Marketing & Copy
Qualquer IA
CSV de anúncios: a IA acha os perdedores e gera variações
Analisa CSV de performance de anúncios, extrai o DNA do vencedor e gera variações dos perdedores com plano de teste A/B.
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O prompt
Analise o CSV de performance de anúncios {{csv}} (colunas típicas: headline/texto, impressões, cliques, CTR, conversões, CPA) e trabalhe em dados, não em opinião:
1. Ranqueie vencedores e perdedores por CONVERSÃO/CPA, não por clique. Aponte anúncios com CTR alto e conversão zero - são promessa enganosa que atrai o público errado.
2. Extraia o DNA do vencedor: ângulo, gancho das primeiras palavras, prova usada, formato, tom.
3. Gere {{n}} variações para os 3 piores anúncios com gasto alto, mantendo o ângulo do vencedor e respeitando o limite de {{limite_caracteres}} caracteres.
4. Para cada variação, declare qual hipótese ela testa (gancho, prova social, oferta, CTA) - uma variável por variação.
5. Monte o plano de teste: o que testar primeiro, contra quem, com quanto gasto/tempo para decidir, e o critério numérico de matar um anúncio.
6. Aponte o que o CSV NÃO responde (criativo bom em público errado? LP culpada?) e que dado coletar em seguida.
Como usar
- Exporte o CSV do Meta/Google Ads com as métricas por anúncio (não por campanha); confira os nomes das colunas antes de colar.
- Rode semanalmente; a cada rodada, alimente também o resultado das variações anteriores para a IA aprender o que funcionou.
- Só lance uma variável por teste - se mudar gancho e oferta juntos, o resultado não ensina nada.
- Cruze com CPA da landing: anúncio campeão com CPA alto geralmente é problema de página, não de copy.
Exemplo de saída
40 anúncios: vencedor CPA R$18 (ângulo 'dor do prazo', gancho de pergunta); 12 perdedores com CTR 4%+ e conversão zero (gancho de curiosidade atraindo curioso, não comprador); 20 variações mantendo o ângulo vencedor; plano: matar anúncio com CPA >2x a meta após 3 dias e R$150 gastos.