Relatórios

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 usar

Quando 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.

O que você recebe

Uma tabela que combina a taxa de compra do GA4 com o custo por conversão e o ROAS do Ads por dispositivo, além de ajustes de lance em prévia (ou uma nota sobre Smart Bidding), aplicados somente após a sua aprovação.

Ele altera algo na minha conta?

Somente com sua aprovação. O assistente mostra primeiro uma prévia de cada alteração e aguarda o seu aval.

Funciona com

GA4, Google Ads

Preencha antes de enviar

[campanha][ID da conta do Google Ads][propriedade do GA4][CPA 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. 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.

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.

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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.

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.

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.

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.

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.