NovoProjeções de ROAS com banda de confiança, em campanhas simuladas.Ver o que mudou
NovoSimulação grátis, sem cartão

Saiba o resultado das campanhas
antes de lançar.

Veja o ROAS de cada cenário antes de aprovar o budget. Sem palpite, sem retrabalho.

Descreva seu problema ou objetivo
Ex: Meu ROAS caiu de 3.2 para 1.8 essa semana e não sei por quê

Sem cartão · Sem setup técnico · Continue do mesmo cenário depois

O que você recebe após simular

hoop.app / predictive console · simulado
Sinal estávelConfiança 87%Janela 7d

Outcome forecast · 14 dias

ROAS projetado 4.8× · +18%
hojepeak 4.8×
Conecta com o que você já usa
Meta Ads
Google Ads

Sinais dispersos viram decisão com evidência, em segundos.

Uma rede neural lê o que seu dashboard não lê: geografia, janela temporal, notícias regionais, indicadores macroeconômicos, restrições de acesso à internet e volume de tráfego da rede. Tudo isso cruzado com Meta, Google e ERP no mesmo núcleo preditivo.

  • 01Rede neural contextual, não regressão ingênua
  • 02Geografia, macro e tráfego de rede no mesmo modelo
  • 03Decisão explicável, cada sinal tem peso visível

O custo do achismo

Como você decide hoje?

Sem Hoop
  • Planilha do mês passadoVocê decide amanhã olhando dado de 30 dias atrás. O mercado não esperou.
  • Reunião de alinhamentoTrês pessoas, duas horas, nenhuma conclusão baseada em dado.
  • Decisão por intuiçãoBudget aprovado no feeling, sem projeção. Se errar, você só descobre quando o CPA explode.
Estimativa de mercadoR$ 0alocados de forma ineficiente por mês em operações sem modelagem preditiva¹
Com Hoop
  • Simulação antes do primeiro realDescreva o objetivo da campanha. O modelo projeta o impacto antes de você aprovar o gasto.
  • Alocação recomendada, decisão suaScore de confiança, ROAS projetado e janela de saturação por canal. A Hoop calcula, você aprova.
  • Budget aprovado com evidênciaCada real alocado com projeção de impacto. Em minutos, não em dias.
Simulação ilustrativa
  • ROAS projetado4,8×
  • Confiança do modelo87%
  • Janela até saturação14 dias
Números ilustrativos. Ao simular uma campanha real, o veredito usa o histórico da sua conta, os valores serão outros.
Ver a projeção da minha campanha

¹ Estimativa de mercado: budget médio de R$ 80.000/mês × 8% de alocação ineficiente por ausência de modelagem preditiva. Não representa a conta de nenhum usuário específico.

Três movimentos, nenhum palpite.

  1. 01

    Conecte sinais

    Conecte sua conta Meta Ads e Google Ads via OAuth seguro ou faça upload de relatórios CSV. Sem IT, sem reformatação.

  2. 02

    Modele o cenário

    Descreva o objetivo. A rede neural cruza histórico, contexto regional, macro e tráfego de rede para projetar ROAS e saturação antes do gasto.

  3. 03

    Decida com evidência

    Recomendação priorizada por impacto, com o porquê anexado. Aprove, pause ou escale, em minutos.

Planilha nenhuma vai capturar o que derrubou seu CPL ontem.

SinalO que entra no modeloPor que importa
01Geografia & tempoLocalização por região, janela horária, calendário de feriados e eventos locais.A demanda muda de CEP para CEP e de hora em hora, o modelo separa sinal de ruído sazonal.
02Notícias & macroFeeds de notícias regionais, indicadores macroeconômicos, câmbio, juros e confiança do consumidor.Contexto externo explica o que planilha nenhuma captura, evita atribuir ao canal o que veio do mercado.
03Tráfego & acessoVolume de tráfego na internet por região e restrições de acesso (queda de rede, instabilidade, cobertura).Impressão sem audiência é budget queimado, o modelo desconta o que ninguém viu.
04 Previsão explicávelProjeta ROAS, CPA e receita com banda de confiança 80/95% e o peso de cada sinal.Saída da rede neural com atribuição por feature, você vê qual variável moveu o número.
O próximo ciclo já começou

Você pode entrar no próximo lançamento sabendo onde o CPL vai pressionar.

Cada sugestão só entra em vigor quando você aprova.

Sem cartão. Leitura apenas. Desconecta em 1 clique.

Seus dados são anonimizados. A Hoop não armazena nem compartilha dados identificáveis das suas campanhas.

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