analytic-traffic-brunobracaioli-campaign

name	analytic-traffic-brunobracaioli-campaign
description	[DEPRECATED 2026-06-14 → use funnel-analytics-brunobracaioli-campaign (ADR 0025): versão com FUNIL COMPLETO via MCP_META_ADS_B2_TECH. Mantida só para rollback.] Analisa de forma 100% autônoma e headless a performance de TODAS as campanhas ativas Meta Ads do cliente brunobracaioli (qualquer objetivo — tráfego, vendas, engajamento) — lê métricas via MCP da Meta (read-only), diagnostica cruzando métricas (nunca métrica isolada) com north-star por objetivo (CPLPV p/ tráfego, CPA p/ vendas, custo/engajamento p/ engajamento), e persiste análise + recomendações estruturadas no Supabase (analyses, metric_snapshots, analysis_findings) + manifest + Telegram. NÃO altera nada na conta Meta. Use quando pedirem "analisar performance das campanhas de brunobracaioli/CCA", ou quando disparada via cron DIÁRIO (`claude -p --dangerously-skip-permissions ".claude/skills/analytic-traffic-brunobracaioli-campaign"`).
argument-hint	[window=last_7d] [compare=previous_period] [level=ad]
allowed-tools	Read, Bash, Glob, Write, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__meta_token_status, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__list_ad_accounts, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__list_campaigns, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__list_adsets, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__list_ads, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__get_insights, mcp__claude_ai_MCP_META_ADS_B2_TECH__run_insights_report, mcp__supabase__execute_sql, mcp__supabase__list_tables, mcp__plugin_telegram_telegram__reply

Skill: /analytic-traffic-brunobracaioli-campaign

Avalia, de ponta a ponta e sem intervenção humana, a performance de TODAS as campanhas ativas do cliente brunobracaioli no Meta Ads — qualquer objetivo (OUTCOME_TRAFFIC/ LINK_CLICKS, OUTCOME_SALES, OUTCOME_ENGAGEMENT, ...): lê as métricas via MCP da Meta → diagnostica com boas práticas de tráfego pago cruzando as métricas entre si e com o objetivo de cada campanha → persiste análise + recomendações estruturadas no Supabase → manifest → Telegram.

Contraparte da create-traffic-brunobracaioli-campaign. O runner Fly.io (docs/specs/flyio-cron-campaign-runner.md) dispara esta skill diariamente às 08h BRT. Toda a inteligência está aqui; o runner é uma casca fina (timeout 1500 claude -p --dangerously-skip-permissions ...). Spec: docs/specs/meta-ads-performance-analysis.md · ADR: docs/adr/0004-....

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1. Modo de operação — AUTONOMIA TOTAL (leia primeiro)

Roda em headless (claude -p). Regras inegociáveis:

1. NUNCA chame AskUserQuestion. Sem humano para responder, a sessão entra em deadlock. Em qualquer dúvida ou erro: decida sozinho com os defaults da §3, registre no manifest e siga.
2. READ-ONLY na conta Meta. Esta skill só lê. NUNCA chame update_*, pause_*, create_* nem qualquer mutação. As recomendações são gravadas no banco para um humano decidir — a skill não age na conta, sob nenhuma condição.
3. Resolva erros por conta própria. Diagnostique pela resposta da tool (error_user_msg/subcode) e por list_* (effective_status). Se uma tool de insights faltar um campo, use proxies (§3) e registre a limitação.

⚠️ DEPRECATED + reapontada pro MCP novo. O corpo abaixo foi escrito para o MCP oficial antigo (nomes de campo amount_spent/results.all_conversion_types, valores localizados R$…). O connector agora é MCP_META_ADS_B2_TECH (mesmo do funnel), que entrega valores limpos e lê no nó CONTA via get_insights(object_id=act_…, level=…). Para análise de verdade use a funnel-analytics-brunobracaioli-campaign (ADR 0025). Aqui só os NOMES de tool foram migrados (pra resolverem); a semântica canônica vive na funnel-analytics. Só aborte se for impossível ler qualquer dado — e mesmo aí, grave analyses com overall_verdict='error' e o manifest com verified:false antes de sair.

4. Cliente é fixo: brunobracaioli. Não generalize para outros clientes.
5. Sempre grave a rodada. Toda execução produz ≥1 linha em analyses (mesmo no_data/error)
   • manifest. É o sinal que o runner inspeciona.

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2. Constantes do cliente

Fonte de verdade: .claude/skills/lista-de-clientes/SKILL.md. No início, faça lookup de clients WHERE slug='brunobracaioli' no Supabase para obter client_id (uuid) — não hardcode.

Campo	Valor
slug	brunobracaioli
Ad Account	225179730538661 (alias act_225179730538661)
Business Manager	772813643612039
Facebook Page	867347659802006
Escopo da análise	TODAS as campanhas ativas com gasto na janela, qualquer objetivo (OUTCOME_TRAFFIC/LINK_CLICKS, OUTCOME_SALES, OUTCOME_ENGAGEMENT, ...) — inclusive campanhas criadas manualmente pelo operador
Budget cap	5000 cents/dia (R$50) por campanha · moeda BRL — checar daily_budget de cada campanha ativa: se exceder o teto, emitir finding severity='medium', metric_focus='budget' para decisão humana
Geo das campanhas	BR (bloqueio antigo resolvido — ver §7)

A escrita no Supabase é via MCP (execute_sql) — não precisa de chave no .env.local. A única env opcional é TELEGRAM_CHAT_ID (§4 Passo 7).

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3. Framework de diagnóstico (o coração — "NUNCA métrica isolada")

Toda conclusão cruza ≥2 métricas e as ancora no objetivo da campanha analisada. Nunca declare "CPC alto" ou "CTR baixo" sozinhos — eles só significam algo em relação.

North-star por objetivo (validado na rodada manual de 2026-06-10):

Objetivo da campanha	North-star	Diagnóstico secundário
OUTCOME_TRAFFIC / LINK_CLICKS	CPLPV (proxy: CPC link)	CTR link, LPV% = LPV/cliques
OUTCOME_SALES	CPA (custo por compra)	funil LPV → checkout iniciado → compra; CPM alto + CTR ok ⇒ leilão/audiência cara (pixel de compra), não criativo
OUTCOME_ENGAGEMENT	custo/engajamento; CPM + frequência	NÃO julgar por CTR link — CTR link baixo não é defeito nesse objetivo

CTR(link) e CPC(link) são diagnósticos de onde o funil quebra, em qualquer objetivo.

Comparação entre campanhas irmãs do mesmo objetivo (CPA vs CPA, CPLPV vs CPLPV) é o critério para reallocate_budget: se uma irmã entrega o mesmo resultado a 2x+ o custo com volume comparável, recomende realocar para a vencedora (ex. real: VENDAS-LP CPA R$22,89 vs CRIATIVOS-FULL R$67,18).

Identidades do funil (é isto que torna ilegítimo olhar uma métrica só):

CPM   = spend / impressões × 1000
CTR   = clicks(link) / impressões
CPC   = spend / clicks(link) = CPM / (CTR × 10)
LPV%  = landing_page_views / clicks(link)
CPLPV = spend / landing_page_views = CPC / LPV%
freq  = impressões / alcance

Matriz de diagnóstico relacional (sempre cruzar):

Sintoma combinado	Diagnóstico provável	recommendation_type
CPC↑ + CTR↓	criativo/relevância fraca (não atrai o clique)	rotate_creative
CPC↑ + CTR ok	CPM alto — leilão/competição/audiência cara (não é o criativo)	adjust_audience
CTR ok + CPC ok + CPLPV↑	gargalo pós-clique (LP lenta, pixel/LPV não dispara, mismatch)	fix_landing_page
CTR↓ no tempo + frequência↑	fadiga de criativo	rotate_creative
CPM↑ + frequência baixa no início	fase de aprendizado (dados imaturos)	observe
tudo saudável + volume baixo	restrição de budget/audiência	scale (respeitar cap R$50)

Rankings de leilão (quality_ranking etc.) não são expostos pelo MCP nesta conta (§7) — não peça esses campos; registre a limitação no manifest.

Âncoras (relativo, não absoluto):

• Benchmarks/anomalia: as tools especializadas do MCP antigo (industry_benchmark, auction_ranking_benchmarks, performance_trend, anomaly_signal) não existem no MCP novo. A âncora passa a ser inteiramente a tendência interna.
• Tendência: janela atual vs compare (delta %) e vs metric_snapshots de rodadas anteriores (mesma entidade no tempo) — com cadência diária, o histórico em metric_snapshots é a âncora mais confiável.
• Entre irmãos: rankeie ads do mesmo ad set entre si e campanhas irmãs do mesmo objetivo → vencedor/perdedor.

Gates de significância / fase de aprendizado (não agir no ruído → is_significant=false, recommendation_type='observe'):

• ad set em aprendizado (< ~50 eventos de otimização em 7d), ou
• abaixo dos pisos: impressions < 1000, link_clicks < 50, spend_cents < 1000 (R$10), ou < 3 dias veiculando na janela.

Defaults de entrada ($ARGUMENTS, key=value): window=last_7d, compare=previous_period, level=ad. Sempre agregue para cima (ad → ad_set → campaign).

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4. Passo a passo

Passo 0 — Setup

Em uma chamada Bash:

• DATE=$(TZ=America/Sao_Paulo date +%F), STAMP=$(TZ=America/Sao_Paulo date +%Y%m%d-%H%M).
• Carregar env (opcional, só para TELEGRAM_CHAT_ID): se existir .env.local na raiz, set -a && eval "$(tr -d '\r' < .env.local)" && set +a (tolere ausência).
• TRY_DIR=tentativas-geracao-de-campanhas; mkdir -p "$TRY_DIR".
• Parse de overrides do $ARGUMENTS; aplicar defaults da §3.
• Marcar run_started_at (agora, UTC).

Passo 1 — Pré-condições (banco + Meta)

• list_tables (schema public) → confirmar analyses, metric_snapshots, analysis_findings. Se faltarem → gravar manifest verified:false ("migration add_meta_ads_performance_analysis ausente") e sair (nada a fazer).
• Lookup client_id: SELECT id FROM clients WHERE slug='brunobracaioli'.
• list_ad_accounts → confirmar 225179730538661 acessível (sanity da conexão Meta).
• Se a conta/MCP não responder → analyses com overall_verdict='error', manifest verified:false, e sair.

Passo 2 — Coletar métricas (read-only)

• get_insights(object_id="act_225179730538661", level=<campaign|adset|ad>, date_preset=window, ...) — o MCP novo lê no nó CONTA (nunca passe o id de um filho; ver funnel-analytics §2). Repetir com time_range explícito {"since","until"} para o compare (nunca os dois juntos). Atenção: o parâmetro level usa adset sem underscore; a coluna do banco usa ad_set.
• Campos que o MCP aceita (nomes diferem do Graph API padrão — validado em 2026-06-10): id, name, status, effective_status, objective (campaign), optimization_goal, campaign_id (adset), adset_id, creative_id (ad), daily_budget, impressions, reach, frequency, amount_spent, clicks, ctr, cpc, cpm, actions:link_click, cost_per_link_click, results, cost_per_result. NÃO peça (erro de validação): actions genérico, inline_link_clicks, inline_link_click_ctr, spend, quality_ranking/engagement_rate_ranking/ conversion_rate_ranking (não expostos). Em dúvida sobre campos, ver funnel-analytics §2 (FIELDS validado).
• Outputs estouram o limite de tokens (a conta tem 117+ campanhas históricas): o resultado vai para um arquivo em tool-results/. Nunca leia o arquivo inteiro no contexto — processe com python3/jq (.ad_entities | fromjson), filtrando spend > 0 antes de qualquer análise.
• Valores vêm localizados ("R$16,12 BRL", "4,84%", "1.808") → parsear para cents inteiros/float (regex R\$\s*([\d\.]+),(\d{2}); cuidado com   NBSP).
• LPV e compras vêm de results.all_conversion_types (strings "N (Landing page views)", "N (Purchases)", "N (Checkouts initiated)") e só no nível campaign; para ad_set/ad use link_clicks como proxy do funil e registre no manifest.
• Contexto/âncoras: as tools especializadas de benchmark/anomalia/opportunity-score não existem no MCP novo — use só get_insights/run_insights_report + a tendência interna (metric_snapshots).
• Derivar por entidade: CTR link = actions:link_click/impressões; CPC link = cost_per_link_click; CPLPV = spend/LPV; CPA = spend/compras; LPV% = LPV/cliques link.

Passo 3 — Caminho no_data (estado esperado hoje)

Se nenhuma entidade teve spend_cents > 0 na janela (tudo PAUSED / sem entrega):

• Inserir 1 analyses com overall_verdict='no_data', active_entities=0.
• Inserir 1 analysis_findings info: "Nenhuma campanha ativa com gasto no período. Ative no Ads Manager para gerar dados de performance." (recommendation_type='none', is_significant=false).
• (Opcional) gravar metric_snapshots zerados das entidades existentes para histórico.
• Seguir para Passo 6 (manifest) e Passo 7 (Telegram). Não é erro — sai com sucesso.

Passo 4 — Diagnóstico (aplicar §3)

Para cada entidade com entrega, derivar as métricas do funil, então cruzar conforme a matriz da §3, aplicar os gates de significância, ancorar em benchmarks, comparar tendência (vs compare e vs snapshots anteriores) e rankear os ângulos irmãos. Produzir:

• overall_verdict da rodada ∈ {healthy,watch,underperforming,learning}.
• Lista priorizada de findings (severity por impacto), cada um com diagnosis que menciona explicitamente a relação entre as métricas (ex.: "CPC R$X alto apesar de CTR Y% saudável → CPM R$Z elevado: custo está no leilão/audiência, não no criativo") e evidence (jsonb com os números que sustentam).

Passo 5 — Persistir no Supabase (via MCP)

Via mcp__supabase__execute_sql (dinheiro em *_cents, IDs Meta em text):

• analyses (insert, capturar id retornado via RETURNING id): client_id, objective, window_start, window_stop, compare_window_start, compare_window_stop, entities_analyzed, active_entities, overall_verdict, summary, manifest_path, triggered_by='cron', run_started_at, run_finished_at=now(). objective = lista distinta dos objetivos com gasto na janela, em ordem alfabética e separada por vírgula (ex.: 'LINK_CLICKS,OUTCOME_ENGAGEMENT,OUTCOME_SALES') — a coluna é text livre, backward-compatible.
• metric_snapshots (1 por entidade): analysis_id, client_id, level, meta_entity_id, entity_name, date_start, date_stop, impressions, reach, frequency, spend_cents, link_clicks, ctr, outbound_ctr, cpc_cents, cpm_cents, landing_page_views, cplpv_cents, results, cost_per_result_cents, quality_ranking, engagement_rate_ranking, conversion_rate_ranking, raw.
• analysis_findings (1 por achado): analysis_id, client_id, level, meta_entity_id, entity_name, severity, metric_focus, diagnosis, evidence, recommended_action, recommendation_type, confidence, is_significant.
• Semântica de results/cost_per_result_cents por objetivo: compras/CPA para OUTCOME_SALES, LPV/CPLPV para tráfego, NULL para engajamento (sem métrica de custo/engajamento exposta). O ctr persistido é o CTR de link; o ctr bruto (all clicks) vai no raw.
• Idempotência: metric_snapshots tem unique (analysis_id, level, meta_entity_id) → ON CONFLICT DO UPDATE. Escape de strings em SQL (use aspas simples duplicadas ou jsonb via $$...$$); nunca quebre por copy com apóstrofo.

Passo 6 — Manifest da run

Escrever ${TRY_DIR}/${STAMP}-analise.json:

{
  "skill": "analytic-traffic-brunobracaioli-campaign",
  "client": "brunobracaioli",
  "date": "${DATE}",
  "verified": true,
  "window": {"window": "last_7d", "compare": "previous_period"},
  "analysis_id": "...",
  "overall_verdict": "no_data|healthy|watch|underperforming|learning|error",
  "entities_analyzed": 0,
  "active_entities": 0,
  "snapshots": [{"level":"ad","meta_entity_id":"...","spend_cents":0,"ctr":null,"cpc_cents":null,"cplpv_cents":null}],
  "findings": [{"severity":"info","metric_focus":"...","diagnosis":"...","recommendation_type":"none","is_significant":false}],
  "objectives": ["LINK_CLICKS","OUTCOME_SALES"],
  "decisions": ["window=last_7d","LPV só no nível campaign (proxy link_clicks em ad_set/ad)"],
  "errors": []
}

Se algo falhou, verified:false + errors[]. Sempre escreva o manifest.

Passo 7 — Notificar no Telegram (toda rodada, com fallback)

• Ler TELEGRAM_CHAT_ID do ambiente. Se vazio/ausente → pular Telegram, logar "Telegram pulado (TELEGRAM_CHAT_ID ausente) — resultado em manifest+Supabase" e seguir.
• Se presente, montar resumo curto (veredito + top 3 findings com a relação de métricas) e chamar mcp__plugin_telegram_telegram__reply com chat_id=$TELEGRAM_CHAT_ID.
• Se a tool falhar/indisponível → fallback log-only (nunca trave o headless por causa disso).

Passo 8 — Resumo final (stdout)

Tabela por entidade (nível, nome, spend, CTR, CPC, CPLPV, veredito) + overall_verdict + as recomendações priorizadas. Fechar com: "Análise read-only — nenhuma alteração feita na conta Meta. Recomendações gravadas no Supabase para decisão humana."

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5. Critério de sucesso

• 1 linha em analyses (mesmo em no_data/error) + metric_snapshots/analysis_findings coerentes.
• Cada finding com gasto cruza ≥2 métricas em diagnosis e tem evidence.
• Manifest JSON gravado em ${TRY_DIR}/.
• Zero chamadas de escrita na Meta (read-only verificável).
• Telegram enviado (ou fallback log-only registrado).

6. Anti-padrões (NÃO faça)

• ❌ Chamar AskUserQuestion ou parar para pedir confirmação.
• ❌ Chamar update_* / pause_* / create_* / qualquer mutação na conta.
• ❌ Concluir a partir de uma métrica isolada (sempre cruze ≥2 e ancore no objetivo).
• ❌ Emitir veredito forte sem passar pelos gates de significância / fase de aprendizado.
• ❌ Tratar no_data como erro (é o estado esperado enquanto tudo está PAUSED).
• ❌ Deixar de gravar analyses ou o manifest.
• ❌ Travar o headless por falta de TELEGRAM_CHAT_ID ou indisponibilidade do Telegram.

7. Gotchas obrigatórios

• Tudo PAUSED ⇒ sem dados — a skill de criação nunca ativa (custo zero). Sem entrega não há impressões/gasto → caminho no_data (Passo 3). Geo: o bloqueio de anunciante BR ([[meta-br-advertiser-verification-blocker]]) foi resolvido — desde 2026-06-07 campanhas novas miram BR e entregam normalmente (CPM ~R$13 ≪ CPM do workaround US); se uma criação futura falhar com subcode 3858634, registrar (pode ser intermitente).
• LPV/compras vêm de results.all_conversion_types e só no nível campaign (Passo 2) — não existe campo actions genérico neste MCP. Sem LPV → link_clicks/CPC como proxy + manifest.
• Campanhas manuais do operador entram na análise — a conta tem campanhas criadas fora dos agents (vendas/engajamento, budgets próprios). Analise todas com o north-star do objetivo delas e cheque o teto de budget (§2); campanhas quase idênticas do mesmo objetivo merecem finding de possível sobreposição de leilão.
• Fase de aprendizado distorce — ad set com poucos eventos de otimização tem CPM/CPC instáveis; não diagnostique fadiga/ineficiência aí (gate da §3).
• Telegram opcional — connector pode não estar seedado no runner; TELEGRAM_CHAT_ID vai por fly secrets. Ausência ⇒ log-only, nunca falha.
• Headless — --dangerously-skip-permissions (igual à skill de criação). A confiança vem deste contrato: read-only, nenhuma tool de escrita na Meta no allowed-tools.

8. Pré-requisitos

• Migration add_meta_ads_performance_analysis aplicada (tabelas analyses, metric_snapshots, analysis_findings).
• MCP da Meta e MCP do Supabase autenticados (já feito).
• Opcional: TELEGRAM_CHAT_ID no ambiente (.env.local / fly secrets) para notificação.
• Pasta tentativas-geracao-de-campanhas/ (criada se faltar).