Este guia foi escrito para o responsável de marketing que se sente um pouco perdido sempre que abre uma dashboard de analytics. Para o empresário que sabe que devia estar a medir algo, mas não sabe o quê. Para o gestor de produto cujo programador instalou uma ferramenta de analytics há meses, mas que nunca percebeu o que fazer com esses números.
Não precisa de ser analista de dados para tomar boas decisões com o web analytics. Precisa de um modelo mental claro, de um pequeno conjunto de métricas que lhe digam algo de útil e de um processo repetível para as ler. Este guia cobre os três.
No final, saberá quais os números a olhar primeiro, o que significam em termos simples, como diagnosticar problemas escondidos nos seus dados e como transformar o que vê em decisões que a sua equipa pode implementar na mesma semana.
Capítulo 1: O que o web analytics realmente mede
Antes de ler qualquer dashboard, vale a pena perceber o que está a ser contado e como. A maioria das pessoas abre o analytics e vê um número (4.287 visitantes no mês passado) sem perceber o que esse número representa ou porque é que pode estar errado.
O modelo de base
Quando alguém visita o seu site, o browser envia um pedido ao seu servidor web. A página carrega. A sua ferramenta de analytics regista que um visitante chegou, em que página aterrou, de onde veio (o URL em que clicou ou a pesquisa que fez) e que dispositivo e browser está a usar.
A partir daí, a ferramenta acompanha o que acontece: o visitante clica em algo, navega para outra página, preenche um formulário ou vai embora sem fazer nada? Tudo isso é registado como uma série de eventos associados à sessão desse visitante.
Os três níveis de dados
A relação é: muitas páginas vistas por sessão, muitas sessões por visitante. Quando uma dashboard diz "10.000 visitantes, 14.000 sessões, 42.000 páginas vistas", significa que 10.000 pessoas distintas visitaram o site, vieram em média 1,4 vezes cada uma e visualizaram 4,2 páginas por visita em média.
Porque é que os números podem estar errados
Duas coisas importantes a saber antes de confiar em qualquer número de analytics:
As ferramentas baseadas em cookies perdem visitantes que recusaram o consentimento. Ferramentas como o Google Analytics colocam um cookie no browser do visitante para o identificar entre sessões. Nos mercados europeus, 30 a 50% dos visitantes recusa ou ignora os banners de consentimento de cookies. Esses visitantes são completamente invisíveis nos seus relatórios. Os dados que vê representam apenas as pessoas que aceitaram o rastreamento, o que enviesado para utilizadores envolvidos e já familiarizados com a marca. O seu tráfego real é mais alto do que o GA4 reporta.
As ferramentas sem cookies veem todos. Ferramentas que não colocam cookies (como Sublim, Plausible ou Fathom) medem todos os visitantes, independentemente das preferências de consentimento, processando sinais disponíveis sem armazenar nada no dispositivo do visitante. Os seus números são mais completos. Para saber mais sobre esta distinção, veja o nosso artigo sobre como fazer analytics sem banner de consentimento.
