IA aplicada à análise: Ask Advisor e conclusões conferidas

A taxa de conversão da loja da Verde Vivo, calculada como sessões com compra sobre sessões do site da loja, caiu de 2,3% em agosto para 1,9% em setembro. Em 2026 o Analytics já responde a perguntas em linguagem natural e resume sozinho o que mudou desde a última visita, e a tentação é perguntar “por que a conversão caiu?” e levar a resposta para a reunião. A resposta vem em segundos, com tom de certeza, e pode estar certa no total e errada na causa.

A IA ganha tempo na investigação quando a pessoa sabe o que pedir e confere o que recebe. A conclusão que vale é a que outra pessoa consegue reproduzir com a mesma população, o mesmo período, o mesmo recorte e o mesmo denominador (a base da divisão, como sessões ou usuários). Isso vale para a resposta do assistente e para a análise feita à mão.

O que o Analytics oferece com IA em outubro de 2026

Em 10 de agosto de 2026 o Google anunciou resumos gerados por IA no topo da página inicial do Analytics, com as mudanças relevantes desde o último acesso, como picos de venda e variações de tráfego. Um clique num desses cards leva o contexto ao Ask Advisor para aprofundar, e a pessoa pode receber os resumos por telefone ou por e-mail, na frequência que escolher. O mesmo post anunciou comparações com médias anônimas de empresas parecidas dentro do Ask Advisor.

O Ask Advisor é o assistente de IA que reuniu, em 20 de maio de 2026, os agentes do Google Ads, do Google Analytics e da Google Marketing Platform. A ajuda oficial o descreve em beta, disponível para contas elegíveis em propriedades com inglês como idioma selecionado, com outros idiomas prometidos sem data. Ele responde perguntas sobre métricas e eventos, explica variações, orienta configurações e mostra dados da própria propriedade. Os limites estão escritos na mesma página: ele só usa a propriedade que está aberta e só o que existe no Analytics.

Esse último limite define o que fica fora da conversa. Custo de mídia de outras plataformas, contratos do CRM e o calendário de lançamentos do site só entram se tiverem sido importados para a propriedade. A pergunta também é um dado que sai da empresa: nome de cliente ou número interno não entram nela, e a política de uso de dados do assistente fica numa página própria do Google, que a empresa deve ler antes de liberar o uso.

A pergunta boa tem métrica, recorte, período e comparação

“Por que a conversão caiu?” devolve um texto genérico. “Compare a taxa de sessões com compra, isto é, sessões com o evento purchase divididas pelas sessões do site da loja, por dispositivo e por origem, setembro inteiro contra agosto inteiro, em pontos percentuais” devolve uma tabela que dá para conferir. A pergunta define o denominador, e o denominador é onde o assistente mais erra quando fica livre para escolher.

A conferência acontece em três lugares. No relatório, abrindo a tela correspondente com o mesmo filtro e o mesmo período. No filtro, verificando se a resposta aplicou um recorte que a pergunta não pediu, como só usuários novos. No denominador, porque taxa por sessão, por usuário ou por evento dá três números diferentes para a mesma pergunta, e a resposta em texto raramente diz qual usou.

Na Verde Vivo, a resposta rápida estava certa no total e errada na causa

Marina fez a pergunta solta ao Ask Advisor na própria propriedade de produção, com o idioma da conta dela em inglês, condição do beta, e acesso restrito à equipe de análise. Em dois minutos veio a resposta: a queda vinha do aumento de sessões de tráfego pago, que convertem menos, e a sugestão era revisar as campanhas. O fato citado conferia: as sessões pagas tinham crescido 9%. A explicação causal não se sustentou, porque a resposta usava sessões totais como base e não cruzava dispositivo com origem.

Na exploração, com dispositivo e origem lado a lado, a queda aparecia concentrada no Android, nas sessões vindas da Meta, a partir de 4 de setembro, dia em que o checkout foi atualizado. A segunda pergunta ao assistente, já com dispositivo e origem na frase, devolveu o mesmo recorte. A divergência entre as duas respostas veio da pergunta, e a versão que prevaleceu foi a que tinha recorte e denominador declarados e podia ser refeita por outra pessoa.

Quando a IA conversa por programa, o acesso precisa ser de leitura

Desde 14 de setembro de 2026 a Data API (a porta pela qual programas pedem relatórios ao Analytics) tem, na versão alpha, o método properties.chat: um programa envia a pergunta em linguagem natural e recebe a resposta em blocos, com uma permissão própria chamada analytics.chatbot.read. A nota de lançamento traz o aviso de que o produto usa IA e pode mostrar informação incorreta. Alpha indica uma interface inicial, sujeita a mudanças. Antes de adotá-la numa rotina, a equipe precisa validar as respostas, controlar o acesso e manter um caminho de consulta que funcione sem o assistente.

O outro caminho é o servidor MCP oficial do Google Analytics. MCP (Model Context Protocol) é um padrão que permite a um assistente de IA, como o Claude ou o Gemini, chamar ferramentas externas; o servidor do Analytics oferece ferramentas para listar propriedades e rodar relatórios. A página do Google, atualizada em 22 de outubro de 2026, diz que ele atende só pedidos de leitura e não altera configurações.

No mesmo 22 de outubro, a versão 0.8.0 do repositório público do servidor acrescentou uma ferramenta que cria anotações na propriedade, ativada só com uma opção explícita de escrita e com a permissão de edição na credencial. Para a empresa, a regra continua simples: o assistente que investiga recebe credencial de leitura, e a escrita, quando existir, fica numa credencial separada, com dono e registro. O detalhe técnico está em APIs do Analytics: automatizar leituras e alertas com acesso controlado.

Fora da análise, a IA ajuda a documentar

O uso de menor risco é a documentação. Desde 17 de setembro de 2026, a tela de publicação do Tag Manager sugere, com IA, um nome e uma descrição para cada versão a partir das mudanças feitas. A sugestão economiza digitação; quem publica corrige para dizer o motivo da mudança, que a IA não sabe. O mesmo vale para o dicionário de eventos e para consultas SQL geradas por modelo: o texto sai rápido, e a revisão humana decide o que ele significa.

Escolha o último desvio do seu painel. Faça a pergunta solta a um assistente, depois a pergunta com as quatro partes, e compare as duas respostas com uma exploração feita por você. Anote qual recorte e qual denominador cada uma usou. A resposta que vai para a reunião é a que outra pessoa da equipe consegue refazer e chegar ao mesmo número.