Um modelo de n-gramas para Google Ads tem uma linha para cada padrão de palavras encontrado nos seus termos de pesquisa: o padrão, quantos termos de pesquisa o contêm, seu custo, cliques e conversões, e a decisão que você toma sobre ele. Preencha à mão a partir do relatório de termos de pesquisa, ou deixe o analyze_search_term_ngrams do PaidSync preenchê-lo com sua conta real no Claude ou no ChatGPT. A ferramenta retorna os padrões de 1, 2 e 3 palavras que gastaram dinheiro com zero conversões, e add_negative_keywords ou add_account_negative_keywords bloqueia os que você escolher, com prévia antes.
O modelo de n-gramas
Copie a linha de cabeçalho para uma planilha. Cada linha é um padrão. As seis primeiras colunas são dados da conta e as três últimas são suas decisões.
pattern,words,search_terms_containing,cost,clicks,conversions,decision,negative_level,match_type
| Coluna | O que vai nela | De onde vem |
|---|---|---|
| pattern | A palavra ou frase, como “free” ou “how to” | analyze_search_term_ngrams a retorna como o padrão |
| words | 1, 2 ou 3 | Conte as palavras do padrão |
| search_terms_containing | Quantos termos de pesquisa diferentes contêm o padrão | Retornado pela ferramenta, ou contado à mão com um filtro “contém” |
| cost | Gasto nesses termos de pesquisa na janela | Retornado na moeda da conta |
| clicks | Cliques nesses termos de pesquisa | Retornado pela ferramenta |
| conversions | Conversões nesses termos de pesquisa | Sempre 0 na saída da ferramenta, porque ela retorna apenas padrões que nunca converteram. À mão, some a coluna. |
| decision | Negar, observar ou manter | Você, com a regra abaixo |
| negative_level | Conta, campanha ou grupo de anúncios | Você |
| match_type | Frase, ampla ou exata | A ferramenta sugere frase para padrões de várias palavras e ampla para palavras isoladas |
A regra de decisão
- Negar quando o padrão não tem nada a ver com o que você vende, como “jobs” ou “free” para um produto pago, e aparece em pelo menos três termos de pesquisa.
- Observar quando o padrão é relevante, mas ainda não converteu. Mantenha-o por mais uma janela antes de bloquear.
- Manter quando o padrão descreve seu produto. Zero conversões ali apontam para o anúncio, a página de destino ou a oferta, não para a busca.
Preenchendo à mão
Baixe o relatório de termos de pesquisa da janela no Google Ads (Insights e relatórios, depois Termos de pesquisa). Para cada palavra que você suspeita, filtre a coluna do termo de pesquisa por “contém”, depois some custo, cliques e conversões e conte as linhas correspondentes. Escreva uma linha do modelo por palavra. Funciona, mas é lento com milhares de termos de pesquisa, e você só encontra as palavras que já pensou em verificar. A ferramenta lê todos os termos e encontra os padrões por você.
Por que n-gramas valem mais que termo a termo
Uma conta de porte médio do Google Ads com correspondência ampla e de frase em várias campanhas pode acionar milhares de termos de pesquisa únicos em 30 dias. Revisar cada um individualmente não é prático. Você pode filtrar por limite de gasto ou de CPA, mas essa abordagem só pega termos individuais que passaram sozinhos de um limite de orçamento.
A análise de n-gramas encontra os padrões estruturais por baixo. A palavra “free” pode aparecer em centenas de termos de pesquisa na sua conta, nenhum dos quais gastou o bastante sozinho para passar do seu limite de revisão. Somada, essa única palavra pode carregar gasto real com zero conversões. Uma única palavra-chave negativa bloqueia todas as variações futuras. A revisão termo a termo nunca revelaria esse padrão, porque nenhum termo isolado atingiu o limite.
É por isso que gestores de PPC experientes rodam scripts de n-gramas há anos. O problema sempre foi o fluxo de trabalho: exportar CSV, rodar a análise, identificar candidatos, digitar as negativas de novo à mão. Cada etapa adiciona atrito e traz erros de copiar e colar. Se você escreve scripts de qualquer forma, veja como usar o Jev AI para encontrar palavras-chave negativas no Google Ads, que combina o PaidSync com um modelo de decisão rápido.
A abordagem com IA no PaidSync
O PaidSync expõe a ferramenta analyze_search_term_ngrams pelo protocolo MCP. Quando você pede ao seu assistente de IA que a execute, a ferramenta consulta a API do Google Ads diretamente, faz a agregação de n-gramas no servidor e retorna uma tabela estruturada na sua conversa. Você não sai da janela do chat.
O endpoint é https://mcp.paidsync.ai/mcp, e você entra com seu login do PaidSync (OAuth). Conecte uma vez ao Claude ou ao ChatGPT e todas as mais de 630 ferramentas, incluindo a análise de n-gramas, ficam disponíveis em todas as conversas seguintes.
O fluxo de 7 passos
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Conectar o Google Ads ao PaidSyncCadastre-se em paidsync.ai, conecte sua conta via OAuth e copie o endpoint MCP para o seu cliente de IA.
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Executar a análise de n-gramasPeça à IA: “Run analyze_search_term_ngrams for the last 30 days. List every pattern it returns with its cost, clicks and the number of search terms containing it.” Cada padrão vira uma linha do modelo.
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Ajustar os limitesA ferramenta retorna apenas padrões com zero conversões que custaram pelo menos 5 na moeda da conta, em pelo menos 3 termos de pesquisa. Aumente min_cost, por exemplo para 30, para manter só os candidatos mais claros.
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Verificar o contexto da campanhaPergunte: “For each flagged pattern, pull the search terms report and show which campaigns the matching search terms came from.” Um padrão que desperdiça dinheiro em uma campanha pode funcionar bem em outra.
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Classifique por nível de listaDecida entre nível de conta, de campanha ou de grupo de anúncios para cada negativa e escreva na coluna negative_level. O nível de conta bloqueia em todas as campanhas, então use-o para padrões que estão errados em qualquer lugar.
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Ver a prévia das negativasPrompt: “Preview adding these patterns as phrase-match negatives at account level: [your list].” add_account_negative_keywords (nível de conta) e add_negative_keywords (nível de campanha ou grupo de anúncios) rodam como prévia por padrão, então a primeira chamada mostra o conjunto de alterações sem aplicá-lo.
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Confirmar e aplicarRevise a prévia e depois confirme. Via MCP, a confirmação do seu próprio assistente é a checagem antes de a chamada real rodar. As alterações aplicadas são registradas, na medida do possível, com um resultado de antes e depois de 7 dias.
Prompts reais para usar na sua sessão de IA
Estes são os padrões de prompt exatos que funcionam bem com o conjunto de ferramentas do PaidSync. Copie-os direto para a sua sessão do Claude ou do ChatGPT depois de conectar sua conta do Google Ads.
-- Preencher o modelo
Run analyze_search_term_ngrams for the last 30 days
with min_cost 30. List each pattern with its cost,
clicks and the number of search terms containing it.
-- Verificar de onde vieram os padrões
For the top 10 patterns, pull the search terms report
and show which campaigns the matching terms came from.
-- Ver a prévia das negativas
Preview add_account_negative_keywords for these
patterns in phrase match:
“free”, “jobs”, “how to”
Show me the change set before anything is applied.
O que a ferramenta retorna
analyze_search_term_ngrams lê até 2,000 termos de pesquisa, dos mais caros para os mais baratos, em uma janela de 1 a 365 dias (30 por padrão) que termina ontem. Ela divide cada termo de pesquisa em padrões de 1, 2 e 3 palavras e soma custo, cliques e conversões de cada padrão. Depois retorna apenas os padrões que nunca converteram, custaram pelo menos min_cost (5 na moeda da conta por padrão) e aparecem em pelo menos min_occurrences termos de pesquisa (3 por padrão), até 30 deles, dos mais caros para os mais baratos.
Cada padrão vem com uma negativa sugerida e um tipo de correspondência: frase para padrões de várias palavras, ampla para palavras isoladas. O total recuperável conta cada termo de pesquisa uma só vez, então um termo que alimenta três padrões não é contado três vezes. Quando a janela tem mais de 2,000 termos de pesquisa, a resposta avisa que a lista pode estar truncada, e uma janela mais curta ou uma campanha por vez dá uma leitura completa.
Os padrões que converteram não aparecem na saída. Para avaliar um padrão que converte, puxe o relatório de termos de pesquisa e compare o custo por conversão com a sua meta.
Esse tipo de auditoria estrutural é o que separa contas bem gerenciadas das que sangram gasto em buscas irrelevantes de cauda longa ao longo de meses. Veja como isso se liga a fluxos automatizados de palavras-chave negativas com IA e à detecção de gasto desperdiçado.
Rodando a análise em várias contas
Para agências que gerenciam várias contas do Google Ads por MCC, o PaidSync oferece roteamento no nível da conta. Prompt: “Switch to account [CID], then run the n-gram analysis for the last 14 days.” A IA direciona a tarefa para a conta correta sem exigir uma nova conexão OAuth para cada cliente. As negativas de cada cliente são aplicadas na conta correta. A checklist de auditoria do Google Ads mostra onde a análise de n-gramas se encaixa em uma revisão completa da conta, e o guia de auditoria do Google Ads mostra como fazer essa revisão com IA.
Rode a análise de n-gramas na sua conta real do Google Ads. O plano grátis inclui 100 tarefas por mês, no valor de $50.
Comece grátis Ver demoAdicionar ao ChatGPT: abra o PaidSync.ai no diretório de plugins do ChatGPT, instale e faça login.
Adicionar ao Claude: abra o PaidSync.ai no diretório de conectores do Claude, clique em Conectar e faça login.
Perguntas frequentes
Quais colunas um modelo de n-gramas deve ter?
Nove. O padrão, a contagem de palavras, o número de termos de pesquisa que o contêm, custo, cliques e conversões, e depois três decisões que você mesmo toma: negar, observar ou manter, o nível da negativa e o tipo de correspondência.
O que é análise de n-gramas de termos de pesquisa no Google Ads?
A análise de n-gramas divide seu relatório de termos de pesquisa em palavras individuais (1-gramas), frases de 2 palavras (2-gramas) e frases de 3 palavras (3-gramas) e agrega as métricas de desempenho de todos os termos de pesquisa que contêm cada item. O resultado é uma tabela de frequência que mostra quais palavras e frases aparecem mais nos termos de pesquisa acionados, ordenada por gasto, cliques, conversões ou CPA. Padrões com gasto alto e zero conversões em vários termos de pesquisa são fortes candidatos a palavras-chave negativas, mesmo que nenhum termo isolado ultrapasse um limite de bloqueio.
Por que a análise de n-gramas é melhor do que revisar termos de pesquisa um a um?
Uma conta ativa típica do Google Ads aciona milhares de termos de pesquisa únicos por mês. Revisar cada um individualmente leva horas e deixa passar os padrões estruturais. A análise de n-gramas mostra que uma única palavra, como “free”, aparece em centenas de termos de pesquisa e, somadas, concentram gasto com zero conversões. Essa única palavra-chave negativa bloqueia todas as variações futuras desse padrão em uma só ação, enquanto a revisão termo a termo só pegaria os termos que você por acaso viu passar.
Como faço análise de n-gramas sem Excel nem Python?
A ferramenta analyze_search_term_ngrams do PaidSync roda o detalhamento completo de n-gramas na sua conta real do Google Ads dentro de uma conversa no Claude ou no ChatGPT. Não há exportação para planilha, script em Python nem tabela dinâmica manual. Você pede à IA, ela chama a ferramenta e retorna os padrões que gastaram dinheiro sem conversão, com custo, cliques e o número de termos de pesquisa em que cada um aparece, já agregados. Depois você pode bloqueá-los na mesma sessão com add_negative_keywords ou add_account_negative_keywords.
Qual a diferença entre análise de 1-grama, 2-gramas e 3-gramas?
Um 1-grama (unigrama) é uma única palavra. Um 2-grama (bigrama) é qualquer frase de 2 palavras. Um 3-grama (trigrama) é qualquer frase de 3 palavras. Para palavras-chave negativas, a análise de 1-grama pega sinais amplos de intenção como “free”, “DIY” ou “jobs”, que são irrelevantes em qualquer contexto. A análise de 2-gramas e 3-gramas pega padrões mais específicos como “how to”, “template download” ou “near me free”, que a passada de 1-grama deixaria escapar. Rodar as três camadas dá a visão mais completa de onde o desperdício de termos de pesquisa se concentra.
Posso usar o PaidSync para adicionar palavras-chave negativas direto da análise?
Sim. Depois que analyze_search_term_ngrams retorna os padrões, peça ao assistente que adicione os que você escolher. add_account_negative_keywords os adiciona a uma lista compartilhada de Negativas da conta ligada a todas as campanhas, e add_negative_keywords os adiciona no nível de campanha ou grupo de anúncios. Ambas rodam como prévia por padrão, então a primeira chamada mostra o conjunto de alterações. Via MCP, a confirmação do seu próprio assistente é a checagem antes de a chamada real rodar.
Com que frequência devo rodar a análise de n-gramas em uma conta do Google Ads?
Para contas com gasto mensal de $5,000 ou mais, rodar a análise de n-gramas a cada 2 a 4 semanas é prática padrão. A janela deve cobrir pelo menos 14 dias para dar peso estatístico aos n-gramas com menos impressões. Em contas com campanhas de correspondência ampla ou Performance Max, o volume de termos de pesquisa é maior e a revisão deve ser mais próxima de a cada 2 semanas. Em contas com tipos de correspondência restritos e baixo volume de termos de pesquisa, mensal é suficiente.
A análise de n-gramas funciona para campanhas Performance Max?
Não diretamente. analyze_search_term_ngrams lê o relatório padrão de termos de pesquisa. Os termos de pesquisa do Performance Max ficam em um relatório separado de insights de termos de pesquisa, que a ferramenta não lê. Em contas com Performance Max, rode a análise de n-gramas nas campanhas de Pesquisa que rodam junto, o que ainda revela os padrões negativos mais acionáveis.
Pronto para preencher o modelo com sua conta real?