Google Analytics e Tag Manager na Black Friday

Utilizar o Google Analytics e o Tag Manager na Black Friday ajuda a entender de onde vêm os visitantes, quais produtos despertam interesse e em qual etapa as pessoas desistem da compra.

Sem uma mensuração bem configurada, a loja pode investir em anúncios, receber milhares de visitas e ainda não conseguir identificar quais campanhas realmente geraram vendas.

Em 2026, a Black Friday acontece no dia 27 de novembro. Entretanto, a configuração das ferramentas não deve ser deixada para a última semana. Eventos, tags, conversões e relatórios precisam ser testados com antecedência.

O Google Analytics 4, também chamado de GA4, registra diferentes interações dos usuários por meio de eventos. Já o Google Tag Manager ajuda a organizar e implementar códigos de acompanhamento sem exigir alterações manuais no site a cada nova configuração.

Quando essas ferramentas trabalham em conjunto, o lojista consegue acompanhar a jornada desde o primeiro acesso até a compra.

Neste guia, você entenderá quais eventos, métricas e relatórios acompanhar para tomar decisões melhores durante a Black Friday. 📊🚀

Qual é a diferença entre Google Analytics e Tag Manager?

Apesar de serem usados em conjunto, Google Analytics e Google Tag Manager não são a mesma ferramenta.

O Google Analytics 4 recebe, organiza e apresenta os dados. Ele mostra informações como usuários, sessões, eventos, vendas, receita, produtos e origem do tráfego.

O Google Tag Manager, conhecido como GTM, funciona como um gerenciador de tags. Ele ajuda a instalar e controlar códigos relacionados ao Analytics, Google Ads, Meta Pixel e outras ferramentas.

Uma explicação simples seria:

• O Tag Manager coleta e envia informações;

• O Analytics organiza e apresenta essas informações;

• A loja virtual gera as interações que serão medidas;

• O gestor utiliza os dados para tomar decisões.

O GTM não substitui o Analytics. Ele ajuda a implementar a mensuração de maneira mais organizada, desde que as tags, variáveis e acionadores estejam configurados corretamente.

Leia também o guia da DevRocket sobre Google Tag Manager no e-commerce.

Por que configurar as ferramentas antes da Black Friday?

Uma configuração feita na véspera pode apresentar eventos duplicados, valores incorretos ou falhas que serão percebidas somente depois da campanha.

O ideal é revisar tudo algumas semanas antes. Isso permite comparar os registros do GA4 com os pedidos reais da plataforma e encontrar possíveis diferenças.

A fase de testes deve responder:

• O acesso ao site está sendo registrado?

• A visualização dos produtos aparece no GA4?

• A adição ao carrinho é contabilizada?

• O início do checkout está funcionando?

• A compra registra o valor correto?

• O mesmo pedido aparece apenas uma vez?

• Os produtos comprados estão identificados?

• A origem da campanha está sendo preservada?

• O cupom e o frete aparecem nos dados?

• Os acessos internos da equipe estão sendo considerados?

Não espere a Black Friday para descobrir que o evento de compra parou de funcionar.

Quais eventos acompanhar no e-commerce?

O GA4 utiliza eventos para representar as ações realizadas pelos usuários. No e-commerce, alguns eventos formam um funil de compra.

view_item_list

É acionado quando o consumidor visualiza uma lista de produtos, como uma categoria, vitrine ou resultado de busca.

Esse evento ajuda a entender quais listas recebem mais visualizações. Também permite comparar a posição dos produtos e o desempenho das diferentes vitrines.

select_item

É registrado quando a pessoa seleciona um produto em uma lista.

A comparação entre view_item_list e select_item mostra se a vitrine está conseguindo gerar interesse.

view_item

Representa a visualização de uma página de produto.

Se um item recebe muitos acessos, mas poucas adições ao carrinho, pode existir um problema de preço, descrição, fotografia, prazo, avaliação ou frete.

add_to_cart

É acionado quando um produto é adicionado ao carrinho.

Esse evento é essencial para calcular a taxa de adição ao carrinho e identificar quais produtos conseguem transformar visualizações em intenção de compra.

view_cart

Registra a visualização do carrinho. Nem todas as plataformas enviam esse evento automaticamente, por isso a implementação precisa ser conferida.

begin_checkout

Representa o início do checkout.

A diferença entre adições ao carrinho e inícios de checkout pode revelar obstáculos no carrinho, como frete pouco claro, dificuldade para aplicar cupom ou falta de informações.

add_shipping_info

É registrado quando o consumidor informa ou seleciona os dados de entrega.

Esse evento ajuda a analisar perdas relacionadas ao frete, prazo ou cobertura da transportadora.

add_payment_info

Representa o envio ou a seleção das informações de pagamento.

Uma queda acentuada depois desse evento pode estar relacionada à recusa do cartão, parcelamento, erros técnicos ou falta de métodos adequados.

purchase

É o evento mais importante para a venda. Ele deve registrar a transação, a receita, a moeda, os produtos, as quantidades, o frete, os impostos e o cupom, quando essas informações estiverem disponíveis.

Cada pedido deve possuir um identificador único. Sem isso, a mesma página de confirmação pode contabilizar a compra novamente quando for recarregada.

refund

Registra devoluções ou reembolsos. Esse acompanhamento permite avaliar a receita com uma visão mais próxima do resultado real.

Como visualizar o funil da Black Friday?

Depois de configurar os eventos, organize o funil nesta ordem: Visualização de produto → adição ao carrinho → início do checkout → informações de entrega → informações de pagamento → compra.

Esses números são apenas ilustrativos. Cada segmento, faixa de preço e modelo de negócio pode apresentar comportamentos diferentes.

O objetivo não é buscar uma taxa universal, mas comparar:

• Black Friday atual com a anterior;

• Período promocional com semanas comuns;

• Celular com computador;

• Clientes novos com recorrentes;

• Canais de aquisição;

• Categorias;

• Produtos;

• Regiões.

O funil mostra onde existe uma queda. A investigação mostra por que ela acontece.

1. Acompanhe usuários e sessões

Usuários representam as pessoas que acessaram a loja, enquanto sessões representam os períodos de interação.

Na Black Friday, acompanhe o crescimento do tráfego por hora e compare com a capacidade da plataforma.

Um aumento repentino pode acontecer depois de:

• Envio de e-mail;

• Disparo no WhatsApp;

• Publicação de influenciador;

• Início de uma campanha;

• Divulgação de oferta;

• Aparição em busca orgânica;

• Abertura da lista VIP.

Se as sessões aumentam, mas as visualizações de produtos não acompanham, a página inicial ou a página de destino pode não estar conduzindo o visitante.

2. Analise a origem e a mídia

A dimensão de origem mostra de onde o usuário veio. A mídia indica o tipo de canal utilizado.

Alguns exemplos são:

• google / organic;

• google / cpc;

• instagram / social;

• newsletter / email;

• whatsapp / referral;

• influenciador / parceria.

Padronize os nomes utilizados nas campanhas. Caso contrário, o mesmo canal poderá aparecer dividido em várias linhas.

Por exemplo, instagram, Instagram, insta e ig podem ser interpretados como origens diferentes, dificultando a análise.

Para campanhas pagas, compare tráfego, vendas, receita e taxa de conversão por origem. Um canal com muitos acessos não é necessariamente o mais lucrativo.

Conheça também a estratégia de tráfego pago para Black Friday.

3. Utilize parâmetros UTM

Os parâmetros UTM são informações adicionadas ao final de um link para identificar campanhas.

Os principais são:

• utm_source: origem;

• utm_medium: mídia;

• utm_campaign: campanha;

• utm_content: variação do anúncio;

• utm_term: termo ou segmentação, quando aplicável.

Um link de e-mail poderia utilizar: ?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=black_friday_2026&utm_content=oferta_lista_vip

Crie um padrão antes da campanha. Utilize letras minúsculas, evite acentos e mantenha uma planilha com os nomes aprovados.

Não adicione UTMs em links internos da própria loja. Isso pode substituir a origem da sessão e prejudicar a atribuição.

4. Acompanhe a taxa de conversão

A taxa de conversão mostra qual parcela dos visitantes realizou uma compra.

A fórmula pode ser apresentada assim: Taxa de conversão = compras ÷ sessões × 100

Se uma loja recebeu 10.000 sessões e realizou 300 vendas: 300 ÷ 10.000 × 100 = 3%

Acompanhe a taxa por:

• Dispositivo;

• Origem;

• Campanha;

• Página de destino;

• Categoria;

• Produto;

• Estado ou região;

• Cliente novo ou recorrente.

Se o tráfego aumenta e a conversão diminui, investigue a qualidade dos visitantes, o carregamento da página, o estoque, o frete e o checkout.

Veja as estratégias para aumentar a conversão da loja virtual.

5. Calcule a taxa de adição ao carrinho

A taxa de adição ao carrinho ajuda a entender se a página do produto está convencendo o visitante a avançar.

Uma fórmula possível é: Taxa de adição = usuários que adicionaram ao carrinho ÷ usuários que visualizaram o produto × 100

Quando um produto possui muitas visualizações e poucas adições, verifique:

• Preço;

• Desconto;

• Imagens;

• Descrição;

• Avaliações;

• Estoque;

• Variações;

• Prazo;

• Frete;

• Botão de compra.

Compare produtos da mesma categoria para encontrar diferenças de desempenho.

6. Meça o abandono de carrinho e checkout

Carrinho abandonado e checkout abandonado não são exatamente a mesma coisa.

No carrinho abandonado, a pessoa adiciona produtos, mas não avança. No checkout abandonado, ela começa a inserir informações de entrega ou pagamento e não conclui.

Uma fórmula simples para o abandono após o início do checkout é: Taxa de abandono = 1 – (compras ÷ checkouts iniciados) × 100

Analise em qual etapa ocorre a maior redução.

Se muitos usuários param antes do checkout, revise o carrinho e as condições de frete. Se a queda acontece no pagamento, teste cartões, Pix, parcelamento e mensagens de erro.

Leia o guia sobre como reduzir o abandono de carrinho.

7. Acompanhe receita e ticket médio

A receita mostra quanto foi registrado em vendas. Ela deve ser comparada com os dados da própria plataforma.

O ticket médio pode ser calculado assim: Ticket médio = receita ÷ número de pedidos

Se a receita foi de R$ 120.000 e houve 800 pedidos: R$ 120.000 ÷ 800 = R$ 150

Durante a Black Friday, o ticket pode mudar conforme os descontos e produtos anunciados.

Para aumentá-lo, a empresa pode trabalhar com kits, descontos progressivos, produtos relacionados, “compre junto” e frete grátis acima de determinado valor.

Entretanto, ticket maior não significa automaticamente maior lucro. Considere margem, custo do produto, frete, taxas e mídia.

8. Observe o desempenho por produto

No relatório de compras de e-commerce, analise:

• Produtos visualizados;

• Adições ao carrinho;

• Quantidade vendida;

• Receita do item;

• Compras;

• Reembolsos;

• Cupons;

• Categorias;

• Marcas.

Procure situações como:

• Produto com muitas visitas e poucas vendas;

• Item com boa conversão e pouco tráfego;

• Produto anunciado sem estoque;

• Item que aumenta o valor do carrinho;

• Categoria com abandono acima da média;

• Oferta com muitas vendas e margem insuficiente.

Essas informações ajudam a redistribuir banners, vitrines e orçamento de mídia.

Veja como otimizar a vitrine para a Black Friday.

9. Compare celular e computador

Não analise todos os dispositivos juntos.

Uma loja pode apresentar bom resultado geral e esconder um problema grave no celular. Compare usuários, conversão, receita e abandono entre mobile e desktop.

Se o celular recebe 80% do tráfego, mas gera apenas 40% da receita, investigue:

• Banners cortados;

• Menu difícil;

• Botões pequenos;

• Formulários longos;

• Pop-ups;

• Lentidão;

• Seleção de variações;

• Cálculo do frete;

• Checkout;

• Métodos de pagamento.

Faça compras reais em diferentes aparelhos antes da campanha.

10. Monitore páginas de destino

A página de destino é a primeira página acessada em uma sessão.

Compare as páginas utilizadas em anúncios, e-mails e publicações. Observe:

• Sessões;

• Engajamento;

• Visualizações de produtos;

• Adições ao carrinho;

• Vendas;

• Receita;

• Conversão.

Se um anúncio promete “tênis com 40% de desconto”, a página de destino deve mostrar os tênis participantes. Direcionar todos os anúncios para a página inicial aumenta o esforço do consumidor.

A mensagem, a identidade visual e a oferta precisam continuar coerentes depois do clique.

Como usar o Tag Manager na Black Friday?

O GTM permite organizar tags, acionadores e variáveis em um único contêiner.

Uma tag envia uma informação. O acionador determina quando ela deve funcionar. A variável fornece valores como produto, preço, pedido ou página.

No e-commerce, a implementação pode utilizar uma camada de dados, conhecida como dataLayer, para disponibilizar informações estruturadas.

Antes de publicar alterações:

1. Abra o modo de visualização;

2. Conecte o Tag Assistant ao site;

3. Percorra toda a jornada;

4. Confira quais tags foram disparadas;

5. Valide os dados enviados;

6. Teste compras e cupons;

7. Compare com o GA4;

8. Crie uma versão identificada;

9. Publique somente depois da validação.

Não faça mudanças improvisadas durante o pico sem testar. Uma alteração incorreta pode duplicar vendas ou interromper toda a coleta.

O que acompanhar em tempo real?

Nos relatórios em tempo real, acompanhe:

• Usuários ativos;

• Origem dos acessos;

• Páginas visualizadas;

• Produtos acessados;

• Eventos;

• Conversões;

• Regiões;

• Dispositivos.

O relatório em tempo real é útil para validar campanhas e perceber mudanças rápidas, mas não deve ser a única fonte de análise. Alguns dados podem passar por processamento antes de aparecerem em relatórios completos.

Durante um disparo de WhatsApp, por exemplo, confirme se os acessos chegaram à página esperada e se os eventos continuam funcionando.

Crie alertas operacionais

O acompanhamento não deve depender de alguém observar a tela durante 24 horas.

Defina situações que merecem atenção imediata:

• Tráfego caiu repentinamente;

• Evento de compra deixou de aparecer;

• Receita caiu enquanto os acessos subiram;

• Taxa de erro aumentou;

• Produto anunciado ficou sem estoque;

• Conversão caiu no celular;

• Pagamento apresentou falhas;

• Frete deixou de ser calculado;

• Um canal passou a gerar tráfego sem identificação.

Nem todos os alertas precisam ser criados dentro do Analytics. Eles podem envolver plataforma, ERP, gateway e ferramentas de monitoramento.

Erros de mensuração que devem ser evitados

Os erros mais comuns são:

• Instalar o GA4 duas vezes;

• Duplicar o evento purchase;

• Não enviar o identificador da transação;

• Registrar receita sem frete ou com valor incorreto;

• Misturar ambientes de teste e produção;

• Usar UTMs inconsistentes;

• Aplicar UTMs em links internos;

• Não testar o checkout;

• Ignorar consentimento e privacidade;

• Alterar tags sem criar versões;

• Avaliar apenas o último clique;

• Comparar Analytics e plataforma sem considerar diferenças de processamento.

Analytics, plataforma e mídia podem apresentar números diferentes porque utilizam métodos e janelas de atribuição distintos. Use a plataforma como referência operacional dos pedidos e o Analytics para analisar comportamento, origem e jornada.

Dados só ajudam quando geram decisões

Google Analytics e Tag Manager não aumentam as vendas sozinhos. Eles mostram o que está acontecendo para que a empresa tome decisões melhores.

Se muitas pessoas visualizam um produto e não adicionam ao carrinho, revise a oferta. Se o abandono cresce depois do cálculo de entrega, investigue o frete. Se o mobile recebe visitas e não vende, teste a experiência pelo celular.

Durante a Black Friday, acompanhe tráfego, eventos, funil, produtos, receita e canais. Porém, evite decisões precipitadas baseadas em poucos minutos de dados.

A preparação correta começa antes da campanha, com testes completos e comparação entre Analytics e pedidos reais.

Para entender melhor os relatórios, confira o guia sobre Google Analytics no e-commerce.

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Na Black Friday, medir corretamente não serve apenas para criar relatórios. Serve para descobrir problemas, proteger o investimento e transformar dados em mais oportunidades de venda. 📈