O funil conta pessoas, não eventos. Cada etapa é quantos usuários distintos dispararam aquele evento do GA4 — quem vê três produtos é uma pessoa, não três. Contar eventos distorcia de forma desigual entre as etapas: em 20/08/2026, view_item teve 791 usuários, 838 sessões e 1.160 eventos.
Usuário não é aditivo entre dias, então os períodos do filtro são consultados ao GA4 inteiros e guardados prontos na carga — é isso que o selo valores exatos indica. Um intervalo personalizado cai na soma do grão diário e aparece como aproximado: ali quem volta em dois dias conta duas vezes, o que medimos em agosto/2026 como +6,8% nos visitantes e +13,3% no checkout.
As etapas não são uma coorte. Cada uma é “quem disparou o evento X”, não o mesmo grupo seguido até o fim: dá para comprar sem ter passado pelo carrinho (“comprar agora”). Por isso uma passagem pode ultrapassar 100%, e a taxa não é limitada aqui — limitar seria esconder o que o GA4 registrou.
“Ver produto” não é etapa aqui. A régua de 3–6% para adição ao carrinho é medida, por convenção de mercado, sobre quem visitou — aplicá-la a “ver produto → carrinho” compararia contra uma base menor e faria a taxa parecer melhor do que é. O dado de view_item continua no banco e aparece nas abas Funil e Matriz de Produto.

Campanhas conta campanhas nomeadas — os rótulos que o GA4 usa quando não há campanha ((direct), (organic), (referral), (not set)) ficam de fora, por isso canais orgânicos aparecem com “—”. A contagem é distinta dentro de cada canal: no total, uma campanha que roda em dois canais aparece duas vezes.
Sessões não fecha exatamente com o total da aba Funil — o GA4 desduplica sessão dentro de cada recorte, e este é aberto por canal e campanha. A diferença medida fica em torno de 0,1% (0,63% no pior mês). Receita e compras batem valor a valor entre as duas abas.
vs. período anterior compara com os mesmos N dias imediatamente antes do recorte — não com o mês calendário anterior. Variação abaixo de 1% aparece como “estável”: nessa faixa é arredondamento do GA4, não movimento.

São duas receitas diferentes, e elas não somam entre si. A linha do canal usa purchase_revenue — o que o evento de compra faturou. A linha do produto usa item_revenue, preço × quantidade item a item. No site inteiro em agosto elas dão R$ 310.728 e R$ 314.462: 1,2% de diferença. Por isso a abertura mostra a participação do produto dentro do canal, que é comparável, em vez de uma soma que prometeria fechar com a linha de cima.
Sessões/venda em vez de taxa de conversão, e não por escolha. A taxa de eventos principais da sessão — que seria a leitura ideal — o GA4 recusa junto de item_name: a API responde “please remove keyEvents to make the request compatible”, e o mesmo vale para ecommerce_purchases. No grão de produto só existem métricas de item mais sessões e usuários. A interface do GA4 mostra essa coluna porque usa outro caminho de dados; pela API ela não existe.
Das leituras possíveis, sessões por venda é a que se traduz em decisão: multiplicada pelo CPC do canal, dá o custo por venda. Quanto menor, melhor. Sessões por produto é aproximação — grão diário, sessão não aditiva entre recortes; itens e receita são exatos.

A cor é normalizada por linha: ela compara os dias dentro de cada canal, e não os canais entre si — é o que responde “qual o dia forte deste canal”. Um canal pequeno pode ter a célula mais escura da própria linha com muito menos volume que um canal grande. A célula com contorno é o pico do canal.