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Data do clique ou da venda? Como cada plataforma conta

O Google Ads data a conversão pelo clique e o GA4 pela venda. Veja por que o mês passado ainda muda, um exemplo com a conta conferida e como fechar o mês.

Autor: João Vitor MoitinhoFundador do Relator Digital. Escreve sobre mensuração, ROAS e dados de mídia paga para agências de performance.
7 min de leitura
Dois círculos ligados por um arco, um em ciano e outro em roxo, com uma barra laranja marcando o intervalo entre eles
Sumário

Depende da plataforma. O Google Ads registra a conversão no dia do clique no anúncio, e o Google Analytics a registra no dia em que a compra aconteceu. Por isso um clique de outubro que vira venda em novembro entra em outubro em uma ferramenta e em novembro na outra. A saída é escolher uma regra de data para o relatório, escrevê-la no rodapé e esperar o prazo certo antes de dar o mês por fechado.

Cada plataforma escolhe um dia diferente para a mesma venda

Quando alguém clica em um anúncio hoje e compra daqui a quatro dias, há dois dias candidatos para essa venda: o do clique e o da compra. A plataforma precisa escolher um.

Google Ads. A página oficial de ajuda explica que as conversões são calculadas com base no momento do clique, e não no momento da conversão. A mesma ajuda traz colunas que reportam pelo momento em que a conversão ocorreu, como "Todas as conv. (por data da conv.)", e sugere usá-las ao comparar com plataformas de terceiros.

Google Analytics. A ajuda do Google Ads compara os dois com um exemplo próprio: o Google Ads reporta a conversão pela data e hora do clique que levou à ação, e o Analytics a credita ao dia em que ela de fato ocorreu. No exemplo da página, um clique em 19 de julho seguido de uma compra em 20 de julho vira venda de 19 de julho no Google Ads e de 20 de julho no Analytics.

Meta. A documentação da API de insights de uma conta de anúncios tem o parâmetro action_report_time, que determina o momento a que as ações são atribuídas. Os valores listados são impression, conversion, mixed e lifetime. O exemplo da própria página: se a pessoa viu o anúncio em 1º de janeiro e converteu em 2 de janeiro, impression mostra a conversão em 1º de janeiro e conversion a mostra em 2 de janeiro.

Uma linha do tempo com clique em 29 de outubro e compra em 2 de novembro; o Google Ads conta a venda em 29 de outubro e o GA4, em 2 de novembro
O mesmo clique e a mesma compra, em dois calendários

A diferença não é erro de nenhuma das duas. É uma escolha de desenho, e cada uma tem sentido: pela data do clique, você liga a venda ao investimento que a gerou; pela data da compra, você liga a venda ao calendário do caixa e da loja.

Um exemplo com a conta conferida

Os números a seguir são hipotéticos. Uma loja gastou R$ 4.000 em anúncios em outubro, com ticket médio de R$ 200 por venda. Em outubro, o painel da loja registrou 40 compras vindas de anúncios. Dessas, 6 vieram de cliques de setembro. Além disso, 5 pessoas que clicaram em outubro só compraram em novembro.

  • Data da compra (como o GA4)

    Como a venda é contada
    Pelo dia da venda
    Vendas de outubro
    40
    Receita
    R$ 8.000
    ROAS
    8.000 ÷ 4.000 = 2,00
  • Data do clique, em 31/out

    Como a venda é contada
    Cliques de outubro que já compraram
    Vendas de outubro
    40 − 6 = 34
    Receita
    R$ 6.800
    ROAS
    6.800 ÷ 4.000 = 1,70
  • Data do clique, depois que as 5 compras chegam

    Como a venda é contada
    Todos os cliques de outubro
    Vendas de outubro
    34 + 5 = 39
    Receita
    R$ 7.800
    ROAS
    7.800 ÷ 4.000 = 1,95
VisãoComo a venda é contadaVendas de outubroReceitaROAS
Data da compra (como o GA4)Pelo dia da venda40R$ 8.0008.000 ÷ 4.000 = 2,00
Data do clique, em 31/outCliques de outubro que já compraram40 − 6 = 34R$ 6.8006.800 ÷ 4.000 = 1,70
Data do clique, depois que as 5 compras chegamTodos os cliques de outubro34 + 5 = 39R$ 7.8007.800 ÷ 4.000 = 1,95

As contas: 40 − 6 = 34 vendas de cliques de outubro compradas ainda em outubro; 34 × R$ 200 = R$ 6.800; 34 + 5 = 39; 39 × R$ 200 = R$ 7.800. O ROAS (receita dividida pelo gasto) é 6.800 ÷ 4.000 = 1,70 no dia 31 e 7.800 ÷ 4.000 = 1,95 quando todas as vendas chegaram.

Repare em duas coisas. Primeiro, a visão por data do clique mudou depois que o mês fechou: o ROAS de outubro foi de 1,70 para 1,95 sem nenhuma campanha ter sido alterada. Segundo, a visão por data da compra não muda por esse motivo, mas ela inclui 6 vendas de cliques de setembro, pagas com o orçamento de setembro, e por isso o ROAS de 2,00 parece mais alto do que o investimento de outubro justificaria.

Por que o mês passado ainda muda

A explicação está na defasagem entre o clique e a compra. A ajuda do Google Ads sobre o tempo de conversão diz que conversões podem ser reportadas até 90 dias depois do clique, dependendo da janela de conversão escolhida. Ela também diz que o desempenho recente pode parecer pior do que é, porque parte das pessoas que clicaram ainda não converteu.

Por isso a recomendação oficial para uma análise completa é que o período termine pelo menos 30 dias atrás, ou mais, se a sua janela de conversão for mais longa. Em um relatório mensal por data do clique, isso significa que o número de outubro só se estabiliza bem depois do dia 31.

Há também o atraso de processamento. A ajuda do Google Ads recomenda considerar de 24 a 48 horas antes de comparar resultados finais.

Qual regra de data usar no relatório

Não existe uma regra certa para todos os casos. Existe a regra certa para a pergunta que o relatório responde.

  • "Quanto retorno esse investimento está dando?" Use a data do clique (ou da impressão, na Meta). Ela agrupa a venda com o gasto que a gerou, e o preço é esperar a janela de conversão para fechar.
  • "Quanto vendemos neste mês, e de onde veio?" Use a data da compra. Ela concilia com a loja, o CRM e o financeiro, e o preço é que o ROAS mistura gasto de um mês com vendas de outros.
  • Comparar plataformas entre si. Escolha a mesma data nas duas. No Google Ads, use as colunas por data da conversão para comparar com o GA4. Na Meta, escolha o valor de action_report_time e use o mesmo em todas as consultas.

Uma tabela curta resolve o que a regra implica:

  • Retorno do investimento

    Data
    Clique ou impressão
    Quando o mês fecha
    Depois da janela de conversão
  • Vendas do mês

    Data
    Compra
    Quando o mês fecha
    Poucos dias depois do dia 31
  • Comparar Google Ads com GA4

    Data
    Conversão, nas duas
    Quando o mês fecha
    Poucos dias depois do dia 31
PerguntaDataQuando o mês fecha
Retorno do investimentoClique ou impressãoDepois da janela de conversão
Vendas do mêsCompraPoucos dias depois do dia 31
Comparar Google Ads com GA4Conversão, nas duasPoucos dias depois do dia 31

Como aplicar

  1. 1.Escreva, no rodapé do relatório, qual data cada número usa: "conversões do Google Ads por data do clique" ou "por data da conversão".
  2. 2.No Google Ads, quando for comparar com GA4, loja ou CRM, use as colunas "por data da conv." em vez das colunas padrão.
  3. 3.Se você consulta a API da Meta, defina action_report_time explicitamente em vez de depender do que o ambiente assume, e use o mesmo valor em todo o histórico.
  4. 4.Para o retorno do investimento, feche o mês só depois da janela de conversão e marque o número como "parcial" até lá.
  5. 5.Ao conciliar com a loja, use a data da compra e lembre que parte das vendas vem de gasto de meses anteriores.
  6. 6.Antes de investigar o tracking, confira se a diferença entre fontes vem da regra de data ou do modelo de atribuição e explique a causa ao cliente.
  7. 7.Registre no dicionário de métricas, junto com a fórmula e a fonte, a data que cada métrica usa. O artigo sobre dicionário de métricas mostra como montar um com o seu cliente.

Fontes

Todas conferidas em 26 de outubro de 2026. Ficou de fora, por falta de fonte oficial lida na íntegra, qual data o Gerenciador de Anúncios da Meta usa por padrão, o significado dos valores mixed e lifetime e o prazo de atualização dos dados atribuídos no GA4. Os números dos exemplos são hipotéticos.

Sobre o autor

João Vitor Moitinho

João Vitor Moitinho é fundador do Relator Digital. Engenheiro de computação, trabalha com growth, mensuração e martech, e escreve aqui sobre o que aprende construindo relatórios para agências de performance.

LinkedIn de João Vitor Moitinho

Este artigo também está disponível em Markdown, para leitura por agentes e LLMs: ver versão .md

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