O Google Analytics promete ajudar empresas de todos os portes, de pequenas startups a grandes marcas em crescimento, a entender melhor o comportamento digital dos seus visitantes. Mas interpretar seus relatórios costuma ser um campo minado de enganos até mesmo para profissionais experientes. Para quem está começando, então, é fácil cair em armadilhas que distorcem completamente a leitura dos resultados.
Eu mesmo já tropecei em equívocos nas primeiras campanhas, desconfiando de números que pareciam bons, mas não geravam vendas reais. O ponto é: ler os dados não é o mesmo que entendê-los. E transformar informação em decisão, menos ainda. Não à toa, muita empresa acaba investindo errado, insistindo em ações que não trazem retorno – tudo porque caiu em um dos erros clássicos ao decifrar o Analytics.
Neste artigo, vou revelar cinco desses erros que sabotam a análise, além de mostrar como fugir dessas armadilhas e transformar relatórios em estratégias que dão resultado. Siga comigo!
Menos achismo, mais clareza de dados.
Erro 1: confundir métricas e indicadores
Talvez você já tenha vibrado com uma explosão no número de acessos ao seu site, só para perceber semanas depois que as vendas continuaram estagnadas. Isso acontece porque, no universo do Analytics, nem toda métrica aponta para o sucesso. Essa confusão é um dos erros mais comuns – e prejudiciais – cometidos por empreendedores na leitura de dados.
As métricas são números brutos: visitas, taxa de rejeição, páginas por sessão, duração média, etc. Já os indicadores são interpretações desses números, conectando-os com seus objetivos reais de negócio. É quando você deixa de enxergar apenas “pessoas que passaram pela loja” para focar em “quantas realmente compraram”.
- Métricas de vaidade: Trazem a ilusão de sucesso. Muitos acessos, curtidas, seguidores – esses dados são fáceis de conquistar, mas geralmente têm pouco a ver com vendas ou geração de leads. Neil Patel mostra como essas métricas podem enganar e por que não devem ser o único foco.
- Métricas acionáveis: Direcionam decisões estratégicas. Por exemplo, taxa de conversão, número de leads qualificados, receita gerada por canal, etc.
O problema nasce quando se toma decisão apenas com base em métricas superficiais.
“Números bonitos não pagam boletos.”
Por causa disso, a equipe da Perika costuma educar os clientes para olhar além do volume e focar em resultados concretos. Se o seu tráfego aumenta, mas as conversões não acompanham, há algo fora do lugar – e o número de visitantes perde importância quando você procura faturamento real.
Diferencie antes de agir
Se pergunte sempre: essa métrica reflete um objetivo real para o meu negócio? Ou apenas alimenta o ego? Faça esse exercício antes de celebrar ou lamentar qualquer variação do relatório. Isso muda a mentalidade da equipe e orienta suas ações para resultados de verdade.
Erro 2: ignorar a segmentação dos dados
Um site pode parecer saudável quando se olha para a média geral dos acessos, mas basta dividir os dados por canal, localização ou dispositivo para descobrir pontos cegos. Ignorar segmentações é como observar um quadro grande com os olhos semicerrados – perigoso e limitador.
Com o Analytics, você pode (e deve) analisar como cada grupo de usuários se comporta:
- De onde vêm?
- Quais dispositivos usam?
- Qual a idade média?
- Como as conversões variam entre canais pagos e orgânicos?
É comum ver campanhas performando muito bem em determinado canal e fracassando em outro. Mas, sem segmentar, a visão fica turva, as decisões são baseadas em generalizações e oportunidades passam despercebidas.
Olhar só para a média é o primeiro passo para perder dinheiro.
Segmentar é quase recomeçar
Pode soar exagerado. Mas, depois da primeira análise segmentada, quase sempre você percebe o quanto estava sendo enganado pelo olhar superficial. Uma loja virtual, por exemplo, pode ter um excelente desempenho no mobile e péssimo no desktop, mas se não dividir os dados, nunca vai identificar os gargalos de navegação – e pode jogar recursos fora tentando melhorar o canal errado.
Não à toa, projetos como o da Perika trazem a segmentação como ponto de partida nas consultorias em CRO e SEO, porque, só assim, é possível encontrar oportunidades escondidas e ajustar a rota com precisão. No fundo, segmentar é uma forma de ouvir o usuário em vez de adivinhar.
Erro 3: negligenciar a configuração de metas
Nenhuma análise do Analytics faz sentido se você não sabe o que está buscando. E é assustador quantas empresas usam a ferramenta sem configurar metas (ou eventos de conversão) claras. O acúmulo de dados sem definição de objetivos é tão produtivo quanto ficar contando carros na rua sem saber o motivo.
Metas são as balizas para qualquer processo de melhoria. Se você não define o que é sucesso (uma venda, um formulário preenchido, um clique estratégico), nunca saberá se está mais perto ou mais longe dele. Nem saberá quando está caindo em uma armadilha comum: a de se perder analisando microdados sem contexto.
A implementação errada do código de rastreio e a falta de definição de metas, distorcem completamente a coleta e interpretação dos dados. E isso é mais comum do que se imagina.
- Metas mal configuradas: Você pensa que o número de leads cresceu, mas o que aumentou, na verdade, foi o envio de formulários não qualificados, por exemplo.
- Eventos não rastreados: Algumas interações valiosas, como downloads de materiais ou inclusão de produtos no carrinho, nem aparecem nos relatórios porque não foram mapeadas como eventos.
Se você não diz ao Analytics o que buscar, ele devolve relatórios vazios.
Não ignore essa etapa. Uma estrutura de metas bem desenhada é o que separa quem gerencia um site no escuro de quem toma decisões amparadas por dados confiáveis. E, claro, não basta criar metas genéricas. Defina bem o que cada conversão representa e ajuste sempre que necessário – a empresa muda, a estratégia precisa evoluir junto.
A equipe da Perika investe muito tempo mapeando conversões personalizadas para cada cliente, porque cada modelo de negócio tem suas próprias formas de medir sucesso. O mesmo número de “compras realizadas”, por exemplo, pode ser insignificante para um player e decisivo para outro.
Para entender mais sobre cro, conversão e ajustes, veja também esse artigo sobre ajustes CRO.
Erro 4: subestimar problemas na implementação técnica
De pouco adianta interpretar gráficos e tentar tirar conclusões se a coleta de dados é falha desde o início. Pequenos deslizes na implementação do código do Analytics ou em filtros mal aplicados podem comprometer todo o seu histórico, tornando qualquer análise suspeita.
Essa preocupação é ainda maior em projetos complexos, onde múltiplas propriedades, subdomínios e tags personalizadas estão em jogo.
Outros problemas técnicos frequentes:
- Duplicidade de tags: O site registra cada acesso duas vezes sem o gestor saber – todos os relatórios passam a contar o dobro de sessões.
- Falta de exclusão de tráfego interno: Equipes internas acessam a página o dia inteiro, inflando os números e mascarando quedas reais no interesse externo.
- Códigos legados e desatualizados: Muitos usam códigos antigos em sites novos, causando conflitos invisíveis.
A Perika sempre recomenda o uso de gestores de tags modernos e protocolos de verificação constantes, principalmente ao atualizar layouts ou migrar para versões mais recentes do Google Analytics. É meio óbvio, eu sei, mas é fácil esquecer na correria do dia a dia. Ultra relevante: Ferramentas como o Tag Assistant ajudam a conferir se a instalação está correta.
Moral da história:
Confie desconfiando: toda análise técnica precisa de revisão.
Erro 5: interpretar a taxa de rejeição fora de contexto
A taxa de rejeição (bounce rate) é uma das métricas mais vistas e mal interpretadas no universo Google Analytics. Quando o gestor vê um número alto nesse campo, a reação automática costuma ser pensar em algo negativo: “meu site não agrada, estão todos indo embora!” Só que, na prática, a história pode ser bem diferente.
Uma taxa de rejeição elevada nem sempre reflete um problema. Ela pode indicar que o visitante encontrou rapidamente a resposta que buscava – por exemplo, ao acessar uma página de contato, visualizar o telefone e ir embora satisfeito.
- Nem toda rejeição é ruim: Blogs informativos, FAQs ou páginas únicas, por exemplo, tendem naturalmente a taxas de rejeição mais altas (às vezes acima de 80%), e tudo bem!
- Cuidado com a comparação entre páginas muito distintas: O bounce rate de uma homepage não pode ser comparado ao de uma landing page de venda direta. Os objetivos ali são outros.
- Considere o tempo de permanência: Se a taxa de rejeição está alta, mas o tempo médio de navegação é longo, pode indicar consumo de conteúdo, não desinteresse.
O contexto muda a cor dos números.
Verifique sempre o padrão por canal, página ou campanha antes de tirar conclusões apressadas. E, claro, combine bounce rate com outras métricas – engajamento, conversões, eventos acionados, entre outros.
Esse olhar contextual, aliás, é diferencial nos projetos conduzidos pela Perika, já que muitas vezes uma análise profunda da rejeição pode abrir espaço para ajustes cirúrgicos na estrutura de conversão do site.
Quer saber mais sobre métricas ligadas à SEO? Acesse nosso blog completo sobre o tema.
Caminhos para interpretações mais inteligentes
No fim, interpretar o Google Analytics não é apenas “ler números”, mas, sim, construir perguntas melhores e buscar padrões reais. Vou deixar aqui algumas recomendações rápidas, baseadas no que funciona em projetos de clientes aqui na Perika:
- Valide todo o fluxo de coleta e filtros antes de confiar nos gráficos.
- Defina metas específicas e revise-as a cada mudança de estratégia.
- Segmente SEMPRE – por canal, dispositivo, público, origem, etc.
- Fuja das métricas de vaidade: preferência total para indicadores acionáveis.
- Pense antes de agir: evite lançar campanhas só porque um número subiu ou desceu abruptamente.
- Aprofunde seu conhecimento em temas de conversão lendo artigos sobre CRO e conversão digital.
Conclusão: transformar dados em decisões
Erros ao interpretar dados acontecem o tempo todo, inclusive entre profissionais experientes. O segredo está em buscar uma cultura de revisão constante dos relatórios e, sempre que possível, contar com um parceiro que compreenda a lógica técnica – e o impacto real – de cada número apresentado pelo Google Analytics.
Quem entende o Analytics de verdade, sai na frente.
Se você quer deixar achismos para trás, crescer digitalmente e transformar seu site na melhor ferramenta de vendas, precisa construir análises menos superficiais, se aprofundar nas segmentações e investir na mensuração adequada do que faz sentido para o seu negócio.
A equipe da Perika acredita que relatórios servem para decisões práticas, não só para preencher planilhas. Entre em contato com a Perika para entender como podemos ajudar a transformar seus dados em decisões e identificar oportunidades concretas de crescimento. Conheça nossos projetos, receba insights personalizados e vivencie, na prática, o impacto de uma presença digital orientada por dados reais.
