GA4: como usar eventos, métricas e explorações no marketing

Ter o Google Analytics 4 instalado não significa que uma empresa esteja usando bem seus dados.

É possível coletar milhares de eventos, acompanhar dezenas de métricas e construir inúmeros relatórios sem conseguir responder às perguntas que realmente importam para marketing.

O GA4 (Google Analytics 4) é uma plataforma de mensuração baseada em eventos que permite acompanhar como usuários interagem com sites e aplicativos e transformar esse comportamento em análises de aquisição, engajamento e resultado.

O valor, porém, não está na quantidade de dados coletados.

Está em definir quais comportamentos precisam ser medidos, quais métricas representam resultado e quais análises ajudam a tomar uma decisão.

Neste artigo, você vai entender:

• como funcionam os eventos no GA4;
• quais tipos de eventos existem;
• como utilizar parâmetros;
• quais métricas acompanhar;
• o que são eventos principais;
• como utilizar as Explorações;
• quais erros prejudicam a mensuração;
• e como transformar GA4 em uma fonte mais útil para decisões de marketing.

O que é GA4?

GA4 é a sigla para Google Analytics 4, a geração atual do Google Analytics.

Seu modelo de dados é baseado em eventos.

Isso significa que diferentes interações realizadas por usuários — como visualizar uma página, realizar uma pesquisa, clicar em determinado elemento, iniciar um checkout ou concluir uma compra — podem ser registradas como eventos.

Esse modelo permite observar o comportamento de forma mais flexível do que simplesmente acompanhar páginas visitadas.

Mas isso não significa que sessões e visualizações de página deixaram de ser importantes.

Elas continuam sendo úteis dependendo da pergunta.

A diferença é que o GA4 oferece uma estrutura mais ampla para analisar o que o usuário fez durante a jornada.

O que são eventos no GA4?

Um evento representa uma interação ou ocorrência que a empresa deseja registrar.

Alguns exemplos são:

• page_view;
• scroll;
• click;
• search;
• view_item;
• add_to_cart;
• begin_checkout;
• purchase;
• generate_lead;
• login;
• sign_up.

A escolha dos eventos deve acompanhar o modelo de negócio.

Um e-commerce precisa observar comportamentos diferentes de uma empresa B2B.

Uma plataforma digital possui jornadas diferentes de um site institucional.

Por isso, uma implementação eficiente não começa perguntando:

“Quantos eventos conseguimos coletar?”

Começa perguntando:

“Quais comportamentos precisamos observar para tomar melhores decisões?”

Quais são os tipos de eventos no GA4?

O GA4 trabalha com diferentes formas de coleta e configuração de eventos.

Eventos coletados automaticamente

São eventos registrados automaticamente quando a configuração básica do Google Analytics está implementada.

Eles cobrem determinadas interações essenciais do site ou aplicativo.

Eventos de medição otimizada

A medição otimizada permite coletar determinadas interações adicionais na web sem exigir uma implementação específica para cada uma delas.

Dependendo da configuração, podem incluir comportamentos como:

• rolagem;
• cliques de saída;
• pesquisa interna;
• interação com vídeos;
• downloads de arquivos.

Eventos recomendados

O Google define nomes e parâmetros recomendados para diferentes situações e modelos de negócio.

Utilizar esses padrões quando eles atendem ao caso de uso ajuda a manter uma implementação mais consistente.

Eventos como:

• purchase;
• generate_lead;
• sign_up;
• login;

são exemplos de comportamentos que podem ser representados por nomenclaturas recomendadas.

Eventos personalizados

Quando o comportamento que precisamos medir não é atendido pelos eventos existentes, podemos criar eventos personalizados.

Mas a possibilidade de criar um evento não significa que devemos criar um para cada interação.

Uma implementação excessivamente customizada aumenta complexidade, documentação e manutenção.

Eventos de marketing precisam representar comportamento relevante

Um dos erros mais comuns no GA4 é transformar qualquer clique em evento.

Imagine um site com dezenas de componentes.

Seria tecnicamente possível criar eventos para:

• abrir um menu;
• fechar um menu;
• mudar uma aba;
• passar por um componente;
• clicar em diferentes elementos decorativos.

Mas a pergunta é:

essas informações vão mudar alguma decisão?

Para marketing, eventos costumam ser mais úteis quando representam:

• intenção;
• avanço na jornada;
• geração de valor;
• qualificação;
• relacionamento;
• conversão.

Exemplos:

Um usuário solicitou contato?

Começou um checkout?

Realizou uma compra?

Utilizou uma funcionalidade importante?

Chegou a uma etapa relevante do funil?

A qualidade da mensuração depende mais da relevância desses eventos do que da quantidade coletada.

O que são parâmetros de eventos no GA4?

O evento informa o que aconteceu.

O parâmetro adiciona contexto sobre como ou em que circunstância aconteceu.

Imagine o evento:

generate_lead

Saber apenas que um lead foi gerado pode ser insuficiente.

Podemos querer saber informações adicionais como:

• tipo de formulário;
• produto de interesse;
• localização;
• categoria;
• plano;
• etapa da jornada.

Essas informações podem ser enviadas como parâmetros quando forem relevantes para a análise.

Outro exemplo é um evento de produto.

Além de saber que alguém visualizou um item, podemos precisar conhecer:

• nome;
• categoria;
• preço;
• marca;
• identificador.

Eventos bem definidos + parâmetros úteis = análises muito mais ricas.

Cuidado com parâmetros sem governança

A flexibilidade do GA4 pode se transformar rapidamente em inconsistência.

Imagine que diferentes equipes enviem:

product_category

productCategory

category_product

categoria_produto

Tecnicamente, podem representar a mesma coisa.

Analiticamente, passam a ser estruturas diferentes.

Por isso, eventos e parâmetros precisam de:

• nomenclatura definida;
• documentação;
• responsáveis;
• critérios de implementação;
• validação.

Essa organização começa antes do GA4.

Uma Data Layer bem estruturada ajuda a criar uma camada consistente entre o comportamento digital e as ferramentas que consomem esses dados.

O que são eventos principais no GA4?

Nem todo evento possui a mesma importância.

No GA4, eventos que representam ações especialmente importantes para o negócio podem ser marcados como eventos principais.

Por exemplo:

• compra;
• geração de lead;
• assinatura;
• cadastro;
• alguma conclusão relevante do processo.

Isso ajuda a destacar os comportamentos que precisam receber atenção especial nas análises.

Um cuidado importante é não marcar dezenas de interações como evento principal.

Se tudo é prioridade, nada é prioridade.

A seleção deve refletir resultados ou avanços realmente relevantes.

Quais métricas acompanhar no GA4?

Não existe uma lista universal de métricas que funciona igualmente para todas as empresas.

As métricas precisam responder ao objetivo da análise.

Ainda assim, alguns grupos são particularmente úteis.

Usuários

Ajuda a entender quantas pessoas interagem com a propriedade dentro dos critérios de mensuração do GA4.

Dependendo da análise, pode ser importante observar:

• usuários;
• novos usuários;
• usuários ativos;
• usuários recorrentes.

Sessões

Sessões continuam sendo relevantes para analisar visitas e aquisição.

O erro não é utilizar sessões.

É interpretar quantidade de sessões isoladamente como resultado de negócio.

Engajamento

Métricas de engajamento ajudam a observar se os usuários realmente interagem com a experiência.

Entre elas:

• sessões engajadas;
• taxa de engajamento;
• tempo médio de engajamento.

Eventos

Contagem de eventos mostra quantas vezes determinados comportamentos aconteceram.

Mas o número absoluto precisa de contexto.

10 mil eventos podem ser excelentes ou irrelevantes dependendo do que aquele evento representa.

Eventos principais

Permitem acompanhar ações consideradas importantes para o negócio.

Podemos analisá-las por:

• canal;
• campanha;
• página;
• audiência;
• dispositivo;
• outras dimensões relevantes.

Receita

Para negócios que enviam informações de monetização adequadamente, métricas de receita aproximam a análise do resultado econômico.

O princípio é simples:

a métrica certa depende da decisão que queremos tomar.

Métricas de vaidade existem?

A métrica em si raramente é o problema.

O problema é utilizá-la sem contexto.

Pageviews podem ser muito relevantes para um negócio de conteúdo.

Sessões podem ser importantes para analisar aquisição.

Tempo de engajamento pode ajudar a entender consumo.

O erro acontece quando uma métrica intermediária passa a ser tratada como resultado final.

Por exemplo:

mais sessões não significam necessariamente mais negócio.

mais pageviews não significam necessariamente melhor experiência.

mais eventos não significam necessariamente maior intenção.

Uma boa análise conecta indicadores de comportamento ao objetivo real da empresa.

O que são Explorações no GA4?

Os relatórios padrão ajudam a acompanhar diferentes dimensões e métricas.

Mas algumas perguntas precisam de análises mais flexíveis.

É aí que entram as Explorações do GA4.

Explorações permitem combinar segmentos, dimensões e métricas para investigar comportamentos com maior profundidade.

Elas são particularmente úteis quando existe uma pergunta específica.

Exploração de funil

A exploração de funil ajuda a analisar sequências de etapas.

Por exemplo:

visita → visualização de produto → início do checkout → compra

Podemos observar:

• quantos usuários chegam a cada etapa;
• onde ocorre maior abandono;
• diferenças entre públicos;
• diferenças entre canais;
• jornadas abertas ou fechadas.

A utilidade está em encontrar pontos de ruptura.

Não apenas em construir um gráfico de funil.

Exploração de caminho

A exploração de caminho ajuda a observar a sequência de eventos ou páginas percorrida pelos usuários.

Ela pode responder perguntas como:

O que usuários fazem depois de acessar esta página?

Quais caminhos antecedem determinada ação?

Para onde usuários vão antes de abandonar?

O recurso é útil justamente porque jornadas digitais raramente são completamente lineares.

Sobreposição de segmentos

A sobreposição permite comparar grupos e identificar a interseção entre eles.

Por exemplo:

• usuários de mídia paga;
• usuários orgânicos;
• compradores;
• usuários recorrentes.

Isso pode ajudar a responder perguntas como:

quantos compradores também pertencem ao grupo de usuários recorrentes?

Ou:

qual é a sobreposição entre determinados canais ou comportamentos?

Segmentação torna a análise mais útil

Uma média geral pode esconder diferenças importantes.

Por isso, muitas análises melhoram quando segmentamos usuários por características como:

• canal;
• campanha;
• região;
• dispositivo;
• comportamento;
• cliente ou não cliente;
• novo ou recorrente;
• categoria de produto.

Uma taxa de conversão média de 3%, por exemplo, pode esconder:

• um segmento convertendo a 8%;
• outro convertendo a 0,5%.

O valor aparece quando descobrimos onde está a diferença e o que fazer com ela.

Como usar GA4 para analisar mídia?

O GA4 ajuda a relacionar aquisição e comportamento.

Isso permite observar não apenas quantas pessoas determinado canal trouxe, mas também o que essas pessoas fizeram depois.

Podemos comparar:

• usuários;
• sessões;
• engajamento;
• eventos principais;
• receita;
• comportamento após aquisição.

Isso melhora a análise, mas existe uma ressalva importante:

GA4 não deve ser tratado como a verdade absoluta sobre impacto de mídia.

Atribuição e causalidade são problemas diferentes.

O Analytics pode ajudar a compreender jornadas e distribuir crédito de acordo com determinadas metodologias, mas isso não substitui automaticamente experimentação, incrementalidade ou outros métodos de mensuração.

GA4 + BigQuery: quando precisamos ir além

Existem perguntas que começam a ultrapassar o que é conveniente analisar diretamente na interface do GA4.

É nesse momento que BigQuery ganha relevância.

A integração permite trabalhar com os dados de eventos em um ambiente próprio para análise e combinar informações do GA4 com outras fontes.

Isso abre possibilidades como:

• reconstrução de jornadas;
• cohorts;
• LTV;
• análise de atribuição customizada;
• integração com CRM;
• modelos preditivos.

Se sua empresa já chegou a esse estágio, veja GA4 + BigQuery: como fazer análises avançadas de marketing.

O importante é não inverter a sequência.

Antes de construir modelos sofisticados, eventos, parâmetros e definições precisam estar consistentes.

Quando GA4 sozinho deixa de ser suficiente?

GA4 é uma ferramenta importante de comportamento digital.

Mas ele não contém, necessariamente, toda a informação necessária para uma decisão de marketing.

Uma organização pode precisar combinar:

• Analytics;
• CRM;
• mídia;
• vendas;
• dados financeiros;
• produto;
• atendimento.

Quando isso acontece, a discussão deixa de ser apenas sobre configuração do GA4 e passa a ser sobre arquitetura de dados para marketing.

Um Data Warehouse para Marketing pode assumir o papel de integrar diferentes fontes e criar uma camada de análise mais consistente.

Erros comuns no uso do GA4

Medir tudo

Excesso de eventos aumenta complexidade e reduz foco.

Não documentar eventos

Depois de algum tempo, ninguém sabe exatamente o que determinado evento representa.

Criar nomes diferentes para o mesmo conceito

Inconsistências de nomenclatura tornam a análise difícil de manter.

Ignorar parâmetros

Um evento sem contexto pode responder muito pouco.

Usar somente relatórios padrão

Relatórios são importantes, mas perguntas específicas frequentemente exigem Explorações ou análises externas.

Tratar toda métrica como KPI

Nem todo indicador de comportamento deve orientar decisão executiva.

Não validar a implementação

Um evento aparecer no GA4 não significa automaticamente que está correto.

Trabalhar com GA4 isoladamente

Muitas perguntas de negócio exigem dados além do comportamento digital.

Checklist: seu GA4 está preparado para decisões?

Use estas perguntas como uma verificação rápida.

Eventos

• Os eventos representam comportamentos relevantes?
• Existe excesso de eventos sem uso?
• Eventos recomendados são utilizados quando fazem sentido?

Parâmetros

• Os parâmetros possuem nomenclatura consistente?
• Existe documentação?
• Os valores coletados realmente ajudam análises?

Eventos principais

• As ações mais importantes estão identificadas?
• Existe clareza sobre o que representa resultado?

Métricas

• A equipe sabe quais indicadores utiliza para cada decisão?
• Existe distinção entre métricas operacionais e resultados?

Explorações

• As equipes utilizam funis, caminhos ou segmentos quando precisam investigar problemas?
• Existem perguntas claras por trás das análises?

Dados

• A implementação está validada?
• Existe Data Layer estruturada?
• Há integração com outras fontes quando necessário?

Governança

• Existe documentação?
• Alguém é responsável pelas definições?
• Alterações são controladas?

Quanto mais respostas negativas, maior a chance de o problema estar na estrutura de mensuração — e não na falta de mais dashboards.

Perguntas frequentes sobre GA4

O que significa GA4?

GA4 significa Google Analytics 4, a geração atual do Google Analytics.

O que são eventos no GA4?

Eventos representam interações ou ocorrências registradas pelo Google Analytics, como visualização de páginas, pesquisas, cliques, geração de leads ou compras.

Quais tipos de eventos existem no GA4?

O GA4 trabalha com eventos coletados automaticamente, eventos da medição otimizada, eventos recomendados e eventos personalizados.

O que são parâmetros no GA4?

Parâmetros adicionam informações a um evento, permitindo descrever com maior detalhe o contexto em que determinada interação aconteceu.

O que é um evento principal no GA4?

É um evento identificado como especialmente importante para o sucesso do negócio, como uma compra, geração de lead ou outra ação relevante.

O que são Explorações no GA4?

Explorações são ferramentas de análise do Google Analytics que permitem investigar dados de forma mais flexível utilizando técnicas como funil, caminho e sobreposição de segmentos.

GA4 substitui BigQuery?

Não. GA4 e BigQuery cumprem funções diferentes. O Analytics oferece coleta e análise de comportamento, enquanto BigQuery permite trabalhar diretamente com dados exportados e combiná-los com outras fontes em análises mais avançadas.

Quais métricas do GA4 são mais importantes?

Depende do objetivo. Usuários, sessões, engajamento, eventos principais e receita podem ser relevantes, mas devem ser selecionados de acordo com a pergunta e o resultado que a empresa precisa acompanhar.

GA4 deve começar pela pergunta, não pelo relatório

Uma implementação madura de Google Analytics não é aquela que possui mais eventos, mais dashboards ou mais relatórios.

É aquela que consegue responder perguntas importantes de forma consistente.

O que queremos entender?

Qual comportamento representa essa pergunta?

Qual evento registra esse comportamento?

Quais parâmetros adicionam contexto?

Qual métrica representa o resultado?

Que decisão será tomada depois da análise?

Quando essa lógica funciona, GA4 deixa de ser apenas um repositório de métricas e passa a cumprir seu papel dentro de um sistema de decisão.

Sua mensuração está estruturada para gerar decisões?

GA4 funciona melhor quando eventos, definições, integrações e governança fazem parte de uma estrutura de dados consistente.

O M.Martech Data Foundations organiza os fundamentos necessários para transformar dados de marketing em uma base confiável para mensuração, análise e decisão.

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