iBob Agent

Memória de Decisão

Histórico de decisões aprovadas e rejeitadas com aprendizados registrados

Para que serve

Antes de gerar uma nova proposta, o Decision Engine consulta esta memória para evitar repetir erros, identificar padrões validados e calibrar o nível de confiança de cada sugestão. Cada entrada é registrada automaticamente após uma decisão humana.

Aumentar budget Google Search – Marca (anterior)

Google AdsAprovada12 de mai. de 2026

Resultado

Executado em 2026-05-08. ROAS mantido em 6.2× após aumento de R$ 200/dia.

Impacto medido

+38 conversões em 4 dias. CPA estável em R$ 62.

Aprendizado registrado

Campanhas de Marca com ROAS > 6× e budget esgotando antes das 16h são candidatas seguras para aumento. Manter threshold de ROAS mínimo de 4.5× antes de aprovar.

Testar audiência Interesse "Investimentos" – Meta

Meta AdsRejeitada05 de mai. de 2026

Resultado

Rejeitado por Cassiano em 2026-05-05. Justificativa: fora do perfil de público validado.

Aprendizado registrado

Audiências de interesse precisam de validação manual pelo time antes de qualquer teste. Não sugerir expansões fora das audiências aprovadas sem sinalização explícita.

Reduzir budget Meta – Campanha Cold

Meta AdsAprovada07 de mai. de 2026

Resultado

Executado em 2026-05-03. Queda de 20% no gasto com manutenção de 85% do volume de leads.

Impacto medido

CPL reduziu de R$ 48 para R$ 38 (−21%). Meta de CPL < R$ 40 atingida.

Aprendizado registrado

Campanhas Cold em Meta com CPL > 140% da meta por mais de 7 dias são candidatas a corte de budget. Padrão confirmado como possível regra determinística.

Aumentar frequência de criativos Google Search

Google AdsRejeitada28 de abr. de 2026

Resultado

Rejeitado por Mayron em 2026-04-28. Preocupação com fadiga de audiência em público de remarketing.

Aprendizado registrado

Aumentar frequência em remarketing sem dados de fadiga (impressões por usuário) é arriscado. Incluir esse dado como pré-requisito antes de sugerir mudanças de frequência.

Estrutura da memória

Resultado: O que aconteceu após a decisão.
Impacto medido: Métricas coletadas após execução (quando disponível).
Aprendizado: Regra ou padrão derivado, usado como contexto futuro.
Versão do agente: Rastreia qual versão do prompt gerou a proposta original.