Google Analytics para otimização de conversão: corrija rápido
Por Toy Wen Da, Cofundador · Atualizado em · 9 min de leitura
Traduzido do original em inglês. Ler em inglês
Para usar o Google Analytics na otimização de conversão, puxe quatro relatórios (engajamento por página de destino, exploração de funil, caminhos de conversão e taxa de conversão por origem) e encontre a página ou a etapa em que os visitantes deixam de avançar rumo a uma compra ou ao preenchimento de um formulário. Comece pela taxa de conversão do site inteiro e, depois, aprofunde a análise no ponto em que ela cai.
Antes de abrir os relatórios do GA4, defina uma referência. A Conversion Rate Calculator, gratuita, transforma o número de visitantes e de conversões em uma porcentagem em segundos, para você saber se uma página está com desempenho abaixo do esperado ou se só parece estar.
A correção dentro do Google Analytics, passo a passo
O GA4 não otimiza nada por você, mas mostra, com números reais, qual página ou etapa está perdendo visitantes. Siga estes passos na ordem.
Passo 1: confirme se os eventos-chave estão configurados corretamente
Abra Admin, depois Events e verifique quais ações estão marcadas como eventos-chave (o GA4 trocou "conversões" por "eventos-chave" na interface). Se o envio de formulário, a compra ou o cadastro não estiver sinalizado, todos os relatórios de conversão que vêm depois ficam sem base. Uma marcação ausente é o motivo mais comum para as equipes acharem que têm um problema de tráfego quando, na verdade, têm uma falha de rastreamento.
Passo 2: leia os relatórios de engajamento e de página de destino
Vá em Reports, depois Engagement e então Landing page. Ordene por sessões e olhe a taxa de engajamento e o tempo médio de engajamento por página. Uma página de destino com muito tráfego e taxa de engajamento baixa é a sua primeira suspeita para o trabalho de otimização da taxa de conversão.
Passo 3: monte uma exploração de funil
Em Explore, escolha o modelo Funnel exploration e organize as etapas que você espera que um comprador siga, por exemplo: visualização do produto, adição ao carrinho, checkout e compra. O GA4 então mostra a porcentagem de usuários que abandonam em cada etapa, e você deixa de adivinhar e passa a ver exatamente onde está o vazamento.
Passo 4: confira os caminhos de conversão e segmente por origem
Acesse a seção Advertising e veja Conversion paths, ou compare a taxa de conversão por origem de tráfego em Acquisition. Um canal que converte muito abaixo da sua média merece uma análise mais atenta da experiência na página de destino antes de você investir mais verba nele.
Causas comuns de baixas taxas de conversão (e onde o GA4 mostra cada uma)
Sintomas diferentes apontam para correções diferentes. Use esta tabela para relacionar o que você vê no GA4 a uma provável causa.
| O que você vê no GA4 | Causa provável | Relatório do GA4 para conferir | Primeira correção a tentar |
|---|---|---|---|
| Taxa de rejeição alta em uma página de destino | Descompasso entre a mensagem do anúncio/resultado de busca e o conteúdo da página | Engagement > Landing page | Reescreva o título para corresponder à intenção de busca que trouxe os visitantes até ali |
| Taxa de saída alta no meio do funil (não na entrada) | Uma falha de processo: navegação confusa, custo inesperado, etapa quebrada | Explore > Funnel exploration | Percorra o caminho exato que um usuário real faz e anote onde você hesitaria |
| Pouco tempo de engajamento com taxa de rejeição normal | A página carrega, mas o conteúdo não prende a atenção | Engagement > Pages and screens | Reduza a página à única ação que você quer que o visitante faça |
| A taxa de conversão varia muito por dispositivo | O layout para celular ou o fluxo de checkout está quebrado | Segmento Tech details (categoria do dispositivo) | Teste o checkout ou o formulário em um celular de verdade, não apenas em um navegador redimensionado |
| A taxa de conversão varia muito por origem | Um canal está atraindo visitantes com menor intenção de compra | Acquisition > Traffic acquisition, segmentado por origem | Ajuste a segmentação ou a mensagem desse canal específico, e não do site inteiro |
Uma fonte de benchmarks bastante citada indica que uma propriedade típica do Google Analytics 4 converte cerca de 500 eventos-chave por mês, e que o quartil superior dos sites tem mais de 5.500. A sua própria tendência e o seu ponto de abandono dizem mais sobre o que corrigir do que esse benchmark.
Taxa de rejeição e taxa de saída são confundidas o tempo todo, embora meçam coisas diferentes. A taxa de rejeição é a parcela de visitantes que entram em uma página e saem sem ver nenhuma outra página do seu site, enquanto a taxa de saída é a parcela que sai daquela página depois de já ter visto pelo menos uma outra página. Uma taxa de rejeição alta na sua página inicial aponta para um problema de página de destino, e uma taxa de saída alta na sua página de checkout aponta para um problema de processo.
Quando as ferramentas do próprio Google Analytics bastam e quando não bastam
O GA4 é bom em mostrar onde o tráfego cai. Ele não foi feito para dizer por quê e, em algumas situações, tem dificuldade por concepção.
Uma página x o site inteiro
Se você está investigando uma única página de destino com desempenho ruim, os relatórios de funil e de página de destino do GA4 costumam bastar: dá para isolar a página, compará-la com páginas semelhantes e identificar a anomalia. Em um site inteiro, com dezenas de modelos de página, o GA4 fica mais difícil de ler sozinho, porque você alterna entre relatórios em vez de ver um quadro único.
Uma queda pontual x um problema recorrente
Uma queda repentina de um dia muitas vezes tem explicação, como uma tag de rastreamento que quebrou, uma campanha pausada ou um feriado, e os relatórios em tempo real e de tendência do GA4 resolvem isso bem. Uma taxa de conversão estagnada ou em queda há meses geralmente exige uma hipótese, uma mudança e um período de medição, e é aí que entram o teste A/B e um processo dedicado de CRO.
| Situação | O GA4 sozinho basta? | Por quê |
|---|---|---|
| Uma página de destino com desempenho ruim | Sim | Os relatórios de funil e de página de destino a isolam diretamente |
| Taxa de conversão do site inteiro em queda em vários modelos de página | Parcialmente | O GA4 mostra a tendência; diagnosticar dezenas de páginas exige uma auditoria estruturada |
| Um dia ou uma semana ruim | Sim | Os relatórios em tempo real e de comparação de datas explicam a maioria das quedas curtas |
| Um platô recorrente, de meses | Não, sozinho | Exige testes de hipótese (testes A/B) que o GA4 não executa nativamente |
| Descobrir por quê, e não só onde | Não | O GA4 relata o comportamento; ele não explica a motivação dos visitantes |
Se o seu site é um aplicativo de página única (SPA), o rastreamento padrão de visualizações de página do GA4 pode subcontar o que acontece e distorcer todos os relatórios de conversão construídos sobre ele, então descarte essa possibilidade antes de confiar nos números. Para entender como essa falha de rastreamento aparece e quanto ela custa em dados perdidos, veja por que os aplicativos de página única somem do Google.
O GA4 também não foi feito para medir a qualidade de backlinks, embora muita gente espere isso dele. Essa é outra disciplina, abordada em como verificar backlinks e o que o Google Analytics deixa de mostrar. Se você está decidindo entre o GA4 e uma suíte paga para um trabalho de CRO mais aprofundado, compare o que cada ferramenta foi feita para medir, já que elas se sobrepõem menos do que a maioria imagina; veja Semrush vs Google Analytics.
Erros comuns ao usar o Google Analytics para otimização de conversão
A maioria dos esforços de otimização da taxa de conversão guiados pelo GA4 dá errado das mesmas poucas maneiras.
- Otimizar a página com a maior taxa de rejeição em vez da página ruim com mais tráfego. Uma página de estudo de caso com 88% de taxa de rejeição e três visitantes por mês não vale o seu tempo se comparada a uma página de serviço que converte abaixo da média com milhares de visitantes.
- Julgar todas as páginas pela média do site. Páginas de blog naturalmente rejeitam mais do que páginas de produto, então defina uma referência separada para cada tipo de página (página inicial, página de produto, página de categoria) em vez de um número único para tudo.
- Dar o crédito de toda conversão ao último clique. A atribuição pelo último toque dá 100% do crédito à interação final, o que superestima canais como a busca por marca e subestima o conteúdo ou os anúncios que iniciaram a jornada.
- Nunca verificar os dados por dispositivo. Uma taxa de conversão que parece boa na média pode esconder uma experiência no celular silenciosamente quebrada.
- Tratar um problema de tráfego e um problema de conversão como se tivessem a mesma solução. Uma pesquisa com varejistas constatou que a maioria colocou "conquistar novo tráfego para o site" como prioridade número um, mas a maior parte desse mesmo grupo admitiu que a maioria dos clientes já começava a jornada no Google ou em outra grande plataforma. O tráfego existia, e o site não o convertia. Outra constatação dessa mesma pesquisa mostrou que a grande maioria dos entrevistados reconhecia ter um problema de taxa de rejeição que ainda não havia resolvido. Mais tráfego não conserta uma página que não converte o tráfego que já tem.
- Ignorar a camada de conteúdo. Se o abandono acontece em páginas de blog ou de recursos que deveriam levar o leitor até uma decisão, tratar esse conteúdo como algo secundário custa leads que você já pagou para atrair; veja por que a análise de dados para marketing de conteúdo vence o achismo.
Se parte do seu tráfego vem do Google Maps ou da busca local, verifique esse segmento separadamente, porque visitantes locais costumam converter de forma diferente dos visitantes da busca orgânica. Veja como aparecer bem no Google Maps sem pagar por anúncios se esse canal for importante para você.
Perguntas frequentes
Qual é uma boa taxa de conversão para buscar no Google Analytics?
Não existe um número universal, porque ele depende do setor, da origem do tráfego e do que conta como conversão no seu site. Se 1.000 visitantes geram 50 cadastros, a taxa de conversão é de 5%. Compare a sua própria taxa ao longo do tempo e com o seu tipo de página, em vez de compará-la com uma média do setor.
O GA4 ainda mostra a taxa de rejeição?
Sim, o GA4 trouxe de volta a taxa de rejeição como métrica disponível, depois de inicialmente dar destaque à taxa de engajamento. Você pode adicioná-la à maioria dos relatórios padrão ou a uma tabela do Explore, caso ela não apareça por padrão.
Por que os dados de conversão do meu GA4 parecem menores do que eu esperava?
O motivo mais comum é que a ação não está marcada como evento-chave em Admin, ou que o evento não é disparado de forma consistente entre dispositivos e tipos de página. Verifique a configuração dos eventos antes de presumir que os visitantes não estão convertendo.
O Google Analytics basta para a otimização da taxa de conversão ou preciso de outra ferramenta?
O GA4 é forte em mostrar onde os visitantes abandonam. Ele é mais fraco em explicar por quê, em executar testes A/B estruturados ou em gravar reproduções de sessão, então muitas equipes o usam para encontrar o vazamento e depois recorrem a uma ferramenta dedicada de CRO ou de mapa de calor para diagnosticá-lo.
Com que frequência devo revisar os dados de conversão no Google Analytics?
Uma revisão mensal identifica tendências lentas, e uma verificação semanal durante uma campanha ativa ou uma mudança no site detecta problemas antes que eles se agravem. Qualquer periodicidade menor que uma semana reage, em grande parte, a ruído.
Confira o seu número e depois corrija uma página
Levante hoje a sua taxa de conversão atual e compare-a com a Conversion Rate Calculator, gratuita. Depois, escolha a página de destino com a pior diferença entre tráfego e conversões e corrija-a antes de mexer em qualquer outra coisa, já que uma mudança focada na sua página de maior tráfego e pior desempenho vai mexer nos números mais rápido do que uma reformulação do site inteiro. Se você quer ter uma visão mais clara de onde o seu site está perdendo visitantes antes de começar, fale com a equipe.
Leitura relacionada: Google Analytics Property: Find, Fix or Create One in GA4.
Fontes
Sobre o autor
O SearchBlueprint pesquisou, escreveu e avaliou este artigo com o mesmo pipeline de conteúdo que nossos clientes usam nos próprios sites. A nota que aparece na assinatura é a que nosso mecanismo de conteúdo deu a esta página antes de ela ser publicada. Nada aqui passa por revisão manual, e esse é justamente o ponto: é o resultado do produto, publicado onde qualquer pessoa pode conferir.