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GA4 ganha Source Group e filtro de hostname para dados limpos

NAVEGAÇÃO RÁPIDA

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Quem já abriu os relatórios de aquisição do GA4 e encontrou “facebook”, “fb” e “Facebook” como se fossem três canais distintos sabe o tamanho da dor. Esse tipo de fragmentação suja a atribuição e transforma a análise multicanal em um quebra-cabeça com peças repetidas.

Em 11 de junho de 2026, o Google Analytics lançou duas funcionalidades para atacar exatamente isso: a dimensão Source Group, que consolida variações da mesma origem, e um filtro de hostname nativo, que barra o tráfego de domínios que não são seus antes que ele entre nos relatórios.

São mudanças pequenas no nome e grandes no efeito. Quem cuida de dados sabe que atribuição limpa é a base de qualquer decisão de mídia bem tomada.

Source Group: o fim das origens fragmentadas

O Source Group é uma nova dimensão de relatório que padroniza e consolida múltiplas variações da mesma plataforma em um único valor. Aquelas entradas duplicadas, geradas por links com parâmetros diferentes, subdomínios ou grafias variadas, passam a aparecer agrupadas sob um nome só, como “Facebook”.

O detalhe que faz diferença é a retroatividade. Segundo as notas de versão do Google, a dimensão é populada de forma retroativa, ou seja, assim que ela aparece na sua conta você pode aplicá-la também aos dados históricos e enxergar o passado com a mesma régua organizada.

Diagrama do GA4 mostrando Source Group e filtro de hostname
Source Group unifica variações da mesma origem e o filtro de hostname barra domínios não aprovados antes do relatório. Imagem: Analytikos

Filtro de hostname nativo: barrando o que não é seu

A segunda novidade fica no Administrador, dentro da seção de Filtros de dados. O filtro de hostname permite excluir o tráfego de domínios não aprovados antes que ele chegue aos relatórios, um remédio direto contra spam de referência e contra dados vindos de ambientes de teste ou de cópias do site em staging.

Vale registrar uma ressalva importante: para a maioria das propriedades, o filtro age sobre os hits novos e não reescreve o histórico. Por isso, o efeito aparece daqui para a frente, e não nos dados que já foram coletados.

Por que isso importa para a atribuição

Dados fragmentados distorcem a leitura de canal, inflam a categoria de origens não identificadas e quebram comparações entre períodos. Quando a mesma fonte aparece dividida em várias linhas, qualquer cálculo de retorno por canal nasce torto, e decisões de orçamento acabam apoiadas em números frágeis.

Limpar essa base melhora a atribuição multicanal e a confiança nos relatórios, algo que conversa diretamente com outras mudanças recentes que cobrimos, como o que muda nos dados entre GA4 e Google Ads e a chegada das métricas de IA ao Search Console. Dado confiável é o que separa a análise da adivinhação.

Como começar agora

O caminho prático é direto. Comece aplicando o Source Group nos seus relatórios e explorações, inclusive sobre o histórico, para reorganizar a leitura de canais. Em seguida, crie o filtro de hostname listando os seus domínios aprovados e, de preferência, teste antes de ativar em modo definitivo para não excluir tráfego legítimo por engano.

Depois de ligar tudo, dê tempo ao tempo: aguarde de 7 a 14 dias para acumular dados e comparar com a sua linha de base. Esse cuidado com a qualidade dos números também sustenta o trabalho de conversão, como mostramos ao tratar de como reduzir a fricção no checkout.

Perguntas frequentes

O que é a dimensão Source Group no GA4?

É uma dimensão que agrupa variações da mesma origem de tráfego, como facebook, fb e Facebook, em um único valor padronizado nos relatórios.

O Source Group vale para dados antigos?

Sim. O Google confirmou que a dimensão é populada de forma retroativa, então você pode aplicá-la também ao seu histórico de dados.

Onde fica o filtro de hostname?

No Administrador, na seção de Filtros de dados da propriedade. Ele exclui o tráfego de domínios que você não aprovou.

O filtro de hostname limpa dados que já entraram?

Para a maioria das propriedades, não. Ele age sobre os hits novos, então o efeito aparece daqui para a frente.

Quanto tempo esperar para avaliar o impacto?

O ideal é aguardar de 7 a 14 dias para coletar dados suficientes e comparar com a sua linha de base anterior.

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