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El final definitivo de Universal Analytics ya está aquí. A partir del próximo 1 de julio, ya no podremos acceder a nuestras cuentas de Universal Analytics para revisar nuestro histórico de datos. Este cambio presenta un desafío importante para todos aquellos que dependemos de estos datos para la toma de decisiones informadas. Por ello, es altamente recomendable exportar los datos que queramos mantener antes de que sea demasiado tarde.

En este post, exploraremos qué datos exportar y cómo hacerlo de diferentes formas. De esta manera, podrás preservar la valiosa información que has recopilado y seguir utilizándola para impulsar tus decisiones empresariales.

En estos últimos años hemos visto cómo han ido evolucionando las políticas relacionadas a las cookies de terceros. A través de la ley de Protección de Datos (RGDP) y la Ley de Cookies hemos visto cómo en Europa (más bien en el Espacio Económico Europeo) se han puesto serios con las cookies de terceros afectando en gran medida a las plataformas de publicidad digital.

Las empresas afectadas como Google o Facebook han ido sacando nuevas formas de medición para poder mitigar el impacto que supone el bloquear estas cookies.

Tras la transición de Universal Analytics a GA4, tenemos que afrontar ciertas complicaciones al analizar nuestras campañas de Paid Media. Este cambio implica una gran adaptación, ya que habíamos asentado fuertemente nuestros datos en las cuentas de UA que utilizábamos a diario para el análisis.

Sin embargo, el cambio a GA4 no necesariamente es perjudicial; aunque requerimos un tiempo de adaptación. En este sentido, la creación de reportes personalizados nos ayudará significativamente a adaptarnos más fácilmente a la nueva plataforma.

La primera semana de adopción de GA4 como principal software de analítica está cargada de episodios de choques con la realidad. Sin embargo hay un ejemplo en particular que, a pesar de no ser ningún reto técnico, está arruinando los ánimos de muchos analistas de datos: replicar las vistas de Universal Analytics en GA4.

La función de vistas no sólo nos permitía separar distintos proyectos dentro de una misma propiedad de Analytics, sino que también nos permitía segmentar distintas vistas según el tipo de tráfico y así poder ver los reportes predefinidos con los datos ya filtrados. Así teníamos vistas tan populares como las definidas por subdominios de países u otras tan interesantes como las de visitantes recurrentes, tráfico de compradores, tráfico de leads; las de tráfico orgánico… y así ad eternum, acabábamos teniendo 700 vistas de UA, de las cuáles la mayoría usábamos 1 o 2.

¿Quieres saber cómo crear informes personalizados en Google Analytics 4 (GA4) con la nueva pestaña de Explorar? La interfaz de informes en GA4 es muy diferente a la de Universal Analytics, pero con un poco de práctica, podrás configurar informes personalizados en muy poco tiempo.

La mejor forma para aprender a configurar informes personalizados en GA4 es probando y viendo cuál es más práctico para tu modelo de negocio. En este artículo, veremos el paso a paso para crear un informe personalizado básico que te permitirá hacer análisis y decisiones basándote en datos.

Con el remarketing dinámico conseguimos impactar a las personas que visitan nuestro sitio web pero con los productos o servicios que han visitado.

Esto es una gran diferencia respecto al remarketing normal ya que no puedes adaptar el anuncio a sus necesidades directamente.

Es probable que tengas configurado el comercio electrónico mejorado de Universal Analytics a través de Google Tag Manager.

Si ese es el caso, el sitio web estará configurado con un datalayer que le mande a Analytics toda la información necesaria para cada evento de nuestro ecommerce.

Como ya sabréis la mayoría, Google anunció que Universal Analytics dejará de estar disponible el día 1 de Julio de 2023, por lo que recomienda migrar cuanto antes a Google Analytics 4.

En Viva! Conversion ya hemos hablado anteriormente de esta nueva propiedad de Google Analytics, si aun no has realizado la migración a Google Analytics 4 vamos a explicar paso a paso el procedimiento a seguir.

¿Cómo surgen las Conversiones Mejoradas en Google Ads?

El ecosistema de la publicidad digital está en constante cambio y hoy en día es muy importante la privacidad. Hasta la fecha, hemos vivido en un ambiente en el que todo era medible gracias a las cookies y los identificadores de dispositivo. Sin embargo, la evolución de las expectativas de privacidad de los usuarios ha dado lugar a regulaciones y restricciones de privacidad adicionales sobre las cookies, cambiando la forma en que el ecosistema mide las conversiones.

A continuación desarrollaremos los cambios que se han dado en el sistema actual y el desarrollo de las conversiones mejoradas en Google Ads para solventar en la mayor medida posible una caída en la medición de conversiones.

Google Analytics 4 sigue actualizándose para ofrecernos más posibilidades a la hora de analizar los datos en esta nueva generación de Analytics.

Cada vez vamos teniendo todas las opciones de configuración que teníamos en Universal Analytics para que nos sea más sencillo migrar de una versión a otra.

Con Google Enhanced Conversions vamos a ayudar a Google a identificar mejor las conversiones que ocurran en nuestro sitio web.

Como Google ya no puede identificar a los usuarios mediante cookies, nos pide que seamos nosotros los que le digamos que usuarios han convertido.

Hace ya un tiempo que Google anunció Consent Mode.

Este sistema surge a raíz de la necesidad de mejorar la medición ahora que poco a poco las cookies se están muriendo y necesitamos poder seguir midiendo nuestras campañas.

Aunque hace ya un tiempo que salió la nueva versión, sigue habiendo muchas dudas en el aire frente a la adopción de la Google Analytics 4 como herramienta de analítica principal.

Esta versión mejorada cuenta con importantes cambios y nuevas funcionalidades que nos permitirán entender mejor el comportamiento de los usuarios en nuestra web en un mundo cada vez más enfocado en la privacidad.

Hace un tiempo que no hablamos sobre una de las herramientas de reporting que no puede faltar en nuestro día a día. Como gestores de cuentas PPC nos gusta mostrar los datos a nuestros clientes de una manera limpia y ordenada; y a veces, las herramientas con las que trabajamos tienen demasiados datos e información que pueden saturarnos. Con esta guía y tips sobre Google Datastudio queremos mostrar lo más importante a conocer para comenzar a reportar datos de forma adecuada.

¿Qué es Google Datastudio?

En el sector del marketing online, es muy importante tener claras cuáles son los KPIs principales que queremos medir para evaluar la eficacia de nuestras acciones. Google Datastudio permite almacenar y mostrar de forma muy visual toda esta información.

Las campañas de marketing digital generan una gran cantidad de datos y estos datos son un requisito previo para medir la efectividad de la campaña, pero eso no significa que sean fáciles de entender.

Es más común de lo que nos podría parecer que los especialistas en marketing utilicen diferentes herramientas para visualizar el rendimiento de sus campañas y aún así, no logren completamente una comprensión de cómo estas iniciativas se conectan y ayudan a sus negocios.

La herramienta de informes Analytics de Google es ampliamente utilizada por millones de empresas y sitios web para rastrear la cantidad de tráfico web que obtienen, monitorear canales de marketing importantes y medir sus principales KPI. Y ahora, con Google Analytics 4, Google ofrece una nueva versión que es muy diferente de la analítica «universal» tradicional.

El nuevo Analytics 4 viene con un montón de características clave que lo hacen muy diferente de la versión anterior. 

Cuando revisamos nuestras campañas, muchas veces nos encontramos con transacciones en Google Analytics que hemos realizado nosotros mismos a modo de prueba o simplemente transacciones erróneas que no queremos que “contaminen” otras mediciones.

Esto es algo más común de lo que te imaginas y que puede afectar a tu medición de Google Analytics.

La Inteligencia Artificial se está convirtiendo en una herramienta clave para el desarrollo e innovación del Marketing Digital de los negocios hoy en día.

Los usuarios invierten gran parte de su tiempo en el mundo digital. En España, un 85% de las personas tienen Internet y pasan una media de 3 horas al día interactuando con redes sociales.

Muchos usuarios leen datos y toman acciones sin cerciorarse previamente que esos datos son correctos. Por ello vamos a explicar 8 casos frecuentes (o no tanto) de errores de analítica web que se pueden cometer a la hora de configurar una herramienta de análisis y que pueden afectar a nuestras decisiones y, por tanto, a nuestro negocio.

En este caso vamos a tomar como herramienta de análisis Google Analytics.

Cuando se registran las conversiones de los usuarios en un ecommerce, estas tienen generalmente un valor diferente cada vez que ocurren, pues influyen variables como el precio o el número de artículos que compra un usuario. Esto es obvio. Tan obvio como que necesitas la información del valor de las conversiones a la hora de optimizar tus campañas de Ads.