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[ID da conta][ROAS alvo, ex.: 4 = 400%][ROAS alvo][opcional: cole os IDs dos itens][opcional: ID do item, preço, margem %]
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 conta [ID da conta] do Google Ads, minha meta de ROAS é [ROAS alvo, ex.: 4 = 400%].
Etapa 1. Execute account_snapshot (platform=google_ads, recent_days=30) para saber quais campanhas de Shopping e Performance Max existem, se estão veiculando, seus orçamentos e a estratégia de lances atual.
Etapa 2. Execute google_ads_query com este GAQL:
SELECT segments.product_item_id, segments.product_title, segments.product_brand, campaign.name, campaign.advertising_channel_type, metrics.impressions, metrics.clicks, metrics.cost_micros, metrics.conversions, metrics.conversions_value FROM shopping_performance_view WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS ORDER BY metrics.cost_micros DESC
Converta cost_micros para a moeda da conta. Se o resultado parecer limitado pelo número máximo de linhas, aumente o limit e me diga quantos produtos você analisou, para que eu saiba se a cauda longa foi incluída. Se o mesmo item aparecer em mais de uma campanha, some por produto e indique também em quais campanhas ele gasta.
Classifique cada produto:
- Heróis: ROAS igual ou acima de [ROAS alvo] com pelo menos 3 conversões.
- Ralos: custo acima de 2x o custo médio por produto neste conjunto de dados e ROAS abaixo de 50% da meta.
- Zumbis: menos de 100 impressões em 30 dias, ou seja, o produto praticamente não é veiculado. Observe que produtos com zero impressões simplesmente não aparecem nesta visualização; se eu colar aqui a lista completa de IDs de itens do meu feed [opcional: cole os IDs dos itens], liste também os que estiverem faltando como zumbis.
- Intermediários: todo o resto.
Entregue:
1. Totais por grupo: número de produtos, participação no gasto, participação no valor de conversão e ROAS.
2. Os 15 maiores ralos com custo, cliques, conversões, ticket médio (valor de conversão / conversões), ROAS e um provável diagnóstico de oferta. Baseie o diagnóstico no que os dados mostram: ticket médio baixo demais para cobrir o custo por conversão, muitos cliques com taxa de conversão muito baixa, ou gasto concentrado em uma única campanha. Preço acima do mercado, candidato a kit e item apenas de entrada são hipóteses, porque preços do feed, preços de concorrentes e margens não estão nestes dados. Rotule-os como hipóteses, a menos que eu cole aqui preços ou margens: [opcional: ID do item, preço, margem %].
3. Um plano de estrutura. Explique como separar heróis, ralos e zumbis em campanhas ou grupos de recursos próprios com metas de ROAS diferentes, de quais campanhas existentes da Etapa 1 cada grupo viria e o impacto esperado no gasto e no valor de conversão, indicando as premissas.
Isto é apenas um plano. Não altere campanhas, orçamentos, lances nem grupos de listagem. Se eu aprovar alguma parte depois, mostre antes uma prévia com confirm=false de cada alteração e crie qualquer campanha nova pausada.