Voltar para todos os modelos
Modelo de avaliação de produto

Formulário de avaliação de produto — capture review verificada e conforme que move conversão

Um formulário de captura de avaliação com estrela, título, corpo, upload de foto/vídeo, tag de compra-verificada, e a disclosure de avaliação-incentivada que a regra de review falsa do FTC e a Diretiva Ômnibus UE agora exigem — construído pra alimentar seu widget de review no Trustpilot, Yotpo, Bazaarvoice, Okendo ou Loox sem gap de conformidade.

Grátis — incluso em todos os planos

Formulário de avaliação de produto — capture review verificada e conforme que move conversão

Pré-visualização ao vivo — teste os campos.

Nenhum campo para exibir.

Para quem é este modelo

Avaliação de produto é simultaneamente o conteúdo de maior conversão e mais-regulado num site de comércio em 2026. A matemática de conversão é inequívoca — avaliação move 30-40% das decisões de compra de e-commerce entre categorias, produto com avaliação com foto ou vídeo converte 2-3x melhor que produto avaliado só-com-texto na mesma nota de estrela, e uma estrela faltando (4.4 vs. 4.5) deprime mensuravelmente vendas em escala. A matemática regulatória alcançou. A regra final do FTC sobre review falsa e depoimento (efetiva outubro 2024) proíbe comprar, vender, solicitar de funcionário sem disclosure, ou suprimir review negativa genuína, com penalidade até $50.000+ por violação. A Diretiva Ômnibus UE exige distinção de compra-verificada e disclosure explícito quando review é incentivada. Procon e Senacon no Brasil têm aplicado padrão similar sob o Código de Defesa do Consumidor, com Reclame Aqui como o mecanismo paralelo de constrangimento público que roda alongside qualquer sistema privado de review. O formulário de avaliação que a maioria das marcas envia — estrela + texto genérico, sem prompt de foto, sem tag de compra-verificada, sem campo de disclosure — não é mais conforme em nenhum dos três mercados principais. Este modelo te dá a estrutura certa: rating de estrela, headline, corpo, upload opcional de foto e vídeo (o multiplicador de conversão), indicador de compra-verificada que auto-anexa do seu dado de pedido, e o checkbox de disclosure de avaliação-incentivada que satisfaz exigência FTC + UE + brasileira simultaneamente. As reviews fluem pro seu widget de review de escolha (Trustpilot, Yotpo, Bazaarvoice, Okendo, Loox, Reviews.io, Stamped, Judge.me; pra e-commerce brasileiro, os módulos nativos do Yampi / Nuvemshop / Loja Integrada / Tray / Vtex; pra B2B SaaS, G2 / Capterra / TrustRadius e B2B Stack como alternativa brasileira) sem você ter que aparafusar uma camada separada de conformidade.

De prompt pós-compra a review com compra-verificada em 90 segundos

O prompt de review dispara depois de um evento de compra com timing apropriado — tipicamente 7-14 dias pós-entrega pra produto físico, 3-7 dias pós-ativação pra digital, imediatamente após a experiência pra serviço. O gatilho pode ser e-mail, SMS, modal in-app, ou QR code na embalagem. O formulário carrega com o contexto do produto já populado (qual pedido, qual SKU, qual variante — capturado do ID de pedido no link). O avaliador vê o rating de estrela (1-5, com label em hover — "ruim / regular / bom / muito bom / excelente"), o campo de headline (o resumo descobrível-por-busca), o campo de corpo (a review detalhada com mínimo apropriado de caractere pra filtrar envio de baixo-esforço), o upload de foto/vídeo (opcional mas fortemente encorajado — review visual é o único sinal de maior-conversão), o toggle de recomendaria (separado do rating de estrela porque os dois correlacionam mas não são idênticos), e os campos estruturados opcionais por categoria (tamanho/caimento pra moda, durabilidade/qualidade pra hardware, facilidade-de-uso pra SaaS). O indicador de compra-verificada auto-anexa do dado do pedido (sem ação do usuário exigida). A disclosure de avaliação-incentivada é uma única checkbox que exibe só se a marca incentivou essa review específica — quando marcada, a review publica com um badge visível de "incentivada" como as regras FTC e UE exigem. Ao enviar, a review flui pra plataforma de review (Trustpilot API, Yotpo, Bazaarvoice, Okendo, Loox, Reviews.io, Stamped, Judge.me; Yampi / Nuvemshop / Loja Integrada / Tray / Vtex pra e-commerce brasileiro; G2 / Capterra / TrustRadius / B2B Stack pra B2B SaaS), pra fila de moderação se sua política é pré-moderação, e pro seu CRM como evento de engajamento de cliente.

O que está incluído

Cada campo abaixo está aqui ou pra mover o lado-conversão das reviews (upload de foto, headline, recomendaria) ou pra satisfazer o lado-conformidade (compra-verificada, disclosure de incentivo, verificação de idade quando aplicável). Pule o que não se aplica à sua categoria específica, mas resista a remover o indicador de compra-verificada e o campo de disclosure — esses são os pilares regulatórios em 2025-2026.

Feito pras categorias onde review move diretamente conversão e confiança

  • E-commerce e marca DTC

    O caso de uso primário. DTC moda brasileira (Insider, Amaro, Reserva, Animale, Farm, Coletivo Brasil; Renner, C&A, Riachuelo nos canais DTC deles; Dafiti no segmento marketplace-DTC), DTC beleza brasileira (Sallve, Simple Organic, B.O.B, Bioage, Granado nos canais DTC, Boticário no e-commerce direto), DTC casa brasileira (Tok&Stok DTC, Etna DTC, Mobly, Madeira Madeira, Magazine Luiza nos itens DTC), DTC suplemento brasileiro (Vitamina Mais, Puravida, Growth Supplements, Black Skull, IntegralMédica). Todos esses rodam em conversão guiada-por-review — review mostrada na página de produto, em criativo de anúncio pago, em e-mail marketing, e em landing page. A tag de compra-verificada e o upload de foto/vídeo são as duas alavancas de conversão; a regra FTC de review falsa e a Diretiva Ômnibus UE são o piso de conformidade. Pra DTC brasileira especificamente, a reputação paralela no Reclame Aqui importa tanto quanto as reviews em estrela no site — consumidor brasileiro cross-checa os dois antes de comprar, e uma nota alta em estrela com Reclame Aqui ruim é uma combinação de confiança-quebrada que afunda conversão.

  • Marketplaces multi-vendedor

    Dinâmica diferente porque o marketplace é dono do sistema de review e vendedores individuais competem em perfil de review. Amazon Brasil, eBay, Etsy, AliExpress Brasil, Shein Brasil; MercadoLivre como dominante brasileiro, Magalu Marketplace, Americanas Marketplace, Shopee Brasil, Olist como agregador de varejista. As políticas de review do marketplace são as regras de engajamento, mas vendedores individuais podem rodar coleta de review adicional via insert de embalagem próprio, e-mail pós-compra, e plataforma de review (Yotpo, Bazaarvoice, etc.) — esses alimentam tanto o sistema de review do marketplace (via API) quanto as superfícies fora-do-marketplace do vendedor. Pra marketplace brasileiro, a regra geral é que score do Reclame Aqui pesa tanto quanto o score próprio de review do marketplace na confiança do consumidor, e vendedor brasileiro que gerencia ativamente os dois sinais sistematicamente supera os que só otimizam um. Aplicação de review-falsa em marketplace foi pesada em 2024-2026 — Amazon Brasil baniu dezenas de milhares de vendedores; MercadoLivre e Magalu seguiram padrão similar de aplicação. RA1000 ou pelo menos selo Bom virou diferencial competitivo de marketing pra vendedor brasileiro.

  • Negócios de serviço (Google, TripAdvisor, restaurante, salão, reparo)

    Review aqui é particularmente de alto-impacto porque o serviço já foi entregue e a review reflete experiência acumulada, não uma única transação. Restaurante (Google Reviews dominante no Brasil, TripAdvisor, OpenTable, iFood reviews pra delivery — iFood é especialmente importante porque é onde grande parte da experiência de delivery acontece), salão de cabeleireiro e beleza (Google, Booksy, Treatwell quando aplicável), serviços domésticos (GetNinjas como dominante no Brasil, Listinda em alguns estados), reparo automotivo, clínica odontológica e médica (Doctoralia é dominante no Brasil pra review de profissional de saúde). A tag de cliente-verificado pra negócio de serviço tipicamente vem de integração com sistema de agendamento (o formulário de review é enviado só pra cliente que completou agendamento, não walk-in ou avaliador anônimo). A regra FTC de review falsa aplica tão forte aqui quanto em e-commerce, e Procon Brasil tem aplicado padrão similar pra manipulação de review de negócio-de-serviço. Pra negócio brasileiro de serviço, Reclame Aqui é o sinal de queixa dominante alongside Google reviews — uma marca que ignora Reclame Aqui mesmo com Google reviews fortes tem perfil de confiança incompleto.

  • Plataforma de review B2B SaaS (G2, Capterra, TrustRadius)

    Audiência diferente e dinâmica diferente de coleta de review. Review de B2B SaaS no G2, Capterra, TrustRadius, Software Advice, GetApp, PeerSpot move decisão de ciclo-de-venda pra comprador enterprise, que sistematicamente lê 5-15 reviews antes de fazer shortlist de fornecedor. O formulário de review pra B2B SaaS é mais longo que consumidor (tipicamente 15-25 perguntas vs. 5-10 pra consumidor) porque o valor da review pra futuro comprador escala com detalhe. Campo padrão: tamanho de empresa, setor, cargo do avaliador, qual problema o produto resolve, o que mais gosta, o que menos gosta, quais alternativas considerou, recomendaria, justiça de preço, qualidade de suporte, amplitude de integração. G2 e Capterra ambos têm próprio programa de avaliador-verificado. Pra SaaS B2B brasileiro (RD Station, Pipefy, Conta Azul, Bling, Omie, Movidesk, Octadesk, ContaWise), as mesmas plataformas se aplicam alongside B2B Stack como site de review brasileiro-específico — B2B Stack tem boa cobertura de SaaS brasileiro local que G2 e Capterra ainda não cobrem na mesma profundidade.

  • Hospitalidade (Booking, Airbnb, Hotéis.com, TripAdvisor)

    Review move uma porcentagem mensurável de reserva de hotel e aluguel de curta-estadia (estudo de indústria coloca em 50-70% pra primeiros-viajantes a um destino). A plataforma é dona do sistema de review aqui — Booking, Airbnb, Hotéis.com, Expedia, Decolar, Hurb (agora Hurb 360), TripAdvisor — e a propriedade tem capacidade limitada de coletar review fora dessa plataforma. O timing da review importa: Booking e Airbnb ambos disparam review automaticamente pós-checkout, com janela limitada (a janela de 14 dias do Airbnb é o exemplo canônico), e a regra geral é que host e propriedade que respondem rapidamente a review (especialmente negativa) superam os que não respondem. Pra hospitalidade brasileira, Booking e Airbnb dominam; Hotéis.com e Decolar também são ativos; pra pousada e hotel boutique especializado, o circuito de Hotéis Roteiros de Charme tem seu próprio sistema de credenciamento que funciona alongside review pública. Pra Procon brasileiro especificamente, hospedagem é uma das categorias mais escrutinizadas e a interação Reclame Aqui + Booking review combina dois sinais distintos de confiança.

  • Review de app (App Store, Play Store)

    Coberto parcialmente pelo sentiment-gating do modelo mobile-app-feedback, mas vale notar pra completude. Review de App Store e Play Store é propriedade-da-plataforma — o app não pode rodar próprio sistema de review em vez do da plataforma, mas pode capturar intenção (via roteamento por sentimento) antes de redirecionar pra UI nativa de review da plataforma. A regra FTC de review falsa aplica a review de app store tanto quanto a review de e-commerce, e Apple e Google ambos rodam própria aplicação de review-falsa que removeu milhões de reviews e baniu dezenas de milhares de conta. Pra app brasileiro de App Store (Nubank, iFood, MercadoLivre, PicPay, Magazine Luiza, Itaú, Bradesco e os bancos digitais), o perfil de review afeta diretamente conversão de install no mercado local — e Nubank em particular tem uma das maiores avaliações sustentadas globalmente pra app de banco.

Configure o formulário de avaliação pra sua categoria e sua exposição regulatória

Comece pelo timing. Prompt de review pós-compra deveria disparar 7-14 dias pós-entrega pra produto físico (longo o bastante pra que cliente tenha de fato usado o produto, curto o bastante pra que a experiência esteja fresca), 3-7 dias pós-ativação pra produto digital, imediatamente após o serviço pra serviço, e 1-7 dias pós-checkout pra hospitalidade. Evite prompt antes de cliente ter experiência real — prompt prematuro gera review de qualidade-menor e (pior) é sinalizado pelos sistemas de detecção de review-falsa das plataformas. Adicione a tag de compra-verificada via integração com seu dado de pedido — o formulário de review auto-recebe o ID de pedido do link do prompt, confirma a compra do cliente, e anexa o indicador de compra-verificada sem cliente fazer nada. Adicione o checkbox de disclosure de avaliação-incentivada que exibe só quando a marca incentivou essa review específica — o checkbox deveria default a marcado quando o prompt veio de campanha incentivada (gift card, produto grátis, desconto) e ficar escondido senão. Encoraje upload de foto e vídeo proeminentemente — review visual converte compra downstream 2-3x melhor que só-texto. Adicione campo estruturado por-categoria (tamanho/caimento/qualidade pra moda; facilidade-de-uso/profundidade-de-currículo pra curso; check-in/limpeza/valor pra hospedagem) porque esses agregam em analytics úteis por-produto que rating de estrela sozinho não consegue revelar. A regra FTC de review falsa proíbe explicitamente supressão de review negativa genuína — moderação é pra detecção de fraude, não supressão de review-negativa. Pra e-commerce brasileiro, integre o workflow de pre-resolution do Reclame Aqui como captura paralela de sinal — capture insatisfação no formulário de review quando 1-estrela é submetida e ofereça caminho de service-recovery antes da review publicar publicamente. RA1000 ou pelo menos selo Bom é diferencial competitivo brasileiro de marketing.

Perguntas frequentes sobre formulário de avaliação de produto

Audiência diferente e objetivo diferente. Feedback in-app de produto é privado pro time de produto — informa o roadmap e o time de suporte e nunca publica externamente. Avaliação de produto é pública — publica na sua página de produto, em plataforma de review (Trustpilot, Yotpo, G2, B2B Stack), em criativo de propaganda paga, e como schema markup que Google exibe em resultado de shopping. Os dois formulários têm conjunto de campo diferente, timing diferente, política de moderação diferente, e regime regulatório diferente. A maior parte das marcas precisa dos dois: feedback in-app pra melhoria contínua do time de produto, review pública pro social proof guiando-conversão que molda decisão futura de compra. A carga de conformidade é mais pesada em review pública porque FTC, Ômnibus UE, e CDC brasileiro todos regulam sistema de review pública especificamente.
Trade-off nas duas direções. Pré-moderação (toda review screened por humano ou sistema automatizado antes da publicação) te dá segurança de conformidade contra palavrão, vazamento de informação pessoal, e fraude óbvia, mas retarda publicação em horas-a-dias e adiciona overhead operacional. Pós-moderação (review publica imediatamente, com takedown por violação) maximiza velocidade e parece mais autêntica pro cliente, mas exige monitoramento ativo e te expõe a publicação breve de conteúdo problemático. A maior parte das marcas e-commerce estabelecidas usa híbrido: pré-moderação automatizada que filtra palavrão, informação pessoalmente-identificável, e spam óbvio, com moderação humana seletiva pra caso borderline. A regra FTC de review falsa proíbe explicitamente supressão de review negativa genuína — moderação é pra fraude e violação de política, não pra esconder review negativa-mas-verídica. No Brasil, padrão similar aplica sob o CDC, e suprimir review negativa pode escalar pra Reclame Aqui quando consumidor percebe que a review dele foi suprimida — o que é pior reputacionalmente que a review original.
Três regras que satisfazem todas as jurisdições maiores. Não compre nem solicite review falsa — ponto. A regra final do FTC de outubro 2024 proíbe isso com penalidade até $50.000+ por violação; aplicação UE sob a Diretiva Ômnibus é similar; Procon e Senacon brasileiros têm aplicado os mesmos padrões. Não suprima review negativa genuína — a regra FTC e as regras UE ambas tratam supressão de review negativa verídica como violação. Sim divulgue review incentivada — quando você dá produto grátis, gift card, ou desconto em troca de review, a review deve publicar com badge ou label visível (tipicamente "incentivada" ou "patrocinada"). A disclosure deve ser visível alongside a review, não enterrada em página separada. Pra marca operando internacionalmente, o padrão mais seguro é aplicar o padrão mais-rigoroso (tipicamente a especificidade da regra FTC e a distinção de compra-verificada do Ômnibus UE) em todas as jurisdições. Pra marca brasileira, o sistema de reputação paralelo do Reclame Aqui é uma camada de aplicação separada que pega manipulação de review via detecção de padrão entre muitas marcas — e exposição ao Reclame Aqui pode ser mais imediata e visível que ação regulatória formal.
A Diretiva Ômnibus UE (e padrão similar sob orientação FTC) exige que exibição de review voltada-ao-consumidor distinga review de compra-verificada de review não-verificada quando ambas existem. O padrão padrão: review de compra-verificada exibe com badge ou label "Compra Verificada", review não-verificada exibe sem ele. A plataforma de review cuida disso automaticamente quando o envio da review carrega a metadata de compra-verificada (que este modelo captura via integração de ID-de-pedido). Se seu modelo de negócio permite review de não-comprador (algumas plataformas permitem), exiba em seção separada ou com visibilidade clara de tag-não-verificada. Pra review multi-produto (um avaliador escrevendo sobre múltiplos SKUs), cada review carrega próprio status de compra-verificada. Suprimir a tag-não-verificada ou misturar verificada e não-verificada sem distinção é agora um risco de aplicação sob regras UE e sob orientação da regra FTC de review-falsa.
Sim — cada envio de review pode ir por webhook pra sua plataforma de review escolhida. Trustpilot tem API documentada pra ingestão de envio de review com metadata de compra-verificada. Yotpo é a plataforma de review dominante do stack Shopify com integração nativa Shopify mais webhook pra envio de formulário externo. Bazaarvoice é a escolha de tier-enterprise (varejista grande tipo grande rede de departamento usa Bazaarvoice). Okendo, Loox, Reviews.io, Stamped, Judge.me cobrem o ecossistema Shopify de tier-médio. Pra e-commerce brasileiro em Yampi, Nuvemshop, Loja Integrada, Tray, Vtex, os módulos nativos de review aceitam integração via webhook — todos têm próprio sistema de review com suporte a foto. Pra B2B SaaS, G2 e Capterra ambos têm próprio workflow de coleta mas aceitam prompt externo que roteia o avaliador pra plataforma deles; B2B Stack como alternativa brasileira-específica com cobertura forte de SaaS brasileiro local. Pra multi-plataforma operando entre Shopify + marketplace próprio + Amazon Brasil, uma ferramenta de agregação de review centraliza coleta entre todas as superfícies com metadata de compra-verificada e review-incentivada fluindo consistentemente.

Modelos relacionados

Modelo grátis de pesquisa de product-market fit

A pesquisa clássica de PMF de Sean Ellis: "como você se sentiria se não pudesse mais usar este produto?". Mais as perguntas de ICP, benefício e roadmap.

Ver modelo

Formulário de feature request — capture problema, não só solução

Modelo de formulário de feature request com framing de problema-não-feature, captura de workaround atual, e integração direta com Canny, Featurebase

Ver modelo

Pesquisa de onboarding de usuário — personalize ativação e segmente novo signup

Modelo de pesquisa de onboarding online pra SaaS, app de consumidor, ferramenta de dev e marketplace.

Ver modelo

Pronto para criar formulários que trabalham por você?

Crie seu primeiro formulário em minutos. Suas respostas vão agradecer.

Seja um dos primeirosAcesso antecipado limitadoConfigura em 2 minutos