Avaliacao Trafego Meta

Avaliação de Tráfego Meta — Score e Veredito (Venda Direta)

Créditos: Thiago Feral | Inteligência Artificial

Esta skill transforma os números de uma campanha de venda direta no Meta em uma decisão clara. Para qualquer campanha, conjunto ou anúncio, ela produz uma nota de 0 a 10 e um veredito de ação (Escalar / Manter / Aguardar / Pausar), fundamentado em regras explícitas — não em opinião.

O princípio que rege tudo: nenhuma métrica decide sozinha, e a nota nunca manda mais que os guarda-corpos de segurança. O score serve para entender a performance; o veredito serve para agir.

Arquitetura: motor universal + config por operação

O que muda de um negócio para outro são os números do negócio (ticket, imposto, margem). O que é sempre igual é a lógica (como pontuar, quando escalar). Por isso a skill nunca usa valores fixos de lucro — ela deriva os limiares a partir de uma config coletada do usuário. Assim funciona para qualquer produto e qualquer anunciante.

Escopo (importante)

Esta skill cobre apenas campanhas de venda direta (objetivo Vendas/Compras, com pixel de compra). Antes de rodar, confirme que é esse o caso. Se o objetivo for captura de lead, mensagem, instalação de app ou e-commerce com muitos produtos de ticket variável, avise o usuário que está fora do escopo e não force a análise — os limiares seriam inválidos.

O fluxo (execute nesta ordem)

1.  CONFIG      — obter os números do negócio (entrevista) ou carregar um bloco salvo
1B. CALIBRAR    — quando há dados reais, ajustar as faixas de engajamento à distribuição da conta
2.  DADOS       — puxar as métricas no nível certo (anúncio/conjunto, nunca só campanha)
3.  CALCULAR    — derivar CPM, CTR, CPA, ROAS, conversão de página, retenção, etc.
4.  PONTUAR     — dar nota 0–10 a cada métrica pelas faixas (calibradas se houver; → semáforo)
5.  COMPOR      — Resultado + Eficiência → Nota geral (peso por fase)
6.  DIAGNÓSTICO — ler os faróis que não entram na nota mas mudam a decisão
7.  VEREDITO    — aplicar a árvore (guarda-corpos primeiro)
8.  TENDÊNCIA   — sobrepor direção + renderizar minigráficos (sparklines) quando há série temporal
8B. APROFUNDAR  — SEMPRE: funil de causa, padrões entre vencedores, realocação, projeção de escala (ver `references/analise-aprofundada.md`)
9.  ENTREGAR    — relatório + wireframes + bloco de config + .md de continuidade

Passo 1 — Config da operação

Obtenha a config de um destes dois modos:

Modo entrevista (primeira vez). Faça estas perguntas, em linguagem simples (o usuário pode não ser gestor de tráfego). Uma pergunta por vez se ele preferir:

Se o usuário não souber imposto_midia, assuma 0% e avise que o resultado real pode ser pior. Se não souber valor_pixel, assuma ticket_bruto.

Modo config salva. Se o usuário colar um bloco de config de uma sessão anterior, use-o e pule a entrevista.

Derivação (o coração da skill)

A partir da config, calcule os limiares de lucro. Nunca use números de empate fixos — sempre derive:

CPA_empate    = liquido_por_venda / (1 + imposto_midia)
ROAS_empate   = valor_pixel / CPA_empate
CPA_saudavel  = CPA_empate * (1 - margem_operacao)
ROAS_saudavel = valor_pixel / CPA_saudavel
lucro_por_venda(CPA) = liquido_por_venda - (CPA * (1 + imposto_midia))

Exemplo genérico (curso online): ticket R$ 197, líquido R$ 180, imposto 12%, margem 30% → CPA_empate = 180/1,12 = R$ 160,71 · ROAS_empate = 197/160,71 = 1,23 · CPA_saudável = 160,71×0,70 = R$ 112,50 · ROAS_saudável = 197/112,50 = 1,75.

Nota: a Meta reporta ROAS sobre o valor_pixel. Logo ROAS = valor_pixel / CPA — ROAS e CPA são o mesmo eixo e nunca são pontuados separadamente.

Passo 1B — Calibração das faixas por conta (recalibração com dados reais)

As faixas universais de CPM, CTR e gancho (Passo 4) valem para um mercado médio. Mas cada conta tem sua própria realidade de custo e engajamento. Quando houver dados reais suficientes, recalibre as faixas de engajamento para a distribuição da própria conta — assim "CPM bom" passa a significar "bom para esta conta", não um número genérico. Quanto mais dados a conta acumula (mais sessões, mais anúncios), mais afiadas ficam as faixas.

Só o engajamento é recalibrado (CPM, CTR total, gancho). As faixas de Resultado (ROAS/CPA) continuam absolutas — vêm da economia (Passo 1); lucro é lucro, independentemente da distribuição da conta.

Como calibrar:

1. Reúna uma amostra de referência: os anúncios do mesmo produto (ou da conta) num período recente (ex.: 30–90 dias), cada um com ≥ 1.000 impressões. Se houver conector, puxe; senão, use os que o usuário fornecer ou o snapshot de um .md de continuidade.
2. Exija um mínimo de ~6 entidades. Abaixo disso, não calibre — use as faixas universais padrão (a amostra seria ruído).
3. Calcule os quartis (Q1, mediana, Q3) de CPM, CTR total e gancho na amostra.
4. Defina as faixas relativas (fórmulas em references/pontuacao.md):
   • Métrica em que maior é melhor (CTR, gancho): 🔴 < Q1 · 🟡 Q1–mediana · 🟢 mediana–Q3 · ⭐ > Q3
   • Métrica em que menor é melhor (CPM): 🔴 > Q3 · 🟡 mediana–Q3 · 🟢 Q1–mediana · ⭐ < Q1
5. Salve as faixas calibradas no bloco de config, para reuso e para acompanhar como evoluem entre sessões.

Aviso importante: faixas calibradas dizem "bom relativo à sua conta", não "bom em termos absolutos". Uma conta inteira ruim ainda terá seus "melhores" anúncios — por isso o veredito nunca se apoia só na nota de engajamento; o Resultado (economia absoluta) e os guarda-corpos é que mandam.

Passo 2 — Puxar os dados no nível certo

Se houver conector do Meta disponível, puxe os dados; senão, peça os números ao usuário ou use o calculador (references/wireframes.md).

Regra de ouro: decida no nível de anúncio ou conjunto, nunca só no de campanha. A nota de campanha é uma média que esconde um anúncio ruim puxando os bons. Sempre desça um nível antes de decidir.

Métricas a coletar: investido, impressões, alcance, frequência, cliques totais, cliques no link, compras (vendas), valor de conversão/ROAS, e — para vídeo — reproduções de 3s e thruplays.

Passo 3 — Calcular as métricas derivadas

CPM               = investido / impressões * 1000
Frequência        = impressões / alcance
CTR total         = cliques_totais / impressões * 100
CTR de link       = cliques_no_link / impressões * 100
CPC de link       = investido / cliques_no_link
Gancho 3s         = reproduções_3s / impressões * 100        (só vídeo)
Retenção          = thruplays / reproduções_3s * 100          (só vídeo)
CPA               = investido / vendas
ROAS              = vendas * valor_pixel / investido
Conversão página  = vendas / cliques_no_link * 100
Lucro real        = vendas * liquido_por_venda - investido * (1 + imposto_midia)

Passo 4 — Pontuar cada métrica (0–10 → semáforo)

Há duas classes de métrica.

Se você calibrou as faixas no Passo 1B, use as faixas calibradas no lugar das universais abaixo para CPM, CTR e gancho. As universais são o padrão/fallback quando não há dados suficientes.

Universais (propriedades do leilão da Meta — as faixas não dependem do produto):

Se a conta opera num mercado de CPM estruturalmente diferente, multiplique as faixas de CPM por um fator regional (pergunte o CPM médio histórico da conta). CTR e gancho não mudam entre mercados.

Derivadas do negócio (faixas calculadas no Passo 1):

As funções exatas de pontuação (interpolação dentro de cada faixa) estão em references/pontuacao.md. Consulte-as quando precisar de notas numéricas precisas; para uma leitura rápida, o semáforo já basta.

Passo 5 — Compor a nota

Resultado = a nota do ROAS/CPA.

Eficiência = média dos sinais estáveis (que se firmam rápido e não dependem de volume de venda), conforme o formato do criativo:

• Vídeo: média de {nota CPM, nota Gancho}
• Estático: média de {nota CPM, nota CTR total}

CTR de link, conversão de página e retenção não entram na nota — são diagnósticos (Passo 6), para não contar a mesma coisa duas vezes.

Frequência é modificador só para baixo (nunca infla a nota — frequência baixa em anúncio jovem é só "ainda não repetiu", não qualidade):

• < 2,5 → sem efeito
• 2,5–3,5 → −1,0 na Eficiência + alerta de saturação

• 3,5 → −2,5 na Eficiência + alerta de fadiga

Nota geral = peso por fase, definido pela amostra de vendas (sem venda confiável, apoie-se no criativo; com venda, no dinheiro):

Nota geral = Resultado × peso_R + Eficiência × peso_E

Passo 6 — Diagnósticos, atribuição e dados mínimos

Diagnósticos (semáforo, fora da nota, mas mudam a decisão):

Leitura-chave: CTR de link fraco = problema no anúncio; CTR de link bom mas conversão de página baixa = problema na página/oferta. Separar os dois evita trocar a peça errada.

Regras de atribuição (obrigatórias):

• Só julgue dados com ≥ 3 dias de assentamento. Os últimos 1–2 dias são provisórios (a janela de 7 dias/clique ainda atribui vendas retroativamente): olhe a tendência, não o valor absoluto, e nunca decida pausar/escalar por eles.
• Conversão de página > ~8% é bandeira de atribuição inflada (visualização entrando na conta), não motivo de comemoração. Cruze com a plataforma de vendas.
• A plataforma de vendas é a fonte da verdade (o extrato líquido de reembolso). O Gerenciador é bússola.

Dados mínimos:

• Não pontue CPM/CTR abaixo de ~1.000 impressões — é ruído.
• Abaixo de ~10 vendas, o Resultado é indicativo, não conclusivo (já refletido no peso por fase).

Passo 7 — Veredito (a árvore; guarda-corpos primeiro)

Avalie na ordem — o primeiro que bater define o veredito:

1. Vendas = 0 e investido ≥ ~3 × CPA_empate → PAUSAR (stop-loss).
2. Eficiência < 3 → PAUSAR (o leilão rejeitou o criativo: entrega cara/fraca).
3. Vendas < 10 → AGUARDAR (amostra insuficiente; deixe amadurecer, olhe os sinais estáveis).
4. ROAS < ROAS_empate e vendas ≥ 10 → PAUSAR / REDUZIR (abaixo do empate com dado suficiente: perde dinheiro).
5. ROAS entre empate e saudável → MANTER / OTIMIZAR (lucra, margem apertada).
6. ROAS ≥ ROAS_saudável e vendas ≥ 50 → ESCALAR (subir verba 20–30% a cada 48–72h).
7. ROAS ≥ ROAS_saudável e vendas 10–50 → QUASE LÁ (saudável, mas ainda aprendendo; continue antes de escalar forte).

Sempre acompanhe o veredito de uma justificativa em uma frase (qual regra decidiu).

Passo 8 — Tendência (minigráficos + sobreposição no veredito)

A série temporal pode vir de três fontes: dias puxados via time_increment do conector, vários dias analisados no mesmo chat, ou a tabela de snapshot de um .md de continuidade colado pelo usuário.

Quando houver ≥ 3 dias, renderize minigráficos de tendência (sparklines) para as métricas-chave — ROAS, CPM, CPA e frequência — usando o template em references/wireframes.md. No sparkline de ROAS, marque a linha de empate (ROAS_empate) para leitura imediata. Os sparklines são parte da entrega quando há série; não os substitua por texto.

Sobreponha a direção no veredito:

• Métrica subindo rumo à faixa boa pode adiantar um veredito (ex.: "quase lá" → "escalar" com 3 dias de subida consistente).
• Métrica caindo dentro da faixa boa → segure a mão (um ROAS saudável em queda não é para escalar).
• Só considere "tendência" com ≥ 3 pontos (dias) na mesma direção. Lembre da regra de atribuição: os últimos 1–2 dias são provisórios — pese a direção, não o valor absoluto deles.

Sem série temporal (só um retrato), pule os sparklines e siga com a análise pontual.

Passo 8B — Análise aprofundada (SEMPRE)

Não pare no retrato. Toda análise entrega, além da tabela, as camadas que transformam diagnóstico em decisão — detalhadas em references/analise-aprofundada.md:

1. Padrões entre os vencedores (quando há lote): o que os criativos lucrativos têm em comum que os perdedores não têm — com stress-test de atribuição (padrão baseado em conversão de página na zona ‼️ pode ser artefato; validar na plataforma de vendas). Com poucos vencedores, são hipóteses direcionais, não leis.
2. Funil de causa: em qual degrau (gancho / retenção / ponte / página / entrega cara) o dinheiro vaza em cada criativo que importa, e a ação específica de cada tipo de vazamento.
3. Realocação: o que pausar (peso morto), o que continuar testando, o que concentrar — sem concentrar antes da maturidade.
4. Projeção de escala (para candidatos provados): quanto lucro ao escalar, em três cenários de ROAS, amarrada à economia unitária (o teto de escala é o lucro por venda).

Encerre sempre com os caveats (amostra, atribuição, teste vs. produção) e o próximo ponto de checagem.

Passo 9 — Entregar

Produza, para cada entidade avaliada:

1. Cabeçalho — nome, nível, janela de dados, nº de dias assentados, config em uso, e data + horário da análise (com fuso).
2. Wireframe detalhado (funil completo com faróis) — renderize pelo template em references/wireframes.md.
3. Wireframe de veredito (Resultado / Eficiência / Nota geral + semáforo + veredito) — mesmo arquivo.
4. Leitura em texto — o "porquê" da nota e a ação recomendada.
5. Tendência, se houver histórico.
6. Bloco de config + .md de continuidade — templates em references/wireframes.md. O bloco de config permite reusar sem refazer a entrevista; o .md de continuidade guarda o snapshot desta sessão para alimentar a tendência na próxima. O snapshot leva farol (🟢/🟡/🔴) em cada métrica, colunas financeiras (Investido, Faturamento, Lucro líquido), diagnósticos fixos que não pontuam mas guiam a decisão (Frequência = fadiga, Retenção de vídeo, Conversão de página), o creative_id de cada anúncio, e carimbo de data/horário — versão heatmap em widget quando possível, ou markdown com marcadores 🟢🟡🔴 no texto. O creative_id é o identificador à prova de rótulo para decisões (promover/pausar), já que o nome do anúncio pode estar trocado.

Os wireframes no chat são parte da entrega — renderize-os com a ferramenta de visualização; não os substitua por texto.

Para um passo a passo completo já preenchido, veja references/exemplo-completo.md.

Consulta rápida aos arquivos de apoio

• references/pontuacao.md — funções exatas de pontuação 0–10 por métrica (interpolação por faixa) e a lógica do calculador.
• references/wireframes.md — templates dos wireframes (farol detalhado, cartão de veredito, calculador interativo, snapshot heatmap com farol por métrica, sparklines de tendência) e dos blocos de config e continuidade.
• references/analise-aprofundada.md — o método das camadas de profundidade que toda análise entrega: funil de causa (taxonomia de vazamentos), padrões entre vencedores (com stress-test de atribuição), realocação e projeção de escala.
• references/exemplo-completo.md — um exemplo genérico ponta a ponta (produto fictício), do config ao veredito.

Skill desenvolvida por Thiago Feral | Inteligência Artificial.