GA4 Explorations: Como Usar o Analysis Hub

Por Emily Redmond, Analista de Dados na Emilytics · Abril de 2026

TL;DR: Explorations (Analysis Hub) é onde você faz perguntas e recebe respostas. Construa relatórios customizados com dimensões, métricas, segmentos e filtros. Use funnels para identificar desistência, cohorts para rastrear grupos de usuários e análise de caminhos para ver jornadas do usuário.

Relatórios GA4 padrão são úteis para verificar métricas. Explorations é onde análise real acontece. Aqui é onde responde perguntas como "Por que usuários mobile estão abandonando carrinho?" ou "Quais landing pages têm maior taxa de conversão?" ou "Qual é a jornada do usuário para pessoas que têm churn?"

Se não está usando Explorations, está deixando 80% da potência do GA4 sobre a mesa.

O Que É uma Exploration?

Uma exploration é um relatório customizado que você constrói do zero. Você escolhe:

• Dimensões: Linhas (fonte de tráfego, país, landing page, etc.)
• Métricas: Colunas (usuários, conversões, receita, sessões)
• Filtros: Mostrar apenas certos dados (apenas tráfego orgânico, apenas mobile)
• Segmentos: Comparar grupos (usuários que converteram vs. não converteram)
• Visualização: Tabela, scatterplot, timeline, funnel, cohort, caminho

Pense como construir uma planilha: escolha seus eixos, seus dados, sua visão. Explorations são infinitamente flexíveis.

Criando Sua Primeira Exploration

O Relatório Freeform (Mais Simples)

A exploration freeform é apenas: dimensões + métricas + filtros.

1. Vá para GA4 → Explorar (fundo esquerdo)
2. Clique em Criar nova exploration
3. Selecione Exploration freeform
4. Você verá:
   • Aba 1 (Variáveis): Dimensões, métricas, filtros disponíveis
   • Aba 2 (Configurações): Intervalo de datas, segmentos
   • Aba 3 (Visualização): Como exibir dados

Passo 1: Adicione Dimensões

Clique em Aba 1, vá para Dimensões.

Escolha o que quer nas linhas de seu relatório. Exemplos:

• Fonte/médium: fonte de tráfego (organic/google, paid/google, direct, etc.)
• País: localização do tráfego
• Categoria de dispositivo: desktop, mobile, tablet
• Landing page: qual página usuários chegaram
• Nome do evento: quais eventos dispararam

Exemplo: Você quer ver quais fontes de tráfego impulsionam mais conversões. Arraste Fonte/médium para a área de dimensões.

Passo 2: Adicione Métricas

Vá para Métricas e escolha o que quer medir. Exemplos:

• Usuários: Usuários únicos
• Conversões: Total de conversões (se marcou eventos como conversões)
• Taxa de conversão: Conversões / sessões
• Receita: Valor total de compra
• Contagem de eventos: Total de eventos disparados
• Duração média de sessão: Minutos por sessão

Exemplo: Arraste Conversões e Taxa de conversão para a área de métricas.

Passo 3: Adicione Filtros (Opcional)

Filtros estreitam os dados. Exemplo: "Mostre apenas tráfego mobile" ou "Apenas busca orgânica."

Clique em Adicionar filtro. Escolha:

• Dimensão: O que filtrar (Categoria de dispositivo, País, etc.)
• Operador: Contém, igual, não contém, etc.
• Valor: O valor específico (Mobile, United States, etc.)

Exemplo: Adicionar filtro → Dimensão: "Categoria de dispositivo" → Igual → "Mobile"

Agora o relatório mostra apenas tráfego mobile.

Passo 4: Escolha Visualização

Por padrão, GA4 mostra uma tabela. Você pode mudar:

• Tabela: Linhas e colunas padrão (melhor para maioria dos relatórios)
• Scatterplot: Duas métricas plotadas uma contra a outra (melhor para correlação)
• Timeline: Métricas ao longo do tempo (melhor para tendências)
• Geo: Mapa de tráfego por país
• Gráfico de pizza: Quebra de uma métrica (melhor para composição)

Para seu primeiro relatório (fonte de tráfego + conversões), uma tabela é perfeita.

Passo 5: Salve

Clique em Salvar exploration no topo. Nomeie-a (ex: "Conversões por Fonte de Tráfego"). Pode voltar e editar depois.

Tipos de Explorations (Além do Freeform)

GA4 tem cinco tipos de exploration, cada um respondendo perguntas diferentes:

1. Freeform (O Que Acabamos de Fazer)

Use para: Responder qualquer pergunta. "Quais páginas convertem melhor?" "Qual é a quebra de usuários por país?" "Quantos eventos por usuário?"

Melhor para: Começar.

2. Funnel Exploration

Use para: Identificar onde usuários desistem. "Usuários chegam → Visualizam produto → Adicionam ao carrinho → Checkout → Compram."

Configuração de exemplo:

1. Clique em Criar nova exploration → Funnel exploration
2. Adicione passos:
   • Passo 1: page_view (landing page = /products)
   • Passo 2: evento view_item
   • Passo 3: evento add_to_cart
   • Passo 4: evento begin_checkout
   • Passo 5: evento purchase
3. Execute

GA4 mostra:

• Quantos usuários chegaram em cada passo
• Taxa de desistência entre passos
• Quebra por dimensão (ex: quais fontes de tráfego desistem mais?)

Este é um dos relatórios mais úteis. Você imediatamente vê onde usuários abandonam.

💡 A opinião de Emily: Debuguei mais problemas de produto usando análise de funnel que qualquer outra coisa. Uma desistência repentina em "adicionar ao carrinho"? Geralmente um bug de checkout. Desistência em "visualizar produto"? Geralmente landing page targeting ruim. O funnel diz onde procurar.

3. Cohort Exploration

Use para: Rastrear grupos de usuários ao longo do tempo. "Como usuários que se inscreveram em abril se comportam vs. maio?" ou "Usuários gratuitos eventualmente convertem?"

Configuração de exemplo:

1. Clique em Criar nova exploration → Cohort exploration
2. Dimensão de cohort: Como agrupar usuários (geralmente data de signup, mas poderia ser fonte de tráfego, país, etc.)
3. Métricas de comportamento: O que medir (conversões, receita, retenção)
4. Intervalo de datas: Quanto tempo procurar

GA4 mostra uma tabela onde:

• Linhas = cohorts (signups de abril, signups de maio, etc.)
• Colunas = semanas/meses depois de se juntar
• Valores = a métrica (retenção %, receita, conversões)

Use isto para responder: "Usuários que se juntam em abril têm maior lifetime value que usuários que se juntam em maio?"

4. Path Exploration

Use para: Entender jornadas do usuário. "Quais páginas usuários visitam antes de converter?" ou "Qual é o caminho mais comum para uma compra?"

Configuração de exemplo:

1. Clique em Criar nova exploration → Path exploration
2. Caminho: O que rastrear (caminho de página, eventos, etc.)
3. Ponto de início (opcional): Comece com um evento específico
4. Ponto de fim (opcional): Termine com um evento específico

GA4 mostra um diagrama Sankey (gráfico de fluxo) de como usuários se movem através de seu site.

Exemplo: Comece com "landing page," termine com "compra," e veja quais páginas usuários visitam no meio.

5. Jornada do Usuário

Use para: Compreensão detalhada de comportamento individual de usuário. "O que usuário X fez do dia 1 à conversão?" (Nota de privacidade: Pode apenas ver isto para agregados não-identificáveis pessoalmente a menos que tenha consentimento do usuário.)

Menos comum que outros, mas útil para investigações específicas.

Técnicas Avançadas de Exploration

Segmentos (Comparando Grupos)

Segmentos permitem comparar dois grupos de usuários em um relatório.

Exemplo: Compare "usuários que converteram" vs. "usuários que não converteram."

1. Nas configurações de relatório, clique em Comparação de segmento
2. Adicione um segmento: "Sessões com conversões > 0"
3. Adicione outro: "Sessões com conversões = 0"
4. Execute

Agora cada métrica é quebrada por segmento. Você imediatamente vê a diferença: duração média de sessão para conversores (5 min) vs. não-conversores (2 min). Aquele insight impulsiona decisões de produto.

Múltiplas Métricas e Comparações

Adicione múltiplas métricas a um único relatório para ver correlações.

Exemplo: Páginas por "Usuários," "Contagem de eventos," "Taxa de conversão," e "Duração média de sessão."

Isto fornece uma visão holística: página X tem muitos usuários mas taxa de conversão baixa. Por quê? Talvez seja uma landing page bem-traficada mas precise melhor CTA. Ou é uma página de blog que impulsiona consciência mas não conversões diretas.

Intervalos de Datas e Comparações

Compare dois intervalos de datas (semana-a-semana, ano-a-ano).

1. Em Configurações, mude o intervalo de datas
2. Você também pode fazer uma Comparação: Configure um intervalo de datas e compare com "Período anterior"

Exemplo: Compare taxa de conversão desta semana com última semana. Se caiu 20%, algo mudou. O quê?

Explorations Comuns para Construir

Para Todos os Negócios

Para Ecommerce

Para SaaS

Dicas para Melhores Explorations

1. Comece simples: Uma dimensão, uma métrica. Adicione complexidade uma vez que entenda os básicos.

2. Use filtros para fazer zoom: "Todo tráfego" é frequentemente muito amplo. "Tráfego orgânico mobile" é acionável.

3. Segmente para comparar: "Conversores vs. não-conversores" frequentemente revela insight que "todos os usuários" esconde.

4. Fique atento a sampling: Relatórios grandes podem ser sampled (estimados a partir de um subconjunto). Se vir uma nota, estreite o intervalo de datas ou adicione filtros para obter dados não-sampled.

5. Exporte e compartilhe: Clique no ícone de download para exportar um relatório como CSV ou como link para compartilhar.

6. Salve explorations úteis: Você repetirá as mesmas análises. Salve-as para não ter que reconstruir.

Perguntas Frequentes

P: Qual é a diferença entre uma exploration freeform e um relatório padrão? R: Relatórios padrão são pré-construídos pelo Google. Explorations permitem customizar completamente. Explorations são mais flexíveis; relatórios padrão são mais rápidos se sabe o que procura.

P: Posso comparar duas propriedades em uma exploration? R: Não, explorations são de propriedade única. Se precisar comparar duas propriedades, execute a exploration em cada uma e compare manualmente.

P: Por que minha exploration mostra "Unsampled" ou "Sampled Data"? R: Datasets grandes são sampled por velocidade. Dados unsampled são acurados; sampled é estimado. Para obter dados unsampled, estreite seu intervalo de datas ou adicione filtros.

P: Posso automatizar explorations (executá-las diariamente)? R: Não nativamente. Você teria que exportar para BigQuery e configurar um script, ou usar ferramenta de terceiros.

P: Como compartilho uma exploration com meu time? R: Copie o link (ícone de compartilhamento no topo direito). Qualquer um com acesso à propriedade GA4 pode visualizá-la. Você também pode exportar para PDF ou CSV.

O Grande Resumo

Explorations é onde análises se tornam acionáveis. Mova além de "quantos usuários?" para "onde estamos perdendo usuários?" e "o que é diferente sobre usuários que convertem?"

Comece com uma exploration (tente o funnel para sua conversão-chave). Fique confortável. Construa mais. Logo você estará identificando tendências e insights que nenhum relatório padrão mostraria.

Para construir dashboards customizados para monitorar métricas-chave, veja Como Construir um Dashboard GA4 Customizado Do Zero.

Emily Redmond é analista de dados na Emilytics — o agente de análise com IA que monitora seu GA4, Search Console e dados do Bing o tempo todo para que você nunca perca o que importa. 8 anos de experiência ajudando founders e times de growth a transformar ruído de dados em decisões claras. Diga oi →