Metodología
Cómo diagnostica UXMachine una URL
UXMachine no parte de una opinión generada desde un prompt. Parte de evidencia observable: la experiencia visible de una URL pública, su estructura, señales de accesibilidad y la fricción que encontraría una persona antes de actuar.
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
Por qué la evidencia va primero
Un diagnóstico UX útil debe empezar por lo observable, no por plantillas genéricas aplicadas sin contexto real de la página. Cuando un sistema inventa contexto de negocio que no tiene, el resultado son consejos genéricos — que parecen un diagnóstico pero no lo son.
UXMachine captura señales visibles de la página específica que se analiza. Si la evidencia no es suficiente para hacer una recomendación concreta, el informe lo dice explícitamente y te indica qué verificar antes de actuar.
Por eso la incertidumbre en el output es visible, no está oculta.
El proceso de diagnóstico
- 1
Captura la primera vista visible
UXMachine analiza la primera vista visible de la URL — lo que una persona ve sin desplazarse — y las señales técnicas y semánticas disponibles en esa experiencia. Algunas páginas pueden bloquear o limitar la captura; en esos casos, UXMachine devuelve una lectura estructural parcial o no completa el diagnóstico, en lugar de inventar una recomendación.
- 2
Construye un paquete de evidencia
Recoge señales observables: estructura, jerarquía visual, CTAs, pistas de accesibilidad, riesgos de layout y contenido visible.
- 3
Identifica fricción
Busca dónde una persona puede tener dificultades para entender qué ofrece la página, qué hacer después o por qué confiar en ella.
- 4
Separa hallazgos accionables de señales a verificar
Algunos problemas permiten actuar directamente. Otros conviene verificarlos antes de cambiar la página. El informe los separa con claridad.
- 5
Genera un plan orientado a acción
El resultado prioriza qué cambiar, qué comprobar y qué no conviene sobreinterpretar.
Fuentes de evidencia y cómo pesan
UXMachine no trata URLs, capturas y contexto como entradas intercambiables. Cada fuente prueba una parte distinta de la decisión.
- URL pública: evidencia estructural. Lee contenido, CTAs, estructura DOM, jerarquía semántica, señales de accesibilidad y flujo.
- Captura: evidencia perceptiva. Lee jerarquía visual, visibilidad, contraste, foco, señales de confianza y primera impresión.
- Figma: evidencia de intención de diseño, próximamente. Comparará el diseño previsto, componentes y variantes con la ejecución real.
- Contexto: lente de decisión. Tu objetivo cambia qué señales importan primero.
La fuente que más pesa depende del bloqueo. Los bloqueos estructurales se apoyan más en la URL. Los bloqueos visuales, de confianza o primera impresión se apoyan más en la Captura. Las divergencias diseño-ejecución se apoyarán más en Figma cuando esté disponible.
Cómo evita consejos genéricos
Los hallazgos deben estar conectados con evidencia visible de la página capturada. Las recomendaciones genéricas — las que aplicarían a cualquier página independientemente de lo observado — se filtran, se degradan o se presentan como tareas de verificación en lugar de acciones directas.
Un informe que dice "comprueba esto antes de cambiarlo" sigue siendo útil. Es más honesto que uno que presenta señales débiles como certezas.
Las señales técnicas y de accesibilidad se incluyen en el output. Aparecen subordinadas a las decisiones UX principales, para no dominar un diagnóstico que tiene hallazgos estructurales más relevantes.
Qué te entrega
Señales principales de fricción
Dónde es probable que los visitantes pierdan claridad, confianza o dirección.
Acciones priorizadas
Qué cambiar, con razonamiento ligado a lo observado — no a principios generales.
Comprobaciones recomendadas
Señales plausibles que necesitan confirmación antes de cambiar la página.
Higiene técnica
Problemas de accesibilidad, fallos de contraste y errores estructurales que vale la pena resolver.
Notas de evidencia
De dónde viene cada señal y qué se capturó para respaldarla.
Limitaciones conocidas
Qué no pudo alcanzar la captura actual y qué significa eso para el diagnóstico.
Lo que esta metodología no promete
- Analiza principalmente la primera vista visible de la URL, no el sitio completo.
- No sustituye investigación con usuarios.
- No ve analítica, ingresos ni funnels privados si no los aportas.
- No audita todo un sitio a partir de una sola URL.
- No garantiza la captura en todas las páginas públicas — protecciones anti-bot, muros de pago o JavaScript pesado pueden bloquearla o limitarla.
- Cuando la captura es incompleta, puede devolver una lectura estructural parcial, señales técnicas o no completar el diagnóstico. Es un comportamiento deliberado: evita recomendar sin evidencia suficiente.
- No garantiza mejora de conversión.
- No guarda diagnósticos públicos.
Evidencia, abstención y aprendizaje longitudinal
UXMachine no empieza cada diagnóstico desde cero. Cuando una página se diagnostica más de una vez, cada lectura se guarda como una observación fechada, y las lecturas posteriores se comparan con ese historial. Así el informe puede mostrar qué persiste, qué cambia y qué todavía no puede afirmar.
- Observar: capturar la evidencia actual de la página.
- Guardar: almacenar la lectura como una observación fechada.
- Comparar: contrastar la nueva lectura con observaciones anteriores de la misma página.
- Detectar cambio o persistencia: identificar qué se mantiene igual y qué se ha movido.
- Ajustar la confianza: usar la continuidad para ponderar con qué solidez se sostiene una señal.
- Decidir o abstenerse: recomendar una acción, pedir verificación o retener una conclusión.
En UXMachine, aprender significa construir memoria longitudinal por página y utilizar observaciones anteriores para interpretar su evolución. No significa reentrenar el modelo base, modificar sus pesos ni derivar todavía normas globales a partir de otras páginas.
La evidencia actual siempre tiene prioridad sobre la memoria previa. Si una nueva lectura contradice el historial, el diagnóstico sigue lo observable ahora — el historial informa la interpretación, no anula el presente.
Empieza por una URL pública
Ejecuta primero un diagnóstico público. Crea cuenta después si quieres que los próximos diagnósticos formen parte de tu memoria UX.
¿Quieres entender el enfoque antes? Lee qué es una auditoría UX basada en evidencia o qué es la fricción cognitiva.
No necesitas cuenta. Los diagnósticos públicos no se guardan.