Kōdō Digital · Tráfego Pago
Evolução da conta de janeiro a julho de 2026
Três estratégias diferentes em sete meses. Passe o mouse em cada mês para ver o investimento e o resultado daquele período.
Sete meses de operação, três momentos bem distintos da conta.
Clique para comparar investimento e alcance — passe o mouse sobre uma barra para ver os detalhes do mês.
Janeiro e fevereiro — foco 100% em gerar contato qualificado para MedMax e MedPro.
Campanhas de conversa no WhatsApp e leads na landing page, direcionadas a interesse em "faculdade de medicina" e, a partir de fevereiro, reforçadas com públicos semelhantes (lookalike) aos seguidores de @medicinersofc e @mentoriaeduardodias. Esse é o combo de segmentação que deu certo e fechou turma.
Março e abril — a conta deixa de gerar lead direto e passa a construir a base de público (COLD/WARM) que sustentaria o lançamento do MEDfit.
Sem métrica de "resultado" direto porque o objetivo aqui era outro: gerar volume de engajamento e visita ao site para alimentar as listas de remarketing (visitantes da PV-MEDfit, quem assistiu 25% dos vídeos etc.) que seriam usadas na fase seguinte.
Maio até hoje (13/jul) — campanhas de venda direta segmentadas por temperatura de público (COLD, WARM, HOT WARM).
O ponto central da reunião: usamos praticamente a mesma lógica de público que funcionou para a mentoria — e o resultado de venda direta ficou muito abaixo do esperado, mesmo com volume de alcance saudável.
A estratégia de direcionamento foi ficando mais precisa mês a mês — do interesse amplo até o remarketing puro de quem já visitou a página do MEDfit.
18–23 anos, SP/MG/PR/RS/SC/DF, interesse em "faculdade de medicina". Sem público personalizado.
Adiciona semelhantes (1%) aos seguidores de @medicinersofc e @mentoriaeduardodias no Instagram.
Camadas de quem engajou no perfil, assistiu 25% dos vídeos e visitou o site — construindo as listas de remarketing.
18–25 anos, apenas quem assistiu vídeo (VV25%) ou visitou a PV do MEDfit. Sem camada de interesse — só quem já teve contato.
O que os números mostram sobre a diferença de performance entre mentoria e MEDfit.
O público de remarketing do MEDfit é, na prática, o mesmo público que converteu bem na mentoria (mesmos seguidores, mesmo perfil demográfico). Quando a segmentação é praticamente idêntica e o resultado muda tanto, o gargalo tende a estar na oferta, no preço ou na página — não no alcance.
O pixel confirma 1 compra (junho); o cliente reporta 2 vendas no total. Vale checar se o evento de compra do Hotmart está disparando corretamente em 100% dos checkouts — isso também afeta a otimização do algoritmo.
Com 1–2 compras em ~2 meses e meio, a campanha nunca sai da fase de aprendizado do Meta (que pede uma frequência maior de conversões por semana). O algoritmo está, na prática, otimizando quase às cegas.
Ajustes que estão dentro do escopo da mídia paga e podem ser testados sem depender de mudança de oferta.
Enquanto o volume de compra for baixo, testar otimização por "Iniciar Checkout" (mais frequente que "Compra") para dar mais sinal ao algoritmo e sair da fase de aprendizado mais rápido.
Conferir com o time técnico se o evento de compra do Hotmart está passando 100% das conversões para o Meta — isso pode estar mascarando o resultado real.
Os criativos atuais usam a mesma linguagem da mentoria. Testar variações que mostrem a ferramenta em uso (mapa de calor, print de desempenho) para um público que já sabe o que é a mentoria, mas não conhece o MEDfit.