Como usar GA4 para analisar tráfego

O Google Analytics 4 é um sistema de analistas de eventos que permite ver o caminho do usuário inteiro, desde o primeiro toque até o depósito e as sessões repetidas. A chave para o valor do GA4 é o padrão correto de eventos e conversões, a disciplina de marcação de campanhas e o vínculo com o BI (BigQuery).

1) Arquitetura GA4 em duas palavras

Modelo de evento: cada ação é 'event' com o conjunto 'parameters'.

Contexto personalizado: 'user _ id', 'device _ id', atributos (língua, moeda, GEO).

Sessão: definida automaticamente por actividade (parâmetro 'sessions _ start').

Armazenamento: relatórios agregados na interface + eventos crus no BigQuery.

A base sem a qual você não pode seguir em frente é um único timzon, uma moeda estável 'user _ id' após a permissão.

2) Sinalização de campanhas: disciplina UTM

Conjunto mínimo para todas as fontes:

'utm _ fonte' (canal/local), 'utm _ medium' (tipo de tráfego: cpc, af, social, email), 'utm _ campaign' (nome da campanha/sprint), 'utm _ conteúdo' (crediário/ângulo), 'utm _ term' (palavra-chave/audiência).

Regras:

Notação rigorosa (maiúsculas, separadores) e guia de valores válidos.
Sem espaços/cirílicos em UTM - use latim e '_'.
Para os parceiros, espelhe 'sub _ id' em 'utm _ conteúdo' ou adicione uma opção específica para 'af _ sub'.

3) Eventos e Conversões: o que é que se treme

Básico 'events' (títulos de modelo, mantenha a consistência):

O topo do vórtice é 'page _ view', 'sessions _ start', 'view _ landing', 'scroll _ 90'.
Registro/verificação: 'sign _ up _ request', 'kyc _ started', 'kyc _ approved'.
Vórtice de pagamento: 'deposit _ iniciated', 'deposit _ sucess' (soma/método), 'withdrawal _ requested', 'withdrawal _ success'.
Monetização no produto: 'game _ view', 'spin', 'bet _ placed', 'bonus _ climed'.
Qualidade/proteção: 'rg _ limit _ set' (limite de depósito/sessão), 'self _ exclusion', 'fraud _ flag _ triggered'.

Conversões (mark as conversion):

'kyc _ approved', 'deposit _ success' (FTD e repetidos), opcionalmente 'segundo _ deposit'.
Você pode ter conversões separadas por liminares de soma (por exemplo, 'deposit _ 100 _ plus').

Opções obrigatórias:

`value`, `currency`, `payment_method`, `game_provider`, `campaign_id`, `creative_id`, `aff_sub`, `geo`, `device`, `is_returning` (bool), `vip_tier`.

4) Configurações de qualidade de dados

User-ID: Atribua depois do login/inscrição; ativar o User-ID no fluxo de dados.

Consent Modo v2: passe corretamente os estados de concordância (auditoria/remarketing/analista).

Marcas de formatação de servidor: acesse eventos críticos através do servidor (mínimo de depósitos).

Filtros de tráfego interno: exclua o IP do escritório/contratante.

Moedas e TZ, uma moeda de relatórios, um time para o projecto.

5) Relatórios padrão GA4 que dão «carne»

User acquisition vs. Traffic axition: Distingue entre «primeiro toque» e «todas as sessões».

Pages & Screens: Vê «aterram» e onde o cenário se arrasta.

Tech> Device/OS/Browser: encontre problemas de compatibilidade.

Monetização (se configurado): soma de eventos 'deposit _ sucess' em cortes UTM.

6) Explorações (Pesquisa): poder GA4

6. 1. Funnel Exploration

Selecione o vórtice: 'view _ landing → sign _ up _ request → kyc _ approved → deposit _ iniciated → deposit _ sucess'.

Adicione os cortes: fonte/crediário/geo/device. Veja o passo com o maior tempo antes da conversão (Conversion lag).

6. 2. Path Exploration

Rastree os caminhos imprevistos: quais telas estão antes de 'deposit _ iniciated', quais eventos estão atrapalhando (por exemplo, deixar FAQ/terms).

6. 3. Cohort Exploration

Côrtes de data FTD ou de inscrição. Métricas: Retenção, ARPU surrogate (se o Revenue não estiver em GA4 - leia o proxy através dos eventos).

6. 4. Segment Overlap

Cruzamento de público: novo tráfego vs. retornável, VIP vs. convencionais, pagantes vs. não pagantes.

7) Atribuição em GA4

Data-driven (DDM) - padrão. Para mídia, mantenha a comparação com Last click e First click no Advertising workspace.

Veja o Conversion paths: onde o caminho começa, quais canais fecham a conversão.

Por exemplo, a compra é baseada em DDM, mas as apostas/capas são last-click de risco.

8) Auditoria da qualidade do tráfego e sinais antifrode

O GA4 não tem antifrode completo, mas tem indicadores úteis:

Engagement rate e Average engagement time é anormalmente baixo.
O CTR/CR (click→reg) é alto, mas o CR (reg→kyc/deposit) está próximo de zero.
Não há interação com a página (não há 'scroll _ 90', 'view _ terms'), picos no relógio noturno/os mesmos termos.
A geo/língua não corresponde ao método de pagamento.

Resposta: Sinalize a origem/sáb-ID com a bandeira, limite o tráfego, inclua o antibot do servidor e os logs do lado do back.

9) Exportar para BigQuery (obrigatório para maduros)

Porquê: Dados event-level para ARPU/LTV, retensem e modelos avançados.

O que guardar: crus 'events _', dicionários UTM/criativos, taxas de câmbio, tabelas de taxas/pagamentos.

Vitrines rápidas:

Receita D1/D7/D30/D90 por fonte/criatividade.
Payback: Coorte ARPU cumulativo vs. CPA.
Anomaly detation: saques de pós-back «quebrados», atrasos e picos de spam.

10) Responsível marketing e complacência

Seção separada nos relatórios de evento: 'rg _ limit _ set', 'self _ exclusion', declarações de idade.

Filtros por região com regras rígidas, exclusão de canais incompatíveis.

Guarde e transmita o consentimento, não disfarce a vertical.

11) Mini-dashboard métricas (em GA4 ou BI)

Acquisition: Sessions, New users, Costa (se for de passagem), eCPC, eCPM.

Activation: CR(click→reg), CR(reg→kyc), CR(kyc→FTD), Conversion lag.

Monetização: FTD, ARPU _ D7/D30, 2nd-dep rate (se houver), NGR proxy.

Quality: Engagement rate, Time on site, Bounce proxy, Fraud flags.

Tech: OS/Device/Browser erro, velocidade de download.

12) Erros frequentes e como evitá-los

1. Nenhum User-ID. O caminho do usuário está a desmoronar.

2. Nomes crus de eventos - 20 opções de «deposit». Mantenha o dicionário e o padrão.

3. Caos UTM - Não é possível comparar os canais. Digite uma política de denominação.

4. Apenas a interface GA4 - sem BigQuery, não haverá LTV nem uma linha normal.

5. Ignorar Consent Style - distorção de atribuição e espaços de dados.

6. Sem ligação com o back - soma/moeda/timzon não correspondem, ARPU «flutua».

7. Soluções para pequenas amostras - espere por liminares (cliques/registro), veja as tendências.

13) Plano 30-60-90 de implementação do GA4

0-30 dias - Base de dados e higiene

Descrever o padrão de evento (BRD): nomes, parâmetros, conversões.

Incluir User-ID, Consent Modo, filtros de tráfego interno.

Marcar UTM, alinhar guias de fontes/campanhas/criativos.

Configurar o servidor de evento para 'deposit _ sucess'.

Reunir 2 Exploration: Funnel e Cohort.

31-60 dias - Cômodos e atribuições

Incluir BigQuery export (diário).

Construir vitrines: ARPU _ D7/D30, Payback, Retenção; dashboard de qualidade.

Comparar DDM vs. Last/First click; fixar a regra de decisão.

Ajustar alertas de atrasos de eventos e anomalias CR.

61-90 dias - Previsão e operacionalização

Adicionar 2nd-dep e segmentos VIP, auditoria de eventos RG.

Digite um retro semanal por criatividade/origem em conexão com GA4 + BI.

Documentar playbook de lançamentos, liminares de estatística, cheques de qualidade.

14) Folha de cheque antes da escala

Esquema único de eventos/conversões e User-ID incluído
Servidor-side 'deposit _ sucess', correto 'value/currency'
Guia UTM e controle automático das marcas
O Consent Modo funciona; exclusão do tráfego interno
Exportar BigQuery e vitrines ARPU/Payback/Retenção
Vórtices exploratórios para GEO/device essenciais
Alertas de atrasos e antifrode

O GA4 não é apenas um «contador de visitas», mas um esqueleto para a economia cômica. Com um padrão correto de eventos, sinalização UTM limpa, fixação de pagamentos por servidor e exportação para o BigQuery, você pode ver quais fontes e criativos trazem cômodos rentáveis, onde os vórtices se rompem e como acelerar o Payback. Normalize os dados, use as Explorações e os cômodos e transforme o analista em ferramenta de decisão operacional.