O Google Ads apresenta um total de conversões, o Analytics mostra outro e a equipe comercial reconhece uma quantidade diferente de negócios. Essa situação pede investigação, mas não permite concluir imediatamente qual ferramenta está errada. Antes de comparar totais, é necessário entender o que cada número representa.

Uma conciliação útil começa com uma pergunta específica: estamos comparando a mesma ação, no mesmo período e com as mesmas regras? O roteiro abaixo foi pensado para empresas que precisam conversar com a agência e com o atendimento usando evidências. Ele não oferece uma tolerância universal de diferença, porque uma divergência pequena pode esconder um erro e uma diferença maior pode ter explicação documentada.

Escreva a pergunta que cada relatório responde

“Quantas conversões tivemos?” é uma pergunta incompleta quando cada sistema usa uma definição diferente. Em um relatório, conversão pode ser uma solicitação enviada. Em outro, pode ser uma ação atribuída a um anúncio. No sistema comercial, o número consultado pode contar oportunidades abertas ou pedidos confirmados.

Antes de extrair dados, descreva o objeto de comparação em uma frase: queremos comparar solicitações recebidas pelo formulário de orçamento e registradas no sistema durante determinado período. Essa frase orienta quais eventos, relatórios e campos serão necessários. Se o interesse for venda, a definição precisa dizer quando a empresa reconhece esse fechamento.

As ações principais e secundárias do Google Ads aparecem de forma diferente nas colunas de conversão e têm funções distintas na otimização. Comparar uma coluna que inclui determinados eventos com outra que conta um conjunto diferente pode produzir uma divergência sem que exista uma falha de coleta.

Não resolva isso renomeando todos os números como leads. Preserve os nomes e explique suas definições. Só depois escolha o conjunto comum que será analisado.

Alinhe período, fuso e critério de data

Escolher as mesmas datas no calendário é um começo, não uma garantia de equivalência. A documentação de configurações de atribuição do Analytics informa que os relatórios usam o fuso da propriedade, enquanto o Google Ads usa o fuso da conta. Fusos diferentes podem produzir discrepâncias.

Verifique também o significado da data da coluna selecionada. A mesma documentação orienta atenção a colunas como todas as conversões e todas as conversões por momento da conversão. No CRM, identifique se o filtro considera criação do contato, abertura da oportunidade, atualização do estágio ou fechamento. Esses momentos não devem ser tratados como intercambiáveis.

Registre a data e o horário de cada extração. Se uma pessoa exportou o relatório antes de outra, a comparação pode incluir atualizações que não estavam disponíveis no primeiro arquivo. Não atribua automaticamente toda diferença ao processamento; apenas mantenha essa possibilidade verificável durante a investigação.

Período consultado e fuso utilizado.
Evento ou estágio contado.
Campo de data aplicado ao filtro.
Momento em que o relatório foi extraído.
Filtros adicionais de campanha, origem ou responsável.

Confira como cada sistema atribui a origem

Atribuição é a distribuição de crédito pelas ações importantes ao longo de um caminho. Segundo o Google Analytics, o modelo escolhido define como esse crédito é atribuído e a janela de análise delimita quais interações anteriores podem participar. A ferramenta também diferencia configurações de canais elegíveis para receber crédito.

Por isso, uma venda reconhecida pelo sistema comercial não precisa aparecer integralmente associada a uma campanha no relatório analisado. É necessário conferir o modelo, o escopo e a configuração vigente. Atribuição também não é o mesmo que demonstrar que a venda jamais ocorreria sem o anúncio; essa é outra pergunta de avaliação.

No CRM, procure entender como o campo de origem foi preenchido. Houve integração, informação fornecida pelo cliente ou escolha manual do atendente? Se a regra for “última origem informada”, ela pode representar algo diferente do relatório da plataforma. Essa constatação não torna o CRM inútil; delimita o significado daquele campo.

Documente as diferenças antes de tentar corrigi-las. Alterar uma configuração apenas para aproximar dois totais pode prejudicar o propósito original da mensuração e ainda dificultar comparações futuras.

Procure falhas de registro com uma amostra rastreável

Depois de alinhar definições, selecione um conjunto pequeno de casos que a empresa tenha condições de rastrear. Verifique se cada solicitação existe no sistema de origem, se chegou ao destino esperado e se possui um identificador que permita relacionar os registros. Use apenas os dados necessários à investigação.

A página do Google sobre dados ausentes e discrepâncias reconhece que diferenças entre ferramentas podem ter causas distintas. A conclusão operacional é investigar o caso concreto, sem usar a existência dessa documentação como justificativa automática para qualquer diferença.

Na amostra, procure ocorrências como registro duplicado, etapa comercial não atualizada, campo de origem vazio ou evento diferente do esperado. Essas são hipóteses a verificar, não diagnósticos presumidos. Se houver uma integração, compare o evento enviado com a resposta recebida e o registro final, conforme o acesso técnico disponível.

Anote o resultado de cada caso: explicado, falha identificada ou informação insuficiente. Essa classificação oferece um caminho de trabalho mais útil do que discutir um percentual agregado sem saber quais ocorrências compõem a diferença.

Examine um exemplo hipotético de conciliação

Exemplo hipotético: uma empresa encontra 52 ações em um relatório, 47 eventos em outro e 39 oportunidades no CRM. Esses valores são fictícios e não representam um padrão aceitável. A equipe decide investigar solicitações de orçamento recebidas em um período definido.

Na primeira conferência, descobre que o total de 52 reúne duas ações diferentes, enquanto os 47 eventos correspondem somente ao envio do formulário. Já as 39 oportunidades foram filtradas pela data de abertura comercial, que pode ocorrer depois do recebimento do contato. Ainda não é possível calcular uma taxa de perda entre esses números.

A equipe refaz as consultas com definições documentadas e seleciona casos para rastrear. Em alguns, encontra a mesma pessoa associada a mais de uma solicitação; em outros, falta a atualização do atendimento. Cada achado é registrado separadamente, sem generalizar a explicação para todos os casos restantes.

Uma ficha para cada diferença encontrada

A conciliação pode começar com uma ocorrência real anonimizada, acompanhada das consultas que a tornam divergente. Registre a ação comparada, as datas de interação e de conclusão quando disponíveis, o identificador comercial e a coluna utilizada em cada ferramenta. Essa ficha permite testar uma explicação antes de aplicá-la ao total do mês. Se faltar um dos campos, o resultado daquela verificação deve continuar aberto.

Mesmo acontecimento, datas diferentes: repetir a consulta pelo critério temporal documentado.
Eventos diferentes na mesma coluna: separar as ações antes de calcular a divergência.
Dois registros para o mesmo envio: investigar a origem da duplicidade sem apagar o pedido legítimo.
Origem comercial preenchida manualmente: comparar o procedimento de preenchimento com a regra de atribuição, sem exigir igualdade automática.

Produza um registro de diferenças e ações

Ao concluir a investigação inicial, prepare um documento curto com a pergunta analisada, os relatórios utilizados e as configurações relevantes. Inclua os achados por categoria e indique qual ação será tomada, quem responde por ela e como será verificada. Evite uma conclusão genérica como “diferença normal de plataforma”.

Defina a ação ou resultado que será comparado.
Registre os filtros e as regras de data.
Identifique diferenças de atribuição e contagem.
Rastreie uma amostra com registros correspondentes.
Separe causas comprovadas de hipóteses pendentes.
Valide as correções no comportamento afetado.

Se for necessário corrigir uma tag ou integração, documente quando a mudança entrou em vigor. A correção futura não torna automaticamente comparáveis os períodos anteriores. Também não altere registros comerciais legítimos só para que o total fique igual ao painel de anúncios.

Combine uma rotina de leitura entre marketing e vendas

O objetivo da conciliação é dar utilidade às informações, não escolher um vencedor entre ferramentas. A conta de anúncios ajuda a avaliar ações atribuídas às campanhas; o acompanhamento do site descreve eventos observados; o sistema comercial deve refletir o processo de negócio definido pela empresa. A comparação precisa respeitar esses propósitos.

Na rotina de gestão, mantenha um pequeno dicionário com o significado dos números apresentados. Quando houver mudança de evento, integração ou critério comercial, atualize esse registro. Isso permite que novas pessoas compreendam o relatório e evita reabrir a mesma discussão sem reconhecer uma alteração de definição.

Se os relatórios da sua empresa não estão conversando entre si, conheça a área de tráfego pago da Lunnary e leve exemplos com período, filtros e definição dos resultados. Esses materiais ajudam a discutir o diagnóstico necessário e a organizar as perguntas que a gestão deve responder.

Por que Google Ads, Analytics e CRM podem mostrar números diferentes