Por Que os Números Não Batem? Meta Ads e Google Analytics

As Discrepâncias entre Meta Ads e Google Analytics

É extremamente comum e esperado que os valores de compras (e outras métricas de conversão, como leads, etc.) apresentem discrepâncias entre o Meta Ads Manager (Facebook/Instagram Ads) e o Google Analytics (GA4, ou qualquer versão anterior).

Existem várias razões para isso, e entender cada uma delas é crucial para não se desesperar com as diferenças:

1. Modelo de Atribuição (Attribution Model):
   • Meta Ads Manager: O Meta tipicamente usa um modelo de atribuição de “último clique ou visualização (view-through)”. Isso significa que uma conversão é atribuída à campanha do Meta se o usuário clicou no anúncio e converteu dentro de um período de tempo (ex: 7 dias do clique) OU se ele visualizou o anúncio e converteu sem clicar (ex: 1 dia da visualização).
   • Google Analytics: Por padrão, o GA4 usa um modelo de atribuição baseado em dados (“Data-driven attribution”), que distribui o crédito da conversão entre todos os pontos de contato da jornada do cliente. Em outras palavras, ele considera a jornada completa, e não apenas o último clique ou visualização. Se você não mudou o modelo de atribuição padrão, o GA4 pode dar crédito a outros canais (SEO, Direct, Organic Social, Google Ads, etc.) que fizeram parte da jornada de conversão, mesmo que o Meta Ads tenha sido o último ponto de contato.
   • Implicação: O Meta tende a “superestimar” suas conversões porque ele se atribui o crédito mesmo se o usuário apenas visualizou o anúncio e converteu depois (view-through) ou se foi o último clique em uma jornada com múltiplos toques. O GA4, por sua vez, pode atribuir o crédito a outros canais se eles contribuíram para a conversão.
2. Janelas de Atribuição (Attribution Windows):
   • Meta Ads Manager: Você pode configurar as janelas de atribuição (ex: 7 dias do clique, 1 dia da visualização, etc.).
   • Google Analytics: O GA4 também possui configurações de janela de atribuição para eventos de conversão.
   • Implicação: Se as janelas de atribuição forem diferentes entre as plataformas, as contagens de conversão serão diferentes. Por exemplo, se o Meta conta uma conversão até 7 dias após o clique, e o GA4 só conta até 30 dias após o primeiro clique do Google Ads, haverá diferenças.
3. Coleta de Dados e Integração (Data Collection and Integration):
   • Meta Pixel vs. GA4 Tag: Ambos os sistemas coletam dados de forma independente. O Meta Pixel envia dados para o Meta Ads Manager, e a tag do GA4 envia dados para o Google Analytics. Há pequenas variações na forma como esses scripts são executados, carregados e como lidam com cookies e bloqueadores.
   • Bloqueadores de Anúncios e Privacidade: Bloqueadores de anúncios e configurações de privacidade do navegador (como ITP no Safari, ETP no Firefox) podem impactar mais um script do que outro, levando a subnotificação em uma ou ambas as plataformas. O GA4, especialmente com o Consent Mode, pode ter uma abordagem diferente para o consentimento do usuário em comparação com o Meta Pixel.
   • Problemas de Implementação: Erros na implementação do pixel/tag (duplicação, eventos acionados incorretamente, erros de sintaxe) podem causar discrepâncias.
   • Adblockers: Adblockers podem bloquear o Meta Pixel, mas não o GA4, ou vice-versa, dependendo de como são configurados.
4. Eventos e Definições de Conversão:
   • Certifique-se de que o evento que você está rastreando como “compra” (ou o que quer que seja sua conversão principal) tenha exatamente a mesma lógica de acionamento em ambas as plataformas. Por exemplo, se no Meta você aciona a compra na página de “pedido concluído”, e no GA4 você aciona a compra apenas se o valor for maior que zero, pode haver discrepâncias.
   • Parâmetros adicionais (como value para compras) podem ser passados de forma diferente ou não passados em uma das plataformas.
5. Dados Offline e Múltiplos Dispositivos:
   • Ambas as plataformas tentam unificar a jornada do usuário em diferentes dispositivos, mas usam métodos diferentes (inferência baseada em login, cookies de terceiros, etc.). O Meta, por ter o login em muitas plataformas, pode ter uma visão mais robusta da jornada cross-device para usuários logados.

O que fazer e como lidar com isso:

1. Não compare “maçãs com laranjas”: Entenda que cada plataforma tem seu próprio objetivo. O Meta Ads Manager quer mostrar o valor que ele gerou para suas campanhas, enquanto o Google Analytics quer dar uma visão mais holística da jornada do usuário através de todos os canais.
2. Padronize as Definições: Certifique-se de que os eventos de conversão estejam configurados da forma mais idêntica possível em ambas as plataformas, acionando nas mesmas condições e passando os mesmos valores.
3. Alinhe Janelas de Atribuição (se possível e relevante): Embora não seja fácil, tente alinhar as janelas de atribuição ou, pelo menos, esteja ciente das diferenças ao comparar.
4. Foque em Tendências, não em números exatos: Em vez de se preocupar com cada compra individual que não corresponde, olhe para as tendências. Se o Meta Ads Manager mostra um aumento significativo nas compras e o GA4 também mostra um aumento no tráfego ou conversões atribuídas ao Meta, então a campanha está funcionando.
5. Use o GA4 como sua “Fonte da Verdade” para Análise Multicanal: Para entender o verdadeiro ROI e o impacto de cada canal na jornada do cliente, o Google Analytics é a ferramenta superior, pois ele é agnóstico à fonte e consegue integrar dados de todos os canais de marketing.
6. Use o Meta Ads Manager para Otimização de Campanha: Use os dados do Meta Ads Manager para otimizar suas campanhas dentro da própria plataforma (otimização de lances, criativos, segmentação, etc.). Ele é o “melhor” para te dizer o que está funcionando dentro do Meta.
7. Server-Side Tracking (API de Conversões do Meta): Para reduzir as discrepâncias causadas por bloqueadores e problemas de navegador, considere implementar a API de Conversões do Meta. Isso permite que você envie eventos de conversão diretamente do seu servidor para o Meta, tornando a coleta de dados mais robusta.

Por que os Relatórios de Produtos no Meta Ads não existem e como isso impacta suas análises?

Um ponto que frequentemente gera ainda mais confusão nas análises é a expectativa de que o Meta Ads (Facebook/Instagram) ofereça um relatório detalhado de produtos vendidos, especialmente quando usamos campanhas de catálogo.

A verdade é que esse relatório simplesmente não existe na plataforma. Diferente do que muitos imaginam, o catálogo do Meta serve para gerar anúncios dinâmicos, aqueles que exibem produtos específicos com base no comportamento dos usuários, mas não tem a função de rastrear a venda dos itens do feed diretamente.

Quando olhamos para o Meta, o que ele mede são eventos, como:

• Visualização de Produto (ViewContent)
• Adição ao Carrinho (AddToCart)
• Compra (Purchase)

Se o seu pixel e a API de conversões estiverem bem configurados, esses eventos até podem carregar dados como ID do produto, mas o Meta Ads ainda assim não oferece um relatório que mostre, de forma consolidada, quantos itens específicos foram vendidos em cada campanha ou anúncio.

O que isso gera? Mais uma camada de discrepância nas comparações com o Google Analytics, que muitas vezes apresenta relatórios de comércio eletrônico mais estruturados por item, receita e quantidade.

💡 Por isso, se você já se perguntou: “Por que os números não batem?”, aqui está mais uma parte da resposta: a própria lógica de atribuição e mensuração dos canais é diferente. Enquanto o Google Analytics foca na navegação e conversões dentro do site, o Meta Ads mede interações publicitárias e eventos acionados, com foco em atribuição baseada em impressões e cliques, não no comportamento interno detalhado como o GA.

Então como resolver isso?

Para enxergar dados de produtos vendidos originados do Meta, o caminho ideal é:

• Cruzar os dados do Meta (via eventos Purchase) com os dados da sua plataforma de ecommerce ou do Google Analytics 4.
• Utilizar ferramentas externas como Supermetrics, Funnel.io, Triple Whale, ou dashboards próprios que combinem esses dados.
• Ou, quando possível, utilizar os relatórios de eventos dentro do Gerenciador de Eventos do Meta para entender o desempenho dos eventos vinculados a IDs de produtos — embora isso não gere um relatório consolidado de vendas por produto.

Esse é mais um exemplo prático de como as métricas, nomenclaturas e estruturas de dados das plataformas são diferentes e, portanto, os números dificilmente baterão 100% entre Meta Ads e Google Analytics. Entender essa diferença é fundamental para uma análise mais precisa e estratégica.