Analisador de Campanhas de Anúncios

Transforme dados brutos de desempenho de campanhas em decisões claras. Esta habilidade não apenas resume métricas — ela diagnostica problemas, identifica vencedores, verifica a significância estatística e diz exatamente o que cortar, escalar e testar em seguida. Em seguida, vai além: compara canais em igualdade de condições, descobre onde você está gastando demais vs. de menos em relação aos resultados e produz um plano concreto de realocação de orçamento.

Princípio central: A maioria dos fundadores de startups verifica seu painel de anúncios, vê um número de ROAS e entra em pânico ou celebra. Esta habilidade oferece a análise sutil que um especialista em mídia paga faria: o que é realmente significativo, o que é ruído e para onde seu próximo dólar deve ir. Ela também resolve o problema de alocação — a maioria das startups ou espalha o orçamento muito finamente entre os canais (nenhum canal recebe o suficiente para aprender) ou despeja tudo em um canal (perdendo oportunidades mais baratas em outros lugares).

Quando Usar

• "Analise o desempenho dos meus anúncios do Google"
• "Quais anúncios devo encerrar?"
• "Esta campanha está funcionando?"
• "Onde estou desperdiçando gastos com anúncios?"
• "Otimize meus anúncios do Meta"
• "Como devo dividir meu orçamento de anúncios?"
• "Devo gastar mais no Google ou no Meta?"
• "Realocar meus gastos com anúncios entre os canais"
• "Onde estou obtendo o melhor retorno?"
• "Tenho $X/mês para anúncios — como devo distribuí-lo?"

Fase 0: Entrada

1. Dados da campanha — Um dos seguintes:
   • Exportação CSV do Google Ads / Meta Ads Manager / LinkedIn Campaign Manager
   • Tabela de desempenho colada
   • Capturas de tela do painel (extrairemos os dados)
2. Plataforma(s) — Google / Meta / LinkedIn / Todas
3. Período — Qual intervalo de datas este período abrange?
4. Orçamento mensal — Gasto total com anúncios neste período
5. Objetivo principal — Para qual conversão você está otimizando? (Demos / Testes Gratuitos / Compras / Leads)
6. Métricas alvo — Você tem CPA ou ROAS alvo? (Se não, faremos um benchmark)
7. Alguma mudança conhecida? — Você alterou criativos, orçamento ou segmentação durante este período?
8. Canais atualmente em execução — Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, Twitter/X Ads, TikTok Ads, outros
9. Dados do funil (se disponíveis):
   • Taxa Lead → MQL
   • Taxa MQL → SQL
   • Taxa SQL → Fechamento
   • Tamanho médio do negócio
10. Canais que você está considerando, mas ainda não experimentou — Quer testar novos canais?
11. Restrições — Gasto mínimo em qualquer canal? Plataforma na qual você deve permanecer?

Fase 1: Ingestão e Normalização de Dados

Formatos de Dados Aceitos

Normalize todos os dados em um formato de análise padrão:

Normalização Multicanal

Quando os dados abrangem vários canais, também produza um resumo em nível de canal:

*CAC = Custo total de aquisição de cliente se os dados do funil forem fornecidos (CPA × ajuste da taxa de fechamento)

CAC Ajustado pelo Funil (Se Dados do Funil Disponíveis)

Channel CAC = CPA ÷ (MQL rate × SQL rate × Close rate)

Isso revela quais canais produzem leads que realmente fecham, não apenas convertem.

Fase 2: Diagnóstico de Desempenho

2A: Verificação de Saúde em Nível de Campanha

Para cada campanha:

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