combina lectura automatizada, evidencia visual y criterio estratégico para convertir una URL o una captura en una decisión más útil.
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