1. O que são dados “Not Categorized”?
Not Categorized são termos não classificados em nenhuma categoria, permanecendo “órfãos” no sistema e, portanto, fora da modelagem analítica. Manter dados sem categoria reduz a precisão das análises, dificulta comparações entre períodos e variáveis e aumenta o retrabalho.
Com a classificação correta, você garante a cobertura total do investimento e do volume analisado. Isso assegura tendências mais confiáveis, mesmo com variações nos valores absolutos. Além disso, fortalece a governança dos dados com regras rastreáveis, replicáveis e auditáveis, promovendo consistência entre relatórios e análises.
2. Quando classificar dados "Not Categorized"?
Classifique sempre que um ou mais dos seguintes critérios for verdadeiro:
Representa mais de 5% do investimento ou volume da variável no período analisado.
Você preferir incluir 100% dos valores no modelo.
O item é estratégico (ex.: marca, produto ou canal-chave).
Há impacto recorrente (aparece em mais de um período) ou picos atípicos que podem distorcer as análises.
Observação: Nem sempre ter dados "Not Categorized" é um problema. Por exemplo, Search Type é uma dimensão exclusiva de campanhas no formato Search, ou seja, não há necessidade de categorizar o restante.
3. Passo a passo para classificar os dados not categorized
a. Reconhecer os valores não categorizados nos relatórios e avaliar a necessidade de classificá-los.
b. Exportar uma base CSV com termos de-para para verificar o que não foi classificado.
c. Criar/ajustar regras que classifiquem os termos não classificados.
d. Atualizar e sincronizar as regras.
e. Validar nos relatórios se a nova regra está classificando todos os dados.
a. Reconhecimento dos dados "not categorized"
Acesse/crie um relatório e no gráfico de visualização de dados selecione a métrica e dimensão.
Localize a linha Not Categorized e os valores correspondentes.
No exemplo, observamos dados de investimento em Google Ads com uma quebra na visualização por etapa de funil (awareness, consideration e conversion), e identificamos dados "not categorized".
Verifique a % do total que está sem classificação e avalie se é necessário classificar de acordo com os critérios.
b. Exportar para verificar o que não foi classificado
Clique nos três pontos e selecione Access metric page.
Você será direcionado para a página da métrica visualizada no gráfico. Selecione a base que contém os dados do gráfico para acessar a página de regras correspondente.
No exemplo, fomos encaminhados para a página da métrica investimentos e selecionamos a base origem dos dados do gráfico. Aqui é importante manter as bases conectadas nomeadas com títulos claros para a identificação.
Com a janela de Export Rules aberta, selecione a dimensão com dados "Not Categorized" e clique em “Export” para exportar o CSV.
No exemplo, utilizamos a quebra Goal na visualização do gráfico que demonstrou dados not categorized
Outro método de exportar:
Acesse a página de Rules da base correspondente pelo Data Sources.
Clique em Dimension Rules Validation, selecione a dimensão com dados "Not Categorized" e clique em "Export" para exportar o CSV.
No exemplo, utilizamos a quebra Goal na visualização do gráfico que demonstrou dados not categorized.
Abra o arquivo CSV exportado. Filtre a coluna matching ou nome da dimensão
por valores vazios — eles representam registros sem regra de classificação.
c. Criar uma nova regra que aborde o que não foi classificado
Ainda na Página de Regras → Localize a regra da Dimensão
Adicione a regra de-para e harmonize os dados.
Campanha que não possui regra correspondente para classificar
No exemplo, as campanhas com “Cnv” não tinham regra para harmonizar como conversion. Assim, adicionamos o de-para na página de Regras para que a plataforma passe a ler e classificar.
⚠️ Aqui fica evidente a importância de manter uma taxonomia e nomenclatura de campanhas e dados padronizadas, com lógica clara. Quanto mais desorganizada a estrutura, mais dados deixarão de se encaixar nas regras predefinidas — e maior será a necessidade de corrigir os dados "Not Categorized".
d. Atualizar e sincronizar as regras
Clique em Trigger Rules para sincronizar as novas regras e reclassificar o histórico do período.
Aguarde a confirmação de status concluído no painel do Data Sources ✅
e. Verificar nos relatórios se tudo foi classificado
Retorne aos Relatórios e verifique se os dados “Not Categorized” não aparecem mais.
4. Boas práticas
Mantenha um padrão consistente na entrada de dados
Realize sempre a validação dos dados antes da modelagem
Revise periodicamente as regras existentes para garantir que continuem cobrindo os dados atuais
5. Erros comuns
Regra muito ampla: classificou itens indevidos.
Prioridade incorreta: a regra correta foi sobreposta por outra.
Erros de digitação: a regra não reconhece variações na base de dados e as trata como valores diferentes.
Case sensitive: quando ativada, essa funcionalidade diferencia letras maiúsculas de minúsculas, podendo impedir correspondências.
Valor nulo na coluna de origem: quando a coluna da base bruta usada como fonte da regra tem muitos valores nulos ou vazios, não há o que categorizar nessas linhas. A regra está correta, mas falta dado de origem para ela processar. Use o Summary, na página Rules da tabela, para medir quantos registros estão nulos nessa coluna. A saída é completar/ajustar a base na origem (provedor/planilha) ou, enquanto isso não for viável, criar uma regra Else que capture esses casos e evite que fiquem em "Not Categorized" até a base ser corrigida.
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