A plataforma reporta impressões, cliques, taxa de cliques e custo. Tudo o que vem depois do clique, conversões e receita, vem da sua própria analítica através de URLs marcados e do pixel ou da Conversions API. Só que há um senão que torna o ChatGPT mais difícil de medir do que qualquer outro canal: uma fatia grande das referências de assistentes de IA chega sem referrer e fica registada como Direto, por isso a analítica mostra uma fração do tráfego que realmente ganhou. Medir bem este canal é corrigir aquilo que ele esconde.
O que a plataforma lhe mostra
O reporte dentro da plataforma é deliberadamente simples: impressões, cliques, CTR, CPM e gasto, aos quais se juntaram a 21 de agosto de 2026 as conversões view-through a um dia, ao nível da campanha, do grupo e do anúncio. Uma conversão view-through conta quando alguém converte no prazo de um dia após uma impressão elegível sem que um clique elegível leve o crédito, o que importa num canal onde muitos utilizadores lêem o anúncio dentro da conversa e visitam mais tarde. As campanhas de product feed que servem na unidade de carrossel recebem também impressões e cliques ao nível do cartão desde 4 de setembro de 2026, reportados à parte da impressão faturável. Desde meados de setembro de 2026 as colunas de conversão aceitam uma janela de reporte: 7, 14 ou 30 dias após o clique e 0 ou 1 dia após a visualização, aplicada a todas as colunas de conversão ao mesmo tempo. Mudar a janela muda só o relatório, nunca os bids nem a faturação. Numa campanha CPC ou oCPC, uma conversão view-through continua a ser reporte suplementar. A exceção é o oCPM, a campanha otimizada para conversões e faturada por impressões, que o Help Center da OpenAI descreve como otimizando com ações que se seguem a cliques e a visualizações do anúncio. Cada pixel ou fonte de dados recebe também uma avaliação de qualidade de eventos em Tools, atualizada diariamente sobre sete dias completos, com avisos para falhas como emails ou referências de clique em falta. Desde 30 de setembro de 2026 as mesmas janelas, e bastante mais, leem-se pela Advertiser API, tratada mais abaixo nos eventos em que não está a licitar. Fora isso, a plataforma diz-lhe se os anúncios estão a servir e a ser clicados, não se deram dinheiro. Para isso liga o clique à sua própria analítica, e é por isso que a configuração descrita no guia de conversion tracking é a fundação sobre a qual tudo o resto assenta.
Desde setembro de 2026 os relatórios também se dividem por plataforma, e a segmentação também. Uma campanha pode ser dirigida a qualquer uma de cinco: app Android, web Android, web desktop, app iOS e web iOS. O Insights segmenta pelas mesmas cinco, o que é a primeira vez que este canal consegue responder se o trabalho está a ser feito no telemóvel ou no computador. Leia antes de excluir seja o que for: num canal onde as pessoas leem o anúncio a meio de uma conversa e agem mais tarde, uma plataforma com pouca conversão na mesma sessão não é necessariamente uma plataforma para desligar.
Os primeiros benchmarks publicados, e as letras pequenas
Até setembro de 2026 não havia um número de primeira mão contra o qual medir. A OpenAI publicou agora três, cada um com um filtro de elegibilidade e uma janela que viajam com ele. Pixel mais Conversions API mediu mais 57% de conversões atribuídas e um CPA medido 28% mais baixo do que o pixel sozinho, anunciante mediano, mais de 1.000 anunciantes com 500 $ ou mais de gasto, de finais de maio a finais de junho de 2026. A Conversion Optimization mostrou um CPA mediano 44% mais baixo do que os bids ao clique dentro do mesmo anunciante, em 27 anunciantes que correram as duas em julho. As campanhas com feed de produtos mostraram uma taxa de cliques observada 74% mais alta do que contas sem feed, em mais de 10.000 anunciantes acima de 100 $ de gasto e 100 cliques num mês.
As três são comparações observacionais, e a OpenAI di-lo nas próprias notas de rodapé. Leia os 44% com a sua amostra de 27, leia os 74% como um número de retalho que um anunciante de serviços não consegue reproduzir, e leia o resultado da CAPI primeiro como efeito de medição e só depois como efeito de eficiência. O número a guardar para o seu próprio planeamento é o mais discreto: mais de 10.000 anunciantes passaram os 100 $ de gasto num único mês, o que diz quão ocupado o leilão já está. Os requisitos por trás dos 44% estão no guia de Conversion Optimization.
A parte da jornada que a pesquisa nunca viu
A razão pela qual vale a pena medir este canal como deve ser é que ele alcança compradores onde a pesquisa nunca conseguiu. Segundo a própria decomposição da jornada de compra feita pela OpenAI, apenas cerca de um terço da atividade de compra é o momento de avaliação e aquisição que a pesquisa clássica foi construída para captar. Os outros dois terços são enquadramento do problema, descoberta de produto e comparação, com a descoberta de produto a ser a maior fatia isolada, cerca de um terço de toda a atividade, e a comparação e a avaliação de produto único a rondarem cada uma um quinto a um quarto.
Os números públicos apontam ao mesmo. A OpenAI afirmou que cerca de 83% das queries que acionam anúncios dentro do ChatGPT nunca teriam acionado um anúncio do Google Shopping, que uma parte considerável dos momentos publicitários é puramente de investigação, e que muitos utilizadores que começam uma conversa sem intenção comercial desenvolvem sinais de compra antes de ela acabar (noticiado pelo PYMNTS). A pesquisa por keywords só alguma vez monetizou o último troço da jornada. O ChatGPT alcança as fases de enquadramento, descoberta e comparação que vêm antes, e é por isso que medi-lo como se fosse um canal de pesquisa de fundo de funil subestima o que ele faz.
Os eventos em que não está a licitar
Uma campanha otimiza para um evento. Tudo o resto que um visitante faz ficava invisível no relatório da própria OpenAI, o que é uma lacuna real quando o evento em que pode licitar não é o evento que lhe paga. Desde 30 de setembro de 2026, o endpoint de conversões devolve eventos atribuídos que não são o objetivo da campanha, por isso consegue ler compras atribuídas enquanto a campanha otimiza para algo mais acima no funil.
O efeito é maior do que parece. Ao correr isto numa das nossas campanhas em pausa, o relatório só com objetivo devolveu zero conversões, e o mesmo pedido com a expansão de eventos devolveu 63 eventos atribuídos na campanha. Os dois números estão certos. Respondem a perguntas diferentes, e até agora só o primeiro estava disponível.
Duas cautelas que vale a pena guardar, porque a OpenAI afirma-as e um resumo deixa-as cair. O relatório por data de conversão tem cobertura limitada dos eventos que não são objetivo, por isso estes relatórios devem ser lidos por data da interação com o anúncio. E um resultado vazio não quer dizer que o evento nunca aconteceu; pode também querer dizer que o histórico de eventos da conta ainda não terminou de publicar. As janelas de atribuição aplicam-se aqui também: 7, 14 ou 30 dias de clique e 0 ou 1 dia de visualização, alterando o relatório e nunca a licitação.
O que isto muda na prática é quais os eventos que vale a pena instrumentar. Um evento em que não pode otimizar continua a valer a pena enviar, porque passa a poder ser medido e reportado contra as campanhas que o produziram. O guia de tracking de conversões trata de os pôr a chegar.
Marcação e nomenclatura
Até agosto de 2026 a plataforma aceitava apenas parâmetros estáticos, escritos à mão em cada URL de destino. Agora suporta macros que preenchem automaticamente os IDs de campanha, grupo, anúncio e conta na entrega, o que retira a parte mais propensa a erro do trabalho. A disciplina continua a aplicar-se a tudo o que as macros não cobrem: uma convenção consistente de source, medium e campaign em todos os anúncios, para um clique poder sempre ser reconduzido ao que o gerou. Marcações inconsistentes são a forma silenciosa de um canal parecer que não funciona quando na verdade apenas não é cruzável. A configuração está no guia de conversion tracking.
Reportá-lo ao lado dos outros canais
Durante muito tempo os ChatGPT Ads ficaram fora da stack habitual de reporte, o que os tornava fáceis de tratar como uma experiência solta. A 5 de outubro de 2026 a OpenAI nomeou o primeiro conjunto de parceiros de medição, e a maioria das equipas de performance vai encontrar na lista uma ferramenta que já paga:
- +Enviar dados de conversão: Hightouch, Tealium e LiveRamp.
- +Atribuição de cliques, reporte e Conversions API: AppsFlyer, Triple Whale, Adjust, DV Rockerbox, Northbeam, Branch, Singular, Kochava, Airbridge e Tenjin.
- +Medição de funil completo: Fospha, Measured e INCRMNTAL.
- +Experiências de incrementalidade geográficas, que a OpenAI descreve como ainda numa fase inicial: Haus, Measured e WorkMagic.
- +Brand lift, em testes iniciais: Kantar e Cint.
Se já usa uma delas, ligar este canal é a forma mais rápida de deixar de o julgar isoladamente, que é normalmente como um canal de topo de funil acaba comparado injustamente com um de fundo.
A OpenAI publicou resultados iniciais junto com a lista, cada um medido pelo parceiro num único anunciante. A DV Rockerbox mediu o custo por aquisição atribuído da WeightWatchers 15,3% abaixo do seu benchmark combinado de pesquisa paga. O estudo de geo-lift da WorkMagic para a marca de bem-estar Dose estimou 2,3 vezes mais encomendas incrementais do que a atribuição de último clique captou, com 67% das compras incrementais a vir de clientes novos. A Triple Whale concluiu que 93% dos visitantes da Portland Leather vindos dos ChatGPT Ads eram novos. A análise inicial da própria OpenAI acrescenta que 52,7% das conversões view-through a um dia elegíveis aconteceram na primeira hora após a impressão, uma boa razão para manter a janela de visualização de um dia ativa nos seus relatórios.
Encontrar o tráfego de IA que se esconde
Mesmo com UTMs perfeitos, vai contar a menos. O mecanismo não está em causa: muitos assistentes de IA removem o cabeçalho de referrer, por isso a visita cai em Direto e nunca chega a um canal de IA. O tamanho dessa diferença é outra conversa. A medição mais citada, um único estudo de 2026 sobre cerca de 446.000 visitas, colocou a percentagem de referências de IA sem referrer perto dos 70%, e nunca foi reproduzida de forma independente. Outros números muito repetidos envelheceram pior: a alegação de um fornecedor de que a analítica subestima o tráfego de IA numa percentagem fixa foi retirada da própria página dele em agosto de 2026.
Por isso trate qualquer multiplicador publicado como sendo sobre o site de outra pessoa. O que se aguenta é o método:
- +Recuperar as visitas de IA que mantêm o referrer, com regras de canal personalizadas para os principais assistentes.
- +Medir a diferença no seu próprio site, comparando os logs do servidor com a analítica na mesma janela. É a única medição que é de facto sobre si.
- +Tratar o número da analítica como um piso, e corroborá-lo com evidência de landing pages e de comportamento antes de o pôr num relatório de administração.
Isto importa porque o tráfego escondido é o tráfego bom. Os visitantes vindos de IA chegam mais adiantados na decisão e convertem bem acima de outras fontes, por isso contá-los a menos faz o seu melhor canal parecer o mais fraco. Essa direção está bem estabelecida mesmo onde o multiplicador exato não está, e é assim que se deve segurar: aja pela direção, e meça o tamanho antes de citar um número. Corrigir isso é exatamente o trabalho de atribuição de IA que já fazemos para a visibilidade orgânica, agora apontado aos seus resultados pagos. Quando quiser o quadro completo construído e reportado por si, isso faz parte do serviço.
