Como uma joalheria chilena inflou a receita de um e-commerce brasileiro em 804%

Alguns problemas de dados gritam. A receita cai pela metade de um dia para o outro e todo mundo corre para investigar. Um pico de tráfego inexplicável aciona alertas. Uma taxa de conversão que desaba levanta reuniões de emergência.

Outros problemas são silenciosos. Eles se instalam nos dados, se misturam ao que é legítimo e passam semanas, meses, às vezes anos sem serem percebidos. Esse caso é sobre o segundo tipo. E ele quase passou despercebido…

O cenário

O caso aconteceu durante a migração do Google Analytics Universal para o Google Analytics 4. O momento era de transição, o que significava que existiam três fontes de dados disponíveis para comparação: a plataforma de e-commerce, o GAU e o GA4.

Em um período de apenas 7 dias, a equipe identificou uma discrepância que era impossível de ignorar. A receita registrada no GA4 era brutalmente superior à registrada nas outras duas fontes.

GA4 versus GAU: 804% a mais de receita. GA4 versus plataforma de e-commerce: 720% a mais.

Antes de qualquer investigação, esses números poderiam sugerir um erro catastrófico no GA4. Mas havia um detalhe que direcionava a análise para outro caminho: o volume de transações entre GA4 e GAU apresentava menos de 7% de diferença.

O número de pedidos era praticamente o mesmo. A receita, não. Isso significava que o problema não estava na quantidade de transações registradas, mas no valor dos produtos.

A investigação

Ao aprofundar a análise no nível do produto, a equipe encontrou algo inesperado. Os itens com ticket médio absurdamente alto não existiam no catálogo da marca.

Uma busca rápida revelou a origem: os produtos pertenciam a uma joalheria multinacional, especificamente a uma coleção comercializada no Chile.

O próximo passo foi acessar o site da joalheria e verificar as tags instaladas. A confirmação foi imediata: o ID do fluxo de dados do GA4 implementado no site chileno era idêntico ao da marca brasileira. SIM, ISSO MESMO!

Um relatório no GA4 usando a dimensão "nome do host" mostrou tráfego de dois domínios completamente distintos sendo coletado na mesma propriedade: o do e-commerce brasileiro e o da joalheria multinacional.

A causa

Como o GA4 da marca brasileira havia sido criado pela Métricas Boss, existia certeza de que o fluxo de dados estava correto do lado brasileiro. A investigação da origem do erro revelou que ambas as marcas trabalhavam com uma agência em comum. O ID do GA4 havia sido copiado e implementado de forma incorreta no site da joalheria.

Depois do contato com a agência e da remoção do ID incorreto, a discrepância de receita entre GA4 e GAU caiu de 804% para 0,48%.

Por que esse caso importa para todo e-commerce?

Esse problema estava completamente fora do controle da marca brasileira. Não foi um erro interno, não foi uma falha de configuração própria, não foi um descuido do time de analytics. Foi uma ação externa que contaminou os dados sem que ninguém soubesse.

E o ponto mais preocupante: se a joalheria chilena vendesse produtos com ticket médio semelhante ao do e-commerce brasileiro, a contaminação teria sido praticamente invisível. Os números pareceriam normais. As decisões seriam tomadas com base em dados inflados. E ninguém questionaria.

Quanto mais parecidos os dados contaminantes, mais difícil identificar o problema.

O Índice de Confiabilidade do GA4 2026 mostra que esse não é um caso isolado. 86% das propriedades analisadas captam dados de múltiplos domínios na mesma propriedade. Nem todos os casos são tão extremos quanto uma joalheria chilena inflando receita em 804%, mas todos comprometem a integridade dos dados de alguma forma.

Dados de subdomínios de desenvolvimento, de landing pages hospedadas em outros servidores, de ferramentas de terceiros que usam o mesmo código de rastreamento. A contaminação por múltiplos domínios é um dos erros mais prevalentes e menos monitorados do GA4.

Monitoramento como rotina, não como emergência

A lição desse caso não é que erros acontecem. Erros sempre vão acontecer. A lição é que a detecção precisa ser sistemática.

Se a equipe não tivesse acesso a três fontes de dados para comparação no momento da migração, a discrepância poderia ter passado meses sem ser identificada. E mesmo com a comparação disponível, foi necessária uma investigação detalhada, produto por produto, para encontrar a causa.

Monitorar quais domínios alimentam sua propriedade do GA4 precisa ser parte da rotina de auditoria. Não uma investigação que só acontece quando os números ficam absurdamente fora da curva.

A pergunta que todo gestor de e-commerce deveria se fazer hoje: você sabe quantos domínios estão mandando dados para o seu GA4 neste momento?

Gustavo Esteves

Gustavo Esteves é fundador e CEO da Métricas Boss, já trabalhou dentro de gigantes como B2W. Autoridade na área de Digital Analytics, com mais de 15 anos de experiência e 3 mil projetos atendidos, incluindo gigantes como PUC, Rede D'Or, Globo, Stanley, Médico Sem Fronteiras, Alura, entre outras.

Publicado em 15 de abril de 2026