Checklist Onboarding

🔴 Crítico — fundação antes de qualquer otimização

5 itens

Crítico Meta +20 pts health Pixel Meta quebrado — sem `value`, audiences vazias, lookalikes inflados

3 problemas encadeados que travam a conta inteira: (1) Pixel registra 1.298 purchases em 30d mas R$0 de receita atribuída — ROAS reportado é sempre 0. (2) Audience "Purchase 180d" tem apenas 20 pessoas e "AddToCart 180d" tem 20 pessoas — pixel dispara conversão mas não identifica usuário pra audience. (3) Lookalikes 1% e 10% (com 1,4M e 13M pessoas respectivamente) estão sendo geradas com seed de 20 — todo targeting de aquisição distorcido. (4) 3 ad sets com `optimization_goal=VALUE` rodando em cima de pixel sem value. R$23k/mês Meta operando às cegas.

⏱ 4h ~R$4.500/mês recuperáveis

Passo a passo

1Diagnóstico técnico: instalar Meta Pixel Helper no browser e abrir peahi.com.br → testar fluxo de compra completo. Verificar se evento Purchase dispara COM value e currency. Provavelmente o pixel está disparando mas sem o objeto {value: X, currency: 'BRL'} nos parâmetros.
2Fix no checkout: trabalhar com dev/agência da Peahi para incluir os parâmetros nos eventos. Para Shopify: marcar "Send purchase event with value" no app oficial Meta. Para custom: adicionar fbq('track', 'Purchase', {value: total, currency: 'BRL', content_ids: [...], content_type: 'product'})
3Implementar CAPI (Conversions API): em 2026, Pixel sozinho não basta — Meta exige Pixel + CAPI pra dedup. Configurar via app oficial Shopify (se for Shopify) ou via Stape/Google Tag Manager Server-side. Cada evento Purchase deve disparar 2× (browser + server) com mesmo event_id pra deduplicar.
4Validar EMQ (Event Match Quality): meta de score ≥ 7/10. Acessar Gerenciador de Eventos → Pixel Peahi → Visão geral → EMQ. Garantir que pixel envia: email (em), nome (fn, ln), telefone (ph), CEP (zp), cidade (ct), data nasc (db). Já vi que Advanced Matching está ativo com 11 campos — o problema é o evento Purchase não estar enviando o usuário.
5Recriar audiences de comportamento: após pixel fix + CAPI, deletar "Purchase 180d" e "AddToCart 180d" antigas (com 20 pessoas) e criar novas — em ~14 dias a Meta acumulou base real. Refazer Lookalikes 1% e 10% com seed de qualidade.
6Mudar bid strategy temporariamente: nos 3 ad sets com optimization_goal=VALUE, mudar pra OFFSITE_CONVERSIONS (Maximize Conversions) até ter ≥30 dias de pixel saudável com value. Voltar pra Maximize Value depois.

⚠️ Esse é o fix de fundação. Tudo o que vier depois (campanhas, criativos, audiences) só funciona com tracking saudável. Bloquear escala de budget até resolver. ⚡ A skill pode validar EMQ score, contar eventos por dia e flagar quando audiences de comportamento estão suspeitas vs. volume de conversões reportadas.

Crítico Google Ads +12 pts health ⚡ Pode automatizar Conversion actions desorganizadas — App install primary + 5 PURCHASE primary com janela 90d

Conta tem 15 actions ENABLED com primary=True e 2 problemas estruturais: (1) "Instalações de Peahi (Android)" marcada como primary — explica os 1.163 conversões R$0 da campanha App Android. Smart Bidding otimiza por instalar app barato, não vender. (2) 3 PURCHASE simultâneas como primary (Peahi GA4 web, Android, iOS) com janela 90 dias em todas — janela longa demais pra moda (ciclo real 7-14d) e múltiplas primary distorcem o sinal pro Smart Bidding. R$507/mês desperdício direto + sinal poluído da conta inteira.

⏱ 2h R$500/mês + sinal limpo

Passo a passo

1Ferramentas → Medição → Conversões → identificar todas com categoria DOWNLOAD ou PURCHASE marcadas como primary (15 atualmente)
2App installs: "Instalações de Peahi (Android)" e "First open" → editar → mudar para Secondary action. Não pausar a campanha App ainda — esperar Smart Bidding reaprender (passo 6)
3Definir 1 primary por plataforma: "Peahi GA4 (web) purchase" como UMA primary. Apps Android e iOS, decidir: se há purchase real no app, configurar Firebase + GA4 com purchase event e marcar essas 2 como primary. Se não há, mover pra Secondary
4Padronizar janelas: Click-through window 14 dias (não 90). View-through 1 dia. Aplicar em todas as PURCHASE
5Atribuição: garantir que a primary "Peahi GA4 (web) purchase" usa Data-Driven (já tem volume de conversões suficiente)
6Decidir App Campaign: com installs como secondary, a campanha App Android perde direção. Opções: (a) trocar bid strategy pra tCPI com cap claro; (b) pausar até purchase no app estar configurado direito. R$507/mês não é muito mas tá literalmente desperdiçado

⚠️ Mudar primary actions afeta Smart Bidding em ~24h. Esperado: oscilação de tCPA por 7-14 dias enquanto reaprende. Comunicar Beto antes. ⚡ A skill pode listar todas conversion actions, sinalizar duplicações de categoria primary e sugerir consolidação automaticamente.

Crítico Google Ads +10 pts health ⚡ Pode automatizar PMAX capturando brand sem exclusão — ROAS 15,99× é fake

Search categories nos PMAX mostra que "peahi" (e variações como "peachi", "peahi loja", "peahi bazar") gerou 14.429 cliques em 30 dias só nas 3 PMAX (Ações 8.676 · Coleções 5.130 · Cidades 623). Sem brand exclusion list, o algoritmo PMAX está sendo creditado por conversões que aconteceriam de qualquer forma via Search Institucional. ROAS reportado de 15,99× nas Ações é, na prática, ROAS de aquisição muito menor (estimativa: 5-7× quando isolar brand). Estimativa conservadora: 30-35% do budget PMAX (~R$2.500/mês de R$7.685 PMAX total) vai pra brand.

⏱ 1,5h ~R$2.500/mês visíveis

Passo a passo

1Criar lista de exclusão de marca: Ferramentas → Biblioteca compartilhada → Exclusões de marca → + → adicionar "Peahi" + variações ("peachi" também — typo aparece com R$27/30d)
2Vincular a TODAS as PMAX ativas (Ações, Coleções, Visitas à loja): em cada → Configurações → Exclusões de marca → adicionar a lista
3Aguardar 14 dias e re-verificar Search categories — brand deve sumir, ROAS reportado vai cair (esperado), volume de conversões pode reduzir 25-35%
4Garantir cobertura via Search Institucional (já existe "Search Institucional - Exata") — verificar Search lost IS (rank): se > 10%, aumentar budget
5Comunicar Peahi antes da mudança: ROAS dos PMAX vai parecer pior, mas aquisição real vai ficar visível. Esse é o ponto educacional do onboarding

⚠️ Brand exclusion lists são feature relativamente nova (2024). PMAX por padrão captura tudo que dá ROAS, incluindo brand. ⚡ A skill pode detectar via API quando search categories de PMAX coincidem com nome da marca e calcular % de impacto antes da mudança.

Crítico Google Ads +8 pts health Sem campanha Search Non-Brand — demanda genérica caindo só em PMAX

100% das campanhas Search ativas são "Search Institucional - Exata" (brand). A conta não captura demanda de busca não-marca via Search dedicado — termos como "vestido peahi" (R$24/30d), "peahi vestido" (R$37), e categorias como "vestido midi", "vestido longo", "look feminino" só são captados indiretamente pelo PMAX, com tCPA inflado por conversões brand. Search Generic dedicado teria CPC menor, dado limpo de aquisição e seria a porta de entrada pra escalar Peahi sem depender do volume de brand orgânica.

⏱ 4h ~R$1.500/mês de demanda nova

Passo a passo

1Levantar keyword set não-marca via Keyword Planner com semente das categorias do site (vestidos, blusas, calças, saias, conjuntos) + termos de modelagem (midi, longo, curto, pantalona)
2Criar campanha Search - Non-Brand com bidding tROAS — começar com tROAS 4× (50% do reportado da brand) e ajustar após 2 semanas
3Estrutura: 1 ad group por categoria — Vestidos, Blusas & Tops, Calças & Saias, Conjuntos. Match types: phrase + exact apenas
4Criar Negative Keyword List dedicada com brand keywords ("peahi", "peachi") e adicionar à campanha — Non-Brand não pode capturar brand
5RSAs com 2-3 variações por ad group — focar diferenciais: "Frete grátis acima de R$X", "4 lojas no RJ", "Coleção Inverno 2026"

⚠️ Não esperar ROAS de Search Non-Brand similar ao Institucional (9-16×). Aquisição real fica em 4-7× para moda no Brasil. Sucesso = Non-Brand com volume crescente e ROAS estável em 4×+.

Crítico Google Ads +5 pts health Sem campanha Competitor — concorrentes capturando demanda de switch

Search categories nos PMAX mostra clicks consistentes em "garage rio" (39c), "dress to" (41c), "liritty" (45c) — concorrentes diretos no nicho moda RJ. Sem campanha Search dedicada para esses termos com copy de switch ("4 lojas no RJ | Frete grátis | Peahi"), a conta fica posicionada apenas como reativa. Compradoras pesquisando alternativas estão indo direto pra concorrentes. Especialmente notável: Garage Rio é o cliente do Beto que estamos onboardando em paralelo — ironicamente ambos os clientes estão capturando tráfego um do outro via PMAX.

⏱ 2,5h ~R$600/mês captáveis

Passo a passo

1Mapear concorrentes via Search categories do PMAX + Auction Insights da Search Institucional. Lista provável: Garage Rio, Dress To, Liritty, Farm Rio, Animale, Reserva Mini
2Criar campanha Search - Competitor com Maximize Conversions (sem tROAS — competitor performa pior que brand). Budget inicial R$300-500/mês
3Keywords phrase match dos competitors. NÃO usar exact match dos nomes da marca — viola policy do Google
4RSAs com copy de switch — NUNCA usar nome da concorrente nas headlines. Em vez disso: "Lojas Peahi - Barra, Niterói, Macaé", "Frete Grátis +R$X", "Coleção Inverno 2026"
5Aguardar 30 dias e avaliar: se ROAS > 2× e CTR > 3%, escalar; se ROAS < 1× consistentemente, pausar

💡 Para Peahi (moda feminina BR + loja física forte), o ângulo de switch é "presença física" e "atendimento" — diferenciação versus marcas 100% online (Dress To, Liritty).

🟡 Atenção — implementar após críticos

5 itens

Atenção Meta +4 pts health Catálogo "Wake" saturado — 35% do budget Meta com freq 5,4×

Anúncio "20260315_catalogo_todososprodutos" gasta R$8.229/mês (35% do total Meta) com frequência 5,4× — passou do limite saudável (≤4-5×). CTR ainda alto (7,6%) sugere que o produto/criativo é forte, mas saturação inevitável. Sem audience expansion ou refresh visual, performance vai cair em 2-3 semanas. Risco de concentração: 1 anúncio top spending sem backup.

⏱ 1h ~R$800/mês evitar queda

Passo a passo

1Criar 2-3 variações do criativo top — mesmo formato (Catálogo dinâmico) mas diferentes copy/headlines, ou versões em vídeo se hoje só tem estático
2Expandir audience signals do ad set — adicionar Customer Match (Liquideiros, Vips), Lookalikes 2-5%, e Interesses correlatos (moda feminina BR, lifestyle, pilates/yoga se for o perfil)
3Configurar Frequency Cap em 4×/7d como guardrail no ad set
4Após pixel fix (item #1), testar Advantage+ Shopping Campaign como destino do mesmo budget — Meta recomenda em 2026 e usa AI pra rotacionar criativo automaticamente

💡 Saturação não é "ruim" se o produto está vendendo. Mas é sinal de que escalar mais não vai render — o teto de audience foi atingido com esse criativo. Refresh ou expansão é obrigatório.

Atenção Meta +3 pts health ⚡ Pode automatizar 5 audiences Instagram Business das vendedoras não estão sendo aproveitadas

Conta tem audiences IG Business das vendedoras Peahi: @peahi.yohana (6,9k-8,2k), @peahimila (8,6k-10,1k), @peahi_julyana (1,6k-1,9k), @peahicarol (1,3k-1,5k), @peahiicarai.grazi (2,2k-2,6k) — total ~25-30k pessoas que JÁ engajaram com a marca via vendedora. Esse é dado de altíssima qualidade (audiência quente, com conexão pessoal) que não está sendo usado como audience signal nos PMAX nem como exclusão pra evitar canibalização.

⏱ 30min ~R$400/mês otimizado

Passo a passo

1Criar Audience Combinada "Engajadores Vendedoras Peahi" agregando as 5 audiences IG via Custom Audience → New combination
2Vincular como Audience signal em ad sets MOF/BOF — quem já interagiu com vendedora tem afinidade marca + propensão de compra
3Criar Lookalike dessa audience combinada (1% e 3%) — pode performar melhor que LLA de pixel quebrado
4No Google Ads (PMAX), considerar criar Customer Match equivalente exportando seguidores via Instagram Business + tagging de vendedora — força tarefa Beto/Peahi

💡 Modelo de Peahi com vendedoras tendo IG próprio é ouro pra targeting. Cada vendedora vira um "micro-influencer" com base já validada.

Atenção Google Ads +2 pts health Zero negative keyword lists — sem proteção genérica

Peahi não tem nenhuma negative keyword list compartilhada (em comparação: Garage Rio tem 1 lista com 7 negativas). Sem proteção contra termos genéricos irrelevantes, parte do tráfego Search e PMAX desperdiça budget — buscas como "vestido grátis", "manual de costura", "como fazer vestido", "trabalhar peahi", "vagas peahi" entram na conta. Volume baixo individualmente mas soma no mês.

⏱ 1h ~R$300/mês evitáveis

Passo a passo

1Criar Negative Keyword List - Genérica: Ferramentas → Biblioteca compartilhada → Listas de palavras negativas → +
2Adicionar termos genéricos: "grátis", "gratis", "free", "como fazer", "DIY", "manual", "tutorial", "vagas", "trabalhar", "emprego", "salário", "atacado", "revenda"
3Vincular a TODAS as Search e PMAX. Match type: phrase ou broad (não exact)
4Mensalmente: revisar Search terms report → adicionar novos termos irrelevantes que aparecem

⚡ A skill pode minerar Search terms de baixíssimo CTR + zero conversão e propor negativas automaticamente.

Atenção Cross-platform +3 pts health ⚡ Pode automatizar Customer Match desatualizado em ambos canais — listas de junho/2025

Google Ads tem 7 listas de Customer Match — a mais nova é "20250618_Base CRM Ativos" (jun/2025, ~10 meses). 3 listas com size_for_search=0 (carga falhou ou match rate baixo). Meta tem listas similares com datas de 2024 e início de 2025. Google trunca emails inativos em 180d na própria base — então parte significativa das listas está expirada. "Liquideiros" (12k-16k pessoas) é ouro pra exclusão de aquisição (não pagar pra prospectar quem só compra com desconto).

⏱ 1h ~R$400/mês otimizados

Passo a passo

1Pedir CSVs atualizados pro Beto/Peahi: (a) compradores últimos 90d, (b) compradores 12 meses, (c) base loja física separada, (d) inativos >12 meses, (e) liquideiros (alto desconto)
2Subir em Google Ads e Meta (mesmos CSVs). Verificar match rate > 50% após upload
3Vincular como Audience Signal nos PMAX e Meta Advantage+ (compradores 90d nos asset groups com tROAS agressivo)
4Vincular "Inativos >12m" e "Liquideiros" como Exclusão nas campanhas de aquisição — não prospectar quem já é cliente OU só compra desconto
5Agendar reupload trimestral (jul/out/jan)

💡 "Liquideiros" como exclusão de aquisição é insight de Peahi — provavelmente ninguém otimizou pensando nesse perfil específico antes.

Atenção Google Ads +2 pts health ⚡ Pode automatizar Sem ad schedule — todas campanhas rodam 24/7 igual

As 6 campanhas Google Ads ativas não têm ad schedule configurado. Para e-commerce de moda feminina BR, é comum existirem janelas de baixa conversão (madrugada 1h-6h, segunda à tarde) onde tráfego é caro e converte mal. Sem ad schedule, PMAX e Search rodam 24/7 com mesmo bid.

⏱ 1h ~R$300/mês evitáveis

Passo a passo

1Análise: Google Ads → Relatórios → Predefinido → Hora do dia (segmentar por hora) → exportar últimos 90 dias
2Identificar janelas com CVR < 50% da média (típico: madrugadas e segunda-feira manhã)
3Em cada Search/PMAX: Configurações → Cronograma de anúncios → bid adjustments. Conservador: -50% nas piores horas, +20% nas melhores
4Smart Bidding (tROAS, Maximize) ignora bid adjustments — usar como guardrail simbólico ou criar campanhas dedicadas se diferença for grande

💡 Para Peahi (moda feminina BR + loja física), pico provável 19h-23h e fundo 2h-7h. Domingo cai geralmente. Sábado tarde é forte.