Otimização

Resultados dos experimentos do Google Ads: declare vencedores e encerre os perdedores

Compara as campanhas base e de teste de cada experimento do Google Ads em andamento e recente, dá um veredito de vencedor, perdedor ou inconclusivo com base no seu KPI e prepara as ações de encerramento para a sua aprovação.

Quando usar

Quando você tem experimentos do Google Ads em andamento ou recém-concluídos e precisa saber quais venceram, quais perderam e quais estão apenas queimando tráfego.

O que você recebe

Uma tabela base vs. teste para cada experimento com veredito de vencedor, perdedor ou inconclusivo, os dias ainda necessários para os testes inconclusivos e uma prévia da lista de experimentos a encerrar, aguardando 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

Google Ads

Preencha antes de enviar

[nome da conta][CPA ou ROAS][30]

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. Revise os experimentos de campanha na conta do Google Ads [nome da conta]. Meu KPI principal é [CPA ou ROAS]. 1. Encontre o customer_id de [nome da conta] com list_accounts. Execute list_experiments (action list) e mantenha os experimentos que estão em andamento ou que terminaram nos últimos [30] dias. Anote o id, o tipo, as datas de início e de término de cada um e as campanhas que ele bloqueia. 2. Mapeie os grupos. Cada experimento tem uma campanha base (controle) e uma campanha de teste. Se list_experiments não deixar claro qual é qual, execute uma consulta GAQL em experiment_arm (experiment_arm.name, experiment_arm.control, experiment_arm.campaigns, experiment_arm.traffic_split) para identificá-las. 3. Puxe as métricas por grupo com google_ads_query no recurso campaign, filtrando pelos ids das campanhas base e de teste e por segments.date entre a data de início do experimento e a data de término (ou ontem, se ainda estiver em andamento): metrics.cost_micros, metrics.clicks, metrics.conversions, metrics.conversions_value. Calcule você mesmo o custo por conversão, o ROAS (valor da conversão / custo) e a taxa de conversão (conversões / cliques). Se uma consulta falhar ou um grupo não retornar linhas, diga isso para aquele experimento em vez de adivinhar. Retorne uma tabela por experimento com os dois grupos, a diferença em % para cada métrica, os dias de execução, a divisão de tráfego e um veredito baseado nestas regras: - Vencedor: o teste supera a base no meu KPI principal em pelo menos 10%, rodou por 14+ dias e cada grupo tem 30+ conversões. - Perdedor: o teste é 10%+ pior nas mesmas condições de volume. - Inconclusivo: qualquer outro resultado. Usando o ritmo diário atual de conversões do grupo mais lento, estime quantos dias a mais são necessários para chegar a 30 conversões por grupo. Sinalize os experimentos que rodam há mais de 6 semanas sem atingir o volume mínimo. Eles estão desperdiçando a divisão de tráfego. Para os vencedores, escreva uma recomendação de uma linha que eu possa executar na interface (aplicar a mudança na campanha base ou promover). Não promova nada. Para os perdedores e os testes parados, proponha encerrá-los. Não encerre nada ainda. Execute list_experiments com action end e confirm=false para cada um como prévia, mostre-me a lista exata com os ids dos experimentos e as campanhas que serão desbloqueadas, e aguarde minha aprovação antes de chamar com confirm=true.

Revise os experimentos de campanha na conta do Google Ads [nome da conta]. Meu KPI principal é [CPA ou ROAS].

1. Encontre o customer_id de [nome da conta] com list_accounts. Execute list_experiments (action list) e mantenha os experimentos que estão em andamento ou que terminaram nos últimos [30] dias. Anote o id, o tipo, as datas de início e de término de cada um e as campanhas que ele bloqueia.

2. Mapeie os grupos. Cada experimento tem uma campanha base (controle) e uma campanha de teste. Se list_experiments não deixar claro qual é qual, execute uma consulta GAQL em experiment_arm (experiment_arm.name, experiment_arm.control, experiment_arm.campaigns, experiment_arm.traffic_split) para identificá-las.

3. Puxe as métricas por grupo com google_ads_query no recurso campaign, filtrando pelos ids das campanhas base e de teste e por segments.date entre a data de início do experimento e a data de término (ou ontem, se ainda estiver em andamento): metrics.cost_micros, metrics.clicks, metrics.conversions, metrics.conversions_value. Calcule você mesmo o custo por conversão, o ROAS (valor da conversão / custo) e a taxa de conversão (conversões / cliques). Se uma consulta falhar ou um grupo não retornar linhas, diga isso para aquele experimento em vez de adivinhar.

Retorne uma tabela por experimento com os dois grupos, a diferença em % para cada métrica, os dias de execução, a divisão de tráfego e um veredito baseado nestas regras:
- Vencedor: o teste supera a base no meu KPI principal em pelo menos 10%, rodou por 14+ dias e cada grupo tem 30+ conversões.
- Perdedor: o teste é 10%+ pior nas mesmas condições de volume.
- Inconclusivo: qualquer outro resultado. Usando o ritmo diário atual de conversões do grupo mais lento, estime quantos dias a mais são necessários para chegar a 30 conversões por grupo.

Sinalize os experimentos que rodam há mais de 6 semanas sem atingir o volume mínimo. Eles estão desperdiçando a divisão de tráfego.

Para os vencedores, escreva uma recomendação de uma linha que eu possa executar na interface (aplicar a mudança na campanha base ou promover). Não promova nada.

Para os perdedores e os testes parados, proponha encerrá-los. Não encerre nada ainda. Execute list_experiments com action end e confirm=false para cada um como prévia, mostre-me a lista exata com os ids dos experimentos e as campanhas que serão desbloqueadas, e aguarde minha aprovação antes de chamar com confirm=true.

Abrir no Claude Abrir no ChatGPT Discutir no fórum

Buscas relacionadas

experimentos google ads resultados de teste ab experimento de campanha vencedor ou perdedor teste vs base significância estatística encerrar experimento cpa roas resultado do teste

Estes prompts funcionam melhor quando seu assistente de IA está conectado às suas contas com o Opus Growth.

Conecte suas contas grátis

Mais prompts

OtimizaçãoAltera após sua aprovação

Por que meus anúncios não aparecem? Diagnóstico de lance de primeira página, ranking e orçamento

Separa, palavra-chave por palavra-chave, se o gasto baixo ou as poucas impressões vêm de lances, qualidade ou orçamento. Aplica alterações de lance e orçamento somente depois da sua aprovação.

Quando usarQuando suas campanhas do Google Ads gastam muito abaixo do orçamento ou quase não recebem impressões e você precisa saber se a causa é lance, qualidade ou orçamento.

Na minha conta do Google Ads [nome da conta], [nomes das campanhas ou "todas as campanhas de Pesquisa"] gastam muito abaixo do orçamento ou recebem pouquíssimas impressões. Use os últimos 30 dias para descobrir o motivo.

1. Nível de campanha. Use impression_share_analysis para mostrar a parcela de impressões de cada campanha, a parcela perdida por orçamento e por ranking, e com que frequência os anúncios aparecem no topo da página. Se uma campanha não consegue usar todo o orçamento e mesmo assim mostra parcela perdida por orçamento, explique o provável motivo.
2. Nível de palavra-chave. Com keyword_quality_report e google_ads_query em keyword_view, levante o lance de cada palavra-chave ativa, as estimativas de primeira página e de topo da página, o Índice de Qualidade e seus três componentes. Separe as palavras-chave em quatro grupos: lance abaixo da estimativa de primeira página, raramente exibida por qualidade baixa, volume baixo demais, sem problema.
3. Recomendação. Para palavras-chave com lance baixo demais e que combinam com o meu negócio, proponha um novo lance. Ele não pode ficar abaixo da estimativa de primeira página nem passar de [custo máximo por clique]. Para palavras-chave de baixa qualidade, em vez de aumentar o lance, diga qual componente precisa ser corrigido: relevância do anúncio, taxa de cliques esperada ou página de destino. Para campanhas que perdem parcela por orçamento e trazem conversões, proponha um orçamento.
4. Prévia e aprovação. Mostre a lista de alterações com valores atuais e novos, calcule a variação estimada do gasto diário e aguarde minha aprovação. Depois da aprovação, aplique separadamente os lances dos grupos de anúncios e das palavras-chave.

Defina a ordem de prioridade por [serviços prioritários, ex.: "habilitação para motos e veículos pesados"]. Aumentar a visibilidade desses vem antes de qualquer outra palavra-chave.

OtimizaçãoAltera após sua aprovação

Pare de pagar para conquistar clientes que você já tem: exclua quem já converteu

Confirma ou cria uma lista de pessoas que chegaram à sua página de agradecimento e a exclui das campanhas voltadas a conquistar novos clientes. Nunca exclui uma lista apenas pelo nome quando não é possível ler a definição dela.

Quando usarQuando você suspeita que as campanhas pelas quais paga para conquistar novos clientes também estão sendo exibidas para clientes atuais, e o seu negócio não depende de compras recorrentes.

Na minha conta do Google Ads [nome da conta], as campanhas feitas para conquistar novos clientes podem estar sendo exibidas também para pessoas que já preencheram um formulário ou compraram. Quero excluir essas pessoas das minhas campanhas de aquisição. O endereço da minha página de agradecimento ou de pedido concluído é: [URL da página de agradecimento]. Minhas campanhas de aquisição são: [nomes das campanhas, ou escreva "você decide"].

1. Separe as campanhas. Obtenha as campanhas ativas com account_snapshot. Deixe de fora as campanhas com brand no nome e as campanhas de remarketing. Deixe de fora também as campanhas Performance Max e anote-as separadamente, porque esse método não funciona da mesma forma nelas.
2. Leia as listas existentes. Com list_audiences e definition=true, obtenha todas as listas com a definição, a duração da associação e os tamanhos na Rede de Pesquisa e na Rede de Display. Nunca exclua uma lista cuja definição não possa ser lida apenas pelo nome, porque excluir a lista errada bloqueia silenciosamente também prospects reais. Nesse caso, mostre-me a lista e peça que eu confirme a regra dela na interface do Google Ads.
3. Escolha ou crie a lista certa. Se uma lista com definição confirmada cobrir os visitantes da página de agradecimento, use-a. Se não, proponha uma nova com create_website_audience, passando o caminho da página de agradecimento em url_contains e [duração da associação, por exemplo 180, conforme o seu ciclo de vendas] em membership_days. Observe que uma lista nova leva tempo para ser preenchida e que o Google precisa de pelo menos 1.000 membros ativos para usar uma lista na Rede de Pesquisa; uma exclusão com uma lista menor não tem efeito na Pesquisa.
4. Leia o que já está associado. Com google_ads_query, extraia os critérios USER_LIST com o campo negative de campaign_criterion e ad_group_criterion. Não proponha adicionar a mesma lista onde ela já está excluída.
5. Prévia e aplicação. Para cada campanha, use manage_audience_targeting com action=exclude e o nome ou ID da lista como audience; não defina bid_modifier. Mostre primeiro a prévia de todas as campanhas com confirm=false, aguarde a minha aprovação, depois aplique e confirme, lendo campaign_criterion novamente, que a lista foi adicionada com negative=true.

Exceção: se o meu negócio depende de compras recorrentes ou renovações (renovações de assinatura, manutenção regular, consumíveis), excluir essas pessoas pode reduzir a receita. Pergunte-me isso logo no início e, de acordo com a minha resposta, proponha uma campanha de remarketing separada em vez de uma exclusão.

Formate a saída assim: uma tabela de campanhas (campanha, tipo, exclusões existentes, lista a adicionar, tamanho da lista na Rede de Pesquisa e na Rede de Display, decisão), uma estimativa aproximada de quando a lista pode atingir um tamanho utilizável na Pesquisa e o gasto que foi para essa lista nos últimos 30 dias. Você só pode medir esse gasto com google_ads_query a partir de campaign_audience_view e ad_group_audience_view se a lista já estava associada à campanha em modo de observação; se não estava, diga que não é possível medir e não adivinhe.

OtimizaçãoAltera após sua aprovação

Envie vendas de cliques do Microsoft Ads de volta como conversões offline

Envia ao Microsoft Ads as vendas fechadas por telefone ou na loja usando o Microsoft Click ID (MSCLKID). Verifica primeiro a meta offline e os dados, remove linhas duplicadas e incompletas e coloca a prévia para a sua aprovação.

Quando usarQuando os potenciais clientes do seu Microsoft Ads se tornam vendas depois, por telefone, na loja ou no seu CRM, e você quer que os lances aprendam com vendas reais, e não com preenchimentos de formulário.

Na minha conta do Microsoft Ads [nome da conta], alguns dos potenciais clientes que chegam por anúncios depois se tornam vendas por telefone ou na loja. Quero enviar essas vendas de volta com o Microsoft Click ID (MSCLKID) para que os lances aprendam com vendas reais. Esta é a minha lista de vendas: [cole a tabela com as colunas MSCLKID, data e hora da venda, fuso horário e valor da venda].

1. Encontre a conta. Obtenha o ID da conta e a moeda com list_microsoft_accounts. Se a moeda vier vazia, não adivinhe, pergunte a mim.
2. Verifique as metas. Com list_microsoft_conversion_goals, liste as metas de conversão da conta com tipo, tipo de contagem e janela de conversão (conversion_window_min, em minutos). Se não houver nenhuma meta do tipo offline, pare e me avise. create_microsoft_conversion_goal só cria metas baseadas em URL, então eu mesmo preciso criar a meta offline na seção de metas de conversão da interface do Microsoft Advertising. Quando eu tiver criado, peça o nome exato dela.
3. Limpe os dados. Verifique minhas linhas com estas regras:
   1. Remova linhas com MSCLKID vazio e diga quantas eram.
   2. Se o mesmo MSCLKID aparecer duas vezes, mantenha apenas um, porque enviar duas vendas para um clique infla as conversões. Se forem realmente duas vendas distintas, pergunte a mim.
   3. Converta as datas para UTC no formato 2026-08-01T14:30:00Z. Se nenhum fuso horário for informado, não adivinhe, pergunte a mim.
   4. A venda deve ser posterior ao clique e estar dentro da janela de conversão da meta. Se a lista não tiver data do clique, diga claramente que essa verificação não pôde ser feita.
   5. Transforme os valores em números e compare a moeda com a moeda da conta.
4. Prévia. Execute upload_microsoft_offline_conversions com account_id, o nome exato da meta como conversion_name, as linhas limpas como conversions (msclkid=...;datetime=...;value=..., uma linha por registro) e a moeda, primeiro com confirm=false. Mostre o número de linhas, uma linha de exemplo e o valor total da prévia.
5. Envie após a minha aprovação. Faça o upload com os mesmos parâmetros e confirm=true, e informe o resultado da ferramenta com o número de linhas. O Microsoft demora para mostrar conversões nos relatórios, então me lembre de verificar no dia seguinte com microsoft_report_query, puxando Conversions e Revenue do relatório CampaignPerformance, se as vendas enviadas aparecem.

Por fim, escreva uma lista de verificação curta para uma configuração duradoura: como confirmar na interface do Microsoft Advertising que a marcação automática do MSCLKID está ativada, como o formulário do site deve guardar o MSCLKID em um campo oculto e quais colunas a equipe de vendas deve preencher para cada venda. Observe que nenhuma ferramenta verifica isso, então eu mesmo vou executar essas etapas.

OtimizaçãoAltera após sua aprovação

Adicione públicos em modo de observação às campanhas de Pesquisa e descubra quem mais converte

Adiciona suas próprias listas e segmentos do Google às campanhas de Pesquisa em modo de observação, sem restringir o alcance. Verifica primeiro a armadilha do modo de segmentação, confere o resultado após a adição e deixa um plano de leitura para 30 dias depois.

Quando usarQuando você não sabe para quais públicos suas campanhas de Pesquisa funcionam melhor e quer começar a coletar esses dados sem reduzir o alcance.

Quero adicionar segmentos de público às campanhas de Pesquisa da minha conta do Google Ads [nome da conta] sem restringir o alcance delas. O objetivo é ver quais públicos convertem melhor e decidir depois com base nisso. É assim que eu descreveria nosso negócio e nosso cliente: [descrição do negócio e dos clientes].

1. Situação atual. Obtenha as campanhas de Pesquisa ativas, suas estratégias de lances e os resultados dos últimos 30 dias com account_snapshot. Com google_ads_query, busque os públicos já anexados em campaign_criterion e ad_group_criterion (type IN USER_LIST, USER_INTEREST, CUSTOM_AUDIENCE, COMBINED_AUDIENCE, com o campo negative).
2. Leia o modo de segmentação. Com google_ads_query, busque targeting_setting.target_restrictions dos recursos campaign e ad_group e observe a dimensão AUDIENCE. Se bid_only=false, esse nível está no modo "Segmentação" e todo público adicionado ali restringe o alcance. Mostre essas campanhas e esses grupos de anúncios primeiro e pergunte a mim antes de adicionar qualquer coisa a eles.
3. Minhas próprias listas. Com list_audiences e definition=true, obtenha as listas, seus tipos e seus tamanhos na rede de Pesquisa. O Google exige pelo menos 1.000 membros ativos para uma lista ser usada na Pesquisa; deixe de fora da proposta as listas abaixo disso e mostre-as separadamente.
4. Proposta. Proponha um conjunto de no máximo 10 públicos por campanha: minhas próprias listas, como visitantes do site e conversores, segmentos de in-market que combinem com meu negócio e, quando útil, um segmento demográfico detalhado. Escreva os segmentos do Google com o nome exato exibido na interface do Google Ads. Não proponha segmentos de eventos importantes da vida para campanhas de Pesquisa, porque o Google não os aceita na Pesquisa.
5. Aplicação. Após minha aprovação, adicione cada público com manage_audience_targeting usando action=attach e mode=OBSERVATION. Nunca deixe mode vazio e não defina bid_modifier. Mostre primeiro a prévia de todas as adições por campanha com confirm=false, depois aplique, e então leia campaign_criterion e targeting_setting novamente com google_ads_query para confirmar que os públicos foram adicionados e que o modo de segmentação não mudou.

Escreva também um plano de leitura para eu usar daqui a 30 dias: impressões, cliques, custo e conversões por público a partir de campaign_audience_view e ad_group_audience_view com google_ads_query. Regra de decisão: não avalie um público com menos de 100 cliques em 30 dias; sinalize públicos cuja taxa de conversão esteja 30% acima ou abaixo da média da campanha. Observe que os ajustes de lance por público não são aplicados em campanhas com Smart Bidding, então as conclusões nesses casos precisam virar decisões de texto de anúncio, campanha separada ou exclusão, e não mudanças de lance.

Formate a saída assim: avisos sobre o modo de segmentação, uma tabela de públicos propostos por campanha (campanha, público, tipo, tamanho na Pesquisa, motivo) e o plano de leitura de 30 dias.