agentleFS
PitterLopesPitterLopes/google-ads-claude-plugin/skills/performance-analysis/SKILL.md

performance-analysis

Skill0 starsChanged 19 days agoMITView on GitHub

Método para ler métricas do Google Ads e diagnosticar causas - CPA, ROAS, CTR, CPC, taxa de conversão, parcela de impressões, Índice de qualidade, significância estatística e árvore de diagnóstico. Use ao interpretar resultados ou explicar por que uma campanha do Google Ads melhorou ou piorou.

23 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

Used with

Projects with it also use worker-benchmarks, agent-agent and 10 more.

Other files people use alongside this one.

Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
  • nbossnSkill

    worker-benchmarks

    Run comprehensive worker system benchmarks and performance analysis

    Also in 9 projects that use this

  • ZekiogSkill

    agent-agent

    Agent skill for agent - invoke with $agent-agent

    Also in 5 projects that use this

  • ZekiogSkill

    agent-analyze-code-quality

    Agent skill for analyze-code-quality - invoke with $agent-analyze-code-quality

    Also in 5 projects that use this

  • +9 more from Zekiog

The file

Files
SKILL.md

Análise de desempenho no Google Ads

Métricas e o que elas respondem

PerguntaMétrica
Estou pagando caro por resultado?CPA = custo ÷ conversões; ROAS = valor conv. ÷ custo
O anúncio atrai clique?CTR = cliques ÷ impressões
O clique está caro?CPC médio
A página converte?Taxa de conversão = conversões ÷ cliques
Estou perdendo leilões?Parcela de impr. de pesquisa (IS); IS perdida por orçamento; IS perdida por classificação
Qualidade/relevânciaÍndice de qualidade e componentes (CTR esperada, relevância do anúncio, experiência na página)

Sempre compare com o período anterior equivalente (mesmo número de dias, mesmos dias da semana) e, quando houver, com o mesmo período do ano anterior.

Decomposição — sempre faça antes de concluir

Custo      = Impressões × CTR × CPC
Conversões = Impressões × CTR × Taxa de conversão
CPA        = CPC ÷ Taxa de conversão

Uma variação de CPA vem de CPC, de taxa de conversão ou dos dois. Diga qual, com números.

Árvore de diagnóstico

Conversões caíram

  1. Medição: a tag/conversão parou? (conversões zeradas de repente em todas as campanhas = suspeite de rastreamento antes de tudo)
  2. Volume: impressões caíram? → IS perdida por orçamento (verba) ou por classificação (lance/qualidade); sazonalidade; termos pausados/negativados.
  3. CTR caiu? → anúncio novo/reprovado, concorrente novo, posição pior, mudança nos termos que acionam.
  4. Taxa de conversão caiu? → página (velocidade, formulário, oferta), tráfego menos qualificado (termos de pesquisa), dispositivo/horário.
  5. Houve mudança na conta? → consulte o histórico de alterações (lance, orçamento, estratégia, anúncios).
  6. Estratégia de lance em aprendizado? → mudanças grandes (>20-30% de meta ou orçamento) reiniciam o aprendizado por ~1-2 semanas.

CPA subiu

  • CPC subiu → leilão mais competitivo (veja Insights de leilão), meta de CPA/ROAS alterada, IS perdida por classificação.
  • Taxa de conversão caiu → item 4 acima.

Volume mínimo antes de concluir (evite agir sobre ruído)

  • Palavra-chave/termo sem conversão: só considere ruim após gastar ≥ 2-3× o CPA alvo ou ~100 cliques.
  • Comparar taxas (CTR, taxa de conversão) entre dois anúncios/grupos: use teste de proporções; com < 30 conversões por lado, trate como indício, não conclusão.
  • Dias isolados não são tendência. Mínimo 7 dias, ideal 14-30.
  • Atraso de conversão: os últimos 3-7 dias costumam estar subnotificados (ciclos longos: mais). Avise.

Benchmarks de referência (Pesquisa, só como sanity check)

CTR 3-8% em não-marca, 15-40% em marca. Taxa de conversão 2-10% conforme nicho. Índice de qualidade ≤ 4 merece atenção; ≥ 7 é saudável. Use as metas do google-ads-context.md acima de qualquer benchmark.

Formato de saída

  1. Resumo em 3 linhas: o que aconteceu, por quê (com número), o que fazer.
  2. Tabela com métricas atual × anterior × variação.
  3. Causas ordenadas por impacto em R$.
  4. Ações recomendadas com impacto estimado e nível de confiança (alta/média/baixa).

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.