Segmentações e posicionamentos: lendo desempenho por dispositivo, idade, gênero e placement

Para quem é este guia

• Gestores de tráfego e donos de e-commerce que querem alocar orçamento com precisão
• Agências que precisam justificar decisões de mídia com números simples
• Times que usam dashboards e querem enxergar oportunidades por segmento

Resultado esperado

Ao final, você vai conseguir:

1. Montar uma 1ª dobra executiva que evidencie diferenças entre segmentos
2. Ler CTR, CPC, CPM, CPA/CPL e ROAS por dispositivo/idade/gênero/placement
3. Identificar gargalos (ex.: CTR bom em Stories, mas CPL ruim em iOS) e agir(ajuste de verba, criativos, landing e públicos)

1. Por que segmentar a leitura (e não só a entrega)

Mesmo com segmentações amplas na entrega, a leitura no painel precisa ser segmentada para achar:

• Oásis de performance (onde o custo por resultado é menor)
• Drenos de orçamento (onde gastamos e não converte)
• Fadiga localizada (frequência alta em um placement específico)
• Problemas de UX (ex.: mobile performa bem no anúncio, mas mal na landing de checkout)

Regra de bolso: se um segmento performar 20–30% melhor que a média, vale testar mais verba lá. Se performar 20–30% pior, investigue e considere reduzir.

2. 1ª dobra do dashboard (com foco em segmentos)

Cards (6–7)

Investimento • Impressões • CTR • Cliques • Conversões/Leads • CPA/CPL • (Receita/ROAS, se houver).

Gráficos (2)

• Barras: Custo por resultado por dispositivo e por placement
• Linha: ROAS ou CPL por dia, com filtro de segmento

Tabela principal

Campanha → Conjunto → Anúncio, com colunas de Dispositivo / Placement / Idade / Gênero + KPIs (CTR, CPC, CPM, CPA/CPL, ROAS).

Filtros fixos

Período (7/14/30 dias), Plataforma (FB/IG), Dispositivo, Placement, Idade, Gênero.

3. Dispositivo (iOS, Android, Desktop)

O que comparar: CTR, CPC, CPA/CPL e ROAS.

Padrões comuns

• Android costuma ter CPC menor, mas a qualidade da sessão define se isso vira CPL/CPA melhor
• iOS pode ter CPC mais alto; se o site não estiver bem otimizado para iOS, o CPA sobe
• Desktop tende a converter melhor em B2B ou compras complexas, porém com menor volume

4. Placement (Feed, Stories, Reels, Audience Network)

O que comparar: CTR, Custo por resultado (CPL/CPA), ROAS, Frequência.

Padrões comuns

• Stories: CTR pode ser alto, mas a qualidade da visita precisa ser checada (taxa de rejeição, tempo em página via GA4)
• Reels: ótimo alcance e custo por mil impressões (CPM) competitivo; pode exigir criativos nativos (dinâmicos, curtos, legendados)
• Feed: costuma ser o "porto seguro" para conversão direta; compare sempre custo por resultado
• Audience Network: pode gerar volume barato; valide CPL/CPA e qualidade antes de escalar

5. Idade

O que comparar: % de investimento, CTR, CPA/CPL, ROAS.

Leitura prática

• Faixas 25–34 e 35–44 muitas vezes concentram volume; verifique taxas por faixa
• Se uma faixa tem CPL bom mas ROAS fraco, vale checar mix de produto e ticket

Ações

• Direcionar criativos (linguagem, dores) e ofertas por faixa
• Ajustar orçamento onde a taxa de compra ou ROAS é superior

6. Gênero

O que comparar: CTR, CPL/CPA, ROAS e mix de produto.

Leitura prática

Diferenças de performance podem refletir adequação do criativo/oferta ao público.

Evite decisões enviesadas: valide com amostras suficientes e mantenha o respeito às políticas da plataforma e LGPD.

Ações

• Personalizar criativos/bundles quando houver evidência clara de diferença
• Se as diferenças forem pequenas, mantenha entrega ampla e foque em placement/dispositivo

7. Conectando tudo: matriz de decisão

Use esta sequência para agir rápido:

1. Ordene por CPL/CPA (ou ROAS) dentro de cada segmento
2. Marque em verde os 20–30% melhores e em vermelho os 20–30% piores
3. Realoque orçamento dos piores para os melhores — teste por 3–7 dias
4. Nos piores, faça 1 mudança por vez: criativo, oferta, landing ou segmentação
5. Registre aprendizados no dicionário de experimentos (data, hipótese, resultado)

8. Layout do painel por segmento (exemplo prático)

• Cards: média geral (CPL/CPA/ROAS) e variação por dispositivo(ex.: "Android −22% vs média")
• Barras (duas): Custo por resultado por dispositivo e por placement
• Mapa de calor: CPL/ROAS por idade e gênero (células verdes/vermelhas)
• Tabela: Campanha → Conjunto → Anúncio com colunas de segmento e KPIs
• Filtros: Período, plataforma, dispositivo, placement, idade e gênero

9. Checklist de QA e boas práticas

• ☐ Período do painel = período do Ads Manager
• ☐ Segmentos com amostragem suficiente (evite decidir com 10 cliques)
• ☐ CTR/CPC/CPM/CPA/CPL/ROAS conferem com a fonte
• ☐ Frequência analisada por placement (evitar fadiga localizada)
• ☐ Landing/checkout testados por dispositivo (velocidade/UX)
• ☐ Anotações de mudanças de campanha (para explicar saltos)

10. Erros comuns (e como evitar)

• Decidir com pouca amostra (dias/volume insuficientes)
• Perseguir CTR sem olhar custo por resultado ou ROAS
• Ignorar mobile vs desktop na landing (checkout que quebra em iOS derruba tudo)
• Deixar placements sem criativo nativo (Stories/Reels merecem formatos próprios)
• Comparar janelas de atribuição diferentes sem aviso

11. Rotina semanal (30–45 min)

1. Olhe os cards e a variação por dispositivo/placement
2. Veja os 2 gráficos (CPL/ROAS no tempo) filtrando por segmento
3. Abra a tabela e ordene por CPL/ROAS
4. Realoque verba dos piores para os melhores
5. Defina 3 ações (testar criativo, trocar oferta, ajustar landing)
6. Registre no seu log de experimentos