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Análises, frameworks e bastidores de analytics

Mensuração, atribuição, fraude, modelos preditivos e IA aplicada a dado de marketing. O que eu publico no LinkedIn, com as referências completas.

Imagem do conteúdo: Instalação que nunca abre o app: o sinal de fraude que o painel não mostra
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Atribuição por pessoa, não por clique
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: O churn não era o vilão
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: (not set) no GA4: de 20% para 0,8%
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: 57,5% do tráfego já não é humano: o que isso faz com o seu GA4
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: LLM sem camada semântica inventa métrica
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: O Google está construindo o próprio pLTV do seu cliente
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Auditoria de (not set): a ordem de investigação
1 de outubro de 2026 · 1 min
Imagem do conteúdo: Vazamento: o modelo que olha para o futuro sem perceber
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Propensão não é uplift
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: 3 números novos do Google, 3 perguntas diferentes
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Fraude mobile sem ferramenta paga
1 de outubro de 2026 · 1 min
Imagem do conteúdo: O funil ganhou uma etapa que o GA4 não vê
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Acesso não é contexto
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Nunca conte à IA o que você acha que tem
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: A pilha de tarefas: o que a IA faz no meu trabalho de analytics
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: Quem confere o agente?
1 de outubro de 2026 · 2 min
Imagem do conteúdo: O melhor uso de IA em analytics é chato
1 de outubro de 2026 · 2 min