metaads-pro/src/app/api/analysis/route.ts

import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';
import { createMetaMCPClient } from '@/lib/mcp/client';
import { getCampaignDetails } from '@/lib/mcp/tools';
import { getAccessToken } from '@/lib/auth/session';
import { getAIClient } from '@/lib/ai/client';

const ANALYSIS_MODEL = 'gpt-5.4-mini';

// Extrai o valor de uma action pelo tipo
function findAction(actions: any[], type: string): number {
  return parseInt(actions.find((a: any) => a.action_type === type)?.value || '0', 10);
}

// Rótulo legível do objetivo da campanha
function objectiveLabel(objective: string): string {
  const map: Record<string, string> = {
    OUTCOME_LEADS: 'Geração de Leads',
    OUTCOME_SALES: 'Vendas (Conversões)',
    OUTCOME_TRAFFIC: 'Tráfego',
    OUTCOME_AWARENESS: 'Reconhecimento de Marca',
    OUTCOME_ENGAGEMENT: 'Engajamento',
    OUTCOME_APP_PROMOTION: 'Promoção de App',
  };
  return map[objective] || objective;
}

export async function POST(request: NextRequest) {
  try {
    const token = await getAccessToken();
    if (!token) {
      return NextResponse.json({ success: false, error: 'Not authenticated' }, { status: 401 });
    }

    const { campaignId } = await request.json();
    if (!campaignId) {
      return NextResponse.json({ success: false, error: 'Campaign ID required' }, { status: 400 });
    }

    const client = await createMetaMCPClient(token);
    let campaignData: any;

    try {
      const result = await getCampaignDetails(client, campaignId);
      campaignData = Array.isArray(result) ? result[0] : result;
    } finally {
      await client.close();
    }

    if (!campaignData || !campaignData.id) {
      return NextResponse.json({ success: false, error: 'Campaign not found on Meta' }, { status: 404 });
    }

    const insights = campaignData.insights?.data?.[0] || {};
    const adsets = campaignData.adsets?.data || [];
    const actions = insights.actions || [];
    const objective = campaignData.objective || '';

    const spend = parseFloat(insights.spend || '0');
    const ctr = parseFloat(insights.ctr || '0');
    const cpc = parseFloat(insights.cpc || '0');
    const cpm = parseFloat(insights.cpm || '0');
    const reach = parseInt(insights.reach || '0', 10);
    const impressions = parseInt(insights.impressions || '0', 10);
    const leads = findAction(actions, 'lead') || findAction(actions, 'onsite_conversion.lead_grouped');
    const purchases = findAction(actions, 'omni_purchase');
    const roasRaw = parseFloat(insights.purchase_roas?.[0]?.value || '0');
    const cpl = leads > 0 ? spend / leads : 0;
    const cpa = purchases > 0 ? spend / purchases : 0;

    // Extract Ads & Creatives
    const adsToAnalyze: any[] = [];
    for (const adset of adsets) {
      for (const ad of adset.ads?.data || []) {
        const adIns = ad.insights?.data?.[0] || {};
        const adActions = adIns.actions || [];
        const creative = ad.creative || {};

        let body = creative.body || '';
        let title = creative.title || '';
        let imageUrl = creative.image_url || creative.thumbnail_url || '';

        if (creative.object_story_spec?.link_data) {
          const ld = creative.object_story_spec.link_data;
          body = body || ld.message || '';
          title = title || ld.name || '';
        }

        if (creative.asset_feed_spec) {
          const feed = creative.asset_feed_spec;
          body = body || feed.bodies?.map((b: any) => b.text).join(' | ') || '';
          title = title || feed.titles?.map((t: any) => t.text).join(' | ') || '';
          if (!imageUrl && feed.images?.length > 0) {
            imageUrl = feed.images[0].url || feed.images[0].thumbnail_url || '';
          }
        }

        const adLeads = findAction(adActions, 'lead') || findAction(adActions, 'onsite_conversion.lead_grouped');
        const adPurchases = findAction(adActions, 'omni_purchase');
        const adSpend = parseFloat(adIns.spend || '0');

        adsToAnalyze.push({
          ad_name: ad.name,
          spend: adSpend.toFixed(2),
          ctr: parseFloat(adIns.ctr || '0').toFixed(2) + '%',
          cpc: 'R$ ' + parseFloat(adIns.cpc || '0').toFixed(2),
          leads: adLeads,
          purchases: adPurchases,
          cpl: adLeads > 0 ? 'R$ ' + (adSpend / adLeads).toFixed(2) : null,
          cpa: adPurchases > 0 ? 'R$ ' + (adSpend / adPurchases).toFixed(2) : null,
          roas: adIns.purchase_roas?.[0]?.value ? parseFloat(adIns.purchase_roas[0].value).toFixed(2) + 'x' : null,
          body: body || '(sem texto)',
          title: title || '(sem título)',
          image_url: imageUrl,
        });
      }
    }

    // Monta o contexto de métricas de forma objetiva para o tipo de campanha
    const isLeadGen = objective === 'OUTCOME_LEADS' || (leads > 0 && purchases === 0);
    const isSales = objective === 'OUTCOME_SALES' || purchases > 0;

    const metricsBlock = [
      `Objetivo: ${objectiveLabel(objective)}`,
      `Gasto (30d): R$ ${spend.toFixed(2)}`,
      `Alcance: ${reach.toLocaleString('pt-BR')} pessoas`,
      `Impressões: ${impressions.toLocaleString('pt-BR')}`,
      `CTR: ${ctr.toFixed(2)}%`,
      `CPC: R$ ${cpc.toFixed(2)}`,
      `CPM: R$ ${cpm.toFixed(2)}`,
      leads > 0 ? `Leads gerados: ${leads} | CPL: R$ ${cpl.toFixed(2)}` : null,
      purchases > 0 ? `Compras: ${purchases} | CPA: R$ ${cpa.toFixed(2)} | ROAS: ${roasRaw.toFixed(2)}x` : null,
    ].filter(Boolean).join('\n');

    const focusInstructions = isLeadGen
      ? 'Esta é uma campanha de LEADS. Priorize: CPL (custo por lead), volume de leads, qualidade do copy para conversão em formulário.'
      : isSales
      ? 'Esta é uma campanha de VENDAS. Priorize: ROAS, CPA (custo por compra), volume de compras e lucratividade.'
      : 'Esta é uma campanha de TRÁFEGO. Priorize: CTR, CPC, qualidade dos cliques e relevância do público.';

    const openai = getAIClient();

    const prompt = `Você é um Especialista Sênior em Tráfego Pago e Copywriting com foco no mercado brasileiro.
Faça uma auditoria completa e honesta desta campanha no Meta Ads.

${focusInstructions}

DADOS DA CAMPANHA:
Nome: ${campaignData.name}
${metricsBlock}

ANÚNCIOS (CRIATIVOS E MÉTRICAS INDIVIDUAIS):
${JSON.stringify(adsToAnalyze, null, 2)}

Retorne SOMENTE um JSON válido, sem markdown, com esta estrutura exata:
{
  "diagnostico_geral": "Parágrafo forte resumindo saúde da campanha, mencionando a métrica-chave do objetivo (CPL para leads, ROAS/CPA para vendas, CTR para tráfego).",
  "analise_copy": ["Ponto sobre texto do anúncio X...", "Sugestão específica de melhoria..."],
  "analise_imagem": ["Avaliação do visual...", "Sugestão de formato ou abordagem..."],
  "analise_metricas": ["Métrica X está Y — o que significa...", "Comparativo com benchmark..."],
  "acao_recomendada": ["Ação imediata 1...", "Ação 2..."],
  "nova_estrategia_sugerida": {
    "nicho_sugerido": "ecommerce / info_produto / negocios_locais / etc",
    "produto_foco": "Produto ou oferta que deve ser o foco",
    "publico_alvo": "Público ideal baseado nos dados",
    "angulos_de_venda": ["Ângulo 1", "Ângulo 2"]
  }
}`;

    const completion = await openai.chat.completions.create({
      model: ANALYSIS_MODEL,
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
      response_format: { type: 'json_object' },
    });

    const textRes = completion.choices[0]?.message?.content || '';
    let jsonRes: any;

    try {
      const cleaned = textRes.replace(/^```json/m, '').replace(/```$/m, '').trim();
      jsonRes = JSON.parse(cleaned);
    } catch {
      console.error('[Analysis] Failed to parse AI response:', textRes);
      return NextResponse.json({ success: false, error: 'Failed to parse AI response' }, { status: 500 });
    }

    return NextResponse.json({
      success: true,
      data: {
        campaign_metrics: {
          spend: spend.toFixed(2),
          ctr: ctr.toFixed(2),
          cpc: cpc.toFixed(2),
          cpm: cpm.toFixed(2),
          reach,
          impressions,
          leads,
          purchases,
          cpl: cpl > 0 ? cpl.toFixed(2) : null,
          cpa: cpa > 0 ? cpa.toFixed(2) : null,
          roas: roasRaw > 0 ? roasRaw.toFixed(2) : null,
          objective,
          objective_label: objectiveLabel(objective),
        },
        ads_count: adsToAnalyze.length,
        ads: adsToAnalyze,
        analysis: jsonRes,
      },
    });
  } catch (error) {
    console.error('[Analysis] API Error:', error);
    return NextResponse.json(
      { success: false, error: error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error' },
      { status: 500 }
    );
  }
}