Tractionwave
TractionWave · Imagem · Marketing
O TractionWave cria mapas de calor de atenção com IA para anúncios estáticos. Você envia um PNG ou JPG e recebe a atenção prevista, pontos quentes ranqueados e ajustes antes de gastar verba.
Sobre Tractionwave
About
O que é o TractionWave
O TractionWave prevê onde o olhar para em um anúncio estático. Você envia a peça finalizada, o modelo devolve uma camada de cor com a atenção prevista e uma lista ranqueada aponta os trechos em que o espectador se perde. Roda no navegador, dentro do Canva e do Figma, ou por uma conexão MCP com um agente de IA.
O problema que ele ataca é antigo. Verba de mídia compra impressões, e uma impressão não diz se alguém olhou para o CTA. Um estudo real de rastreamento ocular responde isso com painel recrutado e duas semanas de agenda. A proposta aqui é prever a atenção do anúncio a partir da imagem, e a TractionWave afirma que um modelo de difusão treinado com dados de interação chega perto o bastante para decidir em minutos.
O escopo é mais estreito do que o discurso sugere. Hoje só entram visuais estáticos. Não há dados de campanha, resultado de teste A/B nem segmento de público, então você vê atenção e não conversão. A previsão de atenção mostra para onde o olho vai, não o que ele faz depois, e a análise de anúncios com IA só compensa quando a resposta muda uma decisão.
Primeiros passos
- Abra tractionwave.com e arraste um PNG ou JPG para o painel, ou cole da área de transferência. A primeira avaliação não pede conta e sai com marca d'água.
- Crie uma conta gratuita com o Google ou com um código por e-mail. A segunda avaliação é grátis, sem marca d'água, e o histórico fica salvo.
- Leia o mapa de calor primeiro e depois a lista de pontos quentes. Cada item ranqueado está preso a uma área numerada da peça.
- Compre um pacote de créditos quando as avaliações gratuitas acabarem, ou conecte Canva, Figma ou um cliente MCP para avaliar onde você já trabalha.
- Baixe o PNG do mapa de calor ou o relatório em PDF com a sua marca para o cliente ou o comprador de mídia.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Tractionwave.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Gestores de performance
- Designers freelancers
- Equipes de agência
Tarefas
- Verificar se o CTA sobrevive a um layout carregado
- Comparar dois caminhos
- Julgar uma miniatura ou um post antes de publicar
Cenários
- O banner final chega na sexta e a campanha começa na segunda
- O cliente pergunta por que o último anúncio rendeu pouco
- O designer está no meio do Figma e não quer exportar
Principais recursos
Mapa de calor de atenção prevista
Arraste um PNG ou JPG e o TractionWave desenha um mapa de calor sobre a peça, com as áreas quentes marcando onde o modelo espera que o olho pare primeiro. A empresa descreve o modelo como uma rede de difusão treinada com dados de interação, e o resultado se lê como um registro de olhar: brilho onde o olho para, escuro onde ele pula. Os envios são apagados em 24 horas e seus designs não entram no treino de nenhum modelo.
Pontos quentes ranqueados e ajustes
Um mapa de calor sozinho deixa dúvida. Cada avaliação devolve também áreas numeradas e uma lista de mudanças ordenada por impacto estimado. Essa ordem é a parte útil na revisão, porque diz se o primeiro conserto é a manchete, a foto do produto ou o CTA, em vez de entregar dez bilhetes soltos ao designer.
Relatório em PDF com a sua marca
O relatório junta o anúncio original, o mapa de calor, um resumo em linguagem simples, o caminho da atenção e as recomendações ranqueadas em um único PDF. Acrescente seu nome, seu logo e sua cor e ele sai para o cliente como trabalho seu. Cada relatório custa 2 créditos por análise e você pode baixar de novo quando quiser.
App de atenção para o Canva
O app roda pelo painel de Apps dentro do editor do Canva. Entre uma vez e ele usa os créditos da sua conta TractionWave; cada página custa 1 crédito e execuções com erro são devolvidas. A análise acontece na página que você está editando, sem etapa de exportação entre o design e o veredicto.
Plugin para Figma
No Figma o plugin trabalha nos frames que você selecionar, ou em todos os frames da página se não selecionar nenhum. Cada frame custa 1 crédito. O mapa volta como uma camada que você liga e desliga, o que facilita comparar versões: duplique o frame, mude o layout, rode de novo e alterne a camada.
Servidor MCP para agentes de IA
O servidor MCP expõe uma única ferramenta, predict_attention. Conecte em Claude, Claude Code, Cursor ou VS Code por OAuth, peça ao agente para avaliar um print e os pontos quentes voltam na conversa. O acesso fica em uma tela só, onde você revoga qualquer agente conectado, sem copiar chave de API de um lado para o outro.
Prós e contras
Prós
- A primeira avaliação não pede conta e sai com marca d'água, e a segunda é grátis e limpa, então dá para julgar o resultado na sua própria peça antes de pagar.
- Os créditos não expiram, não existe assinatura e o preço por crédito cai de $2 no Starter para $0.50 no Scale.
- As avaliações rodam dentro do Canva e do Figma, o que mantém a análise de criativos publicitários na ferramenta onde o design já vive.
- Cada relatório nomeia as áreas a mudar e ordena os ajustes, algo mais fácil de defender em reunião com cliente do que um print do mapa de calor.
Contras
- Só visuais estáticos. A atenção em vídeo está anunciada mas ainda não existe, então equipes de vídeo precisam exportar quadros e tratar um por um.
- A TractionWave não publica nenhum número de precisão comparado a dados medidos de rastreamento ocular, então o mapa serve para comparar e um ranking não é uma medição.
- Cada imagem leva de 2 a 3 minutos e a aba precisa ficar aberta, o que fica lento quando há vinte banners para revisar.
- Relatórios em PDF e rodadas no Canva saem do mesmo saldo de créditos, então muito relatório e peças de várias páginas consomem o pacote mais rápido do que o número principal sugere.
Perguntas frequentes
Prevê onde as pessoas olham em um anúncio estático e diz o que mudar. Você envia um PNG ou JPG e recebe um mapa de calor com uma lista ranqueada de ajustes, além de um relatório em PDF opcional para o cliente.
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