Se você trabalha com e-commerce e depende do Google Analytics 4 (GA4) para tomar decisões de marketing e produto, já deve ter percebido que o traqueamento nem sempre é tão confiável quanto deveria. Problemas no envio de eventos e nos dados coletados são comuns, principalmente em propriedades que foram mal configuradas ou que não passaram por auditorias técnicas.
Alguns erros são fáceis de perceber, como quando o número de transações está zerado ou há divergência clara nos relatórios. Mas existem outros, mais sutis, que costumam passar despercebidos, especialmente os que envolvem dados no nível do item, como nome, ID, categoria ou marca do produto.
Neste artigo, vou te mostrar como encontrar esses problemas usando os próprios relatórios do GA4, com foco no impacto direto nas vendas. O objetivo é que você consiga identificar rapidamente onde estão os erros, sem precisar de ferramentas externas ou conhecimento técnico avançado.
Por que os dados no nível do item importam tanto?
Os dados de item são a base de várias análises e otimizações. Eles impactam diretamente:
- Campanhas de Google Ads e Meta Ads (com uso de parâmetros dinâmicos);
- Públicos de remarketing mais específicos;
- Comparação entre categorias e produtos;
- Performance de páginas de produto no site;
- Estratégias de pricing, reposição de estoque e margem.
Sem um traqueamento correto desses dados, sua operação de marketing roda no escuro, ou pior, com base em dados incorretos.
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Passo a passo para identificar problemas no GA4
Siga as etapas abaixo para fazer uma auditoria básica, porém extremamente eficaz, dos dados de e-commerce na sua conta GA4.
Etapa 1: Acesse o relatório “Compras de comércio eletrônico”
No GA4, vá em Relatórios > Monetização > Compras de comércio eletrônico. Esse relatório mostra dados agregados por item, como receita, quantidade comprada e visualizações de produto.
Etapa 2: Defina o período de análise
No topo do relatório, selecione o intervalo de datas mais relevante. Recomendo usar os últimos 30 dias, pois esse período costuma ser suficiente para revelar padrões e falhas, sem distorções causadas por sazonalidade ou mudanças recentes.
Etapa 3: Classifique por “Receita do item”
Clique no cabeçalho da coluna “Receita do item” para ordenar os produtos do mais vendido para o menos vendido. Assim, você começa sua análise pelos itens com maior impacto no faturamento.
Etapa 4: Verifique campos críticos
Com a tabela ordenada, analise os seguintes campos:
- Nome do item
- Itens visualizados
- Itens adicionados ao carrinho
- Itens comprados
Se algum desses dados estiver zerado, ausente ou aparecer como “(não definido)“, isso é sinal de problema na configuração de eventos.
Itens que geram receita, mas não têm visualização ou adição ao carrinho registrada, indicam falhas no envio dos eventos view_item ou add_to_cart, por exemplo.
Etapa 5: Altere a dimensão para “ID do item”
No topo da tabela, onde está escrito “Nome do item”, clique e mude a dimensão principal para “ID do item”.
Repita a análise anterior, verificando se há IDs ausentes, nulos ou com dados incoerentes. É comum ver produtos sem ID mesmo após compra registrada — o que pode indicar erros no purchase event.
Etapa 6: Repita com “Categoria do item”
Agora, mude novamente a dimensão principal para “Categoria do item” e analise os mesmos campos. Isso ajuda a verificar se os eventos estão sendo enviados com a categoria correta (ou se estão sendo enviados sem categoria nenhuma).
Etapa 7: Analise outras dimensões de item
Caso sua configuração inclua campos como:
- Marca do item
- Variante do item
- Tipo de produto
… você também deve analisar essas dimensões da mesma forma. Erros nesses campos impactam diretamente na segmentação de anúncios dinâmicos e na qualidade dos dados que chegam ao Google e Meta.
Etapa 8: Verifique transações duplicadas
Além dos relatórios de item, acesse o relatório “Transações”. Ordene as transações por quantidade e procure:
- Transações com valor maior que 1 (possível duplicidade)
- Transações com status (não definido)
Esses erros são comuns quando o evento de compra (purchase) é disparado mais de uma vez ou quando há falhas na coleta do transaction_id.
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Conclusão: uma auditoria simples que traz clareza
Mesmo sem ferramentas externas ou expertise técnica, esse passo a passo permite que você identifique rapidamente falhas críticas no traqueamento de e-commerce no GA4. E acredite: são mais comuns do que parecem.
Corrigir esses pontos aumenta a confiabilidade dos dados, melhora a performance de campanhas de tráfego pago e reduz desperdícios no seu orçamento de mídia.
Se você trabalha com marketing, dados ou performance, essa análise deveria entrar na sua rotina, especialmente se você ainda não tem um processo estruturado de auditoria de eventos.
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