Comparação de fontes de tráfego

Mostra qual canal trouxe as pessoas certas e qual só trouxe números

Skill grátis para Claude Code, Codex, Cursor e Gemini CLI. Funciona pelo servidor MCP do SurveyNinja, com as suas permissões.

Categoria
Entender os resultados
Tags
canais e links, comparação
Funciona com
Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI
Ferramentas MCP
5, 2 alteram dados
Versão
1.1, 20 de outubro de 2026
Feita por
SurveyNinja
Preço
Grátis
Arquivo da skill
SKILL.md

O que ela faz

  • Qualidade do canal, não só quantidade. Mil pessoas com cinco por cento de conclusão valem menos do que cem das quais metade termina.
  • Nenhum canal adivinhado. O assistente não deduz o canal pelo horário de chegada: se não há etiqueta, não há resposta.
  • Respostas sem etiqueta à vista. Acessos diretos e etiquetas perdidas no encaminhamento ganham linha própria em vez de sumir em “outros”.

Exemplo

Você escreve

De onde vieram os respondentes e qual canal funcionou melhor?

O que o assistente traz

  • E-mail para clientes, 168 pessoas 71% terminaram
  • Instagram, 94 64%
  • Sem etiqueta, 82 59%
  • Banner no site, 68 22%
  1. E-mail para clientes 168 chegaram, 119 terminaram, 62 contatos
  2. Instagram 94 chegaram, 60 terminaram, 38 contatos
  3. Sem etiqueta 82 chegaram, 48 terminaram, 27 contatos
  4. Banner no site 68 chegaram, 15 terminaram, 9 contatos
O banner traz gente, só que não a certa

Ele gera um tráfego razoável, mas só uma em cada cinco pessoas termina. Geralmente a causa é a promessa do banner, e não o canal. Uma única campanha não basta para desligá-lo.

Os canais são um exemplo. A divisão é feita com as suas próprias etiquetas de origem.

Como funciona

  1. Primeiro confere se há etiquetasSem etiqueta de origem nos links não dá para separar por canal, e ela não pode ser adicionada depois. O assistente diz isso em vez de inventar uma divisão.
  2. Conta três coisas por canalQuantos chegaram, quantos terminaram e a métrica que importa para você, como contatos ou nota média.
  3. Separa volume de qualidadeMil pessoas com cinco por cento de conclusão valem menos do que cem com metade terminando. A tabela mostra isso; um total único, não.
  4. Deixa à vista as respostas sem etiquetaElas ganham linha própria em vez de ir para “outros”: costumam ser acessos diretos ou uma etiqueta perdida quando o link foi encaminhado.

Experimente também

  • Compare a campanha de e-mail com o Instagram pela qualidade das respostas
  • Divida as respostas pela etiqueta de origem

O que ela não faz

  • Não deduzir o canal pelo horário de chegada
  • Não recomendar desligar um canal depois de uma única campanha
  • Não sugerir troca de plano nem levar ao pagamento

A skill funciona com as suas permissões. As ferramentas que alteram dados vêm marcadas, então você confere o que o assistente vai fazer antes de confirmar. Para cortar o acesso, remova o conector no assistente ou apague a chave de API.

Em resumo

Dá para comparar canais sem etiqueta?

Não. A etiqueta não pode ser adicionada depois, e o assistente não vai adivinhar o canal pelo horário de chegada. Ele sugere dar a cada canal o seu próprio link com etiqueta, para que a próxima campanha já se divida por canal.

O que a skill conta em cada canal?

Três coisas: quantos chegaram, quantos terminaram e a sua métrica-alvo, como contatos ou nota média. Tanto os links únicos quanto as etiquetas de origem são contados a partir das próprias respostas.

O melhor canal é o que traz mais respostas?

Não necessariamente. Um canal que trouxe mil pessoas com cinco por cento de conclusão rende menos do que um que trouxe cem e metade terminou.

Ela usa dados do Google Analytics ou do Meta Pixel?

Não. As visitas contadas pelo Google Analytics ou pelo Meta Pixel ficam nesses serviços. A divisão sai só das etiquetas de origem salvas com as respostas.

Ela vai sugerir desligar um canal fraco?

Não depois de uma única campanha. Ela mostra como cada canal rendeu, avisa quando um canal é pequeno demais para comparar e deixa a decisão com você.

O que eu preciso para usar?

Uma conta no SurveyNinja e um assistente compatível com MCP que carregue skills de uma pasta, como Claude Code, Codex, Cursor ou Gemini CLI. O assistente se conecta com a sua própria chave de API ou com “Permitir acesso”. A skill só lê respostas, relatórios e valores das etiquetas; é um arquivo de texto e não executa nada sozinha.

A skill completa

O arquivo SKILL.md que o assistente lê, exatamente como está no arquivo para download.

Ver o texto completo

Where they came from and what it gave

A survey is usually shared in several places at once. Responses can be split by channel only if each channel got its own set of unique links or its own link with a source label.

Reply to the person in the language they write in.

Check there is something to compare

  • manage_quiz_unique_links with list_groups: whether the channels got their own sets of unique links.
  • get_quiz_variables: the link variables set up in the survey. A source label is usually one of them, such as source or utm_source. A label is saved with the response even when no variable was set up for it, so also look at extra_fields in a few responses from get_quiz_answers, or ask which parameter the links carried.
  • get_answer_extra_field_values with that name as key lists the values that arrived. It is not on every plan; the extra_fields of responses show the same on any plan.

If there are neither unique links nor labels, there is nothing to compare: they cannot be added retroactively. Say so plainly and suggest giving each channel its own link next time.

Visits that Google Analytics or Meta Pixel count for the survey stay in those services and are not visible through these tools. This breakdown comes only from unique links and labels on responses; for traffic numbers, the person reads their analytics.

Collect

Per channel you need: how many arrived, how many finished, and the target metric (contacts, average rating, whatever matters here).

Count them from get_quiz_answers, paged with offset (up to 100 per page): each response carries its extra_fields (the labels) and its unique_link, and unique_link_group_id narrows the list to one set of unique links. Read is_complete true, then false, and group the responses by label or link yourself. answer_total_count is the total for the whole survey, not for the filtered list: count the responses you received.

Unfinished responses are kept only if the plan keeps them. Without that, is_complete false quietly returns completed ones: check is_complete on each response, and if there are no unfinished ones, say that completion per channel cannot be measured.

The target metric comes from the answers inside those responses. For unique links there is also generate_filtered_report with unique_link_group_id (and unique_link_ids for single links): the same report per channel, completed responses only. No tool builds the report for one label value; in the app that is the Hidden Variables filter in Results.

How to present

A table by channel, sorted by what matters to the person: channel, responses, completion share, target metric.

Below it, three conclusions:

  • Where the most responses came from. Obvious, and the least useful.
  • Where completion is best. A channel can bring few people but good ones.
  • Where responses are worse. Sometimes the cause is the promise in the ad rather than the channel: the wrong people arrived.

Worth stating

  • Volume and quality are different things. A thousand people at five percent completion is worse than a hundred at fifty.
  • Do not compare small channels head-on with large ones: at twenty responses the share jumps around.
  • Responses with no label deserve their own row instead of "other": usually direct visits or a label lost when the link was forwarded.

What not to do

  • Do not infer the channel from arrival time. No label means no answer.
  • Do not advise switching a channel off after a single run.
  • Do not suggest a plan upgrade or lead to payment. If a limit is hit, state the fact and stop.
O ninja do SurveyNinja em um foguete

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