Relatórios: Biblioteca de prompts

RelatóriosSomente leitura

Monte um scorecard mensal da visibilidade da sua marca nas respostas de IA e compare com o mês passado

Mede o mesmo conjunto de perguntas no ChatGPT, no Perplexity e no Gemini todo mês, verifica se você é citado nas respostas de IA do Google e combina isso com as indicações de IA no GA4 e as buscas pela marca no Search Console. Informa abertamente o ruído de medição e os limites das ferramentas.

Quando usarVocê quer acompanhar todo mês, com a mesma régua, sua visibilidade na busca com IA, e não apenas uma vez, e ver se o seu trabalho está dando resultado.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte o scorecard deste mês sobre a visibilidade da minha marca [nome da marca] e do meu site [domínio] nas respostas de IA. Mercado: [país], idioma: [código do idioma, por exemplo: en]. Meus concorrentes: [até 3 nomes de marcas concorrentes]. Meu conjunto fixo de perguntas: [5 a 6 perguntas que não citem minha marca, formuladas como um cliente de verdade perguntaria]. Scorecard do mês passado: [cole a tabela do mês passado ou escreva "primeiro mês"]. Esta tarefa é somente leitura.

Mantenha o conjunto de perguntas idêntico todo mês, caso contrário os meses não podem ser comparados. Se eu não tiver informado perguntas, proponha 6 (2 do tipo "melhor [serviço] em [cidade]", 2 comparações, 1 sobre preço, 1 de como fazer), peça minha aprovação e avise que o conjunto não vai mudar.

1. Verificação de créditos. Use seo_history para encontrar consultas executadas recentemente com esses argumentos. Chame novamente as reutilizáveis com os mesmos argumentos, elas retornam sem custo. Diga quantas chamadas novas são necessárias.
2. Participação nos chats de IA. Execute seo_geo_tracker com brand=[nome da marca], brand_domain=[domínio], os concorrentes e o conjunto de perguntas, engines='chat_gpt,perplexity' e repeats=2. A ferramenta executa no máximo 24 consultas ao modelo de linguagem por chamada (perguntas × mecanismos × repetições) e reduz as repetições por conta própria quando esse limite é excedido, então informe prompts_used e calls da resposta para manter os meses na mesma escala. Use a taxa de menção da marca, o número de respostas que citam meu domínio, a taxa por mecanismo, a taxa de cada concorrente e os domínios de fontes mais citados. Esta ferramenta não retorna o texto da resposta, apenas taxas e domínios de fontes.
3. Respostas de IA do Google. Execute as 3 perguntas com maior intenção comercial em seo_ai_overview: target=[domínio], location=[nome do país em inglês, ex.: United Kingdom], language=[código do idioma]. Para cada uma, registre se uma resposta de IA aparece, se meu domínio é citado e quais domínios são citados no lugar. Atenção: a lista de references pode voltar vazia enquanto as fontes aparecem apenas como links dentro do texto de ai_answer; nesse caso, não confie em target_cited, conte os domínios dos links no texto. ai_answer é cortado em 1.200 caracteres, então escreva "não citado" como "não está na parte visível", não como uma certeza.
4. Menções gerais. Execute seo_geo_citations com brand=[nome da marca] e use as contagens de menções nas respostas de IA do Google e no ChatGPT. Se o nome da minha marca for feito de palavras comuns (por exemplo, duas palavras do dia a dia), esse número pode ser inflado por textos sem relação; avise isso e use esta linha para a tendência, não como um valor exato.
5. Visitas reais. Na minha propriedade do GA4 [propriedade do GA4], use ga4_report com dimension='source' para obter sessões e eventos-chave dos últimos 30 dias e dos 30 dias anteriores. Some chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com, claude.ai e qualquer outra origem que claramente pertença a um assistente de IA. Deixe de fora o tráfego pago marcado com parâmetros utm (por exemplo, uma origem de anúncio como chatgpt_ads), porque isso não é visibilidade orgânica.
6. Buscas pela marca. Na minha propriedade do Search Console, use get_report com platform='search_console', breakdown='query', para os últimos 28 dias e os 28 dias anteriores, e some impressões e cliques das consultas que contêm o nome da minha marca. Ser mencionado em respostas de IA muitas vezes aumenta as buscas pela marca, então esta linha é um sinal indireto.

Formate a saída assim. Primeiro, um resumo de quatro frases. Depois, a tabela do scorecard: métrica, este mês, mês passado, variação, observação. Linhas: taxa de menção no ChatGPT, taxa de menção no Perplexity, respostas que citam meu domínio, taxa de menção de cada concorrente, perguntas em que a resposta de IA do Google me cita, contagens de menções de seo_geo_citations, sessões e eventos-chave de assistentes de IA, impressões de buscas pela marca. Depois, uma tabela por pergunta: pergunta, mencionado no ChatGPT, mencionado no Perplexity, citado pelo Google, fonte de concorrente mais citada. Depois, os 10 domínios de fontes mais citados e quantos deles são do meu site, do site de um concorrente ou de terceiros.

Regras de decisão: com duas repetições, classifique qualquer variação de taxa abaixo de 10 pontos como "dentro do ruído" e não a interprete como uma mudança real. Se este for o primeiro mês, deixe a coluna de variação vazia e registre este mês como a linha de base. Termine com uma recomendação para o próximo mês e entregue a tabela em um formato que eu possa copiar e colar de volta no mês que vem.

RelatóriosSomente leitura

Meça o atraso de conversão antes de avaliar os últimos dias

Calcula, por campanha, quantos dias após o clique as conversões são registradas, estima o quanto os últimos dias ainda estão incompletos e diz se uma decisão de lances deve esperar.

Quando usarQuando as conversões parecem ter caído nos últimos dias e você quer saber se conversões tardias explicam isso antes de mexer em lances ou orçamentos.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Na minha conta do Google Ads [nome da conta], o custo por conversão dos últimos 7 dias parece mais alto. Antes de agir, quero saber se é uma queda real ou apenas conversões que ainda não foram registradas. Esta é uma análise somente leitura, não altere nada.

1. Conheça as ações de conversão. Liste as ações com list_conversion_actions, incluindo o tipo de contagem e a janela de atribuição de cliques (click_lookback_days). Nas etapas seguintes, use apenas ações incluídas na coluna Conversões (included_in_conversions).
2. Monte a curva de atraso. Com google_ads_query, busque os últimos 90 dias por campanha segmentados por segments.conversion_lag_bucket, com metrics.conversions e metrics.conversions_value. Informe o intervalo de datas com BETWEEN e datas explícitas, porque DURING LAST_90_DAYS não é um valor GAQL válido. Para cada campanha, calcule que parcela das conversões chega no primeiro dia, nos primeiros 3 dias, nos primeiros 7 dias e nos primeiros 14 dias.
3. Estime o que ainda falta. Busque os últimos 14 dias dia a dia: cliques, custo, metrics.conversions (pela data do clique) e metrics.conversions_by_conversion_date (pela data em que a conversão aconteceu). Usando a curva da etapa 2, estime quanto das conversões de cada dia ainda está por vir. Por exemplo, se uma campanha recebe 60% das conversões em 3 dias, um dia de 3 dias atrás mostra hoje cerca de 60% do seu número final.
4. Corrija a comparação. Compare os últimos 7 dias com os 7 dias anteriores de duas formas: números brutos e estimativas ajustadas pelo atraso. Identifique cada número ajustado como "estimativa".

Regras de decisão:
1. Se uma campanha tiver menos de 30 conversões nos últimos 90 dias, sua curva de atraso não é confiável. Não faça estimativa para ela, escreva "dados insuficientes" e mostre apenas o número bruto.
2. Se a estimativa ajustada ficar dentro de 15% da semana anterior, atribua a queda ao atraso e não recomende nenhuma mudança de lance, orçamento ou meta.
3. Se a estimativa ajustada ainda mostrar uma queda clara, o atraso não a explica. Diga isso claramente e liste os três primeiros lugares para investigar.
4. Se uma campanha precisar de mais de 7 dias para reunir 90% das conversões, não recomende mudar o CPA desejado ou o ROAS desejado com base nos últimos 7 dias.

Formate a saída assim: primeiro um resumo de três frases. Depois uma tabela com uma linha por campanha: campanha, conversões nos últimos 90 dias, parcela no primeiro dia, parcela nos primeiros 7 dias, dias necessários para 90% das conversões, conversões brutas dos últimos 7 dias, conversões finais estimadas dos últimos 7 dias, custo por conversão bruto e estimado, decisão (esperar, investigar, dados insuficientes). Termine com uma regra para a equipe: nesta conta, quantos dias esperar antes de avaliar uma semana.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Ranking mensal de eficiência dos canais pagos com proposta de divisão do orçamento

Um ranking de todos os canais pagos por custo por conversão, com participação no investimento vs participação nas conversões e uma proposta de divisão do orçamento para o próximo mês.

Quando usarQuando um novo mês está começando e você precisa decidir quais canais pagos merecem mais ou menos orçamento.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Compare o último mês completo entre Google Ads, Meta, TikTok e Microsoft Ads.

Monte uma tabela com estas colunas para cada canal:
- investimento
- conversões
- custo por conversão
- valor de conversão e ROAS, onde o valor é rastreado
- participação no investimento total (%)
- participação nas conversões totais (%)

Classifique os canais por custo por conversão. Meu custo por conversão alvo é [CPA alvo].

Regras de decisão:
- Se a participação de um canal nas conversões estiver pelo menos 10 pontos abaixo da participação no investimento, marque-o como candidato a corte.
- Se a participação de um canal nas conversões estiver pelo menos 10 pontos acima da participação no investimento, marque-o como candidato a escala. Para o Google Search, só faça isso se a análise de parcela de impressões mostrar que as campanhas estão perdendo parcela de impressões por orçamento.
- Se um canal tiver menos de 10 conversões, marque como "dados insuficientes" e mantenha o orçamento dele inalterado.

Depois, proponha a divisão do próximo mês em uma tabela com o investimento mensal atual, o investimento proposto e um motivo de uma linha para cada canal. Mantenha o total dentro de [orçamento mensal].

Não aplique nada. Se eu aprovar, mostre uma prévia de cada alteração de orçamento e aguarde minha confirmação.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Relatório mensal de Google Ads para o cliente com link compartilhável em white-label

Cria um relatório mensal de uma página, sem jargões, para o cliente, com os números exatos do mês-calendário em comparação ao mês anterior, explica cada grande variação de KPI com base nos dados das campanhas e só gera o link white-label depois que você aprovar o rascunho.

Quando usarQuando você precisa enviar a um cliente os resultados mensais de Google Ads em linguagem simples e explicar o que mudou e por quê.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Prepare o relatório mensal de Google Ads de [conta do cliente] referente a [mês, ex.: 2026-09], comparado ao mês-calendário anterior.

Dados:
- Use list_accounts para encontrar o ID de cliente de [conta do cliente].
- Extraia os números exatos do mês-calendário com get_report (plataforma google_ads) usando start_date e end_date de [mês] e depois repita para o mês anterior. Traga tanto os totais da conta quanto as linhas no nível de campanha.
- Se precisar de mais detalhes das campanhas, use performance_report no nível de campanha.
- KPIs: custo, cliques, conversões, valor de conversão, CPA, ROAS e CTR, cada um com a variação em %. Se o valor de conversão não for rastreado nesta conta, deixe o ROAS de fora e explique o motivo em uma linha.

Escreva para um cliente que não é da área de marketing:
1. Um resumo executivo de 3 frases com o resultado, o principal fator e o que vem a seguir.
2. Uma tabela de KPIs com este mês, o mês passado e a variação em %.
3. As 3 principais campanhas por conversões. Cite também a campanha com o maior CPA entre as que consumiram mais de 10% do gasto total do mês.
4. Três próximos passos concretos que daremos no mês que vem, cada um ligado a algo nos dados.

Sinalize todo KPI que variou mais de 15%. Explique cada um com evidências das linhas no nível de campanha, como uma mudança de investimento entre campanhas, uma variação de CPA em uma campanha específica ou uma queda de conversões. Se os dados não explicarem a variação, diga isso claramente e não chute.

Mantenha em uma página e sem jargões. Mostre o rascunho primeiro e pare.

Depois que eu aprovar o rascunho, crie o link compartilhável white-label com client_report_link usando brand_name [nome da agência ou da marca do cliente]. Atenção: essa ferramenta só aceita uma janela móvel de dias terminando agora, não um mês específico. Portanto, antes de criá-lo, me diga quais datas exatas o link vai cobrir com o valor de days que você pretende usar e se isso corresponde a [mês]. Se não corresponder (por exemplo, se já passamos bastante do fim do mês), me diga isso claramente e deixe que eu escolha: criar o link mesmo assim com a janela móvel dele, ou não criar o link e eu mesmo envio o rascunho aprovado. Depois me passe a URL.

RelatóriosSomente leitura

Triagem do portfólio da agência: quais contas de clientes precisam de atenção esta semana

Compara todas as contas de clientes do Google Ads conectadas nos últimos 30 dias com os 30 anteriores, adiciona o ritmo de gasto do orçamento no mês até agora, classifica as contas por risco e dá aos gestores de conta uma primeira verificação baseada em dados para as 5 principais. Somente leitura.

Quando usarQuando você gerencia muitas contas de clientes do Google Ads e precisa saber quais abrir primeiro esta semana.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Faça a triagem de todas as contas de clientes do Google Ads conectadas. Compare os últimos 30 dias com os 30 dias anteriores.

Como obter os números:
- Execute portfolio_report com days=30 e depois novamente com days=60. Para cada conta, calcule os 30 dias anteriores subtraindo os valores de 30 dias dos valores de 60 dias (custo, cliques, conversões, valor de conversão) e depois calcule você mesmo o CPA e o ROAS dos dois períodos.
- Use list_accounts para obter o ID de cliente de cada conta e depois execute budget_pacing_alerts com threshold_pct=10 para cada conta. O ritmo de gasto é uma projeção do mês até agora para o fim do mês, não a janela de 30 dias, então nomeie essa coluna como "ritmo (este mês)".
- Se uma conta não rastrear valor de conversão, marque o ROAS como n/d em vez de tratá-lo como abaixo da meta.

Marque uma conta como em risco se ela atender a qualquer uma destas condições:
- CPA subiu mais de 20%
- Conversões caíram mais de 20%
- ROAS abaixo de [ROAS alvo ou lista de metas por conta]
- Qualquer campanha sinalizada pelo ritmo de gasto como acima ou abaixo em mais de 10% até o fim do mês

Entregue uma tabela com estas colunas: conta, investimento, conversões, CPA, ROAS, % de variação do CPA e das conversões, ritmo (este mês), motivos de risco. Ordene pelo número de motivos de risco e depois pelo investimento.

Abaixo da tabela, liste as 5 contas que nossos gestores de conta devem abrir primeiro esta semana. Somente para essas 5, execute conversion_tracking_health (days=30) e search_terms_report (days=30, ordenado por custo) para embasar a recomendação. Dê uma verificação inicial concreta para cada uma, por exemplo "os termos de pesquisa da campanha X estão gastando sem converter" ou "a ação de conversão Y não registrou nada em 30 dias", com base no que os dados mostram. Se nenhum dos relatórios explicar o problema da conta, diga o que você analisaria em seguida em vez de adivinhar.

Termine com as contas que mais melhoraram. São boas notícias para as conversas com clientes.

Isto é somente leitura. Não altere nada em nenhuma conta.

RelatóriosSomente leitura

Relatório de funil completo para o cliente: resultados pagos, orgânicos e no site em uma só visão

Um relatório mensal de funil que reúne Google Ads, Search Console e GA4, mostrando qual canal realmente gerou os eventos-chave.

Quando usarQuando um cliente pergunta qual canal realmente gerou seus resultados e você precisa dos dados pagos, orgânicos e do site em uma única história.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Crie um relatório de funil completo para [nome do cliente] cobrindo os últimos 28 dias em comparação com os 28 dias anteriores.

Use a visão geral unificada de marketing para montar uma tabela de funil:
- Investimento, cliques e conversões do Google Ads
- Cliques orgânicos, impressões e posição média do Search Console
- Sessões, taxa de engajamento e eventos-chave do GA4

Mostre a variação em % de cada linha.

Depois, detalhe as sessões e os eventos-chave do GA4 por origem / mídia da sessão. Mostre quais canais geraram os eventos-chave e como a participação de cada um mudou.

No Search Console, liste as 5 consultas com os maiores ganhos de cliques e as 5 com as maiores perdas de cliques.

Escreva uma narrativa curta para o cliente, com no máximo 5 tópicos. Se as conversões do Google Ads e os eventos-chave pagos do GA4 divergirem em mais de 20%, diga isso e explique que os dois sistemas contam de formas diferentes. Não trate a diferença como erro, a menos que os dados provem isso.

Termine com 3 prioridades para o próximo mês, cada uma ligada a um número específico do relatório.

Somente leitura. Não faça nenhuma alteração.

RelatóriosSomente leitura

Relatório mensal de SEO para o cliente: consultas, rankings e velocidade das páginas

Um relatório de SEO pronto para o cliente, com tendências orgânicas, variação dos rankings monitorados, oportunidades da página 2 e Core Web Vitals das páginas principais.

Quando usarQuando você precisa de um relatório mensal de SEO para um cliente mostrando crescimento orgânico, mudanças de ranking e onde estão as vitórias rápidas.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Prepare o relatório mensal de SEO da propriedade do Search Console [URL da propriedade]. Compare os últimos 28 dias com os 28 dias anteriores.

Inclua estas seções:
1. Números principais: cliques orgânicos, impressões, CTR e posição média, cada um com a variação em %.
2. As 10 principais páginas por cliques, com a variação de cliques e de posição.
3. Oportunidades da página 2: consultas com posição média de 8 a 20 e mais de [limite de impressões] impressões. Mostre consulta, página, posição e impressões. Ordene por impressões.
4. Palavras-chave monitoradas a partir do histórico de rankings armazenado: liste as que subiram ou caíram 3 posições ou mais neste mês. Não execute novas verificações de ranking pagas.
5. Core Web Vitals da página inicial e das 3 páginas de destino com mais cliques. Marque cada uma como aprovada ou reprovada em LCP, INP e CLS.
6. Status do sitemap, mencionando apenas erros ou avisos.

Escreva um resumo de 4 tópicos para o cliente em linguagem simples. Depois liste as 3 prioridades do próximo mês, escolhendo entre a lista da página 2 e quaisquer Core Web Vitals reprovados.

Somente leitura. Não envie nem altere nada.

RelatóriosSomente leitura

Abandono do funil de checkout de e-commerce por etapa e dispositivo

Monta um funil de checkout do GA4 com seis etapas para os últimos 28 dias em comparação com os 28 anteriores, dividido por dispositivo, sinaliza as etapas fracas e termina com hipóteses testáveis para a mais fraca.

Quando usarQuando as vendas da sua loja online caíram ou você suspeita que os compradores estão abandonando o checkout e não sabe em qual etapa ou em qual dispositivo.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Na propriedade do GA4 [propriedade do GA4], monte o funil de checkout da minha loja para estes eventos:
- view_item
- add_to_cart
- begin_checkout
- add_shipping_info
- add_payment_info
- purchase

Como obter os números:
1. Execute ga4_list_conversions para eu saber quais desses eventos são eventos-chave. Os seis ainda podem ser contados como eventos.
2. Execute ga4_report com dimension=date, dimension2=event, days=56 e um limit alto (por exemplo, 2000). Mantenha apenas os seis eventos acima e depois divida as linhas em duas janelas: os últimos 28 dias e os 28 dias anteriores. Isso dá contagens de eventos limpas para os dois períodos.
3. Execute ga4_report com dimension=event, dimension2=device, uma vez com days=28 e outra com days=56. Mantenha apenas os seis eventos. As contagens por dispositivo do período anterior são o valor de 56 dias menos o de 28 dias. Informe na resposta que o período anterior por dispositivo é derivado dessa forma.
4. Execute ga4_overview com days=28 para obter a taxa de engajamento atual. Não há uma taxa de engajamento limpa para os 28 dias anteriores, então mostre a taxa de engajamento de 56 dias apenas como referência combinada, com rótulo claro, e não a apresente como o período anterior.

Monte uma tabela do funil: etapa, contagem de eventos, taxa entre etapas, taxa geral a partir de view_item e a variação em relação ao período anterior. Adicione um bloco por dispositivo (desktop, mobile, tablet) com as mesmas colunas.

Sinalize uma etapa em qualquer um destes casos:
- a taxa entre etapas caiu mais de 10% (relativo) em relação ao período anterior
- a taxa no mobile nessa etapa está abaixo de 60% da taxa no desktop

Se algum desses eventos estiver ausente ou registrar zero em qualquer um dos períodos, diga isso claramente e não faça estimativas. Se a contagem de uma etapa for maior que a da etapa anterior (por exemplo, add_payment_info acima de add_shipping_info), aponte isso como provável problema de rastreamento, e não como resultado real do funil.

Termine com a etapa mais fraca e três hipóteses concretas que eu possa verificar no site, como a revelação do custo de frete, as opções de pagamento ou a criação de conta obrigatória. Esta tarefa é somente leitura.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Audite os eventos-chave do GA4 e a importação deles para os lances do Google Ads

Uma tabela de achados que identifica compras contadas em duplicidade, microconversões usadas como principais e vínculos quebrados entre GA4 e Ads.

Quando usarQuando as conversões ou o ROAS do Google Ads parecem bons demais, ou os Lances Inteligentes se comportam de forma estranha, e você suspeita que as importações do GA4 e as tags do Ads estão contando as mesmas vendas duas vezes.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Verifique como as conversões fluem da propriedade do GA4 [propriedade do GA4] para a conta do Google Ads [conta do Google Ads].

1. Liste os eventos-chave do GA4 e o método de contagem de cada um.
2. Confirme se a propriedade está vinculada a esta conta do Ads.
3. Liste as ações de conversão e as metas de conversão do Google Ads com estas configurações: categoria, tipo de contagem, status principal ou secundário e modelo de atribuição.

Sinalize cada um destes problemas:
- Uma importação de compra do GA4 e uma compra da tag do Google Ads estão ambas como principais. Isso conta a receita em duplicidade e infla o ROAS.
- Um microevento (add_to_cart, begin_checkout, page_view) está como principal.
- Uma ação de compra é contada como "uma" em vez de "todas".
- Uma ação principal registrou zero conversões nos últimos 30 dias.

Entregue uma tabela com estas colunas: problema, ação de conversão, configuração atual, configuração recomendada e impacto nos Lances Inteligentes.

Para qualquer correção, mostre primeiro uma prévia da alteração exata, como mudar uma ação para secundária. Aguarde a minha aprovação antes de aplicar qualquer coisa.

RelatóriosSomente leitura

Encontre páginas de destino com muito tráfego que não convertem

Classifica as páginas de destino com tráfego real mas taxa de compra fraca pelas compras perdidas, acrescenta dados orgânicos do Search Console e Core Web Vitals para as piores e indica as três páginas a corrigir primeiro.

Quando usarQuando as páginas recebem muitos visitantes mas poucos compram, e você precisa saber quais corrigir primeiro.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Encontre as páginas de destino que recebem tráfego mas não convertem. Propriedade do GA4: [propriedade do GA4]. Propriedade do Search Console: [propriedade do Search Console]. Site: [https://www.example.com]. Esta tarefa é somente leitura.

1. Liste os eventos-chave da propriedade do GA4 para sabermos o que conta como conversão.
2. Puxe as sessões e os eventos-chave por página de destino dos últimos 30 dias. Para isolar as compras, use página de destino como primeira dimensão e evento como segunda. Se essa combinação não for aceita, use a coluna de eventos-chave e, se a compra não for o único evento-chave, chame a coluna de "todos os eventos-chave" em vez de "compras" no restante do relatório.
3. Mantenha apenas as páginas com pelo menos 300 sessões. Calcule a taxa de sessão para compra de cada página e a média do site inteiro (total de compras / total de sessões da propriedade inteira nos mesmos 30 dias). Sinalize toda página cuja taxa esteja abaixo de 50% da média do site.
4. Search Console: puxe cliques, impressões e posição média por página nos mesmos 30 dias, em uma única chamada com limite alto de linhas. Associe as linhas às páginas de destino do GA4 pelo caminho, ignorando o domínio, as strings de consulta e as barras finais. Se uma página sinalizada não tiver linha no Search Console, escreva "sem dados orgânicos" em vez de zero. Acrescente os cliques orgânicos como proporção das sessões do GA4 e observe que as duas ferramentas contam de formas diferentes, então isso é apenas uma aproximação.
5. Core Web Vitals (mobile) das 5 principais páginas sinalizadas por sessões: LCP, INP e CLS. Use dados de campo de usuários reais quando existirem. Se uma URL não tiver dados de campo, mostre os valores de laboratório e marque-os como laboratório.
6. Entregue uma tabela classificada por compras perdidas, em que compras perdidas = sessões × (taxa média do site − taxa da página). Colunas: URL, sessões, compras, taxa, compras perdidas, cliques orgânicos, posição média, LCP, INP, CLS, provável problema. Baseie o provável problema nos dados que você tem: vitals lentos, uma incompatibilidade de intenção sugerida pela posição e pela mistura de tráfego, ou uma diferença de taxa com vitals saudáveis que aponta para o conteúdo ou a oferta da página.

Termine com as três páginas a corrigir primeiro e uma correção concreta para cada uma.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Taxas de compra por dispositivo no GA4 e ajustes de lance correspondentes no Google Ads

Compare as taxas de compra do GA4 e o custo por conversão do Google Ads por dispositivo e veja uma prévia dos ajustes de lance por dispositivo que correspondem às evidências, com uma nota clara sobre como o Smart Bidding trata esses ajustes.

Quando usarQuando você quer saber se os ajustes de lance por dispositivo do Google Ads correspondem a como os visitantes de celular, desktop e tablet realmente compram, ou por que um dispositivo custa mais por conversão.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Quero saber se os ajustes de lance por dispositivo na campanha [campanha] do Google Ads, na conta [ID da conta do Google Ads], refletem como cada dispositivo realmente compra no site.

1. Lado do GA4, propriedade [propriedade do GA4], últimos 30 dias:
- Liste os eventos-chave e confirme o nome exato do evento usado para compras (normalmente "purchase").
- Puxe as sessões por categoria de dispositivo (ga4_report, dimensão "device").
- Puxe os eventos-chave por dispositivo, divididos por nome de evento (dimensão "device", dimension2 "event"), e mantenha apenas o evento de compra.
- Taxa de compra por dispositivo = eventos de compra / sessões. Observe que esses são números de todo o site, somando todos os canais, e não apenas o tráfego do Google Ads.

2. Lado do Google Ads, mesmos 30 dias, campanha [campanha]:
- Puxe custo, conversões e valor de conversão por dispositivo com performance_report segmentado por dispositivo. Se esse segmento não for retornado, execute uma consulta GAQL somente leitura no recurso campaign com segments.device e metrics.cost_micros, metrics.conversions, metrics.conversions_value.
- Calcule você mesmo o custo por conversão e o ROAS (valor de conversão / custo).

3. Configuração atual:
- Leia os critérios de dispositivo da campanha com get_campaign_targeting. Se os valores dos ajustes de lance não aparecerem nessa resposta, leia-os com GAQL em campaign_criterion (campaign_criterion.device.type, campaign_criterion.bid_modifier), filtrando por esta campanha.
- Leia a estratégia de lances da campanha com list_entities (entidade campaigns).

4. Monte uma tabela com estas colunas: dispositivo, sessões do GA4, taxa de compra do GA4, custo no Ads, conversões no Ads, custo por conversão, ROAS, ajuste de lance atual. Relacione desktop/mobile/tablet do GA4 às linhas DESKTOP/MOBILE/TABLET do Ads e liste CONNECTED_TV separadamente se tiver gasto.

5. Regras de decisão:
- Ignore qualquer dispositivo com menos de 20 conversões no Ads no período e avise que fez isso.
- Taxa de compra do GA4 abaixo de 70% da média de todos os dispositivos E custo por conversão no Ads acima de 130% de [CPA alvo]: proponha um ajuste de lance de -20%.
- Taxa de compra do GA4 acima de 120% da média E custo por conversão abaixo de [CPA alvo]: proponha +10%.
- Se CONNECTED_TV tiver gasto sem conversões, sinalize separadamente e diga se faz sentido excluí-lo (-100%).
- Se a campanha usar Smart Bidding (Maximizar conversões, Maximizar valor de conversão, CPA desejado, ROAS desejado), diga claramente que o Google ignora ajustes de lance por dispositivo nessas estratégias, exceto exclusões de -100%, então -20% ou +10% não teriam efeito real. Nesse caso, recomende o que realmente moveria os resultados e não insista nas mudanças percentuais.

6. Mostre cada ajuste proposto primeiro como prévia (manage_device_targeting com confirm=false). Não aplique nada até eu aprovar cada um.

RelatóriosSomente leitura

Principais vídeos do YouTube classificados por retenção de audiência

Uma lista classificada dos 15 principais vídeos dos últimos 90 dias, cada um marcado como carregador, risco de clickbait ou joia escondida, com uma recomendação de conteúdo.

Quando usarQuando você precisa saber quais vídeos do YouTube realmente seguram os espectadores e quais apenas atraem cliques, para decidir qual conteúdo criar a seguir.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Para o canal do YouTube [nome do canal], analise os últimos 90 dias.

1. Obtenha o tempo total de exibição e a duração média de visualização do canal no período, a partir da visão geral.
2. Liste os 15 principais vídeos por tempo de exibição. Use estas colunas: título, visualizações, tempo de exibição (min), duração média de visualização, participação no tempo total de exibição do canal %.
3. Classifique cada vídeo com estas regras:
   - **Carregador:** está entre os 5 primeiros em tempo de exibição, com duração média de visualização acima da média do canal.
   - **Risco de clickbait:** visualizações acima da mediana dos 15, mas duração média de visualização abaixo de 60% da média do canal.
   - **Joia escondida:** visualizações abaixo da mediana, mas duração média de visualização acima de 120% da média do canal.
   - **Padrão:** todos os demais.
4. Abaixo da tabela, escreva um resumo de 3 frases para a gestão:
   - quais temas ou formatos seguram a atenção,
   - quais atraem cliques, mas perdem espectadores,
   - o que produzir mais no próximo trimestre.

Baseie cada afirmação nos números da tabela. Não especule sobre causas que os dados não conseguem mostrar.

RelatóriosSomente leitura

Como os espectadores encontram nossos vídeos do YouTube: relatório de mudança nas fontes de tráfego

Um detalhamento de visualizações e tempo de exibição por fonte de tráfego em 28 e 90 dias, mostrando mudanças de participação e se o canal depende da própria divulgação.

Quando usarQuando a gestão pergunta como as pessoas realmente encontram seus vídeos do YouTube e você suspeita que o crescimento depende da sua própria divulgação.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Mostre à gestão como as pessoas encontram nossos vídeos no canal do YouTube [nome do canal].

1. Obtenha as fontes de tráfego dos últimos 28 dias e dos últimos 90 dias.
2. Monte uma tabela com uma linha por tipo de fonte (pesquisa do YouTube, sugeridos, navegação, Shorts, externas, playlists, inscrições, outras). Use estas colunas:
   - visualizações e tempo de exibição (min) em 28 dias,
   - participação nas visualizações % em 28 dias,
   - participação nas visualizações % em 90 dias,
   - diferença em pontos percentuais.
3. Aplique estas regras e apresente o resultado com clareza:
   - **Descoberta fraca:** pesquisa do YouTube mais sugeridos somam menos de 40% das visualizações nos últimos 28 dias.
   - **Canal dependente de divulgação:** as fontes externas passam de 25% das visualizações. O canal depende da nossa própria divulgação, o que não é sustentável sem investimento ou esforço nas redes sociais.
   - **Mudança de formato:** os Shorts ganharam mais de 10 pontos de participação em relação à base de 90 dias.
4. Termine com duas frases:
   - a principal mudança,
   - o que ela significa para o planejamento de conteúdo.

Apenas relatório. Não altere nada.

RelatóriosSomente leitura

O que as pessoas pesquisam antes de encontrar nosso Business Profile: relatório de consultas

As principais consultas na Pesquisa e no Maps de uma unidade, separadas em demanda de marca e de descoberta e agrupadas em temas, com as lacunas em relação aos serviços listados.

Quando usarQuando você quer saber quais pesquisas levam as pessoas ao seu Perfil da Empresa no Google e se você atrai apenas quem já conhece sua marca.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Para a unidade do nosso Business Profile [nome do local], informe quais pesquisas levaram as pessoas até o perfil nos últimos 3 meses.

1. Busque os termos de pesquisa que as pessoas usaram na Pesquisa Google e no Maps. Liste os 25 principais por impressões.
2. Separe os termos em:
   - **Marca:** contém [nome da marca] ou um erro de grafia comum dele.
   - **Descoberta:** todo o resto.
   Mostre a participação de cada grupo nas impressões. Uma participação de descoberta abaixo de 50% significa que o perfil é encontrado principalmente por pessoas que já nos conhecem.
3. Agrupe os termos de descoberta em 4 a 6 temas, como tipo de serviço, intenção "perto de mim" ou produto. Informe o total de impressões de cada tema.
4. Leia os detalhes da unidade: categorias e lista de serviços. Para cada tema, indique se existe uma categoria ou um serviço correspondente.
5. Liste como **recomendações** os temas com demanda real, mas sem serviço correspondente. Não adicione nem edite nada no perfil. Eu decido e peço separadamente.

Saída: uma tabela com estas colunas: tema, impressões, exemplos de consultas, coberto sim ou não. Depois, um resumo de 3 linhas para a diretoria.

RelatóriosSomente leitura

Scorecard de reputação das avaliações do Google dos últimos 90 dias

Um scorecard gerencial por unidade a partir das avaliações do Business Profile: volume, nota do período versus nota geral, distribuição de estrelas, percentual sem resposta e tempo mediano de resposta, além de temas de elogios e reclamações e uma fila de respostas para avaliações de poucas estrelas.

Quando usarQuando você precisa relatar a reputação das suas avaliações do Google em todas as unidades e identificar quais precisam de atenção.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte um scorecard de reputação a partir das nossas avaliações do Google para a gestão, cobrindo todas as unidades e os últimos 90 dias. Esta é apenas uma tarefa de relatório.

1. Liste as unidades. Para cada uma, busque a nota média geral e o total de avaliações, depois percorra as avaliações com offset e limit até ter todas as avaliações criadas nos últimos 90 dias. A lista é ordenada pela última atualização e uma resposta conta como atualização, então não pare na primeira avaliação mais antiga; continue paginando até que as datas de atualização também sejam anteriores a 90 dias. Se a lista de uma unidade vier truncada, informe isso na linha dela.
2. Para cada unidade, informe:
   - número de novas avaliações no período,
   - nota média do período versus a média geral,
   - distribuição de estrelas (1 a 5) no período,
   - avaliações sem resposta no período, em quantidade e percentual,
   - mediana de dias entre a avaliação e a nossa resposta, usando a data da avaliação e a data da resposta, para as avaliações respondidas do período.
3. Marque uma unidade como **Em risco** se qualquer um destes casos se aplicar:
   - a nota do período está pelo menos 0,3 abaixo da média geral,
   - mais de 20% das avaliações do período estão sem resposta,
   - o tempo mediano de resposta é superior a 3 dias.
   Se uma unidade tiver menos de 5 avaliações no período, mostre os números, mas observe que a amostra é pequena.
4. Considerando todas as unidades, identifique os 3 principais temas de elogio e os 3 principais temas de reclamação a partir do texto das avaliações. Sustente cada tema com uma citação curta e o número de avaliações que o mencionam.
5. Busque as avaliações sem resposta de cada unidade e liste todas as de 1 a 3 estrelas, das mais antigas para as mais recentes, com unidade, data e texto, para que a equipe possa responder.

Não publique nem edite nenhuma resposta.

RelatóriosSomente leitura

Explique um aumento repentino de CPA em uma conta de cliente do Google Ads

Uma tabela de causa raiz campanha por campanha para um salto de CPA, com evidências, nível de confiança e uma explicação curta pronta para o cliente.

Quando usarQuando o custo por conversão de um cliente disparou de repente e você precisa descobrir o motivo e explicá-lo a ele.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

O custo por conversão na conta do cliente [nome da conta] disparou esta semana. Descubra o motivo.

1. Compare os últimos 7 dias com os 7 dias anteriores por campanha. Inclua custo, cliques, CTR, CPC médio, conversões, taxa de conversão e CPA. Sinalize toda campanha em que o CPA subiu mais de 20% e o custo semanal ficou acima de [gasto semanal mínimo].
2. Para cada campanha sinalizada, verifique as causas prováveis nesta ordem:
   - histórico de alterações dos últimos 14 dias (lances, orçamentos, estratégia de lances, palavras-chave, anúncios, segmentação)
   - saúde do acompanhamento de conversões (ações pausadas, dias sem nenhuma conversão)
   - parcela de impressões perdida por orçamento vs classificação
   - novas reprovações de anúncios
   - novos termos de pesquisa com gasto e sem conversões
3. Classifique cada problema como causa de volume (menos conversões com custo semelhante) ou causa de custo (CPC maior com taxa de conversão semelhante).

Entrega: uma tabela por campanha sinalizada. Colunas: variação da métrica, causa mais provável, evidência (números exatos ou registros de alteração com data e usuário) e confiança (alta/média/baixa). Termine com uma explicação de 3 frases que eu possa enviar ao cliente.

Isto é somente leitura. Não altere nada na conta. Qualquer correção que você sugerir é apenas uma proposta.

RelatóriosSomente leitura

Varredura de anomalias de segunda-feira em todas as contas de clientes do Google Ads

Compara os últimos 7 dias com os 7 anteriores em todas as contas do Google Ads conectadas, sinaliza oscilações de custo, conversões, CPA e ROAS, verifica o ritmo de gasto e aponta a campanha por trás de cada problema. Somente leitura.

Quando usarQuando você começa a semana e quer saber quais contas de clientes do Google Ads têm problemas antes que os clientes percebam.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Execute minha varredura semanal de anomalias em todas as contas de clientes do Google Ads conectadas.

1. Execute o relatório do portfólio duas vezes: uma para os últimos 7 dias e outra para os últimos 14 dias. Obtenha os 7 dias anteriores de cada conta subtraindo os números de 7 dias dos de 14 dias (custo, cliques, conversões, valor de conversão) e recalcule CPA e ROAS dos dois períodos. Ignore contas que gastaram menos de [gasto semanal mínimo] nos dois períodos, para que contas pequenas não gerem ruído. Anote qualquer conta que o relatório tenha ignorado por estar inacessível.
2. Sinalize uma conta se qualquer uma destas condições for verdadeira:
   - o custo variou mais de ±25%
   - as conversões caíram mais de 25%
   - o CPA subiu mais de 25%
   - o ROAS caiu mais de 20% (apenas para contas que registram valor de conversão)
   - a conta gastou dinheiro, mas não registrou nenhuma conversão nos últimos 7 dias
3. Para cada conta sinalizada, execute a verificação de ritmo do orçamento e diga se ela vai gastar a mais ou a menos neste mês. Se mais de 15 contas forem sinalizadas, faça isso primeiro para as 15 com mais gasto em risco e me diga quantas restaram.
4. Para as 5 contas mais graves, faça um snapshot da conta (recent_days=7) e puxe um relatório de desempenho por campanha dos 7 dias anteriores, para que você possa apontar a campanha específica por trás da mudança, e não apenas os totais da conta. Dê o motivo mais provável em uma linha.

Entrega: uma tabela ranqueada com estas colunas: conta, métrica que disparou o alerta, variação %, status do ritmo, motivo provável e próxima verificação sugerida. Ranqueie pelo gasto em risco. Abaixo da tabela, liste em uma linha as contas estáveis.

Varredura somente leitura. Não altere nada.

RelatóriosSomente leitura

Diagnostique o aumento do CPA no Meta: leilão, fadiga de criativo ou problema de conversão

Uma análise do aumento do custo por resultado de uma campanha do Meta, separando as causas em leilão, criativo, conversão ou ações próprias, com alertas de fadiga no nível do anúncio.

Quando usarQuando o custo por resultado de uma campanha do Meta não para de subir e você não sabe se é o leilão, criativos desgastados, um problema de rastreamento ou suas próprias edições.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

O custo por resultado na campanha [nome da campanha] da conta de anúncios do Meta [conta de anúncios] vem subindo. Explique por quê.

1. Compare os últimos 14 dias com os 14 dias anteriores, usando dados diários. Inclua gasto, CPM, CTR de link, CPC, frequência, resultados, taxa de conversão e custo por resultado.
2. Detalhe as mesmas métricas por posicionamento e por idade/gênero. Mostre qual segmento causou a maior parte do aumento.
3. No nível do anúncio, compare o CTR de cada anúncio nos primeiros 7 dias com o dos últimos 7 dias. Sinalize fadiga quando a frequência estiver acima de 3 e o CTR tiver caído mais de 30%.
4. Puxe o histórico de alterações dos últimos 21 dias. Liste as edições que podem reiniciar o aprendizado: mudanças de orçamento acima de 20%, anúncios novos ou pausados, alterações de segmentação ou otimização.
5. Classifique a causa principal em uma destas:
   - leilão: CPM subiu, CTR estável
   - criativo: CTR caiu, frequência subiu
   - conversão: CTR estável, taxa de conversão caiu, então verifique a página de destino ou o pixel
   - ação própria: uma edição recente coincide com a queda

Entrega: um veredito curto, uma tabela de evidências por causa e uma lista de anúncios com fadiga com o resumo do criativo de cada um.

Somente leitura. Não pause nem edite nada.

RelatóriosSomente leitura

Relatório mensal de ROAS por produto: Shopping e PMax vs estoque da loja

Puxa os resultados por produto do mês passado no Shopping e no Performance Max, cruza com SKU, preço e estoque do WooCommerce e separa os produtos em estrelas, zumbis, sangradores e produtos sem estoque que ainda gastam. Somente relatório.

Quando usarQuando você suspeita que o orçamento de Shopping ou Performance Max está indo para produtos fracos ou itens sem estoque e quer ver isso produto por produto.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte o relatório de ROAS por produto do mês passado para nossas campanhas de Shopping e Performance Max na conta do Google Ads [ID do cliente], com o estoque da nossa loja WooCommerce [URL do site].

1. Execute list_accounts para confirmar a conta. Depois execute google_ads_query em shopping_performance_view com segments.date DURING LAST_MONTH, selecionando segments.product_item_id, segments.product_title, campaign.name, campaign.advertising_channel_type, metrics.impressions, metrics.clicks, metrics.cost_micros, metrics.conversions e metrics.conversions_value. Calcule o ROAS você mesmo como valor de conversão / custo. Aumente o limit para que nenhum produto fique de fora e me avise se o resultado ainda foi truncado.
2. Como verificação, compare o custo total da etapa 1 com o custo por campanha de get_report para o mesmo mês. Se a diferença for maior que 5%, avise antes de continuar.
3. Execute list_wordpress_sites e wordpress_site_info para confirmar o site e que o WooCommerce está ativo. Depois percorra wordpress_woo_products (per_page=100, página 1, 2, 3...) até ter o catálogo completo com nome, SKU, preço e estoque.
4. Cruze as duas listas combinando o ID do item com o SKU. Os IDs de item muitas vezes têm prefixo ou usam o ID do produto do WooCommerce em vez do SKU (por exemplo "woocommerce_gpf_123" ou "gla_123"). Se menos de 80% coincidirem, mostre 5 exemplos sem correspondência de cada lado e pergunte como mapear antes de continuar. Considere um produto sem estoque se o campo de estoque indicar sem estoque ou quantidade 0. Lembre-se de que o estoque é o valor de hoje, não o do mês passado.

Separe os produtos em grupos:
- Estrelas: ROAS igual ou acima de [ROAS alvo] com custo acima de [gasto mínimo por produto].
- Zumbis: mais de 1.000 impressões, mas menos de 10 cliques.
- Sangradores: custo acima do gasto mínimo com zero conversões, ou ROAS abaixo da metade da meta.
- Sem estoque, mas gastando: qualquer custo enquanto o WooCommerce mostra atualmente o produto como sem estoque.

Mostre os 20 principais de cada grupo por custo, a parcela do gasto total de Shopping/PMax que vai para sangradores e itens sem estoque, e uma lista separada de produtos com gasto que não puderam ser associados a um SKU. Termine com recomendações como correções no feed, verificação de preços, campanhas separadas para as estrelas ou exclusões de grupos de listagem. Isto é somente um relatório. Não altere nada.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Verificação de confiabilidade dos dados antes de enviar o relatório de leads ao cliente

Audita as ações de conversão de leads do Google Ads em busca de rastreamento quebrado, contagem incorreta, janelas de atribuição curtas e contagem duplicada, e depois as concilia com os eventos-chave do GA4 do tráfego google / cpc. Retorna uma tabela de confiabilidade e mostra uma prévia de qualquer correção antes de aplicá-la.

Quando usarQuando você está prestes a enviar um relatório de leads ao cliente e não tem certeza de que os números de conversão estão sendo rastreados, contados e desduplicados corretamente.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Antes de eu enviar o relatório mensal de [nome da conta], verifique se os números de leads são confiáveis. Considere os últimos 30 dias.

1. Execute conversion_tracking_health com days=30 e liste todas as ações de lead que estão pausadas, removidas ou que registraram zero conversões.
2. Use list_conversion_actions e get_conversion_settings para verificar todas as ações incluídas na coluna Conversões. Use included_in_conversions como sinalizador principal e use list_conversion_goals para ver quais categorias são otimizáveis por lance. Leads de formulário e de ligação devem contar um por clique, e não todos. Sinalize ações de lead contadas como every, janelas de atribuição com menos de 30 dias e valores padrão que não correspondam a [valor médio do lead].
3. Procure contagem duplicada. Verifique em list_conversion_actions se o mesmo formulário é rastreado tanto por uma ação de tag do Google (webpage) quanto por uma ação importada do GA4, com ambas incluídas em conversões. Confirme com a configuração das tags sempre que possível:
   - Use get_conversion_tags para obter o ID e o rótulo de conversão de cada ação de tag do Google.
   - Se o Tag Manager estiver conectado, use list_gtm_tags e list_gtm_triggers para ver quais tags do Google Ads e do GA4 disparam no mesmo gatilho de formulário.
   - Se o Tag Manager não estiver conectado, baseie a conclusão nos nomes, tipos e categorias das ações e marque como "inferido, não confirmado".
4. Encontre a propriedade do GA4 com ga4_list_properties e os eventos-chave com ga4_list_conversions. Execute ga4_report com dimension='event' e dimension2='source_medium' para 30 dias e mantenha apenas as linhas google / cpc dos eventos de lead correspondentes. Compare-as com as conversões de lead do Google Ads e sinalize qualquer diferença maior que 25%. Observe que o GA4 e o Google Ads atribuem e datam as conversões de forma diferente, então uma pequena diferença é esperada.
5. Entregue uma tabela com estas colunas: métrica, fonte, status (confiável / verificar / não confiável), motivo e correção.

Não altere nenhuma configuração. Se uma correção for necessária, execute update_conversion_action (primária ou secundária) ou set_conversion_settings (contagem, janela de atribuição, valor padrão) com confirm=false, mostre-me a prévia e aguarde minha aprovação. Pausar ou remover uma ação de conversão não é possível pela API, então liste esses casos como passos manuais na interface do Google Ads.

RelatóriosSomente leitura

Relatório trimestral de funil pago + orgânico para páginas de serviços locais

Combina dados de Google Ads, Search Console, GA4 e Business Profile em um funil dos últimos 90 dias vs os 90 dias anteriores. Mostra a participação dos leads por origem, ganhos rápidos em buscas locais, páginas de serviços perdendo cliques orgânicos e um resumo para o dono com 3 ações de SEO.

Quando usarQuando uma empresa de serviços locais precisa de um relatório trimestral mostrando como anúncios pagos, busca orgânica e Maps trazem leads juntos, e o que fazer a seguir em SEO.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte um relatório trimestral de funil para o cliente. Compare os últimos 90 dias com os 90 dias anteriores.

1. Confirme a conta do Google Ads com list_accounts. Execute marketing_overview com days=90 e verifique o bloco scope para garantir que a conta de Ads, a propriedade do Search Console e a propriedade do GA4 corretas estão cobertas. Para os 90 dias anteriores, use get_report para google_ads, search_console e ga4 com start_date e end_date. Chame describe se não tiver certeza dos níveis de uma plataforma. Mostre uma tabela com gasto, cliques e conversões do Google Ads, cliques, impressões e posição média do Search Console, e sessões e eventos-chave do GA4, para os dois períodos com a variação em %.
2. Execute ga4_report com dimension='source_medium' para days=90 e para days=180. Obtenha os 90 dias anteriores subtraindo o primeiro do segundo. Diga qual parcela dos eventos-chave veio da busca paga (google / cpc), da busca orgânica, de referências do Maps / Business Profile e do tráfego direto. O tráfego do Business Profile só pode ser separado se seus links tiverem tags UTM, por exemplo utm_source=gbp. Se não tiverem, ele é contado em google / organic, então informe isso e recomende marcar os links do perfil. Se o Business Profile estiver conectado, adicione cliques no site e ligações de gbp_insights como uma linha separada.
3. Execute gsc_performance com dimension='query', sort='impressions', days=90 e um limit alto o bastante. Dos resultados, pegue as 10 buscas de serviço ou localização com mais impressões, como "[serviço] [cidade]" e variações de "perto de mim" ("near me"). Para cada uma, mostre cliques, CTR e posição. Marque como ganhos rápidos as buscas nas posições 4 a 15 com mais de 200 impressões.
4. Execute gsc_performance com dimension='page' para days=90 e days=180, e obtenha os 90 dias anteriores por subtração. Ranqueie as páginas de serviços por cliques orgânicos nos últimos 90 dias e sinalize as páginas cujos cliques caíram em comparação com os 90 dias anteriores.
5. Escreva um resumo de um parágrafo para o dono que explique como o orgânico e o pago trabalham juntos, onde dependemos demais do pago e as 3 ações de SEO para o próximo trimestre.

Este é um relatório somente leitura. Não altere nada.

RelatóriosSomente leitura

Registro do "trabalho feito neste mês" para Google Ads e Meta, com impacto antes/depois

Transforma os últimos 30 dias do histórico de alterações do Google Ads e do Meta em um registro pronto para o cliente, agrupado por categoria. Mede o impacto antes/depois de 14 dias nas 5 alterações mais importantes e sinaliza edições feitas por pessoas de fora da equipe.

Quando usarQuando um cliente pergunta o que você realmente fez neste mês e você precisa mostrar o trabalho e seu efeito, ou quer identificar edições feitas por pessoas de fora da sua equipe.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Os clientes perguntam pelo que estão pagando. Monte a seção "trabalho feito neste mês" do relatório para o Google Ads [conta do Google Ads] e para o Meta [conta de anúncios do Meta].

1. Busque os últimos 30 dias de alterações com get_change_history (days=30) e meta_change_history (since e until cobrindo os mesmos 30 dias). Para cada alteração, mostre a data, o usuário, a entidade, o campo e o valor antigo e o novo. O Meta não retorna valores antigos e novos para todos os eventos, então escreva "não informado" onde estiverem ausentes.
2. Agrupe as alterações nestas categorias: orçamentos, lances, palavras-chave e palavras-chave negativas, anúncios e criativos, segmentação, rastreamento de conversões e status das campanhas. Junte as edições repetitivas, de modo que 40 palavras-chave negativas virem uma única linha.
3. Escolha as 5 alterações mais importantes, avaliando pelo gasto da campanha afetada e pelo quanto a alteração pode mexer nos resultados. Explique brevemente por que escolheu cada uma. Para cada uma, compare leads, custo por lead e taxa de conversão dos 14 dias antes e dos 14 dias depois da alteração, no nível da campanha ou do conjunto de anúncios afetado. Use get_report com start_date e end_date para o Google, e meta_campaign_insights ou meta_insights_query com since/until para o Meta.
   - Se menos de 14 dias tiverem passado, classifique o resultado como "cedo demais para avaliar".
   - Se outra alteração importante atingiu a mesma campanha na mesma janela, diga que o impacto não pode ser atribuído a uma única alteração.
   - Trate o resultado como um indício, não como prova, porque sazonalidade e condições do leilão também movem esses números.
4. Sinalize qualquer alteração feita por alguém que não esteja nesta lista: [e-mails da equipe e nomes de usuário do Meta]. O Google mostra o e-mail do usuário, enquanto o Meta mostra o nome da pessoa, então compare cada plataforma pelo seu próprio campo.
5. Escreva cada linha em linguagem de cliente, por exemplo "Bloqueamos 38 buscas irrelevantes, como 'grátis' e 'vagas', para evitar gasto desperdiçado."

Isto é somente leitura. Não modifique nada.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Seção de fraude de cliques para o relatório mensal do cliente

Analisa os últimos 30 dias de tráfego de cliques em anúncios em busca de IPs suspeitos, verifica quais já estão excluídos, estima a exposição como um limite superior identificado como tal, escreve um resumo comedido para o cliente e prepara uma lista de bloqueio com prévia, que só é aplicada após aprovação.

Quando usarQuando você suspeita que concorrentes, bots ou cliques repetidos estão drenando seu orçamento do Google Ads e quer uma seção de fraude de cliques para o relatório do cliente.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Anúncios de serviços locais costumam receber cliques repetidos de concorrentes e bots. Monte a seção de fraude de cliques do relatório deste mês para [nome da conta].

IPs conhecidos que pertencem ao cliente ou a nós (escritório, VPN, agência): [lista de IPs, ou "nenhum conhecido"]

0. Use list_accounts para encontrar o customer id de [nome da conta].

1. Execute fraud_scan para os últimos 30 dias com block_threshold=70.
   - Se informar que a tag de fraude não está instalada ou não capturou tráfego de cliques em anúncios, pare e me avise. Sem a tag não há nada a relatar, então não apresente zeros como um resultado limpo.
   - Caso contrário, liste todos os IPs com pontuação de 70 ou mais, com a pontuação e os motivos.
   - Se a saída da análise incluir o número de cliques em anúncios e a campanha de cada IP, mostre-os. Se não incluir, marque essas colunas como "não disponível na tag" em vez de adivinhar.

2. Execute list_ip_exclusions para a conta. Marque quais desses IPs já estão bloqueados e em qual campanha.

3. Puxe custo, cliques e CPC médio por campanha para os mesmos 30 dias com get_report (plataforma google_ads, nível campaign). Estime a exposição:
   - Fórmula: cliques suspeitos de IPs ainda não bloqueados x o CPC médio da campanha em que clicaram. Use o CPC médio da conta quando a campanha for desconhecida.
   - Mostre como valor e como % do gasto total.
   - Identifique como um limite superior aproximado, não uma perda medida. O Google já filtra e reembolsa parte do tráfego inválido, e o CPC médio não é o que cada clique individual custou.

4. Para o cliente, escreva 3 frases cobrindo quanta atividade suspeita encontramos, quanto ela pode ter custado no máximo e o que estamos fazendo a respeito. Não exagere. Uma pontuação alta é um sinal, não uma prova.

5. Prepare uma lista de bloqueio com os IPs com pontuação 85 ou mais que ainda não estão excluídos, agrupados por campanha. Obtenha os ids das campanhas com list_entities.
   - Deixe de fora todos os IPs da minha lista de IPs conhecidos acima.
   - Mova para uma lista separada "precisa da sua verificação" qualquer IP cujos motivos sejam apenas volume ou cliques repetidos, sem sinal de datacenter, Tor, malicioso conhecido ou user-agent de bot. Muitas vezes são pessoas reais em conexões compartilhadas de operadoras móveis ou de escritórios.
   - As ferramentas não conseguem confirmar quem é o dono de uma faixa de IP, então diga claramente que essa divisão é um julgamento, não uma verificação.

6. Para cada campanha, mostre block_ip_addresses com confirm=false como prévia (no máximo 200 IPs por chamada, 500 por campanha). Não execute com confirm=true até eu aprovar.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Proposta de orçamento do próximo mês: leads perdidos no Google e a opção do Bing

Combina ritmo de gasto, parcela de impressões perdida por orçamento e por classificação, e custo por lead para propor os orçamentos do Google Ads do próximo mês, com uma estimativa de leads limitada e identificada como tal, e compara o Bing se houver uma conta do Microsoft Ads conectada.

Quando usarQuando você precisa definir os orçamentos do Google Ads do próximo mês, ver quantos leads está perdendo por causa de um orçamento limitado e verificar se vale a pena adicionar o Bing.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Escreva a seção "orçamento do próximo mês" do relatório do cliente para o Google Ads [nome da conta]. Se uma conta do Microsoft Ads estiver conectada, inclua-a.

0. Use list_accounts para encontrar o customer id. Use account_snapshot (platform google_ads) para obter o orçamento diário atual e o status de cada campanha.

1. Execute budget_pacing_alerts com threshold_pct=10. Liste as campanhas com projeção de gastar a mais ou a menos neste mês em mais de 10%.

2. Execute impression_share_analysis para os últimos 30 dias no nível de campanha. Para cada campanha de Pesquisa, mostre a parcela de impressões, a parcela perdida por orçamento e a parcela perdida por classificação.

3. Obtenha custo e conversões por campanha nos mesmos 30 dias com get_report (platform google_ads, level campaign) e calcule o custo por lead.

4. Para campanhas que perdem mais de 15% por orçamento e têm custo por lead abaixo de [custo por lead alvo], estime os leads extras que um aumento de orçamento poderia trazer:
   - Suponha que o custo por lead permaneça estável.
   - Limite a estimativa ao volume que a parcela perdida por orçamento representa: leads atuais x (parcela perdida por orçamento / parcela de impressões). Mais orçamento não compra impressões que não existem.
   - Identifique o resultado como uma estimativa. Na prática, o custo por lead costuma subir conforme o orçamento cresce, então considere-a otimista.

5. Para campanhas que perdem principalmente por classificação, diga claramente que mais orçamento não vai ajudar. Execute impression_share_analysis no nível de palavra-chave e keyword_report para essas campanhas, depois indique a causa provável (Índice de Qualidade baixo, um componente fraco ou lances baixos) e identifique-a como uma hipótese baseada nesses dados.

6. Se list_microsoft_accounts retornar uma conta, execute microsoft_performance_report para os mesmos 30 dias. Compare o custo por lead e o volume de leads do Bing com os do Google. Se o Bing não mostrar conversões, verifique se isso significa ausência de acompanhamento de conversões e não ausência de leads, e diga qual dos dois é o caso.

7. Entregue uma tabela com estas colunas: campanha, orçamento diário atual, orçamento diário proposto, leads extras esperados (estimativa) e justificativa. Mantenha cada aumento proposto dentro de +50% do orçamento atual, já que mudanças únicas maiores são bloqueadas. Adicione uma linha com o valor mensal total para o cliente.

Não altere nenhum orçamento. Se eu aprovar uma linha, mostre primeiro a prévia de set_campaign_budget com confirm=false e aguarde minha confirmação.

RelatóriosSomente leitura

Lacunas de conversão por dispositivo e país no GA4

Encontra os dispositivos e países que convertem bem abaixo da média do site em 90 dias, dimensiona os eventos-chave perdidos e verifica se a diferença se mantém dentro do mesmo canal antes de chamá-la de problema real.

Quando usarQuando alguns dispositivos ou países parecem converter pior do que o restante do seu site e você quer saber se o problema é real.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Usando a propriedade do GA4 [propriedade do GA4], analise os últimos 90 dias para encontrar onde o desempenho de conversão cai por dispositivo e por país.

0. Encontre a propriedade com ga4_list_properties. Verifique ga4_list_conversions. Se não houver eventos-chave, pare e me avise, pois as taxas não fariam sentido.

1. Com ga4_report e days=90, busque sessões, usuários e eventos-chave por dispositivo e, em seguida, as mesmas métricas por país (aumente o limit para incluir países menores). Para os países, mantenha apenas aqueles com pelo menos 300 sessões.

2. Calcule a taxa de eventos-chave de cada linha. Pegue a média de todo o site em ga4_overview com days=90.

3. Sinalize todas as linhas cuja taxa de eventos-chave esteja pelo menos 30% abaixo da média do site.

4. Para cada linha sinalizada, estime os eventos-chave perdidos se essa linha convertesse na média do site. Use esta fórmula: sessões x (taxa do site - taxa da linha).

5. Verifique o mix de tráfego antes de tirar conclusões. Execute ga4_report com days=90, dimension device e dimension2 channel, e o mesmo para país. Para cada linha sinalizada:
   - Se a diferença se mantiver dentro do mesmo canal (por exemplo, busca paga no mobile vs busca paga no desktop), chame de provável problema de dispositivo ou país.
   - Se a diferença desaparecer em grande parte dentro dos canais, diga que ela vem de um mix de tráfego mais fraco nesse segmento, e não do segmento em si.

Entregável:
- uma tabela ordenada por eventos-chave perdidos, com estas colunas: segmento, sessões, eventos-chave, taxa de eventos-chave, diferença vs média, eventos-chave perdidos, diferença se mantém dentro do canal (sim/não)
- três conclusões curtas que um gestor possa colocar em prática, por exemplo "o checkout no mobile precisa de uma revisão de UX"

Não sugira causas que os dados não sustentam. Se as taxas de mobile e desktop estiverem a até 10% uma da outra, diga que a diferença entre dispositivos não é relevante.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Relatório local mensal: Business Profile, avaliações e Google Ads

Um relatório local de 30 dias que coloca lado a lado as ações do Business Profile e os resultados do Google Ads na sua cidade, aponta as buscas locais que seus anúncios não cobrem e prepara respostas para avaliações negativas, que só são publicadas após a sua aprovação.

Quando usarQuando chegar a hora do seu relatório local mensal e você quiser ver Business Profile, Google Ads e avaliações em um só lugar.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Prepare meu relatório local mensal dos últimos 30 dias, comparado com os 30 dias anteriores. Use o local do Business Profile de [localização do negócio].

1. Ações do Business Profile:
   - Os insights do Business Profile só retornam totais dos últimos N dias, então consulte duas vezes: uma para 30 dias e outra para 60 dias. O período anterior é o total de 60 dias menos o total de 30 dias.
   - Mostre impressões na Busca e no Maps, ligações, pedidos de rota e cliques no site nos dois períodos, com a variação % de cada um.
   - Ignore a métrica de mensagens, pois ela não é mais um recurso ativo. Se as reservas forem 0, mencione isso como uma lacuna real.
2. Google Ads nas mesmas duas janelas (use datas exatas de início e fim que correspondam o máximo possível às janelas do perfil):
   - Encontre as campanhas que segmentam [cidade] verificando a segmentação por local de cada campanha. Se nenhuma segmentar explicitamente, diga quais campanhas você usou e por quê.
   - Mostre cliques, conversões e custo dessas campanhas. Para ligações vindas de anúncios, execute uma consulta somente leitura nas métricas de ligações telefônicas da campanha (ligações, impressões de telefone). Se a conta não tiver relatórios de ligações ou os números vierem vazios, diga isso em vez de mostrar 0 como resultado.
   - Coloque os números dos anúncios ao lado dos números do perfil em uma única tabela de "ações dos clientes", para que eu veja o orgânico e o pago lado a lado, com a variação % de cada linha.
3. Buscas locais:
   - Liste as 15 principais buscas que as pessoas usaram para encontrar o perfil. Observe que esses dados têm um atraso de cerca de 2 meses e que termos de baixo volume são informados apenas como "menos de N".
   - Compare-as com as palavras-chave ativas na minha conta do Google Ads e marque toda busca que não tenha uma palavra-chave correspondente próxima.
4. Avaliações:
   - Na lista de avaliações, conte as criadas nos últimos 30 dias e informe a nota média e quantas ainda estão sem resposta.
   - Para avaliações sem resposta de 3 estrelas ou menos, redija respostas curtas e específicas. Mostre cada uma apenas como prévia (confirm=false) e não publique nada até que eu aprove cada resposta.

Termine com três ações para o próximo mês, ordenadas pelo provável impacto nas ligações.

RelatóriosSomente leitura

Relatório de social pago para o cliente: Meta e TikTok lado a lado

Um relatório mensal combinado de Meta e TikTok com KPIs comparáveis, alertas de fadiga de criativos e uma recomendação de divisão de orçamento.

Quando usarQuando você precisa de um relatório mensal de social pago que compare Meta e TikTok de forma justa para um cliente.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte um relatório de social pago para [nome do cliente] referente ao último mês completo. Use a conta de anúncios da Meta [conta do Meta] e a conta do TikTok [conta do TikTok].

Para cada plataforma e campanha, informe gasto, impressões, alcance, frequência, cliques, CTR, conversões, custo por conversão e ROAS quando houver valor de compra.

Coloque as duas plataformas em uma única tabela de comparação, com nomes de colunas consistentes. Adicione uma nota explicando que cada plataforma usa sua própria atribuição, então as contagens de conversões não são deduplicadas entre plataformas.

Sinalize possível fadiga de criativos na Meta sempre que um conjunto de anúncios tiver frequência acima de 3 e CTR em queda de mais de 20% em relação ao mês anterior. No TikTok, sinalize os anúncios cujo CTR caiu mais de 20% enquanto o gasto ficou estável ou cresceu.

Termine com uma seção pronta para o cliente:
- O que funcionou
- O que não funcionou
- Uma divisão de orçamento recomendada entre Meta e TikTok para o próximo mês, com base no custo por conversão. Mostre o cálculo.

Isto é apenas um relatório. Não pause, edite nem crie nada.

RelatóriosSomente leitura

Registro de trabalho "O que fizemos neste mês" para o cliente, com impacto medido

Um registro em linguagem simples das alterações da agência no Google Ads e na Meta, agrupadas por tema e ligadas a resultados de antes e depois.

Quando usarQuando um cliente pergunta o que você de fato fez pelo valor que paga e você precisa mostrar o trabalho com provas.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Os clientes perguntam o que de fato fizemos pelo valor que pagam. Monte uma seção "O que fizemos neste mês" para [nome do cliente].

Busque as alterações dos últimos 30 dias no histórico de alterações do Google Ads e no histórico de atividades da Meta. Mantenha apenas alterações feitas por pessoas, e somente as feitas por usuários do nosso domínio [domínio de e-mail da agência]. Exclua alterações automáticas ou de sistema do Google/Meta.

Agrupe as alterações em temas: orçamentos, lances, palavras-chave e palavras-chave negativas, anúncios e criativos, segmentação e públicos, rastreamento.

Para cada tema, escreva de 1 a 3 tópicos em linguagem simples dizendo o que foi alterado e por que isso importou. Não cole nomes de campos.

Para as 3 alterações mais relevantes, compare o desempenho da campanha afetada nos 14 dias antes e nos 14 dias depois da alteração: custo, conversões, CPA. Se ainda não passaram 14 dias, diga "cedo demais para avaliar" em vez de tirar uma conclusão.

Adicione uma linha final com o número total de otimizações feitas por plataforma.

Somente leitura. Não modifique nada.

RelatóriosSomente leitura

Perda entre cliques e sessões do Meta e TikTok e lacunas de UTM no GA4

Compara os cliques em links do Meta e TikTok com as sessões que o GA4 realmente registra, aponta onde o tráfego e a atribuição se perdem, audita as URLs de destino em busca de UTMs ausentes ou inconsistentes e termina com um padrão de UTM para social pago.

Quando usarQuando o Meta ou o TikTok reportam muito mais cliques do que as sessões que o GA4 mostra, ou quando o tráfego de social pago aparece como direto ou desconhecido no GA4.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Verifique quanto do tráfego do Meta e do TikTok chega ao GA4 e quão bem ele está marcado. Conta de anúncios do Meta: [conta de anúncios do Meta]. Conta de anúncios do TikTok: [conta de anúncios do TikTok]. Propriedade do GA4: [propriedade do GA4]. Período: os últimos 14 dias. Somente leitura.

1. Plataformas de anúncios: busque o gasto e os cliques em links por campanha no Meta, e o gasto e os cliques por campanha no TikTok.
2. GA4: liste primeiro os eventos-chave. Depois busque sessões e eventos-chave por origem / mídia nos mesmos 14 dias e, separadamente, por página de destino com origem / mídia como segunda dimensão. Se purchase não for o único evento-chave, nomeie a coluna "todos os eventos-chave" em vez de "compras".
3. Visão por plataforma: agrupe as origens do Meta (facebook, instagram, fb, ig, meta e similares) e as origens do TikTok. Monte uma tabela: plataforma, cliques em links, sessões no GA4, taxa de clique para sessão, compras no GA4, gasto por compra no GA4. Sinalize a plataforma abaixo de 60%.
4. Visão por campanha: aqui o GA4 fornece origem / mídia e página de destino, não a campanha da sessão. Associe cada campanha de anúncios ao GA4 pela página de destino para a qual os anúncios apontam. Quando várias campanhas compartilharem uma página de destino, reporte-as juntas e avise isso. Se eu colar uma exportação do GA4 por campanha da sessão, use-a para uma correspondência exata de campanha. Marque cada correspondência como exata, via página de destino ou sem correspondência. Aplique o mesmo alerta de 60% e sinalize qualquer campanha com gasto e sem correspondência no GA4.
5. Auditoria de UTM:
   - Meta: para cada campanha sinalizada, liste seus anúncios ativos e leia os criativos. Verifique a URL de destino e os parâmetros de URL definidos no criativo. Liste todo anúncio sem utm_source, utm_medium ou utm_campaign, ou com valores que não seguem um padrão consistente.
   - TikTok: liste os anúncios das campanhas sinalizadas. Se os dados do anúncio incluírem a URL da página de destino, audite-a da mesma forma. Se não incluírem, avise e peça que eu cole as URLs de destino do TikTok.
6. Tráfego não atribuído: reporte as sessões do GA4 que chegam como (not set), (direct) / (none) ou origens desconhecidas no período e estime quanto do gasto em social pago provavelmente está por trás delas, com base na diferença de cliques da etapa 3. Identifique como estimativa.

Termine com um padrão de nomenclatura de UTM que eu possa aplicar a todos os anúncios de social pago (valores de source, medium, campaign e content e regras de maiúsculas e minúsculas). Não edite nenhum anúncio.

RelatóriosSomente leitura

Ligações vs formulários no Google Ads: análise aprofundada da conversão de leads por campanha

Uma verificação da saúde do rastreamento e uma tabela de campanhas que separa ligações telefônicas de leads de formulário e sinaliza campanhas acima do CPA desejado.

Quando usarQuando os números de leads do seu Google Ads parecem estranhos e você não tem certeza se ligações e leads de formulário estão sendo rastreados corretamente ou quais campanhas estão custando caro demais por lead.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Crie uma análise aprofundada de leads para a conta do Google Ads [nome da conta]. Compare os últimos 30 dias com os 30 dias anteriores. Não altere nada.

Etapa 1, verificação do rastreamento: liste todas as ações de conversão com categoria, status, primária ou secundária, tipo de contagem e janela de atribuição de cliques. Sinalize qualquer ação que esteja pausada, que tenha registrado zero conversões nos últimos 30 dias ou que conte "todas" em uma ação de ligação ou de formulário de lead, pois leads devem contar "uma".

Etapa 2, relatório de campanhas: para cada campanha, mostre custo, cliques, conversões divididas por ação de conversão (ligações de anúncios, ligações do site, envios de formulário, formulário de lead), total de conversões, custo por conversão, taxa de conversão e a variação % em relação ao período anterior.

Regra de decisão: marque uma campanha como VERMELHA se o custo por conversão estiver mais de 30% acima do [CPA alvo] e ela tiver pelo menos 50 cliques. Marque como AMARELA se tiver gasto mais de 2x o [CPA alvo] com zero conversões.

Entregáveis:
1. Uma tabela de saúde do rastreamento.
2. Uma tabela de campanhas ordenada por custo, com uma coluna VERMELHA/AMARELA/OK.
3. Três conclusões curtas explicando de onde vêm de fato as ligações e os leads de formulário.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Quando as ligações realmente chegam? Relatório do Google Ads por hora, dia e dispositivo

Uma tabela de custo e ligações por dia e hora, comparada com a sua programação de anúncios atual, mais uma proposta de programação com prévia.

Quando usarQuando você suspeita que o orçamento do Google Ads está sendo gasto em horários ou dispositivos que não trazem ligações, ou que as ligações chegam quando ninguém pode atender.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Para a campanha do Google Ads [nome da campanha], analise os últimos 60 dias por dia da semana e hora do dia. Nosso horário de funcionamento é [horário de funcionamento].

1. Leia a programação de anúncios atual da campanha e os ajustes de lance.
2. Segmente custo, cliques e conversões por dia da semana e hora, separando conversões por ligação telefônica e conversões por formulário. Depois, adicione uma divisão separada por dispositivo (celular, computador, tablet).
3. Apresente uma tabela de 7 dias x blocos de 3 horas mostrando custo, ligações, formulários e custo por conversão.

Sinalize o seguinte:
- Blocos que consomem mais de 5% do gasto total sem nenhuma conversão.
- Blocos fora do horário de funcionamento que geram ligações que ninguém consegue atender.
- Blocos em que o custo por conversão é inferior a 70% da média da campanha. Esses são candidatos a um ajuste de lance positivo.

Em seguida, proponha uma nova programação com ajustes de lance, nunca abaixo de -50%, a menos que um bloco tenha zero conversões em 60 dias. Mostre-a como uma prévia da alteração exata de set_ad_schedule e aguarde minha aprovação antes de aplicar qualquer coisa.

RelatóriosSomente leitura

Relatório de qualidade de formulários de lead da Meta: custo por lead qualificado por conjunto de anúncios

Custo por lead no nível do conjunto de anúncios combinado com uma checagem de qualidade dos leads reais do formulário instantâneo, para encontrar origens baratas, mas inúteis.

Quando usarQuando seus anúncios de lead da Meta trazem muitos leads baratos, mas o time de vendas diz que muitos são falsos, duplicados ou sem qualificação.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Analise a qualidade dos leads na conta de anúncios da Meta [nome da conta] nos últimos 30 dias. Esta análise é somente leitura.

1. Liste os formulários instantâneos da nossa Página e as perguntas que cada um faz.
2. Puxe gasto, alcance, frequência, CTR, leads e custo por lead por campanha, conjunto de anúncios e anúncio.
3. Baixe os leads do mesmo período, com a campanha, o conjunto de anúncios e o anúncio de onde cada lead veio.

Classifique cada lead como qualificado somente se as três condições forem verdadeiras:
- O número de telefone parece válido para o nosso país (tamanho e prefixo corretos).
- Não é duplicado de outro lead por telefone ou e-mail.
- A resposta de qualificação corresponde a [resposta qualificadora, por exemplo "dentro da nossa área de atendimento"].

Entrega: uma tabela por conjunto de anúncios mostrando gasto, leads, custo por lead, taxa de qualificação % e custo por lead qualificado, ordenada por custo por lead qualificado.

Sinalize estes casos:
- Conjuntos de anúncios cujo custo por lead está abaixo da média da conta, mas cuja taxa de qualificação está abaixo de 40%.
- Conjuntos de anúncios com frequência acima de 3.

Mostre apenas contagens e porcentagens. Não exiba nomes, telefones nem e-mails na resposta.

RelatóriosSomente leitura

Análise aprofundada de geração de leads no TikTok: fadiga de criativos e completude dos leads

Desempenho semanal dos anúncios no TikTok com taxas de visualização, custo por lead e uma verificação de quão completos estão os leads coletados.

Quando usarQuando seus anúncios de geração de leads no TikTok estão desacelerando ou ficando mais caros e você quer saber se os criativos estão desgastados ou se os leads estão incompletos.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Crie um relatório da conta de anúncios do TikTok [nome da conta] para os últimos 28 dias, dividido em 4 blocos semanais. Somente leitura.

1. Por anúncio, obtenha gasto, impressões, CTR, taxas de visualização de vídeo de 2 e 6 segundos, leads (envios de formulário) e custo por lead, para cada semana.
2. Detalhe o custo por lead por faixa etária e posicionamento.
3. Liste nossos formulários de lead e o esquema de campos deles. Baixe os leads do mesmo período e associe cada resposta ao rótulo do campo correspondente.

Sinalize estes casos:
- Fadiga de criativo: qualquer anúncio cujo CTR tenha caído 30% ou mais da sua melhor semana até a última semana, enquanto o gasto ficou estável ou aumentou.
- Gancho fraco: qualquer anúncio com taxa de visualização de 6 segundos abaixo de 15%.
- Leads incompletos: a parcela de leads sem número de telefone ou com uma pergunta obrigatória em branco, por formulário.

Entregáveis:
1. Uma tabela semanal por anúncio com uma coluna "fadigado".
2. Uma tabela por faixa etária e posicionamento ordenada por custo por lead.
3. Um resumo da completude dos leads.
4. Uma lista curta de anúncios para renovar, ordenada por gasto.

Não pause nem edite nada. Se você recomendar pausar um anúncio, apresente-o como uma proposta para a minha aprovação.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Análise local profunda no Microsoft Ads: localizações, dispositivos e buscas fora da área

Um detalhamento do desempenho no Bing por localização, dispositivo e palavra-chave, além dos termos de pesquisa que desperdiçam investimento fora da sua área de atendimento.

Quando usarQuando o orçamento do seu Microsoft Ads (Bing) está sendo desperdiçado em cliques de fora da sua área de atendimento ou em buscas irrelevantes, como faça você mesmo, vagas de emprego ou concorrentes.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Faça uma análise profunda da conta do Microsoft Advertising [nome da conta] nos últimos 60 dias. Atendemos apenas [área de atendimento, ex.: cidade e bairros].

1. Detalhe o desempenho por localização, por dispositivo e por palavra-chave. Para cada um, mostre impressões, cliques, CTR, gasto, conversões e custo por conversão.
2. Puxe o relatório de termos de pesquisa com a palavra-chave correspondente e o tipo de correspondência.
3. Leia as palavras-chave negativas atuais no nível de campanha e de grupo de anúncios para não sugerir duplicatas.

Sinalize estes casos:
- Localizações fora da nossa área de atendimento que receberam cliques, com o gasto total delas.
- Termos de pesquisa com nomes de outras cidades, intenção de fazer por conta própria ou de procurar emprego ("como fazer", "salário", "curso") ou marcas concorrentes, com gasto e zero conversões.
- Dispositivos cujo custo por conversão esteja 40% ou mais acima da média da conta, com pelo menos 30 cliques.

Entregáveis:
1. Uma tabela de localizações.
2. Uma tabela de dispositivos.
3. Uma tabela das 20 principais palavras-chave, ordenada por gasto.
4. Uma lista proposta de palavras-chave negativas agrupadas por tema, cada uma com o tipo de correspondência e o gasto que teria economizado.

Mostre as negativas como prévia e aguarde minha aprovação antes de adicioná-las.

RelatóriosSomente leitura

Relatório de veiculação e rastreamento de leads do ChatGPT Ads para um serviço local

Veiculação e conversões diárias do ChatGPT Ads, uma verificação da saúde do pixel e uma comparação do custo por lead com o seu benchmark do Google Ads.

Quando usarQuando você está testando o ChatGPT Ads para um serviço local e precisa saber se o rastreamento funciona, se a veiculação está parada e se o custo por lead é melhor que o do Google Ads.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Faça um relatório da nossa conta do ChatGPT Ads nos últimos 30 dias. Somente leitura.

1. Rastreamento: mostre nossos pixels, as configurações dos eventos de conversão e a quais campanhas cada um está associado, e se algum evento chegou nos últimos 15 minutos. Sinalize qualquer campanha que não tenha um evento de lead ou de chamada associado.
2. Veiculação: puxe impressões, cliques, CTR, gasto, conversões e custo por conversão diários por campanha e grupo de anúncios. Inclua linhas com zero impressões e adicione detalhamentos por dispositivo e plataforma.
3. Limites: mostre os limites de gastos da conta e o gasto até agora, e diga se algum limite está restringindo a veiculação.
4. Se alguma campanha ou grupo de anúncios teve 3 ou mais dias consecutivos com zero impressões, execute o diagnóstico de veiculação e liste as conclusões ordenadas por prioridade, com evidências.

Benchmark: nosso custo por lead no Google Ads é [CPL do Google Ads]. Classifique cada campanha como:
- MANTER se o custo por conversão estiver até 20% de diferença desse valor.
- TESTAR MAIS se tiver menos de 10 conversões.
- REVISAR se estiver mais de 50% acima do benchmark.

Entregável: uma tabela de rastreamento, uma tabela de campanhas com esses rótulos e três recomendações de ação. Não altere nenhuma campanha, lance ou limite.

RelatóriosSomente leitura

Relatório mensal do canal do YouTube para a gestão (28 dias vs 28 anteriores)

Uma tabela pronta para colar que compara os últimos 28 dias com os 28 anteriores em visualizações, tempo de exibição e inscritos, mais três conclusões em linguagem simples.

Quando usarQuando você precisa enviar à gestão uma atualização mensal do YouTube e quer uma comparação rápida e confiável com o mês anterior.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte o relatório mensal do YouTube para a gestão do canal [nome do canal].

1. Busque a visão geral do canal dos últimos 28 dias e dos últimos 56 dias.
2. Obtenha os 28 dias anteriores subtraindo o primeiro período do segundo. Faça isso apenas para métricas aditivas: visualizações, tempo de exibição em minutos e inscritos ganhos. Não subtraia a duração média de visualização. Informe-a apenas para os últimos 28 dias.
3. Monte uma tabela com estas colunas: métrica, últimos 28 dias, 28 dias anteriores, variação %. Marque em negrito qualquer métrica que tenha caído mais de 15%.
4. Verifique os vídeos mais assistidos dos últimos 28 dias para explicar a variação.
5. Escreva três tópicos em linguagem de negócios simples:
   - o que mudou,
   - o motivo mais provável, com base nos vídeos que impulsionaram o período,
   - um ponto de atenção para o próximo mês.

Mantenha todo o resultado abaixo de 200 palavras para que possa ir direto para um relatório de gestão. Se uma métrica não estiver disponível nos dados do canal, diga isso em vez de estimá-la.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Detalhamento por dispositivo no Google Ads: onde celular, computador e tablet desperdiçam orçamento

Uma tabela de campanha por dispositivo mostrando qual dispositivo gera conversões, com desperdício sinalizado e ajustes de lance em prévia onde realmente se aplicam.

Quando usarQuando você suspeita que celular, computador ou tablet está consumindo o orçamento do Google Ads sem converter e quer ver isso por dispositivo.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Na minha conta do Google Ads [nome da conta], detalhe os últimos 30 dias por dispositivo (celular, computador, tablet) de cada campanha ativa de Search e Performance Max.

Monte uma única tabela com uma linha por campanha e dispositivo. Inclua estas colunas: custo, participação no gasto da campanha, cliques, CTR, conversões, taxa de conversão e custo por conversão.

Sinalize dois casos:
- Um dispositivo cujo custo por conversão esteja mais de 30% acima da média dessa campanha e que tenha gasto pelo menos [valor mínimo de gasto].
- Um dispositivo que tenha gasto dinheiro, mas registrado zero conversões.

Depois, leia os ajustes de lance por dispositivo atuais de cada campanha de Search e a respectiva estratégia de lances. Apenas campanhas com CPC manual podem usar os ajustes de lance por dispositivo que você sugerir. Mantenha cada sugestão entre -50% e +30%. Campanhas com lances inteligentes (Maximizar conversões, CPA desejado, ROAS desejado) ignoram ajustes por dispositivo, exceto -100%. Para essas, informe apenas os números e diga se excluir um dispositivo por completo seria justificável.

Termine com um resumo de 3 linhas da maior oportunidade por dispositivo. Mostre qualquer ajuste proposto como prévia e aguarde minha aprovação antes de aplicá-lo.

RelatóriosSomente leitura

Detalhamento da Meta por idade e gênero: quem realmente compra dos seus anúncios

Uma tabela de idade por gênero para uma campanha da Meta com gasto, resultados e custo por resultado, destacando os melhores e os piores segmentos.

Quando usarQuando você quer saber quais faixas etárias e gêneros realmente trazem resultados de uma campanha da Meta e quais só queimam orçamento.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Para a minha campanha da Meta [nome da campanha], faça um detalhamento dos últimos 30 dias por idade e gênero.

1. Liste os conjuntos de anúncios da campanha com a faixa etária, o gênero e as configurações de público Advantage+. Isso me mostra se a Meta teve permissão para ir além da minha segmentação.

2. Busque os insights com o detalhamento por idade e gênero no nível da campanha. Mostre estas colunas:
- gasto e participação no gasto
- alcance e frequência
- taxa de cliques no link
- resultados, usando o evento de otimização da campanha (compra ou lead)
- custo por resultado

3. Sinalize dois tipos de segmento:
- Segmentos que consumiram pelo menos 10% do gasto, mas cujo custo por resultado está mais de 40% acima da média da campanha.
- Segmentos cujo custo por resultado está abaixo da média e que receberam menos de 10% do gasto.

4. Anote qualquer segmento com menos de 5 resultados, em que os números são pequenos demais para embasar uma ação.

Entregue a tabela ordenada por gasto, seguida de 3 conclusões em linguagem simples. Por exemplo: "mulheres de 35 a 44 anos trazem metade dos seus leads com o menor custo". Isto é apenas um relatório. Não edite nenhum conjunto de anúncios.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Relatório de posicionamentos da Meta: Feed, Reels, Stories ou Audience Network?

Uma tabela de custo e resultados por posicionamento que revela posicionamentos de cliques baratos que não convertem, com uma alteração de posicionamento mostrada em prévia.

Quando usarQuando seus anúncios da Meta recebem cliques baratos mas poucas conversões e você suspeita que certos posicionamentos, como o Audience Network, estão desperdiçando orçamento.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Mostre onde os meus anúncios da Meta realmente são exibidos e quais posicionamentos merecem o dinheiro investido. Use a conta [nome da conta de anúncios] e os últimos 30 dias.

1. Busque os insights segmentados por plataforma do publisher e posição na plataforma. Exemplos: Facebook Feed, Instagram Feed, Instagram Stories, Instagram Reels, Facebook Reels, Messenger e Audience Network.

2. Para cada posicionamento, mostre estas métricas:
- gasto e participação no gasto
- impressões e CPM
- cliques no link e taxa de cliques no link
- resultados e custo por resultado

3. Sinalize dois sinais de alerta:
- Posicionamentos com taxa de cliques no link acima da média da conta, mas com taxa de conversão menor que a metade da média. Esse padrão costuma indicar cliques acidentais, típicos do Audience Network.
- Posicionamentos que consumiram mais de 10% do gasto com zero resultados.

4. Liste quais conjuntos de anúncios usam posicionamentos Advantage+ e quais usam posicionamentos manuais.

Recomende exclusões de posicionamento específicas somente onde a evidência for clara. Mencione a contrapartida: menos posicionamentos geralmente significam um CPM mais alto.

Mostre qualquer alteração nos posicionamentos dos conjuntos de anúncios como prévia e aguarde a minha aprovação antes de atualizar qualquer coisa.

RelatóriosSomente leitura

Verificação por dispositivo do site: o tráfego mobile converte tão bem quanto o desktop?

Uma comparação por dispositivo no GA4 e no Search Console, com Core Web Vitals mobile, que termina nas três causas mais prováveis de uma diferença de conversão no mobile.

Quando usarQuando a maior parte do seu tráfego vem de celulares, mas as vendas ou os leads estão baixos, e você quer saber se a experiência no mobile é o problema.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

A maior parte do meu tráfego de anúncios e orgânico vem do mobile. Verifique se meu site converte visitantes mobile tão bem quanto visitantes desktop.

1. No GA4, detalhe os últimos 28 dias por categoria de dispositivo (mobile, desktop, tablet). Para cada dispositivo, mostre sessões, taxa de engajamento, eventos-chave e taxa de eventos-chave por sessão. Adicione os mesmos números dos 28 dias anteriores e mostre a variação.

2. No Search Console, para a propriedade [URL do site], detalhe os últimos 28 dias por dispositivo. Mostre cliques, impressões, CTR e posição média.

3. Faça uma verificação de Core Web Vitals em [URL da página de destino principal] e informe LCP, INP e CLS no mobile, cada um classificado como bom, precisa melhorar ou ruim.

Regra de decisão: se a taxa de eventos-chave no mobile estiver abaixo da metade da taxa no desktop, trate como um problema do mobile e não como diferença de público. Se a taxa de engajamento no mobile caiu mais de 10 pontos em relação ao período anterior, destaque isso.

Entregue uma tabela comparativa e, depois, as três causas mais prováveis de qualquer diferença, ordenadas por evidência. Causas típicas são uma página lenta, um formulário difícil de usar no celular ou uma diferença de ranqueamento no mobile. Isto é apenas um relatório. Não altere nada no site.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Plano mensal de realocação de orçamento entre canais com base no ROAS

Um plano de 30 dias baseado em ROAS que redistribui o orçamento entre Google Ads, Meta e TikTok mantendo o total fixo, com regras de escalar e cortar, ritmo de gasto no mês até o momento e alterações de orçamento em prévia, aplicadas só após a aprovação.

Quando usarQuando é hora de planejar o orçamento do próximo mês entre Google Ads, Meta e TikTok e você quer mover verba de campanhas fracas para campanhas fortes com base no ROAS.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Prepare o plano de realocação de orçamento do próximo mês com base nos últimos 30 dias de dados de Google Ads, Meta e TikTok. Mantenha o total em [orçamento mensal total]. Só a divisão muda.

Primeiro, descubra onde cada orçamento realmente está: no Meta, uma campanha com orçamento diário próprio (orçamento de campanha Advantage+) é alterada no nível da campanha; caso contrário, no nível do conjunto de anúncios. No TikTok, verifique se o orçamento está na campanha ou no grupo de anúncios. Os orçamentos listados do Meta vêm em centavos, então converta para a unidade principal da moeda antes de comparar.

Candidatas a escalar:
- Campanhas de Pesquisa do Google com ROAS acima de [ROAS alvo] e mais de 10% de parcela de impressões na Pesquisa perdida por orçamento.
- Campanhas ou conjuntos de anúncios / grupos de anúncios do Meta e do TikTok acima do ROAS alvo, com pelo menos 20 conversões no período. No Meta, exija também frequência abaixo de 3. Se o TikTok não retornar valor de compra para esta conta, avalie o TikTok pelo CPA em relação a [CPA alvo] e informe isso.

Candidatas a cortar: qualquer uma com ROAS 30% ou mais abaixo do alvo e gasto acima de [gasto mínimo].

Ritmo de gasto do mês atual:
- Google Ads: execute o ritmo de orçamento e anote as campanhas configuradas para gastar acima ou abaixo.
- Meta e TikTok: não há relatório de ritmo, então calcule você mesmo: gasto acumulado no mês dividido por (orçamento diário atual × dias decorridos). Sinalize o que estiver abaixo de 80% ou acima de 110%.

Apresente uma tabela: canal, campanha ou conjunto de anúncios / grupo de anúncios, orçamento diário atual, orçamento diário proposto, variação %, ROAS, motivo. Limite qualquer alteração individual a 20% para não reiniciar as fases de aprendizado. Mostre a variação líquida por canal e confirme que o total proposto continua igual a [orçamento mensal total] dividido pelos dias do mês.

Não aplique nada. Quando eu aprovar linhas específicas, mostre uma prévia de cada alteração de orçamento (simulação, nada é gravado) e aguarde minha confirmação explícita antes de gravar.

RelatóriosSomente leitura

Gasto semanal em social vs demanda de busca da marca: verificação do efeito halo

Alinha 12 semanas de segunda a domingo de gasto em Meta e TikTok com a demanda de busca da marca no Search Console e com a campanha de marca do Google Ads para ver se o gasto em social movimenta a busca pela marca, sem afirmar causalidade.

Quando usarQuando você suspeita que seu gasto em Meta e TikTok está impulsionando a busca pela marca, mas não consegue ver isso nos números.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Quero ver se o nosso gasto em Meta e TikTok impulsiona a busca pela marca. Use as últimas 12 semanas completas, agrupadas de segunda a domingo, e informe o intervalo exato de datas no topo.

Por semana, traga:
- Gasto, impressões e alcance do Meta no nível da conta, solicitados em incrementos de 7 dias começando em uma segunda-feira, para que cada linha seja uma semana de segunda a domingo (o alcance semanal não pode ser obtido somando dias).
- Gasto e impressões do TikTok por dia, somados nas mesmas semanas.
- Cliques e impressões do Search Console para consultas que contenham [nome da marca] em [propriedade do Search Console]. Primeiro liste as consultas do período e identifique os erros de digitação e variações comuns da marca que realmente aparecem; depois traga uma série diária para o termo da marca e para cada variação e some em semanas. Os dados do Search Console têm atraso de 2 a 3 dias, então marque a semana mais recente como possivelmente incompleta.
- Impressões, cliques, conversões e valor de conversão do Google Ads para a campanha [nome da campanha de marca], por semana (as semanas do Google Ads começam na segunda-feira). Verifique também os termos de pesquisa dela em busca de erros de digitação da marca que valha a pena adicionar à lista do Search Console.
- Valor de conversão do Google Ads sem marca (todas as outras campanhas), para contexto.

Saída:
1. Uma tabela semanal com tudo o que foi listado acima.
2. As semanas em que o gasto combinado em social subiu mais de 20% em relação à semana anterior e se as impressões da marca subiram na mesma semana ou na seguinte.
3. Uma leitura direcional simples: as impressões da marca acompanham o gasto em social, ficam uma semana atrás dele ou não mostram vínculo visível?

Aponte fatores de confusão que você consiga ver nos dados, como um salto no Google Ads sem marca ou um padrão sazonal, e use minha lista de semanas de promoção: [semanas de promoção ou liquidação, se houver]. Não afirme causalidade. Se o padrão for claro, diga como seria um teste adequado, por exemplo um holdout geográfico no Meta. Apenas relatório. Não altere nada.

RelatóriosSomente leitura

Resumo mensal do GA4 para a diretoria, com detalhamento por canal

Compara os últimos 30 dias com os 30 anteriores no GA4, detalha sessões e eventos-chave por canal, sinaliza grandes variações com hipóteses e explica o que conta como conversão, em linguagem simples para um diretor.

Quando usarQuando você precisa enviar à diretoria um resumo mensal do desempenho do site e quer que ele seja claro e confiável.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Prepare o resumo mensal do GA4 para a diretoria referente à propriedade [propriedade do GA4]. Use os últimos 30 dias e compare-os com os 30 dias anteriores.

0. Encontre a propriedade com ga4_list_properties.

1. Execute ga4_list_conversions primeiro. Se a propriedade não tiver eventos-chave configurados, diga isso no topo do relatório em vez de informar zeros e ignore as colunas de eventos-chave abaixo.

2. KPIs do período atual: execute ga4_overview com days=30 para sessões, usuários, novos usuários, taxa de engajamento e eventos-chave.

3. KPIs do período anterior: execute get_report com platform ga4, a propriedade como account e start_date / end_date cobrindo os 30 dias anteriores à janela atual.
   - Se ele não retornar alguma métrica, recorra a ga4_overview com days=60 e subtraia os números dos 30 dias. Isso só funciona para métricas aditivas (sessões, novos usuários, eventos-chave).
   - Usuários e taxa de engajamento não podem ser obtidos por subtração. Se você não conseguir esses dados para a janela anterior, mostre o valor atual e marque a variação como "não comparável" em vez de estimá-la.
   - Mostre a variação absoluta e em % de cada métrica.

4. Detalhe sessões e eventos-chave por canal com ga4_report (dimensão channel), uma vez com days=30 e outra com days=60, para derivar os 30 dias anteriores por subtração. Para cada canal, mostre:
   - sua participação nas sessões
   - sua participação nos eventos-chave
   - sua taxa de eventos-chave (eventos-chave / sessões)
   Observe que, aqui, os eventos-chave são a soma de todos os eventos-chave da propriedade.

5. Sinalize toda métrica que variou mais de 15% para cima ou para baixo. Indique o motivo mais provável a partir do detalhamento por canal e identifique-o como hipótese.

6. Liste os eventos atualmente marcados como eventos-chave, com seu método de contagem, para que os leitores saibam o que "conversão" significa neste relatório.

Entrega:
- uma tabela de KPIs
- uma tabela de canais
- no máximo 5 tópicos escritos para um diretor não técnico, sem jargões

RelatóriosSomente leitura

Abandono no funil de e-commerce a partir das contagens de eventos do GA4

Monta um funil de compra de seis etapas a partir dos usuários por evento do GA4, divide por dispositivo, encontra o maior ponto de perda com uma regra de decisão clara e estima quantas compras uma melhora de 10% nele acrescentaria.

Quando usarQuando sua loja online recebe tráfego, mas tem poucas compras, e você não sabe em qual etapa mais pessoas desistem.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte um funil de compra para a propriedade [propriedade do GA4] do GA4 referente aos últimos 30 dias, usando usuários e contagens de eventos por nome de evento.

0. Encontre a propriedade com ga4_list_properties.

1. Execute ga4_report com days=30 e a dimensão event, com um limite alto o bastante para retornar todos os nomes de evento. Das linhas retornadas, mantenha apenas estas etapas do funil, na ordem:
   1. session_start
   2. view_item
   3. add_to_cart
   4. begin_checkout
   5. add_payment_info
   6. purchase
   Se um evento estiver ausente ou com contagem zero, diga isso e pule essa etapa. Não invente um valor para ele. Use ga4_overview com days=30 para conferir se os usuários de session_start são coerentes com o total de usuários.

2. Entrega 1: uma tabela com estas colunas:
   - etapa
   - usuários
   - contagem de eventos
   - taxa etapa a etapa (com base em usuários)
   - taxa acumulada desde a etapa 1

3. Entrega 2: o mesmo funil dividido por dispositivo. Execute ga4_report com a dimensão event e a dimension2 device. Se a ferramenta não retornar essa combinação, diga isso e pule a divisão por dispositivo em vez de estimá-la.

Regra de decisão:
- O maior ponto de perda é a etapa com a menor taxa etapa a etapa que também perde pelo menos 500 usuários.
- Destaque essa etapa e informe quantas compras extras uma melhora relativa de 10% nela produziria. Leve os usuários extras pelas etapas restantes às taxas atuais.

Deixe claro que este é um funil de contagem de eventos, não uma análise sequencial de caminho, então as contagens de cada etapa podem incluir usuários que pularam etapas anteriores.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Audite quais eventos do GA4 contam como eventos-chave antes de gerar relatórios

Uma verificação das definições de eventos-chave do GA4 com base nos dados reais de eventos e nas tags do GTM, com qualquer alteração de evento-chave exibida em prévia para sua aprovação.

Quando usarQuando você está prestes a reportar conversões e não tem certeza se o GA4 está contando os eventos certos ou contando alguns em dobro.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Antes de enviar os números de conversão para a gestão, verifique se a propriedade do GA4 [propriedade do GA4] está contando as coisas certas.

1. Liste todos os eventos marcados como evento-chave, com o método de contagem de cada um.
2. Extraia a contagem de eventos por nome de evento dos últimos 30 dias. Sinalize cada um dos itens abaixo:
   - eventos-chave com zero eventos no período
   - eventos-chave que parecem ações de baixo valor, como page_view, scroll ou click
   - eventos com nomes de resultados reais de negócio (purchase, generate_lead, form_submit, phone_click) que não estão marcados como eventos-chave
3. No contêiner do GTM [contêiner do GTM], liste as tags de evento do GA4 e seus acionadores.
4. Sinalize qualquer evento de negócio enviado por mais de uma tag, ou que dispara em um acionador mais amplo que sua finalidade. Isso provavelmente indica contagem duplicada.

Entregável:
- uma tabela com estas colunas: evento, evento-chave sim/não, contagem em 30 dias, tag(s) do GTM, veredito (manter / remover dos eventos-chave / adicionar como evento-chave / verificar tag)

Se você recomendar marcar um novo evento como evento-chave, mostre exatamente o que vai mudar e aguarde minha aprovação. Não edite nada no GA4 nem no GTM por conta própria.

RelatóriosSomente leitura

O YouTube gera visitas e conversões no site? Verificação no GA4

Conecta as visualizações orgânicas do YouTube às sessões e aos eventos-chave do GA4 vindos de referências do YouTube, compara a taxa de eventos-chave com a média do site e classifica o YouTube como fonte de tráfego qualificado ou canal de awareness.

Quando usarQuando a gestão pergunta se vale a pena investir esforço no seu canal orgânico do YouTube e se ele realmente envia pessoas para o site.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

A gestão quer saber se o nosso canal orgânico do YouTube envia pessoas para o site. Use os últimos 30 dias e a propriedade do GA4 [nome da propriedade do GA4].

1. Liste os canais do YouTube e escolha o nosso. Se houver vários, pergunte qual é. Obtenha o total de visualizações e o tempo de exibição no período.
2. Liste os eventos-chave do GA4 para sabermos o que "eventos-chave" inclui. Se houver mais de um, observe que a contagem de eventos-chave é a soma de todos eles.
3. Extraia um relatório do GA4 por origem / mídia dos últimos 30 dias com sessões e eventos-chave. Use um limite alto o bastante para captar origens pequenas. Mantenha apenas as linhas do YouTube: origens que contenham youtube.com, m.youtube.com, youtu.be ou youtube. Some tudo em uma única linha do YouTube e mostre as linhas individuais abaixo.
4. Se eu informar um evento-chave principal ([evento-chave principal, opcional]), detalhe também as origens do YouTube por evento, para que esse evento possa ser contado separadamente.
5. Na visão geral do GA4 para o mesmo período, obtenha as sessões, os eventos-chave e a taxa de engajamento de todo o site. Calcule a taxa de eventos-chave do site como eventos-chave por sessão.
6. Monte uma tabela de funil com estas linhas:
   - visualizações do YouTube,
   - sessões vindas do YouTube,
   - taxa de visualização para sessão %,
   - eventos-chave vindos do YouTube,
   - taxa de eventos-chave do YouTube (eventos-chave por sessão),
   - taxa de eventos-chave do site e o YouTube como % dela.
   Mostre a taxa de engajamento do site como contexto abaixo da tabela. O GA4 não fornece sessões engajadas por origem aqui, então não estime o engajamento do YouTube.
7. Regra do veredito:
   - Se a taxa de eventos-chave do YouTube for de pelo menos 70% da média do site, classifique como fonte de tráfego qualificado.
   - Se for menor que isso, classifique apenas como canal de awareness.
   - Se o YouTube enviou menos de 30 sessões, diga que a amostra é pequena demais para um veredito.

Observe que o tráfego de campanhas pagas do YouTube normalmente aparece como google / cpc, então isto cobre apenas o YouTube orgânico. Somente leitura. Não faça nenhuma alteração em nenhuma conta.

RelatóriosSomente leitura

Painel semanal de ROAS entre canais com sinalização de campanhas abaixo do esperado

Um painel de segunda a domingo com Google Ads, Meta, TikTok, Microsoft Ads e ChatGPT Ads, com variações semana a semana, uma nota de comparabilidade por plataforma e uma lista de campanhas abaixo do ROAS-alvo.

Quando usarQuando você investe em mídia paga em várias plataformas e precisa de uma visão única na segunda-feira sobre o que funcionou, o que não funcionou e quais campanhas ficam abaixo do ROAS-alvo.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Monte meu painel semanal de mídia paga da semana passada (de segunda a domingo) comparada com a semana anterior. Use dados em nível de campanha do Google Ads, Meta, TikTok, Microsoft Ads e ChatGPT Ads, e extraia as duas semanas com datas exatas de início e fim para que todas as plataformas cubram os mesmos dias. Use a conta padrão conectada em cada plataforma, a menos que eu indique outra aqui: [nomes das contas, se você tiver mais de uma por plataforma].

Observações sobre os dados:
- Microsoft Ads: use um relatório de desempenho de campanhas que inclua a coluna Revenue, para que o ROAS possa ser calculado, e não apenas as conversões.
- TikTok: solicite o valor de compra junto com gasto e conversões. Se o TikTok não retornar nenhuma métrica de valor para esta conta, mostre conversões e CPA e marque o ROAS como n/a.
- ChatGPT Ads: extraia insights em nível de campanha com conversões incluídas. Se nenhum valor de conversão for retornado, mostre gasto, conversões, CPA e CTR e marque o ROAS como n/a. Não estime o valor.

1. Tabela-resumo por canal: gasto, conversões, valor de conversão, ROAS, CPA, CTR, mais a variação % semana a semana de gasto e ROAS.
2. Tabela de campanhas sob cada canal, ordenada por gasto, com as mesmas colunas.
3. Nota de comparabilidade para cada plataforma:
   - Qual conversão conta como compra: Google Ads pelas ações de conversão incluídas na coluna Conversões, Microsoft pelas suas metas de conversão, TikTok pelos eventos configurados no pixel, ChatGPT Ads pelas configurações de evento de conversão, Meta pelo tipo de ação de compra no relatório.
   - Janela de atribuição: Google Ads pelas configurações de conversão (período de retrospectiva de clique e de visualização), ChatGPT Ads usa a janela fixa de 30 dias da OpenAI. Meta, TikTok e Microsoft não expõem isso pela conexão, então use o que eu informar: [configuração de atribuição do Meta, ex.: 7 dias de clique e 1 dia de visualização], [janela de atribuição do TikTok], [janela de conversão da Microsoft]. Se eu deixar algum em branco, escreva "desconhecido" em vez de adivinhar.

Sinalize dois grupos em uma lista separada:
- Campanhas com ROAS abaixo de [ROAS alvo, ex.: 4.0] e gasto semanal acima de [gasto semanal mínimo].
- Campanhas cujo ROAS caiu mais de 25% de uma semana para a outra, independentemente do gasto.
Campanhas com ROAS n/a não entram em nenhum dos grupos; liste-as em "não podem ser avaliadas por ROAS" com o respectivo CPA.

Termine com três linhas: ROAS combinado de todos os canais que informam valor de conversão (cite qualquer canal deixado de fora), a maior vencedora da semana e o maior problema, cada um com o número que o sustenta. Isto é apenas um relatório. Não altere nada em nenhuma conta.

RelatóriosAltera após sua aprovação

Relatório mensal do Google Business Profile: ligações, buscas, avaliações

Um relatório pronto para o proprietário sobre como o perfil local gera ligações e pedidos de rota, quais buscas o encontram e rascunhos de respostas para avaliações negativas.

Quando usarQuando o dono de um negócio local espera uma atualização mensal sobre como o Google Business Profile traz ligações e clientes, e algumas avaliações ainda precisam de resposta.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Crie um relatório mensal do Google Business Profile para [nome do local] que eu possa enviar ao proprietário. Compare o último mês completo com o mês anterior.

1. Usando gbp_insights, informe as impressões na Busca e no Maps, ligações, pedidos de rota, cliques no site e agendamentos. Mostre os números absolutos e a variação em % de cada um.
2. Usando gbp_search_keywords, liste os 15 principais termos de busca que exibiram o perfil. Separe-os em buscas de marca (o nome da empresa) e buscas não de marca por serviços, e me informe a participação das buscas não de marca. As buscas não de marca são os novos clientes.
3. Usando gbp_reviews, informe as novas avaliações do mês, a nota média e todas as avaliações ainda sem resposta. Para cada avaliação sem resposta com 3 estrelas ou menos, escreva um rascunho de resposta curto e calmo, que não discuta com o cliente.
4. Resuma em 3 tópicos o que gerou ligações neste mês. Depois, indique uma ação concreta para o próximo mês, como uma publicação, a atualização da lista de serviços ou novas fotos.

Mostre primeiro os rascunhos de resposta. Não publique nenhuma resposta até que eu aprove cada uma.

RelatóriosSomente leitura

Relatório de geração de leads no LinkedIn para serviços locais B2B: mensagem e aderência dos leads

Avalia os criativos do LinkedIn pelo custo por lead qualificado, usando as respostas reais do formulário sobre cargo e localização da empresa, compara o texto dos melhores e piores criativos e sinaliza formulários fracos e criativos fora do alvo.

Quando usarQuando seus anúncios de geração de leads no LinkedIn trazem leads, mas você suspeita que muitos têm o cargo errado ou estão fora da sua área, e quer saber quais criativos realmente funcionam.

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise.

Vendemos [serviço, por exemplo limpeza comercial] para empresas em [cidade/região]. Analise a conta de anúncios do LinkedIn [nome da conta] dos últimos 60 dias. Somente leitura.

1. Estrutura: liste as campanhas como eu as vejo no Campaign Manager (grupos de campanhas), seus conjuntos de anúncios e os criativos.
2. Desempenho por conjunto de anúncios e por criativo: impressões, cliques, CTR, gasto, aberturas do Lead Gen Form, leads, taxa de conclusão do formulário (leads / aberturas do formulário) e custo por lead. Se as aberturas do formulário não forem retornadas para a conta, diga isso e deixe a taxa de conclusão em branco, em vez de estimá-la.
3. Leia o texto real do anúncio de cada criativo com pelo menos 1.000 impressões.
4. Liste os Lead Gen Forms e baixe os leads dos mesmos 60 dias com suas respostas. Se o download informar falta de acesso ao Lead Sync, avise-me e pare na parte de desempenho.

Conte um lead como qualificado somente se as duas condições forem verdadeiras:
- O cargo ou a função corresponde a gestão de instalações, operações, escritório ou gestão geral, ou proprietário.
- A localização da empresa está dentro de [cidade/região].

Se um formulário não perguntar o cargo ou a localização da empresa, marque esses leads como "desconhecido" em vez de qualificado ou não qualificado, e recomende adicionar a pergunta.

Atribuição: se os registros de leads trouxerem o criativo, calcule a taxa de leads qualificados por criativo. Se trouxerem apenas a campanha ou o conjunto de anúncios, calcule nesse nível e aplique aos criativos somente quando o conjunto de anúncios veicular um único criativo. Diga claramente qual nível você usou.

Entregáveis:
1. Uma tabela de criativos: gasto, CTR, taxa de conclusão do formulário, leads, custo por lead, taxa de leads qualificados e custo por lead qualificado, ordenada pelo custo por lead qualificado.
2. Uma comparação lado a lado do texto dos 3 melhores e dos 3 piores criativos. Aponte as diferenças em gancho, oferta e chamada para ação.
3. Uma lista de criativos (ou conjuntos de anúncios) com taxa de conclusão do formulário abaixo de 10% ou taxa de leads qualificados abaixo de 50%.

Mostre apenas a contagem de leads, sem dados pessoais. Não altere nenhuma campanha nem criativo.

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