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1	-	Check price	iPhone 15 Pro Max	2	1	-	1	1	1	-	-	3	-
2	-	Check price	Samsung Galaxy S24 Ultra	1	-	4	2	2	2	-	-	1	-
3	-	Check price	iPhone 15	-	2	1	-	-	5	2	-	2	-
4	-	Check price	Google Pixel 8 Pro	3	4	-	-	3	4	-	-	4	-
5	+1	Check price	Google Pixel 7a	-	-	5	-	5	3	-	-	-	1
6	-1	Check price	Samsung Galaxy S23 Ultra	-	-	-	10	-	-	-	1	-	3
7	+2	Check price	iPhone 15 Pro	-	-	3	-	-	8	-	2	-	-
8	+2	Check price	Google Pixel 8	-	8	-	-	-	-	1	-	-	-
9	+2	Check price	OnePlus 12	7	3	-	-	-	7	-	-	-	-
10	-3	Check price	OnePlus 11	-	-	-	6	-	-	-	-	7	4
11	+11	Check price	OnePlus 12R	-	7	-	-	4	9	-	-	-	-
12	-	Check price	OnePlus Open	4	-	-	-	-	11	-	-	9	-
13	+1	Check price	Samsung Galaxy Z Fold 5	-	13	7	-	-	-	6	-	-	-
14	-6	Check price	Samsung Galaxy Z Flip 5	-	14	6	-	-	-	7	-	-	-
15	-	Check price	Google Pixel 7 Pro	-	-	-	3	-	-	-	4	-	-
16	-	Check price	Samsung Galaxy S24 Plus	-	11	2	-	-	-	-	-	-	-
17	+1	Check price	Nothing Phone (2)	-	-	8	4	-	-	-	-	-	-
18	+2	Check price	Oppo Find X5 Pro	-	-	-	7	-	-	-	7	-	-
19	+2	Check price	iPhone SE	-	10	-	-	-	-	-	-	-	5
20	+3	Check price	Motorola Razr Plus	8	-	-	-	-	-	-	-	8	-
21	+3	Check price	Samsung Galaxy S24	-	12	-	-	-	6	-	-	-	-
22	-9	Check price	iPhone 15 Plus	-	9	-	-	-	10	-	-	-	-

Qual é o objetivo da MetaClassificação?

Os especialistas geralmente fazem um trabalho melhor pesquisando produtos do que os clientes. Mas percebemos que até mesmo os especialistas em produtos mais proeminentes, frequentemente, discordam sobre qual é o melhor produto. Uma impressora pode ser elogiada pela CNET, mas criticada pela PCMag. Agregar opiniões dos principais especialistas é a melhor maneira de obter algum consenso entre eles.

Por que as MetaClassificações são incríveis?

Fico feliz que tenha perguntado! O maior problema com as avaliações é que elas podem ser tendenciosas, falsas ou de baixa qualidade. As MetaClassificações resolvem todos esses problemas.

• As MetaClassificações são genuínas. Como estamos agregando avaliações de especialistas de alto nível, não temos o seguinte problema, "alguém no Reddit que recomendou". São opiniões de pessoas reais cujo trabalho é avaliar produtos. Você pode verificar os seus perfis no LinkedIn.
• As MetaClassificações são transparentes. Mostramos a lista de especialistas que usamos para criar o catálogo. Você pode clicar em cada especialista para ver as avaliações deles. Nossa metodologia de agrupamento de informação é pública e todas as fontes estão disponíveis. Transformamos opiniões em fatos.
• As MetaClassificações são imparciais. Se vários especialistas independentes recomendam um produto, isso fala sobre sua qualidade.
• As MetaClassificações são resultado de muito trabalho. Cada MetaClassificação é apoiada por centenas de horas de pesquisa e testes de especialistas independentes. Você sempre pode clicar nos links individuais para ver essas avaliações ou pedir para nosso ChatBot resumir as classificações.

Como escolhemos os especialistas?

Nós os pesquisamos, de que outro jeito seria?

As MetaClassificações são feitas por humanos ou por Inteligência Artificial?

Os dois. Algumas partes são feitas por humanos e outras por robôs.

O que é uma 'metaclassificação indistinta'?

Nossas melhores avaliações são apresentados no formato de tabela, como acima, (mapeando as recomendações dos especialistas para produtos específicos). Mas, devido a algumas limitações técnicas, nem sempre conseguimos determinar qual produto está sendo recomendado. Isso acontece porque frequentemente os especialistas optam por recomendar uma categoria de produtos (como uma marca ou uma linha de produtos), e não um produto específico. Reunir essas informações tornam-se, nesse caso, uma tarefa mais difícil. Por isso, criamos a 'MetaClassificação Indistinta' que se baseiam em preferências generalizadas dos especialistas, em vez de recomendações específicas. As 'MetaClassificações Indistinta' são um pouco menos precisas, e por isso têm um peso um pouco menor no Índice de Excelência. As 'MetaClassificações Indistintas' não são tão precisas quanto as verdadeiras, mas são melhores que nada.

Como que as Classificações são criadas?

Na verdade, é um processo bem complexo.

1º Passo: identificar os especialistas. Os robôs determinam as fontes mais respeitáveis da Internet e, em seguida, a equipe escolhe manualmente os melhores especialistas entre eles.
2º Passo: importar as classificações dos especialistas. Os robôs tentam importar as classificações que os especialistas independentes publicam. Como os robôs podem, inevitavelmente, cometer erros, a equipe verifica manualmente os dados.
3º Passo: excluir produtos não relacionados. Em sua liberdade criativa, os especialistas muitas vezes incluem acessórios ou produtos alternativos em suas classificações. Nossa equipe precisa excluir manualmente os produtos que não se encaixam na categoria do produto que está sendo avaliado.
4º Passo: determinar se os especialistas estão recomendando o mesmo produto. Por causa das variações de um mesmo produto, nossa equipe precisa determinar se os produtos são iguais ou não (por exemplo, se o iPhone 13 de 64GB e o iPhone 13 de 128GB, são do mesmo modelo ou não).
5º Passo: atribuir peso às recomendações dos especialistas e reunir opiniões. Atualmente, utilizamos a metodologia de classificação 0.7.2: estar na classificação de especialistas concede pontos. Ser classificado em primeiro lugar carrega, significativamente, mais pontos. Assim, como estar entre os três primeiros, exige pontos extras. Em seguida, o valor de cada recomendação é ajustado por uma progressão geométrica de razão comum, ligeiramente, abaixo de 1. Em outras palavras, o produto classificado em primeiro lugar tem bem mais peso do que o produto classificado em sexto lugar; já o produto classificado em sexto lugar tem um peso ligeiramente maior do que o produto classificado em oitavo lugar.
6º Passo: somar tudo. Os computadores são muito bons nesta parte.
7º Passo: repetir tudo em um mês.