ROAS de 4,2x. Performance Max rodando. Relatório mensal bonito. E o dono do e-commerce ligou perguntando por que o lucro estava encolhendo.
Essa é a realidade de boa parte dos e-commerces de moda no Brasil. A métrica que aparece no painel é uma. O que sobra no caixa é outra completamente diferente.
Neste case de mídia paga para e-commerce, vamos abrir o diagnóstico completo: o que encontramos, o que mudamos e por que o ROAS caiu enquanto o lucro triplicou. Com números reais, tabelas e timeline de 90 dias.
Se você gerencia ou é dono de um e-commerce com investimento acima de R$ 50K/mês em anúncios, vai se reconhecer em pelo menos 2 dos problemas descritos aqui.
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Neste artigo, você vai ver:
- O perfil da empresa e os números antes da consultoria
- Os 3 problemas que o diagnóstico revelou
- As mudanças implementadas em cada frente
- A comparação antes/depois com métricas reais
- O que você pode aplicar no seu e-commerce hoje
- A timeline completa de 90 dias
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Situação Inicial: O Cenário Antes da Consultoria
O cliente é um e-commerce de moda feminina, segmento médio-alto. Ticket médio de R$ 280. Operação consolidada com 4 anos de mercado, equipe interna enxuta e uma agência gerenciando a mídia paga.
Aqui estão os números no momento em que iniciamos o diagnóstico:
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Investimento mensal em anúncios | R$ 80.000 |
| Receita atribuída | R$ 336.000 |
| ROAS reportado | 4,2x |
| Lucro líquido mensal | R$ 18.000 |
| Margem líquida real | 5,4% |
| Margem bruta média (catálogo) | 62% |
| Ticket médio | R$ 280 |
| Taxa de devolução | 14% |
O ROAS de 4,2x parecia saudável. A agência anterior apresentava esse número todo mês como prova de bom trabalho.
Mas uma margem bruta de 62% com ROAS de 4,2x deveria gerar muito mais do que R$ 18K de lucro sobre R$ 336K de receita. A conta não fechava.
O dono sabia que algo estava errado. Não sabia exatamente o quê.
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O Problema: O Que o Diagnóstico Revelou
Passamos 3 semanas analisando a conta de Google Ads, o Google Analytics 4, os dados de ERP e a estrutura de campanhas. Encontramos 3 problemas que, juntos, explicavam por que R$ 80K de investimento geravam apenas R$ 18K de lucro.
Problema 1: Performance Max canibalizando tráfego de marca
A campanha de Performance Max estava recebendo crédito por vendas que viriam de qualquer forma. Como? Interceptando buscas de marca.
Quando alguém digitava o nome da loja no Google, o PMax mostrava o anúncio antes do resultado orgânico. A plataforma registrava isso como conversão da campanha. Na realidade, era um cliente que já conhecia a marca e compraria de qualquer jeito.
Os números do diagnóstico:
| Dado | Valor |
|---|---|
| % de conversões PMax vindas de termos de marca | 38% |
| Custo dessas conversões “roubadas” do orgânico | R$ 14.200/mês |
| CPA real (excluindo conversões de marca) | R$ 47 (vs R$ 28 reportado) |
A empresa estava pagando R$ 14.200 por mês para aparecer em buscas onde já apareceria de graça. É como pagar pedágio numa rua que já é sua.
Problema 2: Atribuição inflada mascarando retargeting não-incremental
O modelo de atribuição padrão do Google Ads dava crédito integral ao último clique pago. Isso beneficiava desproporcionalmente as campanhas de retargeting.
Na prática: o cliente navegava pelo site organicamente, adicionava produtos ao carrinho, e 2 horas depois recebia um anúncio de remarketing. Clicava. Comprava. O Google registrava como conversão da campanha de remarketing.
Rodamos um teste de incrementalidade simples: pausamos o remarketing por 14 dias em 30% da audiência (grupo de controle). Resultado:
87% das vendas atribuídas ao remarketing aconteceram da mesma forma sem o anúncio.
Ou seja, dos R$ 12.000/mês investidos em remarketing, apenas R$ 1.560 geravam vendas que não aconteceriam sem o anúncio. O resto era dinheiro gasto para “converter” quem já ia comprar.
Problema 3: Sem otimização por margem de produto
Todas as campanhas tratavam todos os produtos como iguais. O algoritmo do Smart Bidding otimizava para receita, não para lucro.
O resultado prático:
| Categoria | % do investimento | Margem bruta | Margem líquida após anúncios |
|---|---|---|---|
| Vestidos (alto ticket, alta margem) | 22% | 68% | 31% |
| Acessórios (baixo ticket, baixa margem) | 41% | 42% | -3% |
| Calçados (médio ticket, margem ok) | 19% | 55% | 14% |
| Básicos (baixo ticket, margem variável) | 18% | 48% | 8% |
41% do orçamento estava indo para acessórios que geravam prejuízo líquido. O algoritmo adorava essa categoria porque o volume de conversões era alto. Mas cada venda de acessório a R$ 89 com margem de 42% e CPA de R$ 40 deixava a operação no negativo.
Enquanto isso, vestidos com margem de 68% e ticket de R$ 450 recebiam apenas 22% da verba.
O motivo é simples: o Smart Bidding não sabe o que é margem. Ele sabe o que é conversão. E acessório de R$ 89 converte 3x mais rápido que vestido de R$ 450. Para o algoritmo, isso é “performance”. Para o caixa da empresa, é prejuízo disfarçado de volume.
Essa distorção é comum em qualquer e-commerce com catálogo diversificado. Produtos baratos que convertem rápido dominam o orçamento. Produtos caros com margem alta ficam subinvestidos. O resultado: a conta de anúncios parece eficiente enquanto o caixa seca.
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O Que Mudamos: Estratégia e Táticas
A reestruturação aconteceu em 3 frentes simultâneas, implementadas ao longo de 90 dias.
Mudança 1: Separação de marca do Performance Max
Criamos uma campanha de Search exclusiva para termos de marca com CPC máximo controlado (R$ 0,15). O PMax foi reconfigurado com exclusão explícita de termos de marca.
O objetivo não era parar de aparecer em buscas de marca. Era parar de pagar preço premium por elas. Quando uma campanha de PMax captura uma busca de marca, ela paga o CPC do leilão completo. Quando uma campanha de Search dedicada à marca faz a mesma coisa, o CPC despenca porque a relevância é máxima e a concorrência é quase zero.
Resultado imediato: o custo de aquisição dos clientes que buscavam a marca caiu de R$ 3,80 por clique para R$ 0,11. Uma redução de 97%.
O orçamento liberado: R$ 14.200/mês realocados para campanhas de prospecção com públicos novos.
Mudança 2: Teste de incrementalidade e reestruturação do remarketing
Após confirmar que 87% das conversões de remarketing não eram incrementais, reduzimos o orçamento de retargeting de R$ 12.000 para R$ 3.000/mês.
Mas não cortamos de qualquer forma. Mantivemos remarketing apenas para:
- Carrinhos abandonados há mais de 72 horas (janela onde a conversão orgânica já caiu)
- Visitantes que viram 3+ categorias sem adicionar nada ao carrinho (intenção sem decisão)
- Clientes inativos há 60+ dias (reativação, não conversão imediata)
Os R$ 9.000/mês liberados foram para campanhas de prospecção em Shopping e Search genérico.
Mudança 3: Tiers de margem para alocação de orçamento
Dividimos o catálogo em 3 tiers baseados na margem líquida real (após custos de anúncio, logística e devolução):
| Tier | Margem líquida | Meta de CPA | % do orçamento |
|---|---|---|---|
| Ouro (vestidos, conjuntos) | > 25% | Até R$ 55 | 55% |
| Prata (calçados, bolsas) | 10-25% | Até R$ 35 | 30% |
| Bronze (acessórios, básicos) | < 10% | Até R$ 18 | 15% |
No tier Bronze, produtos com margem líquida negativa foram excluídos das campanhas pagas. Não paramos de vendê-los. Paramos de pagar para vendê-los. Continuavam disponíveis no site para compra orgânica e como add-on no carrinho.
A lógica era simples: se o produto não gera lucro com anúncio pago, ele não merece verba de anúncio pago. Parece óbvio escrito assim. Mas em mais de 200 contas que já auditamos, menos de 15% fazem essa separação. A maioria trata todo o catálogo como se cada produto tivesse a mesma margem. Não tem.
Também configuramos regras customizadas no feed do Google Merchant Center para priorizar produtos com estoque saudável e margem acima do mínimo.
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Resultados: O Antes e Depois em Números
Aqui está a comparação completa após 90 dias de implementação:
| Métrica | Antes | Depois | Variação |
|---|---|---|---|
| Investimento mensal | R$ 80.000 | R$ 80.000 | Mesmo |
| Receita atribuída | R$ 336.000 | R$ 248.000 | -26% |
| ROAS | 4,2x | 3,1x | -26% |
| Receita real incremental* | R$ 198.000 | R$ 231.000 | +17% |
| Lucro líquido mensal | R$ 18.000 | R$ 54.000 | +200% |
| Margem líquida | 5,4% | 21,8% | +304% |
| CPA real (incremental) | R$ 47 | R$ 38 | -19% |
| Ticket médio | R$ 280 | R$ 342 | +22% |
| Taxa de devolução | 14% | 11% | -21% |
*Receita real incremental = vendas que não aconteceriam sem o anúncio, excluindo conversões de marca e remarketing não-incremental.
O ROAS “caiu” porque paramos de contar conversões que não eram reais. A receita atribuída diminuiu porque tiramos o crédito inflado do PMax e do remarketing.
Mas o lucro? Triplicou. De R$ 18K para R$ 54K. Com o mesmo investimento.
A taxa de devolução caiu porque o tier de margem priorizava produtos de maior valor percebido. Clientes que compram vestidos de R$ 450 devolvem menos do que clientes que compram acessórios de R$ 89 por impulso.
O número que mais importa
Antes: cada R$ 1 investido em anúncios gerava R$ 0,22 de lucro líquido.
Depois: cada R$ 1 investido em anúncios gerava R$ 0,67 de lucro líquido.
O retorno real sobre o investimento em mídia paga triplicou. Sem gastar um centavo a mais.
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Timeline: Como Aconteceu em 90 Dias
Semanas 1-3: Diagnóstico
- Auditoria completa da conta Google Ads (estrutura, termos, atribuição)
- Cruzamento de dados Google Ads vs GA4 vs ERP
- Mapeamento de margem por produto e categoria
- Identificação dos 3 problemas centrais
- Apresentação do relatório de diagnóstico ao cliente
Semanas 4-6: Reestruturação
- Criação da campanha de Search para marca (CPC controlado)
- Exclusão de termos de marca no PMax
- Início do teste de incrementalidade no remarketing (grupo de controle 30%)
- Criação dos 3 tiers de margem no Merchant Center
Semanas 7-9: Otimização
- Análise dos resultados do teste de incrementalidade
- Redução do orçamento de remarketing (R$ 12K para R$ 3K)
- Realocação de verba para prospecção em Shopping e Search
- Exclusão de produtos com margem negativa das campanhas
- Ajuste fino de CPAs por tier
Semanas 10-12: Estabilização
- Monitoramento de lucro líquido real (não ROAS)
- Ajuste das metas de CPA por tier baseado nos dados de 60 dias
- Expansão gradual do tier Ouro (vestidos + conjuntos)
- Documentação do processo para a equipe interna
O período mais difícil foi entre as semanas 4 e 7. O ROAS caiu visivelmente. A receita atribuída diminuiu. O relatório que a agência anterior mandaria ficaria feio.
Foi preciso confiança no processo e no diagnóstico para não voltar atrás. Tivemos conversas semanais com o cliente durante esse período, mostrando que a receita atribuída caía, mas o lucro por pedido estava subindo. O extrato bancário confirmava.
Na semana 8, os números de lucro começaram a mostrar a mudança de forma inequívoca. Na semana 12, o cliente viu no extrato bancário o que os relatórios já apontavam: mais dinheiro sobrando, com o mesmo investimento.
Esse é um ponto importante: reestruturações desse tipo exigem tolerância a curto prazo. Se o gestor entra em pânico quando o ROAS cai e reverte tudo na semana 5, o projeto morre. O alinhamento de expectativas antes de começar é tão importante quanto a execução técnica.
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Lição Aplicável: O Que Você Pode Fazer Hoje
Este case de mídia paga para e-commerce não é exceção. É padrão. Em mais de 200 contas que já auditamos, a dinâmica se repete: ROAS bonito, lucro fraco, problemas de atribuição e alocação de verba.
Aqui estão 5 ações que qualquer e-commerce pode implementar sem depender de consultoria:
1. Verifique quanto do seu PMax é tráfego de marca
No Google Ads, vá em Campanhas > Performance Max > Informações > Termos de pesquisa. Se mais de 20% das conversões vêm de termos com o nome da sua loja, você está pagando por tráfego que já é seu.
2. Calcule a margem líquida por categoria
Não por produto individual (complexo demais para começar). Por categoria. Inclua: custo do produto, frete, devolução, taxas de pagamento e custo de aquisição (CPA da categoria). Se alguma categoria tem margem negativa, ela não deveria receber verba de anúncio.
3. Rode um teste de incrementalidade no remarketing
Pause o remarketing para 20-30% da sua audiência por 14 dias. Compare a taxa de conversão do grupo que viu o anúncio com o grupo que não viu. Se a diferença for menor que 15%, seu remarketing está desperdiçando dinheiro.
4. Defina CPA máximo por tier de margem
Não use um CPA único para todo o catálogo. Produtos com margem de 60% podem pagar mais por aquisição do que produtos com margem de 30%. Isso parece óbvio, mas a maioria das contas que auditamos usa um ROAS ou CPA alvo único para tudo.
5. Pare de medir sucesso por ROAS
ROAS é uma métrica de vaidade quando usada isoladamente. O que importa é lucro por pedido e margem líquida real. Se o ROAS cair e o lucro subir, você está no caminho certo.
A métrica que sugerimos acompanhar: lucro líquido por real investido. No caso deste e-commerce, essa métrica saiu de R$ 0,22 para R$ 0,67. Esse é o número que importa para o dono do negócio. Não o ROAS que aparece no painel do Google Ads.
O ponto cego mais comum
Em todos esses anos de auditoria de contas de e-commerce, o padrão que mais se repete é este: empresa com ROAS “bom”, lucro “fraco”, sem saber por quê. A resposta quase sempre está na combinação de atribuição inflada + alocação sem considerar margem.
Não é falta de investimento. Não é falta de ferramenta. É falta de diagnóstico.
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Conclusão: ROAS Menor, Lucro Maior
Este case prova algo que repetimos em toda auditoria: otimizar para ROAS é otimizar para a métrica errada.
O e-commerce deste caso não precisou de mais orçamento. Não precisou de novas plataformas. Não precisou de criativos mirabolantes.
Precisou de diagnóstico correto, reconfiguração inteligente e coragem para aceitar que o ROAS ia cair no relatório enquanto o lucro subia no caixa.
De R$ 18K para R$ 54K de lucro mensal. Mesmo investimento. Mesmo mercado. Mesmo catálogo. O que mudou foi a forma de alocar, medir e otimizar.
Se você gerencia um e-commerce com investimento relevante em mídia paga e sente que o ROAS não está se traduzindo em lucro, o problema provavelmente não é a quantidade de dinheiro investido. É como e onde esse dinheiro está sendo gasto.
Dados > opiniões. Sempre.
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Escrito por Daniel Freitas — CEO da Nexus Growth, consultoria de mídia paga que já auditou mais de 200 contas B2B e e-commerce.
Os dados deste case são reais. Nome e segmento exato da empresa foram anonimizados a pedido do cliente.