Auditorias de conta

Encontre os referrals de login, pagamento e agendamento que roubam o crédito de conversão no GA4

Comprova, com detalhamentos por origem, evento e página de destino, se o GA4 atribui conversões a um domínio externo de login, pagamento ou agendamento quando os visitantes voltam dele. Lista os domínios a adicionar às referências indesejadas e a bagunça nos nomes de origem paga.

Quando usar

Quando seu site usa login do Google, uma página de pagamento externa ou um sistema de agendamento, e você nota que uma grande parte das conversões no GA4 parece vir do canal Referral.

O que você recebe

Uma tabela baseada em evidências dos referrals que roubam conversões, a participação dos eventos-chave cuja origem fica incerta por isso, um padrão único para nomes de origem paga e a lista exata de domínios para inserir no GA4. Sem alterar nenhuma configuração.

Ele altera algo na minha conta?

Não. O assistente apenas lê seus dados e apresenta um relatório.

Funciona com

GA4

Preencha antes de enviar

[propriedade do 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. Algumas conversões na minha propriedade do GA4 [propriedade do GA4] podem estar mostrando a origem errada. Quando um visitante sai do meu site para um domínio externo, como o login do Google, um provedor de pagamento ou um sistema de agendamento, e depois volta, o GA4 pode iniciar uma nova sessão e atribuir a conversão a esse domínio. Comprove se isso está acontecendo. Os serviços externos que eu uso: [seus provedores de pagamento, login, agendamento ou reservas, ou escreva "não sei"]. Esta é uma análise somente leitura. 1. Confirme a propriedade. Liste a propriedade com ga4_list_properties, os fluxos web e os IDs de medição com ga4_list_data_streams e os eventos-chave com ga4_list_conversions. 2. Puxe as origens. Com ga4_report, puxe os últimos 28 dias com dimension=channel e dimension2=source_medium e separe as linhas do canal Referral. 3. Relacione os eventos-chave às origens. Com ga4_report, use dimension=event e dimension2=source_medium para ver de qual origem vem cada evento-chave. Sem dimension=event, a coluna de conversões é a soma de todos os eventos-chave da propriedade, então não pule esta etapa. 4. Analise as páginas de destino. Com ga4_report, use dimension=landing_page e dimension2=source_medium. Encontre sessões de referral que caem em páginas como um retorno de login (por exemplo /auth/.../callback), uma página de agradecimento pós-pagamento ou uma página de confirmação de agendamento. Regras para um referral suspeito: 1. Linhas de referral cuja origem é um serviço de login (accounts.google.com, login.microsoftonline.com, appleid.apple.com e similares), um provedor de pagamento ou um sistema de agendamento. 2. Meu próprio domínio ou subdomínios aparecendo como referrals. 3. Linhas de referral cujos eventos-chave por sessão são mais que o dobro da média do site. 4. Sessões de referral cuja página de destino é uma página de retorno, de agradecimento ou de confirmação. Formate a saída assim: 1. Tabela de referrals suspeitos: origem / mídia, canal, sessões, eventos-chave, página de destino mais comum, por que é suspeito. 2. O total de eventos-chave nessas linhas e sua participação em todos os eventos-chave. Os dados do GA4 sozinhos não mostram a origem real dessas conversões; diga isso claramente e não estime uma redistribuição. 3. Linhas em canais pagos em que a mesma plataforma aparece com vários nomes (por exemplo fb / paid, ig / paid, meta / paid, ou uma origem que cai em Paid Other), com uma proposta de padrão de utm_source e utm_medium para elas. 4. A fazer: os domínios a adicionar à lista de referências indesejadas no GA4 e, quando necessário, os domínios a configurar para a medição entre domínios. Nenhuma ferramenta altera essas configurações; eu mesmo vou inseri-las em Admin > Fluxos de dados > fluxo web > Configurar configurações de tag no GA4, então escreva os domínios exatamente. Observe que a mudança não corrige os dados passados, apenas afeta as sessões a partir de então.

Exemplo de resultado

Um exemplo do resultado que este prompt gera. A estrutura vem da saída real das ferramentas; os números e nomes são fictícios.

Exemplo de saída (baseado em uma conta fictícia, não em dados reais de clientes)

Propriedade: sampleclinic.com (G-XXXXXXX), eventos-chave: generate_lead, purchase.

Origem / mídiaCanalSessõesEventos-chavePágina de destino mais comumPor que é suspeito
accounts.google.com / referralReferral18864/auth/google/callbackServiço de login, página de retorno
pay.samplepos.com / referralReferral5247/order/completeProvedor de pagamento, página de agradecimento
booking.sampleclinic.com / referralReferral3122/booking/confirmedMeu próprio subdomínio

Essas três linhas concentram 133 eventos-chave, 38% de todos os eventos-chave da propriedade. A origem real dessas conversões (anúncios, orgânico, direto) não pode ser recuperada a partir dos dados do GA4 depois do fato.

Bagunça nas origens pagas: o tráfego da Meta está dividido em três como fb / paid, ig / paid e meta / paid; a linha an / paid cai em Paid Other. Proposta: usar utm_source=meta, utm_medium=paid_social e mover o posicionamento para utm_content.

Para inserir no GA4
1. Referências indesejadas: accounts.google.com, pay.samplepos.com
2. Medição entre domínios: sampleclinic.com, booking.sampleclinic.com

A mudança não corrige os dados passados, apenas afeta as sessões a partir de então.

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