# Trafego Analise > Análise narrada de tráfego pago Meta Ads com terminologia VTSD (Mandala de 18 tipos, Urgência Oculta, Quadro na Parede, Furadeira, Decorados, 3 Identidades, HOT/COLD/SUPERCOLD, Caixa Rápido, Pico vs Evergreen). Hub de menu com 10 outputs narrativos: Diagnóstico Rápido, Performance & Funil, Criativos & Copy, Geo & Demografia, Timing & Sazonalidade, Investigação Profunda, Lifecycle & Histórico, Problemas Ocultos, Orçamento & Projeção, Comparativo A x B. Aluno escolhe um output por vez, recebe análise completa pelo método VTSD com handoff para skill executora quando ação for necessária. Lê dados via /trafego-insights (com cache local em arquivo .md). Use quando o aluno pedir análise narrada, ranking, comparativo, diagnóstico, mapa do funil, ou quiser ensinar tráfego pelo método. - Skill: `readytogo-education/trafego-analise` (Agent Skill, multi-file: 15 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add readytogo-education/trafego-analise` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/readytogo-education/trafego-analise/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Productivity - Author: readytogo-education (https://skillmd.com/u/readytogo-education) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/readytogo-education/trafego-analise --- # Tráfego Análise. 9 Outputs Narrativos VTSD Análise narrada de campanhas Meta Ads pela lente da metodologia VTSD (Venda Todo Santo Dia, Leandro Ladeira). Cada métrica de tráfego é o termômetro de um elemento do método. O propósito é conectar dado → método → decisão, e entregar análise pedagógica que serve tanto para operar quanto para ensinar. **Diferença vs outras skills de tráfego:** - `/trafego-insights` é a **fonte de dados** (lê e cacheia, não narra). - `/trafego-otimizar` é **técnico**, calcula, executa pausa/ajuste de budget. Foca em **operação**. - `/trafego-escalar` **escala** campanhas validadas com freios. - `/trafego-analise` **narra** com terminologia VTSD. **Não executa edição.** Quando a análise sugere ação, ela faz handoff para a skill executora correspondente. --- ## Como funcionar Ao ser invocada, validar conexão Meta, perguntar a conta de anúncios e apresentar o menu. Aguardar escolha antes de pedir período ou dado. ### Passo 0. Validar conexão Meta Ler `META_AUTH_MODO` no `.env`. Se vazio, acionar `/trafego-conexao` antes de qualquer outra ação. ### Passo 0.5. Selecionar conta de anúncios Ler `FB_AD_ACCOUNT_IDS` no `.env` (campo com múltiplas contas separadas por vírgula, ex: `1234,5678,9012`). Também ler `FB_AD_ACCOUNT_ID` (conta padrão). **Se houver apenas uma conta configurada** (`FB_AD_ACCOUNT_ID` e `FB_AD_ACCOUNT_IDS` idênticos ou `FB_AD_ACCOUNT_IDS` vazio): usar automaticamente essa conta e pular a pergunta. **Se houver mais de uma conta em `FB_AD_ACCOUNT_IDS`**: listar as contas disponíveis e perguntar qual usar. Para obter o nome de todas as contas **em uma única chamada batch**, fazer **uma chamada `Bash(curl ...)` direta** (sem heredoc Python — ver regra "EXECUÇÃO TÉCNICA DE CHAMADAS GRAPH API" no CLAUDE.md): Construir a string `act_,act_,...` a partir de `FB_AD_ACCOUNT_IDS` e disparar: ``` curl -s "https://graph.facebook.com/v21.0/?ids=act_1234567890,act_0987654321,act_1122334455,act_5566778899&fields=name&access_token=" ``` A resposta vem em JSON único: ```json { "act_1234567890": {"name": "Conta A", "id": "act_1234567890"}, "act_0987654321": {"name": "Conta B", "id": "act_0987654321"}, ... } ``` O Claude lê o JSON retornado como texto e monta o menu numerado. **Nunca fazer N chamadas separadas** — uma única chamada batch é o suficiente e conta como 1 contra o rate limit. **Tratamento de erro:** se a chamada batch falhar, exibir só os IDs sem nome e continuar. **Ordenação obrigatória:** a conta cujo ID coincide com `FB_AD_ACCOUNT_ID` é a conta padrão e deve sempre aparecer em **primeiro lugar** na lista, com a etiqueta `"padrão"` entre aspas após o nome. As demais contas seguem na ordem em que aparecem em `FB_AD_ACCOUNT_IDS`. Montar o menu assim: ``` Qual conta de anúncios deseja analisar? [1] Nome da Conta Padrão "padrão" (act_1234567890) [2] Nome da Conta B (act_0987654321) [3] Nome da Conta C (act_1122334455) Digite o número: ``` Se a chamada de nome falhar para alguma conta, exibir só o ID sem nome. A conta padrão ainda recebe a etiqueta `"padrão"` mesmo sem nome. **Após a escolha:** definir `CONTA_ATIVA_ID` como variável de sessão (ex: `act_1234567890`). Usar esse ID em todas as chamadas subsequentes à Graph API desta sessão, inclusive ao chamar `/trafego-insights`. ### Passo 0.55. Filtro de status das campanhas Antes de buscar os grupos, perguntar quais status incluir: ``` Quais campanhas incluir na análise? [1] Somente ativas (ACTIVE — o que está rodando agora) [2] Somente pausadas (PAUSED + WITH_ISSUES — o que está desligado) [3] Ativas + pausadas (visão completa do presente) [4] Histórico completo (inclui arquivadas — análise de longo prazo) ``` Salvar como `STATUS_FILTRO` (variável de sessão) e usar em todas as chamadas subsequentes: | Escolha | `effective_status` na API | |---------|--------------------------| | [1] | `["ACTIVE"]` | | [2] | `["PAUSED","WITH_ISSUES"]` | | [3] | `["ACTIVE","PAUSED","WITH_ISSUES"]` | | [4] | `["ACTIVE","PAUSED","WITH_ISSUES","ARCHIVED"]` | **Alerta automático para output [8] Problemas Ocultos:** se `STATUS_FILTRO = ["ACTIVE"]` e o aluno escolher o output [8], alertar antes de rodar: "Você está analisando só campanhas ativas. Para ver ad sets quebrados e anúncios pausados por problema, reinicie e escolha [2] ou [3]." --- ### Passo 0.6. Identificar escopo de análise Após definir `CONTA_ATIVA_ID` e `STATUS_FILTRO`, **sempre buscar todas as campanhas da conta** com o status escolhido — sem pré-filtrar por nome: ``` GET /act_{CONTA_ATIVA_ID}/campaigns ?fields=id,name,objective,status &effective_status={STATUS_FILTRO} &limit=200 &access_token={token} ``` Salvar a lista completa em memória de sessão (`CAMPANHAS_SESSAO`). Não filtrar ainda. **Em seguida, perguntar como o aluno organiza as campanhas:** ``` Como suas campanhas estão nomeadas? [1] Por nomenclatura você informa o padrão que usa (ex: PRODUTO - FUNIL - NOME, [PRODUTO]-[FUNIL]-NOME) [2] Filtro personalizado você informa palavra-chave, trecho do nome ou IDs [3] Sem padrão definido a IA tenta identificar agrupamentos automaticamente ``` --- #### Opção [1] — Por nomenclatura Perguntar: ``` Qual é o formato do nome das suas campanhas? (ex: "PRODUTO - FUNIL - NOME DA CAMPANHA", "[PRODUTO][FUNIL] Nome") ``` Com o padrão informado, parsear todos os nomes em `CAMPANHAS_SESSAO` e extrair os segmentos. Agrupar pelo **primeiro segmento** (produto/marca). Montar menu: ``` Grupos encontrados pela nomenclatura "{padrão informado}": [1] VTSD 38 campanhas [2] FX 10 campanhas [3] NEWS 2 campanhas [4] Todas as campanhas 50 campanhas (sem filtro de grupo) Com qual grupo quer trabalhar? ``` Se nenhuma campanha bater com o padrão, informar: "Não consegui identificar grupos com esse padrão. Posso tentar automaticamente ou você prefere ver todas juntas?" — e oferecer as opções [3] e "Todas". --- #### Opção [2] — Filtro personalizado Perguntar: ``` Digite o trecho do nome, palavra-chave ou IDs de campanha que quer analisar: (ex: "remarketing", "VSL", "120245199262", "VTSD - RMK") ``` Filtrar `CAMPANHAS_SESSAO` pelo texto informado (busca por substring, case-insensitive). Mostrar quantas campanhas foram encontradas e confirmar antes de prosseguir. Salvar como `ESCOPO_FILTRO = nome_contém:{texto}`. --- #### Opção [3] — Sem padrão definido (auto-detecção) Analisar `CAMPANHAS_SESSAO` e tentar agrupar por: 1. **Prefixos comuns** — sequências antes do primeiro espaço, hífen ou colchete. Prefixo com 2+ campanhas vira grupo. 2. **Objetivo Meta** — quando prefixos se confundem, agrupar por `objective` (`OUTCOME_SALES`, `OUTCOME_LEADS`, `LINK_CLICKS`, `OUTCOME_AWARENESS`). 3. **Palavras-chave recorrentes** — `RMK`, `CV`, `LEAD`, `ENGAJAMENTO`, `PUBLICO`. Apresentar os grupos encontrados + sempre incluir "Todas as campanhas" como última opção: ``` Identifiquei os seguintes grupos (detecção automática): [1] VTSD — produto principal 46 campanhas · OUTCOME_SALES [2] FX — captação leads 10 campanhas · OUTCOME_LEADS [3] Publicações Instagram 20 campanhas · LINK_CLICKS [4] NEWS — newsletter 2 campanhas · OUTCOME_LEADS [5] Todas as campanhas 78 campanhas (sem agrupamento) Com qual grupo quer trabalhar? ``` Regras: - Listar apenas grupos com 1+ campanha. Nunca mostrar grupo vazio. - Ordenar por quantidade de campanhas (decrescente). "Todas as campanhas" sempre por último. - Se a conta tiver padrão confuso demais (todos prefixos únicos), mostrar só "Todas as campanhas" diretamente, sem menu de grupos. - Se a chamada à API falhar, pular este passo e seguir com `ESCOPO_FILTRO = conta_completa`, avisando o aluno. --- **Após a escolha do grupo** (em qualquer das três opções): Definir `ESCOPO_FILTRO` na sessão: - Grupo específico: `ESCOPO_FILTRO = nome_contém:{prefixo/texto}` — usado para filtrar em Python ao processar insights, não na API. - "Todas as campanhas" / sem filtro: `ESCOPO_FILTRO = conta_completa`. - IDs específicos: `ESCOPO_FILTRO = ids:{id1,id2,...}`. **Regra importante:** o filtro é sempre aplicado em Python sobre `CAMPANHAS_SESSAO`, nunca via parâmetro `filtering` da Graph API (evita comportamentos inconsistentes da API com strings Unicode e caracteres especiais). Usar `ESCOPO_FILTRO` em todas as chamadas subsequentes ao `/trafego-insights` desta sessão. ### Passo 1. Mostrar menu ``` ╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ TRÁFEGO ANÁLISE. Análise VTSD de Meta Ads ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝ Que tipo de análise você quer hoje? [1] DIAGNÓSTICO RÁPIDO visão geral em 60 segundos queima de dinheiro, fadiga, gasto vs anterior [2] PERFORMANCE & FUNIL ranking ROAS, comparativo CPM, posicionamento (Feed/Stories/Reels), funil completo [3] CRIATIVOS & COPY formato (estático/vídeo/carrossel), tier S/A/B/C/D, fadiga, Mandala VTSD 18 tipos [4] GEO & DEMOGRAFIA estado, cidade, idade, gênero, capital vs interior, público mais barato [5] TIMING & SAZONALIDADE mês a mês, dia da semana, horário, datas comemorativas, fim de semana [6] INVESTIGAÇÃO PROFUNDA primeiras 24h vs depois do aprendizado, dispositivo, tempo de vídeo, taxa de rejeição [7] LIFECYCLE & HISTÓRICO campanhas com mais de 60 dias, evolução do CPA, melhor mês de todos, candidatos a reativar [8] PROBLEMAS OCULTOS ad sets quebrados, audiências micro, anúncios desaprovados, pixel sem atividade [9] ORÇAMENTO & PROJEÇÃO projeção até o fim do mês, candidatos a escala, redistribuição de budget [10] COMPARATIVO A x B confronta duas campanhas lado a lado, qual vence em cada etapa do funil, qual escalar [11] descrever em texto livre o que precisa ``` ### Passo 2. Aluno escolhe UM output Aguardar escolha. Aceitar número (1 a 11) ou descrição livre. Se descrição livre, identificar qual output melhor cobre. ### Passo 3. Pergunta período ``` Qual período da análise? [1] últimos 7 dias [2] últimos 14 dias [3] últimos 30 dias [4] customizado (você informa data início e fim) ``` ### Passo 4. Buscar dados via scripts Python (padrão obrigatório) **Nunca usar `curl` diretamente.** O quoting de arrays JSON (`["ACTIVE"]`) é instável no shell (Windows e Mac). O endpoint `/insights` não aceita `effective_status`. Toda chamada à Graph API passa pelo par de scripts abaixo. **Script 1 — fetch (busca e cache):** ```bash python3 .claude/skills/trafego-analise/scripts/trafego_fetch.py \ --account {CONTA_ATIVA_ID} \ --filtro "{ESCOPO_FILTRO_TEXTO}" \ --periodo {PERIODO} \ --status "{STATUS_FILTRO_LISTA}" \ --output {SLUG_OUTPUT} \ --project-root . \ --cache-dir skill-analise/cache ``` **Mapeamento de `--status` a partir do `STATUS_FILTRO` escolhido no Passo 0.55:** | Escolha do Passo 0.55 | Valor de `--status` | |---|---| | [1] Somente ativas | `ACTIVE` | | [2] Somente pausadas | `PAUSED,WITH_ISSUES` | | [3] Ativas + pausadas | `ACTIVE,PAUSED,WITH_ISSUES` | | [4] Histórico completo | `ACTIVE,PAUSED,WITH_ISSUES,ARCHIVED` | Se o aluno não passou pelo Passo 0.55 (ex: chamada direta sem menu), default do script é `ACTIVE,PAUSED,WITH_ISSUES`. Faz 5 chamadas em sequência: (0) lista IDs de campanhas com `effective_status` aplicado, (1a) métricas do período filtradas pelos IDs permitidos, (1b) comparativo WoW com mesmo filtro, (1c) reusa lista da Chamada 0 (orçamentos), (1d) gasto de hoje com mesmo filtro. Tudo com retry em rate limit. Salva em `skill-analise/cache/`. O nome do cache inclui slug do status (ex: `_apw_` para `ACTIVE,PAUSED,WITH_ISSUES`) pra evitar colisão entre filtros diferentes. **Script 2 — processar (KPIs e sinais):** ```bash python3 .claude/skills/trafego-analise/scripts/trafego_processar.py \ --account {CONTA_ATIVA_ID} \ --filtro "{ESCOPO_FILTRO_TEXTO}" \ --periodo {PERIODO} \ --output {SLUG_OUTPUT} \ --cache-dir skill-analise/cache \ --ticket {PRECO_DO_PRODUTO} ``` Lê o cache e calcula: ROAS, CPA, connect rate (`landing_page_view / link_click`), Health Score (5 dimensões), queimadoras (top 5), fadiga, saturação, alertas de budget. Saída JSON estruturada via stdout UTF-8. **Erros que esses scripts eliminam:** - `UnicodeEncodeError` no Windows: `sys.stdout.buffer.write(...encode('utf-8'))` em vez de `print()` - HTTP 400 por `landing_page_views` no topo: o campo fica dentro de `actions` como `landing_page_view` - Rate limit por múltiplas chamadas: um processo, quatro chamadas sequenciais com retry - `effective_status` no `/insights`: válido só em `/campaigns`, nunca em `/insights` - Connect Rate errado: usa `link_click` (outbound), não `clicks` (total incluindo engajamento no post) ### Passo 5. Lê o sub-skill correspondente Ler `sub-skills/{N}-{nome}.md` e executar o protocolo daquele output específico. ### Passo 6. Entrega análise narrada Aplicar protocolo padrão (Diagnóstico → Causa provável → No VTSD isso significa → Ação recomendada). Se ação exige execução, apontar para a skill executora certa. ### Passo 7. Pergunta o que fazer a seguir (dashboard + próximo output em uma só pergunta) Após entregar a análise narrada, sempre apresentar as opções em uma única mensagem: ``` O que quer fazer agora? [1] Salvar como dashboard com os dados desta análise [2] Rodar outra análise — digite o número (1 a 11) [3] Encerrar ``` **Se escolher [1] — Dashboard:** Acionar `sub-skills/_export-html.md`, que gera o arquivo em `meus-produtos/{ativo}/trafego/analise/{slug-output}-{YYYY-MM-DD-HHMM}.html` e abre no navegador. Devolver o caminho absoluto. Depois perguntar se quer rodar outra análise ou encerrar (opções [2] e [3] acima). **Se escolher [2] — Outra análise:** Aceitar o número do output (1 a 11) digitado junto ou na mensagem seguinte. Retornar ao Passo 3 (período) mantendo conta e escopo já definidos. **Se escolher [3] ou "não" / "encerrar":** Encerrar sem perguntar mais nada. **Regras desta etapa:** - Nunca usar o termo "HTML" na pergunta. O aluno vê "dashboard com os dados", não detalhes técnicos. - Nunca pular esta pergunta. Ela é obrigatória após cada análise entregue. - Se o aluno responder com um número entre 1 e 11 sem escolher [1] explicitamente, interpretar como escolha de novo output (opção [2]). --- ## Roteamento por output Cada escolha do menu carrega um sub-skill específico. Dependências de breakdowns também declaradas: | Escolha | Sub-skill | Breakdowns que pede ao /trafego-insights | |---|---|---| | [1] Diagnóstico Rápido | `sub-skills/1-diagnostico-rapido.md` | base (sem breakdown) | | [2] Performance & Funil | `sub-skills/2-performance-funil.md` | base + `publisher_platform`, `platform_position` | | [3] Criativos & Copy | `sub-skills/3-criativos.md` | base + `publisher_platform` | | [4] Geo & Demografia | `sub-skills/4-geo-demografia.md` | `age,gender`, `country`, `region`, `dma` | | [5] Timing & Sazonalidade | `sub-skills/5-timing-sazonalidade.md` | `hourly_stats_aggregated_by_advertiser_time_zone` + base por dia | | [6] Investigação Profunda | `sub-skills/6-investigacao-profunda.md` | `device_platform`, `impression_device`, `publisher_platform` | | [7] Lifecycle & Histórico | `sub-skills/7-lifecycle-historico.md` | base por mês x 6 meses (`historico_mensal`) | | [8] Problemas Ocultos | `sub-skills/8-problemas-ocultos.md` | base + diagnóstico de pixel (endpoint `/adspixels` direto) | | [9] Orçamento & Projeção | `sub-skills/9-orcamento-projecao.md` | base | | [10] Comparativo A x B | `sub-skills/10-comparativo.md` | base por campanha + métricas de vídeo (`video_p25/p50/p75/p95_watched_actions`) | | [11] Livre | usa o sub-skill mais próximo da intenção identificada | conforme necessidade | **Sub-skill compartilhada (Passo 6.5):** `sub-skills/_export-html.md` — gera HTML standalone do output usando o design system Fluxo Criativo, salvando em `meus-produtos/{ativo}/trafego/analise/`. Acionada apenas quando o aluno confirma o export. **Total:** 10 outputs narrativos + 1 sub-skill utilitária de export. Cada output entrega análise completa em uma sessão. Aluno pode rodar quantos quiser em sequência. --- ## Protocolo padrão de cada output Todo sub-skill entrega obrigatoriamente: 1. **Diagnóstico** — o que os dados revelam objetivamente. 2. **Causa provável** — por que está acontecendo (hipótese baseada em padrões VTSD). 3. **No VTSD, isso significa…** — interpretação dentro do método (qual elemento da metodologia está em jogo). 4. **Ação recomendada** — próximo passo concreto. Se exigir execução, apontar para skill executora: - Pausa/ajuste de campanha → `/trafego-otimizar` - Escala de winner → `/trafego-escalar` - Criar campanha nova → `/trafego-criar-campanha` --- ## Fonte de Dados **Opção A. Via `/trafego-insights` (recomendado):** - Invocar `/trafego-insights` com escopo, período e breakdowns que o output exige. - A skill consulta cache local em `meus-produtos/{ativo}/trafego/insights/` antes da API. - Resultado é salvo no cache para próximas chamadas (mesma ou outras skills). **Opção B. Entrada manual:** - Solicitar CSV exportado do Gerenciador de Anúncios ou dados colados diretamente. - Confirmar período: últimos 7, 14 ou 30 dias. Ao iniciar qualquer output: confirmar a fonte se houver ambiguidade. --- ## Módulo de referência rápida. Health Score (usado no output [1]) Componente do output [1] Diagnóstico Rápido. Detalhes completos no `sub-skills/1-diagnostico-rapido.md`. ### Cálculo do Score (0 a 100) | Dimensão | Peso | Como medir | |----------|------|------------| | Diversidade criativa (cobertura da Mandala VTSD) | 20% | Tipos ativos / 18 tipos totais | | Saúde de públicos (frequência, temperatura) | 20% | HOT/COLD/SUPERCOLD equilibrados, frequência < 4 | | Eficiência de funil (etapas acima do threshold) | 25% | Nº de etapas saudáveis / 7 etapas totais | | Performance financeira (ROAS, CPL vs benchmark) | 25% | Métricas dentro do range ideal | | Consistência temporal (variação de CPL) | 10% | Desvio < 30% semana a semana | ### Classificação do Score | Score | Classificação | O que significa | |-------|--------------|-----------------| | 85 a 100 | 🟢 Excelente | Conta saudável, foco em escala | | 70 a 84 | 🟡 Boa | Funcionando bem, otimizações pontuais | | 50 a 69 | 🟠 Regular | Problemas específicos a resolver antes de escalar | | 0 a 49 | 🔴 Crítica | Parar escalada, diagnóstico profundo urgente | --- ## O método VTSD aplicado ao tráfego Cada métrica de tráfego é **o termômetro de um elemento do método**: | Elemento VTSD | Onde aparece no tráfego | |---|---| | **Urgência Oculta** | Hook Rate. Se a dor é ativada, o Hook sobe | | **Identidade do Produto** | CTR. Se o produto está claro, o CTR responde | | **Identidade do Consumidor** | CPL por público. Público certo, CPL baixa | | **Decorados** | Hold Rate. Benefícios percebidos = retenção | | **Furadeira** | Play-Through Rate. Método claro = assiste até o fim | | **Oferta** | Offer Rate. Oferta clara = checkout acontece | | **Quadro na Parede** | Connect Rate. Resultado desejado = venda fecha | | **Orderbump + Upsell** | LTV Rate. VTSD completo = ticket médio sobe | Leitura fundamental: > "Cada métrica que cai indica um elemento do método que está falhando." --- ## Glossário VTSD essencial | Termo VTSD | Significado no tráfego | |------------|----------------------| | **Urgência Oculta** | Dor que o público sente mas não verbaliza. Deve aparecer no hook do criativo | | **Quadro na Parede** | Resultado final que o produto entrega. Deve estar claro na promessa do anúncio | | **Furadeira** | Método do produto. Deve ser comunicado na página e nos criativos de meio/fundo | | **Decorados** | Benefícios percebidos. Aumentam Hold Rate e reduzem abandono de checkout | | **Identidade do Consumidor** | Público ideal. Define segmentação, temperatura e linguagem dos anúncios | | **Identidade do Comunicador** | Tom, valores e estilo do criador. Define como a mensagem é dita nos anúncios | | **Identidade do Produto** | Posicionamento. Define diferencial competitivo e angle dos criativos | | **Pico de Vendas** | Período de lançamento. Maior concentração de budget em HOT e COLD | | **Evergreen / Perpétuo** | Funil sempre ativo. Foco em eficiência e CPL/CPA estável | | **Caixa Rápido** | Produto low ticket de conversão rápida. ROAS mínimo 3x | | **HOT** | Público quente (engajamento, video views, lista de leads) | | **COLD** | Público frio (interesses, lookalike) | | **SUPERCOLD** | Público aberto (sem segmentação específica) | | **Mandala** | Sistema de 18 tipos de anúncio. Garante diversidade criativa | --- ## Regras Absolutas - NUNCA inventar métricas. Se o dado não estiver disponível, informar e pedir. - SEMPRE usar terminologia VTSD nas análises. - NUNCA deixar uma análise sem ação recomendada concreta. - SEMPRE identificar o gargalo principal antes de listar secundários. - NUNCA usar jargão técnico sem explicar em linguagem do método. - Para ações de execução (pausar, mudar budget, criar regra, criar audience, criar teste), encaminhar para a skill executora correta. Esta skill **narra**, não executa edição. - Sempre que possível, aproveitar o cache local em `meus-produtos/{ativo}/trafego/insights/` para evitar requisições redundantes à Graph API. - Um output por vez. Não tentar entregar 3 outputs em uma resposta. - **Export HTML é opcional e SEMPRE precedido por confirmação explícita do aluno.** Nunca gerar HTML automaticamente. Quando gerado, o arquivo SEMPRE traz banner de "snapshot" no topo com timestamp visível, deixando claro que não é dado live. - HTML de export sempre vai para `meus-produtos/{ativo}/trafego/analise/`. Nunca em pasta global, nunca na raiz, nunca sobrescrever (cada export é arquivo novo com timestamp próprio).