Olá a todos, tudo bem? Eu sou Renan Capistrano, profissional de mídia paga, tráfego pago e performance online. Tenho alguns cursos na Alura, mais focados em Google Ads (plataforma de anúncios do Google) e em Meta Ads (plataforma de anúncios da Meta): como criar estratégias desde o zero, como aprender a usar a plataforma desde o início, e há também um curso intermediário para quem já conhece a ferramenta e deseja evoluir na trajetória profissional.
Neste curso, veremos uma aplicação em tráfego pago utilizando o Claude (IA). É uma das IAs que mais têm se destacado atualmente e que muitos profissionais estão usando. Eu utilizo o Claude diariamente no trabalho, com todos os clientes. Tenho uma agência de marketing no Brasil e também atendo clientes nos Estados Unidos, inclusive uma conta grande que investe de 300 a 500 mil dólares por mês e, em períodos de promoção como Black Friday, ultrapassa um milhão, chegando perto de dois milhões. Muito do que vamos compartilhar aqui também aprendemos com esse cliente dos Estados Unidos; porém, como está fora da realidade da maioria das pessoas, não o usaremos como estudo de caso, pois não seria tangível para quem está assistindo. É raro alguém gestor de tráfego conseguir um cliente que invista quase um milhão de dólares — e em dólares, não em reais.
Usaremos um cliente que atendemos no Brasil: um e-commerce de livros. Trata-se de uma editora com e-commerce próprio, que vende livros que a própria editora produz e distribui.
Qual é o objetivo desta aula? Não será exatamente uma aula tradicional. Vamos compartilhar processos que podemos utilizar e que utilizamos com esse cliente para criar uma estratégia de Google Ads desde o zero. Abordaremos os prompts, sua importância, explicaremos como esse trabalho era feito antes — até alguns meses atrás fazíamos tudo manualmente e levava muito tempo — e, a partir disso, entenderemos como o Claude pode ajudar profissionais de mídia paga, como nós e como você que está assistindo, a criar uma estratégia em menos tempo. Em vez de passar uma semana “quebrando a cabeça” pesquisando, faremos algumas interações fornecendo informações e dados ao Claude, e ele montará uma estrutura, uma estratégia consistente de Google Ads para iniciar com o cliente.
Importante: não será uma estrutura extremamente complexa ou avançada, porque para este cliente específico não houve necessidade, e acreditamos que a maioria dos clientes, empresas e anunciantes também não necessitará de algo muito além do que veremos aqui.
Vamos iniciar nosso estudo de caso de estratégia em Google Ads utilizando o Claude. Mostraremos o que fizemos para chegar a uma estratégia coerente, os prompts utilizados, o que a IA entregou, uma planilha-exemplo que pode ser usada, e explicaremos como implementar. Tentaremos cobrir tudo, mas sem conduzir passo a passo na prática, pois este não é o objetivo desta gravação: queremos demonstrar que é possível e oferecer instruções de como fazer, sem a execução completa ao vivo. A conta do cliente já está estruturada; vamos ensinar o caminho e evidenciar o tempo que se economiza usando o Claude para este tipo de trabalho.
Estamos com a apresentação ao lado, então eventualmente olharemos para ela durante a explicação.
Temos aqui o nome da empresa, Editora Ainé, e o site — é uma empresa real. Escolhemos um cliente real justamente por ser um estudo de caso: construímos uma estrutura no Google Ads com o Claude e não levamos muito tempo. Foram apenas algumas interações e ajustes durante a conversa com a IA até chegarmos ao que vamos mostrar.
O que veremos hoje para compreender como o Claude pode ser uma grande ferramenta para criar uma estratégia em Google Ads? Esta será a primeira parte. Em uma segunda parte, falaremos sobre otimizações que o Claude pode ajudar a executar para não passarmos horas todas as semanas fazendo isso manualmente. Hoje, nesta primeira parte, veremos:
Antes de avançarmos, precisamos alinhar o que é uma estratégia otimizada em Google Ads, o que é uma estrutura e por que sua organização é essencial. Precisamos ter tudo documentado em planilha e bem registrado para não nos perdermos nem executarmos um trabalho medíocre — o que tende a não gerar resultado. Trabalhos desorganizados e sem planejamento falham em grande parte dos casos. O objetivo aqui é entender por que devemos seguir uma estrutura otimizada e clara.
Apresentamos os seis pilares que o Claude vai nos ajudar a construir nesta aula e que você implementará com seus clientes:
Por que cada elemento é essencial e o que acontece quando falta um pilar?
Com o Claude, a ideia é construir esses elementos em sequência, com prompts específicos e conectados entre si, evitando peças soltas e aleatórias. A IA cria o sistema para que a estratégia de Google Ads faça sentido ao subir na conta: campanhas se relacionam com grupos, anúncios, criativos e extensões. Diferentemente de IAs que, até pouco tempo atrás, geravam itens desconexos, o Claude tem sido o que melhor nos atendeu — e todo esse processo acontece em menos de 30 minutos.
Como era o processo antes? Manualmente, levávamos de 3 a 5 horas apenas para montar a estratégia do zero — não estamos falando de escrever cabeçalhos de anúncios, subir criativos ou criar campanhas na plataforma; é somente a etapa de planejamento. As planilhas eram manuais — ainda usamos planilhas manuais, mas o Claude pode criá-las automaticamente ou gerar conteúdo para copiarmos e colarmos, sempre com revisão e ajustes. Também havia o achismo: muitas pessoas e agências pesquisavam palavras-chave de forma aleatória, “jogando” termos no Google e copiando ideias sem confirmar volume de busca ou aderência. O Claude ajuda nisso quando combinamos com as ferramentas corretas. Especificamente para palavras-chave, não usaremos só o Claude: usaremos também o Planejador de Palavras-chave do Google Ads (ferramenta de ideias e volumes). Trabalhando em conjunto, obtemos uma lista otimizada e coerente para a campanha. Com o Claude, reduzimos o processo para menos de 30 minutos, com mais consistência e profundidade, porque a IA pensa “fora da caixa”. No manual, tendemos a automatizar e replicar estruturas, especialmente em agências, apenas trocando nomes e keywords — isso raramente funciona sem personalização. Já fizemos muito isso e comprovamos que não traz o melhor resultado.
Agora, vamos ao cliente: Editora Ainé. O primeiro passo é contextualizar o negócio para o Claude. Como fazemos? Trabalhamos com um briefing robusto, com várias perguntas estratégicas que enviamos aos clientes (negócio, concorrência, público-alvo, objetivos, histórico etc.). Enviamos esse material ao Claude junto com a solicitação inicial de criar a estratégia. A IA constrói a partir dessa base e de outras informações adicionais que fornecermos. É fundamental ter um briefing com perguntas detalhadas para que o Claude disponha de insumos suficientes para o planejamento. No fluxo sem IA, somos nós quem lemos o briefing e planejamos com base em experiência e conhecimento; o Claude hoje executa muito bem essa etapa, e nosso papel passa a ser enviar arquivos e dados corretos e depois revisar tudo que a IA gerar.
Resumo do briefing deste cliente:
Prompt inicial sugerido ao Claude:
Mesmo sem a IA perguntar, já enviamos o briefing para que nada falte na construção do melhor planejamento possível.
Com base nesse prompt, pedimos que o Claude criasse a arquitetura das campanhas. Após finalizar a entrada de informações, solicitamos explicitamente a estratégia de:
A IA retornou planos para as três frentes. Em geração de demanda, a execução é majoritariamente com vídeos no YouTube (feed do YouTube, sobre vídeos no YouTube) e no Google Discover. A campanha “Vídeo para YouTube” foi substituída por geração de demanda em grande parte das contas; ao tentar criar “só YouTube”, a plataforma tende a criar Demand Gen. Já a Performance Max pode aparecer em vários canais, incluindo Shopping (Google Shopping). O Claude não terá acesso direto à configuração de Shopping (é necessário configurar a conta no Merchant Center e o feed), mas pode ajudar na configuração do feed de produtos. Os ativos dessa campanha vêm dos próprios produtos do site.
Na campanha de busca, capturamos quem procura livros específicos, autores ou gêneros — pedimos à IA para trabalhar nesses eixos. Assim, estruturamos o funil:
Como estruturamos a parte de busca? Trabalharemos em três etapas: Busca, Performance Max e Demand Gen, começando pela Busca.
Planejamento de palavras-chave:
Prompt para divisão de palavras-chave (após a pesquisa inicial validada):
Estrutura de campanhas de busca e grupos de anúncios para este cliente (com base no site aine.com.br):
Nas próximas etapas, seguimos a mesma lógica para Performance Max e Demand Gen, conectando objetivos, KWs, estrutura, copies, ativos e extensões, sempre revisando e ajustando as saídas do Claude antes de subir na conta.
O que fizemos para este cliente? Criamos quatro campanhas ou quatro grupos de anúncios. A estrutura final ficou um pouco diferente, mas começamos assim.
Livros por autor: consideramos esta a melhor campanha dentro dessa estrutura, porque vamos atender buscas por autor específico. No cliente Editora Ainé, há muitos autores que só estão lá, e os lançamentos de livros mais recentes saem primeiro lá, então existe um público muito cativo. É muito interessante trabalhar dessa forma.
Livros por gênero: por exemplo, literatura clássica online, livros de filosofia, livros de poesia contemporânea.
Campanha de marca, com o nome da editora: isso é fundamental porque há muitos concorrentes que compram o nome de uma empresa para aparecer nas buscas. Por exemplo, alguém busca por “Editora Ainé” e uma outra editora compra essa palavra; o anúncio dela pode aparecer acima do nosso. Para nos resguardar e também para mostrar informações adicionais relevantes no anúncio, criamos uma campanha de marca com o nome da editora: Editora Ainé, Ainé livros, livros Ainé, entre outras variações.
Campanha com intenção de compra: palavras-chave mais genéricas, mas que o Google entende como tendo maior intenção de compra, como “comprar livro literário”, “livros entrega rápida”, “livraria online” etc.
Em seguida, avançamos para a criação dos anúncios responsivos de pesquisa com o Claude. Os anúncios de pesquisa aparecem, por exemplo, quando buscamos por “livros clássicos” ou “editora livros clássicos”: vemos títulos como “Livros clássicos e contemporâneos”, o nome da empresa, um destaque como “compre direto da editora”, e a descrição logo abaixo.
O que precisamos aqui? Anúncios com 15 títulos, 4 descrições e, preferencialmente, de 2 a 3 anúncios por grupo de anúncios. O Claude gerou 2 a 3 anúncios por grupo, que é o ideal. Não costumamos começar com apenas um, porque criamos combinações diferentes de títulos e descrições e, depois de um tempo no ar, mantemos as que funcionam melhor. Isso já é um alerta do que veremos na segunda parte: o Claude ajuda nisso. Podemos exportar o relatório de desempenho dos anúncios e ele indicará: “Renan, mantenha estes anúncios, altere os títulos daqueles, pause outros, adicione um novo” etc.
Este é o trabalho inicial e a base de texto publicitário. Exemplo de instrução: “Crie 15 títulos e 4 descrições para o anúncio de pesquisa da Editora Ainé.” RSA é o nome em inglês de Responsive Search Ad (anúncio responsivo de pesquisa). Usamos esses termos porque são universais e comumente vistos em textos e cursos. Definimos as regras: para títulos, os requisitos; para descrições, os comprimentos máximos de caracteres; as palavras-chave divididas entre livros, editora, clássicos; tom culto e acessível; CTAs (chamadas para ação) variados nos cabeçalhos. Em seguida, veremos como ficaram esses anúncios.
Depois, criamos as extensões de anúncio com o Claude. Se for necessário entender melhor o que são extensões e como usá-las, recomendamos assistir ao curso básico–intermediário de Google Ads ou, simplesmente, perguntar ao Claude e solicitar exemplos. Essa foi outra entrega feita para este cliente e, como comentamos, aumenta o CTR em até 30%. A recomendação prática é: suba uma campanha de pesquisa sem extensões, deixe rodar por uma ou duas semanas e, depois, adicione extensões — sitelinks (links de site), callouts (frases destacadas), snippets (trechos estruturados), preço, promoção — para comparar a diferença no resultado final.
Solicitamos as principais extensões: sitelinks, callouts (frases destacadas), snippets (trechos estruturados) e extensões de preço, mantendo o tom culto e acessível. Também pedimos que tudo viesse organizado em uma planilha. É essencial especificar que queremos tudo em uma planilha, pois isso facilita muito o trabalho.
Para as campanhas de Performance Max (campanha de máximo desempenho), a lógica é similar: o Claude pode gerar títulos, descrições dos anúncios de texto, briefings (resumos criativos) para imagens, como deve ser o logo, e briefings para vídeos — tudo isso é necessário. Precisamos preparar o seguinte antes de pedir ao Claude: sinal de audiência (foco em compradores de livros, visitantes do site, pessoas com interesses específicos ou pedir ao Claude que defina), a URL final (enviar os links que serão usados em Performance Max para contextualizar melhor), além das extensões já criadas na parte de pesquisa.
Não vamos nos aprofundar tanto em Performance Max e Demand Gen (geração de demanda), porque demandam mais tempo, e o tempo desta apresentação é curto. Vamos focar na prática, na planilha. Mostraremos a parte prática, com ênfase na busca.
Também precisamos gerar os criativos para Performance Max e Demand Gen e, como mencionamos, o Claude gera briefings e copies (textos publicitários) visuais para a pessoa de design ou para o Canva. O Canva também tem sua própria IA: podemos enviar o prompt (instrução) e o Canva tentará gerar a imagem conforme solicitado.
Para Performance Max, o Claude gera: briefing das 20 imagens necessárias, proporções, a copy (texto) para cada formato, sugestões de CTA (chamada para ação) por ativo, variações para testes A/B — tudo o que precisamos para uma campanha bem estruturada.
Para Demand Gen, o Claude gera: conceito criativo por segmento de audiência, cabeçalho visual, descrição, tom e referência visual, sugestão de cor e imagem. Exemplo de instrução: “Crie um briefing (resumo criativo) completo para os ativos visuais da Editora Ainé. Para cada formato, descreva o tema visual, o texto sobreposto, o que o texto vai dizer, CTA (chamada para ação), paleta de cores e qual livro ou coleção destacar. Gere variações para teste A/B.” Novamente, solicite que tudo venha em uma planilha; isso facilita muito o trabalho.
Para Demand Gen, também é possível criar os segmentos de audiência. Podemos pedir ao Claude que crie os segmentos que configuraremos nas campanhas de geração de demanda. Exemplos gerados: leitores literários, interesse em literatura, ficção clássica e filosofia; universitários e acadêmicos (22 a 35 anos, ensino superior); remarketing para visitantes (público que visitou o produto, mas não comprou); lookalike (público semelhante) de compradores. Depois de receber esse prompt (instrução), criamos os quatro públicos na plataforma e os dividimos em quatro grupos de anúncios (ou em quatro campanhas). O importante é testar cada grupo de audiência para obter o melhor resultado possível.
Agora, quase no final da apresentação, vamos mostrar a prática: o que o Claude entregou para as campanhas de pesquisa. Assim, fica mais fácil entender como tudo se traduziu no material final.
Para resumir as solicitações, podemos pedir 100 planilhas separadas, mas também é possível solicitar, ao final, que o Claude compile tudo em uma única planilha. Funciona, mas preferimos fazer separado para revisar cada parte e, depois, combinar. O Claude gera uma planilha pronta para importar no Google Ads Editor. O Google Ads Editor é uma ferramenta do Google Ads que permite trabalhar sem depender da conexão com a internet, para fazer envios e alterações em campanhas e anúncios. Recomendamos fortemente aprender a usar essa ferramenta; talvez possamos gravar um curso rápido sobre isso na Alura. Vale a pena, porque economiza muito tempo. A primeira grande mudança que tivemos trabalhando com Google Ads foi quando aprendemos a usar o Google Ads Editor, porque a plataforma online é mais lenta para cargas e alterações volumosas. Dependendo do número de campanhas e anúncios na conta, qualquer mudança demora para carregar. Por exemplo, na conta de um cliente nos Estados Unidos, que investe cerca de 500 mil dólares por mês, duplicar uma campanha pode levar 10 a 15 minutos, pois há muitos itens em cada campanha. E, ao fazer o envio, quando subimos novas campanhas, novos grupos de anúncios, geralmente são muitos: 600, 700; mais de 3 mil anúncios. O Google Ads Editor ajuda muito nisso. Recomendamos estudá-lo.
O modelo de planilha gerado tem cada coluna com um item: campanha, grupo, tipo de anúncio, tipo de campanha, títulos, descrições; é uma versão resumida, mas representa bem o que é gerado. O prompt (instrução) foi: “Gere uma planilha em formato CSV para importar no Google Ads Editor, com campanhas, grupos, três anúncios por grupo”, como mencionamos, incluindo sitelinks e demais extensões. Executamos o prompt (instrução), o Claude gerou um arquivo CSV com todos os anúncios, subimos no Google Sheets, transformamos em planilha normal e revisamos tudo: títulos, descrições, palavras-chave. Não podemos confiar cegamente; é preciso aplicar conhecimento e experiência para ajustar. Se estivermos começando ou inseguros, pedimos coisas mais simples: “Claude, crie dez títulos para este anúncio, direcionando para este site e usando estas palavras-chave.” “Claude, esta lista de palavras-chave faz sentido?” Pedidos mais simples resolvem. Para quem já tem mais experiência, é possível fazer tudo isso com o Claude, sempre revisando. Mesmo que a revisão leve duas ou três horas, ainda será muito menos tempo do que fazer tudo sem o Claude. Em vez de gastar uma semana criando um planning (planejamento), fazemos em um dia, entregamos ao cliente, que fica satisfeito, e já ativamos as campanhas.
“Renan, não quero aprender Google Ads Editor, não tenho tempo.” Também é possível subir manualmente pela plataforma. Vai demorar mais, mas dá para criar a campanha manualmente, nomear, adicionar palavras-chave, copiar e colar títulos e descrições; é possível fazer manualmente. Preferimos o Editor.
Fechando esta parte, vamos ver o que o Claude resolveu no dia a dia com os clientes e, especificamente, com a Editora Ainé:
Agora, vamos à planilha que o Claude gerou para as campanhas e anúncios de pesquisa, para ver como ficou e como aplicamos na conta. Estamos na planilha. Ela tem seis abas, especificamente para as campanhas de busca. Campanhas de pesquisa são, para nós, o tipo principal a se fazer em Google Ads para cerca de 95% dos clientes e contas.
Podemos ver “v4” no topo: é a “versão 4” (não aquela outra empresa), porque tivemos de fazer quatro versões até chegar a esta, que ainda precisou de alguns ajustes. Mesmo assim, subimos na conta para ver resultados. Mostrando rapidamente a conta: no último mês, tivemos custo por compra de 22 reais, que para este cliente é muito bom, dado que o tíquete médio está entre 70 e 90 reais e a margem é alta. Podemos trabalhar entre 15 e 20 reais de custo por conversão, e quase tudo isso foi gerado com o Claude. Fizemos alguns ajustes, adicionamos campanhas e pausamos outras que não fizeram sentido. A maior parte da estrutura foi criada pelo Claude usando esses prompts (instruções) e essas planilhas.
Na primeira aba, temos o índice: campanhas, grupos de anúncios, os anúncios em si, palavras-chave, extensões de anúncio e palavras-chave negativas. Isso é crucial em estratégias de busca. Na aba de campanhas, o Claude colocou várias colunas (podemos definir as colunas, mas deixamos automático): nome das campanhas, tipo de campanha, orçamento diário em reais, tipo de orçamento, estratégia de lance. Ele sugeriu CPA objetivo; aqui fazemos uma correção: não começamos com CPA objetivo; colocaremos “Maximizar conversões” nessa campanha e retiraremos o CPA objetivo. Onde colocou CPA objetivo com valores muito baixos, ajustaremos para nosso padrão, 20 reais, em duas outras campanhas. Esse é o tipo de ajuste necessário. A divisão de campanhas e orçamento por campanha fica clara.
Na aba seguinte, estão os grupos de anúncios por campanha. Em uma campanha, três grupos; na de marca, um grupo; na de autores com correspondência de frase, três grupos semelhantes, mas com outra correspondência. Os nomes podem estar diferentes; ajustamos rapidamente para a taxonomia que usamos com os clientes.
Na aba de anúncios, foram gerados três anúncios para a campanha de correspondência exata (vamos renomear). A diferença para a outra campanha é apenas a correspondência das palavras-chave, que o Claude separou para nós. Usaremos os mesmos anúncios na outra campanha também. Na campanha de marca, o mesmo: anúncios gerados.
Temos 15 títulos por anúncio e 4 descrições. Notamos que, em um dos anúncios, só há três descrições — o Claude pode cometer erros; pediremos para gerar novamente e adicionar a quarta. Os títulos são pertinentes: “Comprar livros online”, “livraria online”, “livros com entrega rápida”, “envio grátis a partir de 150” (extraído do briefing), “editora com títulos exclusivos”, “curadoria literária”, “catálogo da Editora Ainé”, entre outros. Identificamos falta de títulos com nomes de autores; podemos solicitar novas versões com nomes de autores e também nomes de livros, especialmente no grupo sobre autores.
Todos os anúncios levam para a homepage (página inicial) do site. É um planning (planejamento) básico. Se quisermos detalhar mais, precisamos enviar mais informações ao Claude. Por exemplo, podemos usar a página do site da Ainé que lista todos os autores e pedir: “Claude, crie uma nova lista de anúncios direcionando para URLs específicas dos autores mais buscados desta lista”, pedindo três anúncios e adicionando ao nosso template (modelo).
Na aba de palavras-chave, por campanha e por grupo, o Claude sugeriu várias palavras com suas correspondências e dados adicionais extraídos das planilhas enviadas: volume mensal estimado, CPC máximo no Google, intenção e a correspondência desejada. Exemplos: “comprar livros”, “livraria virtual”, “loja de livros”, “editora de livros”; nomes de autores: Slawa Zimborska, Yasmina Hezler, Boris Groys, Didier Bon, entre outros. Também é possível ver a qual campanha e grupo pertence cada bloco de palavras.
Recomendação de procedimento: primeiro, criamos as campanhas com os nomes corretos; depois, os grupos de anúncios. Se for fazer manualmente ou via Google Ads Editor, subimos o arquivo, criamos as campanhas, depois os grupos, e, por fim, adicionamos os anúncios a cada grupo em cada campanha. Exemplo: a campanha “livros, autores, correspondência exata” tem três grupos e três anúncios. Pegamos os três anúncios, criamos em um grupo, duplicamos para os outros e também duplicamos para a outra campanha que usa correspondência de frase. É o processo habitual para profissionais de mídia e Google Ads.
Ao final, há a campanha de marca (institucional), apenas com termos relacionados à Ainé. Em seguida, vemos as extensões: sitelinks (que exigem título, duas descrições e URL final, preferencialmente apontando para páginas distintas), como coleções, novidades, envio, clássicos, filosofia, “sobre” etc. Abaixo estão os callouts (frases destacadas), que surgem após as descrições — essas extensões são rápidas de subir manualmente. Depois, os snippets estruturados: escolhemos um cabeçalho (por exemplo, “tipos de livro”) e o sistema lista valores como filosofia, poesia, crônicas, ensaios; também “serviços”: entrega expressa, embalagem especial, tracking (rastreamento), troca gratuita. Por fim, extensões de preço: produtos a partir de determinado valor; foram sugeridos 52 reais e 38 reais, que parecem ser os livros mais baratos no site do cliente.
Por último, temos as palavras-chave negativas, que recomendamos adicionar em todas as campanhas e clientes. Isso impede que o Google mostre o anúncio em buscas que contenham termos indesejados. Exemplos sugeridos pelo Claude: “grátis”, “download”, “pdf”, “pirata”, “seminovo”, “usado”, “emprestado”, “resumo”, “livro didático”, “kindle”, “ebook”, “livro digital”. É essencial. Inclusive, o Claude também ajuda a sugerir novas exclusões se enviarmos o relatório de termos de pesquisa recentes (“termos de pesquisa” são o que as pessoas realmente buscaram e que ativaram nosso anúncio). Ele indica o que excluir, o que não faz sentido e o que pode ser adicionado como nova palavra-chave — ajuda muito na otimização.
Vocês terão acesso a esta planilha base como referência, mas recomendamos pedir ao Claude que a crie para o seu cliente com as informações do seu cliente.
Com isso, encerramos a primeira parte. Resumindo o que vimos: apresentamos o Claude, como fazíamos antes e por que o Claude precisa entender o negócio; enviamos um bom prompt (instrução), com contexto e briefing (resumo criativo). Vimos que o Claude gera toda a estratégia de busca, Performance Max (campanha de máximo desempenho) e Demand Gen (geração de demanda) para cobrir o funil de compra; também gera copies (textos publicitários), criativos, extensões e audiências prontas em minutos, tornando o processo replicável para qualquer cliente.
Na próxima aula, falaremos rapidamente sobre otimização de campanhas no Google Ads e como podemos economizar horas de trabalho por semana com o Claude, sem precisar passar o dia inteiro na conta de um cliente tentando otimizá-la. Até breve!
Olá novamente.
Agora vamos entrar na segunda parte desta explicação do caso que tivemos com um cliente na nossa agência usando o Claude. Desta vez, vamos tratar da otimização de campanhas em Google Ads com o apoio do Claude. Reunimos cinco análises práticas que podemos fazer em minutos com a IA e que, em geral, realizamos semanalmente com clientes, incluindo a Editora Iné. Já temos um resumo dessas análises: análise de termos de pesquisa; revisão de anúncios RSA (anúncios responsivos de pesquisa) e anúncios de pesquisa padrão; análise de palavras‑chave; análise de desempenho; e, por fim, revisão de extensões. Vamos passar por cada uma para entendermos a importância de executar essas análises, otimizar a conta e as campanhas com base nelas e como solicitar isso ao Claude, que é exatamente o que fazemos semanalmente com a maioria dos clientes da agência.
O que veremos hoje? Conforme adiantamos no primeiro slide, vamos:
Cada análise resultará em uma lista específica de ações que vamos executar.
Como funciona a análise de termos de pesquisa? Primeiro exportamos o relatório de termos de pesquisa em formato CSV diretamente da conta. Em seguida, enviamos esse arquivo ao Claude para análise. O Claude identifica termos relevantes, agrupa-os por intenção e sinaliza oportunidades.
Aplicamos os resultados da seguinte forma:
O que o Claude nos entrega:
Isso é muito importante, e clientes esperam que façamos esse trabalho. Nós executamos esse processo utilizando o Claude.
Aqui há um prompt (instrução) para solicitar exatamente o que mencionamos no slide anterior: palavras‑chave negativas, oportunidades e alertas. Em seguida, vamos enviar juntamente com o prompt o arquivo CSV de termos de pesquisa.
Para quem não recorda ou não está acostumado a esse procedimento, vamos demonstrar de forma rápida como fazer isso na plataforma.
Estamos na plataforma, na conta da INEE. O que fazemos? Definimos o período do relatório para os últimos 15 dias — na prática, utilizamos os últimos 14 dias. Em seguida, acessamos o menu superior Estatísticas e Relatórios e abrimos Termos de pesquisa, que são os termos que as pessoas buscaram e que acionaram nossos anúncios.
É possível ver diversos termos, como “Adiós de la carnicería”, “Filosofia do cuidado” e “Psicopolítica”. Todos são títulos de livros ou nomes de autoras e autores que temos no site. Observamos na parte inferior que tivemos 5.452 termos de pesquisa apenas nos últimos 14 dias.
A partir disso, enviamos o relatório ao Claude. Basta clicar em baixar, isto é, fazer o download (transferência) do arquivo. Podemos baixar em Excel, CSV ou XLSX; recomendamos baixar em CSV. Em seguida, enviamos esse arquivo ao Claude exatamente como está, com todas as métricas disponíveis (cliques, conversões, custo por conversão, custo, entre outras), para que a IA indique o que fazer: o que negativar, o que adicionar e quais são as alertas.
À primeira vista, podemos ver apenas termos positivos na primeira página. No entanto, como são mais de 5 mil, não é viável analisar todos manualmente dessa forma. Também é possível aplicar filtros no próprio prompt (instrução), pedindo que analise apenas termos de pesquisa com mais de 50 impressões ou mais de 10 impressões. Recomendamos utilizar um corte de mais de 5 impressões, dependendo do porte da conta do cliente. Entre 5 e 10 impressões, no mínimo, já consideramos termos relevantes para análise.
Retomando: há um prompt (instrução) que vamos utilizar junto com o arquivo para o qual acabamos de mostrar como fazer o download (baixa). Com base nisso, vamos excluir as palavras que a plataforma indicar quando fizer sentido, adicionar palavras novas e observar as alertas que forem apresentadas.
Costumamos pedir para fazer tudo em um único documento: enviamos os prompts (instruções), solicitamos que envie as saídas para lá e, ao final, pedimos que compile tudo em um documento do Word ou em uma apresentação, o que facilita o trabalho. Planilhas não tanto, pois podem ficar confusas.
Otimização 2: revisão de anúncios de pesquisa. Gostamos de pedir que a plataforma revise todos os anúncios de pesquisa. Para isso, vamos enviar os títulos atuais. Basta baixar os anúncios de pesquisa na parte de Relatórios de Anúncios; ao fazer o download (baixa), o arquivo já vem com os títulos organizados. Em seguida, vamos enviá-los para o Cloud e pedir: “Cloud, revise os títulos e as descrições dos meus anúncios e gere novos títulos e descrições com base no que você sabe que funciona e no que pode entregar um melhor resultado”.
Exemplo prático: antes, havia anúncios com títulos genéricos, como “comprar livros online”, “livraria online no Brasil” e “livros com entrega rápida”. Depois da revisão, passaram a ser “Livros físicos, entrega hoje” (mais chamativo), “Frete grátis acima de 150 reais” (argumento forte), “Curadoria literária exclusiva” (aproxima o público de nicho de que falamos na Aula 1 deste cliente) e “4x sem juros, loja oficial” (gera confiança na marca e comunica a possibilidade de pagar em 4x sem juros).
Aqui está o prompt (instrução): “Estes são os títulos atuais dos meus anúncios de pesquisa para a editora Iné...”. Inserimos os títulos e anexamos o arquivo baixado na plataforma. Em seguida, pedimos para reescrever os títulos com foco em CTR (taxa de cliques), intenção de compra e diferenciais, com base no que a plataforma sabe sobre o negócio e a clientela — no caso da Iné, já havíamos enviado um briefing (contexto). Recomendamos fazer tudo isso na mesma conversa, no mesmo chat (bate-papo). Se for criar um novo chat (bate-papo) — por exemplo, usamos uma conversa inicial para estratégia e criação do plano e, depois, outra para otimização —, vale dizer ao Cloud: “Lembra do que conversamos em ‘tal conversa’?”, já que as conversas ficam nomeadas, podem ser renomeadas e agrupadas. Assim, pedimos para reutilizar a informação anterior nas análises e otimizações. É basicamente assim que vamos proceder.
Portanto, esta é outra otimização: otimizar os títulos e as descrições dos anúncios atuais.
Otimização 3: análise de palavras-chave, isto é, as próprias palavras-chave, pois “palavras-chave” e “termos de pesquisa” são coisas diferentes — semelhantes, mas diferentes. “Palavras-chave” são os termos pelos quais vamos “comprar”, inserindo na lista da campanha para indicar ao Google: “Sempre que alguém buscar esses termos, mostre meu anúncio”. Entra aqui a questão dos tipos de correspondência: ampla, de frase e exata. A correspondência ampla pode trazer termos muito diferentes do que foi definido como palavra-chave — aí já aparece a primeira diferença entre palavra-chave e termo de pesquisa.
Exemplo: colocamos a palavra-chave ampla “comprar livros”. O Google poderá exibir o anúncio para termos variados com relação mínima, como “alugar livros” (irrelevante para o negócio), “comprar livros usados”, “comprar livros específicos”, “comprar livros capa dura”, entre outros. Isso pode acontecer tanto na ampla quanto na de frase. Por isso, é importante analisar separadamente termos de pesquisa e palavras-chave.
O que o Cloud vai analisar conosco nas palavras-chave:
Pausar:
Ajustar:
Investigar:
Há um prompt (instrução) para realizar tudo isso. Não vamos ler palavra por palavra aqui, pois ele já foi enviado. O que precisamos exportar é o relatório de palavras-chave (semelhante ao de termos de pesquisa). Em vez de clicar em “termos de pesquisa”, vamos clicar em “palavras-chave” — são seções diferentes. Vamos enviar o arquivo com o período desejado (geralmente de 15 a 30 dias; no exemplo, usamos 30 dias, mas depende do tamanho do cliente) e, então, enviar o prompt (instrução) para que a otimização seja feita.
Agora, vamos à penúltima otimização: análise de desempenho semanal. Para nós, é uma das mais importantes, sobretudo porque podemos apresentá-la ao cliente. Podemos enviar os números da semana e receber um diagnóstico completo com prioridades e ações. É o que fazemos com a Iné e com os outros clientes da agência.
Procedimento:
O que o Cloud entrega:
Isso é muito útil. O Cloud nos ajuda a focar no que é mais importante, dando direção clara, sem depender apenas de “pressentimento”. Com experiência (por exemplo, um ano ou mais), já teremos noção dessas ações, mas a plataforma ajuda a priorizar.
Há um prompt (instrução) para fazer o mesmo, exatamente igual. Recomendamos criar o hábito: toda segunda-feira, reservar 5 minutos para gerar o diagnóstico semanal.
Por fim, a última otimização — a mais básica e simples. Não é a mais importante, mas vale fazer, e o Cloud pode fazer por nós: revisar as extensões de anúncio ativadas — sitelinks (links do site), frase de destaque, snippets (trechos), promoção, preço, entre outras — e indicar se está tudo certo, o que melhorar no texto, o que pausar etc.
Exemplo de saída:
Para obter esse resultado, precisamos enviar o relatório de extensões, do mesmo modo que enviamos os relatórios de anúncios, campanhas, palavras-chave, termos de pesquisa etc., podendo ser por dia ou por semana. Isso daria outra aula apenas para mostrar como montar um relatório ideal para baixar no Google, porque não gostamos de baixar apenas o que aparece na tela. Preferimos montar um relatório personalizado, com as métricas desejadas e do jeito que queremos, para que a análise do Cloud seja melhor. Então, geramos esse relatório e o enviamos ao Cloud.
Há um prompt (instrução) correspondente: “Analise essas extensões e CTRs e diga o que pausar, o que melhorar (com sugestões) e que novos tipos adicionar para a editora Iné”, anexando o arquivo.
Encerramos, então, as 5 otimizações. São coisas rápidas. Ditas assim, podem não parecer, mas, ao fazer a primeira vez, veremos que é ágil: de 10 a 20 minutos, em média, para baixar os relatórios, mais 10 a 15 minutos para escrever os prompts (instruções) e enviá-los ao Cloud. Em seguida, é só colocar em prática: distribuir as ações, se houver equipe, ou colocar na lista de tarefas da semana para aquele cliente específico. Podemos inclusive enviar o plano ao cliente, informando: “Nesta semana, vamos analisar termos de pesquisa, palavras-chave e desempenho, e tomaremos estas ações a partir disso”. E depois avisamos quando tudo estiver concluído.
Este é o nosso case (estudo de caso) usando o Cloud. Estamos utilizando o Cloud para fazer tudo o que mostramos, porque é o que estamos aplicando e está funcionando. Claro, precisamos revisar tudo. Há pontos que ainda vêm com erros; a própria plataforma avisa, no chat (bate-papo), que não é 100% correta e que podem ocorrer erros — como em qualquer outra plataforma de IA. Para nós, o Cloud tem apresentado menos erros ultimamente, mas precisamos analisar e revisar antes de executar ações e antes de subir arquivos ou planilhas no Google Ads e no Google Ads Editor. É fundamental revisar tudo e verificar se faz sentido antes de implementar.
Este é o resumo da aula e das otimizações que podemos fazer com o Cloud. Não estão em ordem de prioridade ou importância, mas, se fôssemos ordenar por importância, seria: 4, depois 1, depois 3, depois 2 e, por último, 5 (as extensões), que realmente não têm tanta relevância — ainda assim, é importante analisá-las e otimizá-las.
Agradecemos a atenção. Sempre gostamos de compartilhar o que acontece nos bastidores da agência e como trabalhamos com clientes, pois há muitas pessoas que desejam ter uma agência, atuar como freelance (autônomo) atendendo vários clientes ou trabalhar focadas em uma única empresa e fazer o melhor trabalho possível. Buscamos falar com quem está nas trincheiras do tráfego pago e do marketing digital para ajudar no dia a dia.
Podem enviar dúvidas na seção de dúvidas e considerações do curso e do case (estudo de caso). Podem falar conosco também no Instagram Renan Capistrano ou no Instagram da agência, 42digital (é só buscar no Instagram). Muitos alunos dos cursos entram em contato por e-mail, LinkedIn ou Instagram e, quando possível, respondemos e esclarecemos as dúvidas. Sintam-se à vontade.
Mais uma vez, obrigado e nos vemos nas próximas aulas e nos próximos cursos.
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