Cómo exportar el histórico de Universal Analytics

Dani Robledillo

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.

Qué datos exportar de Universal Analytics

Lo primero es tener muy claro qué datos vamos a querer exportar, ya que es común querer exportar todos los datos posibles de inmediato. Sin embargo, ¿realmente necesitaremos todos los datos que teníamos en Universal Analytics?

Esto dependerá de los objetivos que tengamos y del nivel de análisis que realizamos sobre los datos. Es fundamental tener claro para qué necesitamos estos datos. Además, si planeamos combinarlos con los datos de GA4 para obtener una mejor visión evolutiva, debemos recordar que las metodologías de medición de Universal Analytics y GA4 difieren.

Una vez tengamos claros los datos que necesitamos, será el momento de empezar con la exportación. En este punto, tenemos dos opciones para extraer los datos.

Extraer todos los datos en una sola consulta para luego generar los informes necesarios, siempre que sea posible dentro de las relaciones internas de Universal Analytics.
Extraer los datos de manera separada, segmentándolos según los diferentes tipos de tablas que necesitemos, como datos de tráfico, datos de atribución, datos de objetivos, entre otros.

Esto dependerá de cómo queramos guardar la información y del volumen de datos que necesitemos. Por ejemplo, si exportamos a Google Sheets, debemos tener en cuenta las limitaciones de datos.

Por un lado, podríamos extraer de una sola vez los datos de fecha, canal, fuente/medio, dispositivo, objetivos, sesiones, usuarios, conversiones, ingresos, etc. De esta forma, podríamos generar varios informes a partir de una sola base de datos.

Por otro lado, podemos definir qué tipo de informes necesitamos y extraer únicamente las dimensiones y métricas necesarias para cada uno. Este proceso debería repetirse para todos los informes que queramos guardar.

Cómo extraer los datos de Universal Analytics

Existen varias opciones para exportar datos de Universal Analytics, que se pueden agrupar en tres categorías principales:

Exportar datos directamente desde Universal Analytics o Looker Studio

La opción más sencilla es extraer los datos directamente a un archivo CSV desde Universal Analytics, o desde Looker Studio si ya tenemos un reporte configurado.

Para ello, debemos configurar las tablas con las dimensiones y métricas necesarias y luego exportar estos datos. En Universal Analytics, basta con ir a un informe, aplicar los filtros necesarios o agregar dimensiones secundarias, y luego hacer clic en «Exportar» en la parte superior. Podemos exportar los datos en formatos PDF, Google Sheets, Excel o CSV.

En Looker Studio, el proceso es similar, pero aquí debemos crear nuestras propias tablas con las métricas y dimensiones necesarias. Esta opción es preferible, ya que nos ofrece más libertad a la hora de diseñar nuestras tablas.

Una vez que tengamos la tabla que necesitamos, simplemente hacemos clic en «Exportar» dentro de las opciones de la tabla.

Exportar datos mediante la extensión de Universal Analytics en Google Sheets o herramientas de terceros

Esta opción no es tan sencilla como la anterior, pero nos brinda mucha libertad sin la necesidad de configurar previamente las tablas.

Existe una extensión gratuita para Google Sheets de Universal Analytics que nos permite realizar llamadas a nuestras cuentas de Universal y extraer los datos directamente a Google Sheets.

Una vez instalada la extensión, debemos acceder al apartado de extensiones y ejecutar un nuevo reporte dentro de la extensión de Google Analytics.

Para crear el reporte, debemos indicar la cuenta, las métricas, dimensiones y segmentos. Una vez tengamos todo listo, la herramienta descargará toda la información directamente en nuestro Google Sheets. Para ver ejemplos de cómo funciona la herramienta, podemos consultar la documentación sobre el complemento de Google Analytics.

Otra opción es usar herramientas de terceros como Power My Analytics, Supermetrics, Dataslayer, Windsor.ai, entre otras. Estas herramientas funcionan de manera similar a la extensión de Google, pero ofrecen muchas más fuentes de datos y opciones a la hora de exportar. Sin embargo, no son gratuitas.

Si necesitas extraer información de otras fuentes, como Google Ads, Facebook Ads, etc., puede ser conveniente utilizar una de estas herramientas y aprovecharlas también para la extracción de datos de Universal Analytics. De lo contrario, es más recomendable usar el complemento de Google Analytics, ya que es gratuito.

Exportar datos directamente a Big Query

Esta opción es la menos utilizada, ya que requiere una suscripción a Universal Analytics 360. En GA4, todos los usuarios tienen la opción de vincular su cuenta con Google BigQuery, pero en el caso de Universal Analytics, se necesita la versión 360.

Si tienes la versión 360, basta con vincular las cuentas de Universal Analytics con BigQuery para que se realice la importación automática. Si no tienes la versión 360, existen scripts que permiten realizar la importación a través de la API, pero necesitarás desarrolladores con conocimientos técnicos para implementarlos.

Conclusiones

En conclusión, con el inminente fin de Universal Analytics, es esencial tomar medidas para preservar nuestros datos históricos y garantizar su accesibilidad en el futuro

Independientemente del método seleccionado, asegurarnos de tener acceso a nuestros datos históricos nos permitirá continuar con análisis comparativos, toma de decisiones informadas y optimización de estrategias en el cambiante panorama digital.

Si tenéis cualquier duda, ¡estamos aquí para ayudaros!

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Google Consent Mode V2 – Prepárate para un 2024 sin cookies

Dani Robledillo

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.

La nueva Ley de Mercados Digitales (DMA) aprobada en 2023 entrará en vigor en Marzo de 2024. Esta nueva ley indica que las grandes empresas como Google son una especie de «guardianes» que tienen la responsabilidad de recoger y actuar sobre el consentimiento del usuario.

Por ello Google ha anunciado la nueva versión de Consent Mode llamada Google Consent Mode V2.

¿Qué es Google Consent Mode?

Google Consent Mode se lanzó en 2020 en respuesta a las leyes europeas que empezaban a controlar el uso de las cookies de terceros.

Esta herramienta permite a través de los banners de cookies, conectarse con Google e indicarle qué consentimiento ha proporcionado el usuario y en base a ello hacer que las etiquetas de Google se ejecuten de una forma u otra para cumplir con la ley.

El modo de consentimiento de Google ajusta el rendimiento de las etiquetas de Google (Google Tag Manager, Google Analytics, Google Marketing Platform y Google Ads) en función del consentimiento del usuario.

Ahora que ya sabemos qué es Google Consent Mode (GCM) vamos a ver qué novedades trae esta nueva versión.

Novedades de Google Consent Mode V2

En base a la nueva ley y que la legislación sobre la privacidad de los usuarios está en constante desarrollo, Google ha tenido que tomar ciertas medidas en Chrome:

Desaparecerán los identificadores de dispositivos móviles.
Desaparecerán las cookies de terceros en 2024.

Por ello, si queremos seguir midiendo el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de nuestro sitio web vamos a tener que aplicar este modo de consentimiento de Google.

Hay empresas que aún no lo tienen aplicado y es importante saber que va a ser obligado tener implementada la nueva versión de consent mode si queremos utilizar los productos de publicidad de Google. NO vamos a poder realizar display o remarketing si no aplicamos esta configuración en nuestro sitio web.

La principal diferencia entre consent mode y consent mode V2 es que se van a añadir dos nuevos estados de consentimiento adicionales.

ad_user_data: Se va a utilizar para que los usuarios indiquen si quieren enviar sus datos a Google con fines publicitarios.
ad_personalization: Indica si los usuarios quieren que los datos sean utilizados para la personalización de los anuncios como remarketing.

Actualmente teníamos los estados de analytics_storage y ad_storage que estaban relacionados con la recopilación de datos de los usuarios. Estos nuevos estados amplían las anteriores indicando cómo se usan y comparten esos datos.

Vamos a tener dos opciones de configuración: la básica y la avanzada.

Configuración Básica: Una vez se accede al sitio web no se ejecuta ninguna etiqueta de Google ni se recopila ninguna información hasta que el usuario acepte el consentimiento indicado.
De esta forma Google va a modelizar los datos de solo aquellas personas que han aceptado el consentimiento.
Configuración Avanzada: En este caso, las etiquetas de Google se ejecutan antes de que se cargue el banner de cookies y el usuario de su consentimiento. Google recopilará los datos sin cookies que no tengan identificadores personales para poder usarlos a la hora de modelar los datos. Medirá el país, la hora del día, el tipo de conversión y el tipo de navegador para que el modelado sea más preciso.

Lo que estamos viendo es que como cada vez vamos a medir menos datos de los usuarios, Google modela todos estos datos en base a los usuarios que si aceptan las cookies. Por ello la versión avanzada modelizará mejor los datos ya que va a poder captar más datos.

¿Cómo podemos implementar Google Consent Mode V2?

Para poder implementar Consent Mode tenemos dos opciones, usar un CMP o configurarlo de forma manual.

Lo ideal es usar una plataforma de consentimiento de Cookies llamadas CMP certificada por Google que por defecto permita configurar consent mode de forma sencilla. Estos CMP vienen con su propio banner de cookies y todo lo necesario para cumplir con la ley por lo que nos evitará muchos dolores de cabeza.

Google tiene un listado de CMP verificados para que los usuarios puedan usar el que mejor les convenga. Generalmente estos CMP son de pago (no son caros) aunque algunos tienen versiones gratuitas que en algunos casos nos puede servir.

A muchos os sonará Cookiebot, Cookieyes, cookie Script… si ya usas estas herramientas consent mode va implementado por defecto al no ser que uses GTM que entonces hay que implementar la configuración siguiendo sus instrucciones.

La otra opción es implementar manualmente Google Consent Mode. Si tenemos un banner de cookies personalizado o usamos algún plugin o modulo que implemente un banner que no esté certificado por Google tendremos que instalar nosotros mismos las etiquetas necesarias.

En este articulo explicamos como implementar Google Consent Mode de forma manual, Google aún no ha actualizado la información con esta nueva versión pero no diferirá mucho por lo que si aun no tienes está implementación te recomendamos que lo apliques en tu sitio web.

¿Cómo va a afectar a la analítica?

GA4 - Identificar Usuarios — GA4 – Identificar Usuarios

Cada vez es más complicado poder tener un volumen de datos que sean fieles a lo que ocurre en realidad. Podemos ver como cada vez existen más diferencias entre lo que nos dice nuestro Backoffice y Google Analytics.

Hay un conjunto de acciones que favorecen que cada vez cueste más medir datos (nuevas políticas en iOS, privacidad en Firefox, bloqueadores específicos, malas implementaciones, etc…) y ahora con la eliminación de las cookies en chrome que tiene más del 80% de la cuota de uso de navegadores parece que va a costar más, por ello Google modeliza los datos.

Habrá que ver como evoluciona y debemos saber que los datos van a ser más estimaciones de lo que ocurre en nuestro sitio web que datos 100% exactos.

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Facebook Ads y GA4: Cómo analizar tus campañas al milímetro

Carles Fos

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.

En lugar de realizar filtrados y buscar gráficos y métricas, en este blog veremos detalladamente cómo crear reportes personalizados 100% específicos para las campañas de Facebook Ads. Este enfoque es aplicable para cualquier canal; incluso podríamos utilizarlo para Google Ads, por ejemplo.

¡Vamos allá!

Set – Up Paso a Paso

Lo principal, es tener una cuenta de GA4 bien configurada. Si todavía no la tienes, o tienes alguna duda de como hacer algún paso, te dejo aquí una lista de reproducción en la que nuestro equipo de VIVA! Conversion te lo explica al detalle:

Ahora que todo está instalado, vamos a descubrir cómo crear tus propios reportes personalizados para las campañas de Facebook Ads en GA4. De esta manera, tendrás la capacidad de analizar todos los aspectos de tus campañas en detalle.

Primer Paso: crear los informes detallados para Paid Adquisition

Lo primero que debemos hacer es ir a nuestra Biblioteca. Desde aquí vamos a crear todos nuestros informes personalizados, resúmenes y colecciones.

Informe Detallado de Insights

En primer lugar, crearemos nuestro informe detallado de ‘Insights’. Donde, con un simple vistazo, veremos las páginas y contenidos de la web que más se han visualizado a través de nuestros Ads.

Para ello, tendremos que darle a ‘Crear nuevo informe’ > ‘Crear informe de detalles’.

El siguiente paso, será seleccionar la plantilla que queremos. En este caso, necesitaremos la plantilla de ‘Adquisición de tráfico’.

Para que aquí solo nos salga el tráfico de ‘Paid Social’, tenemos que editar la plantilla, haciendo click en este lápiz:

Tan solo debemos aplicar un filtro. Incluir ‘Grupo de canales predeterminado de la sesión’. Y como valores de la dimensión, tan solo añadir ‘Paid Social’.

Lo siguiente es seleccionar las métricas y dimensiones que queremos que aparezca en este reporte. Nosotros hemos elegido las siguientes, pero puedes añadir cualquier extra que pienses que pueda serte de utilidad.

Guardamos los cambios en tu informe (no lo guardaremos como uno nuevo) y crearemos nuestras tarjetas de resumen:

Simplemente deberes seleccionar las dimensiones y métricas que deseamos incluir en nuestras tarjetas. Luego, escoger el tipo de gráfico adecuado. Es fundamental recordar aplicar el filtro del informe actual para que la tarjeta sea exclusiva de «Paid Social».

Nosotros hemos creado todas estas, ya que todas nos pueden resultar muy útiles, pero están abiertas a modificaciones. Añade o elimina tantas como quieras.

Ya hemos acabado con este informe personalizado de ‘Insights’. Si has seguido los pasos, debería verse tal que así:

Una vez hayamos creado los informes de resumen y los hayamos añadido a colecciones, podrás visualizarlos en tus informes de GA4 de manera más completa y visual. No obstante, veremos esto en los próximos pasos. Ahora nos centraremos en todos los informes detallados.

No olvides guardar el reporte y darle un nombre para identificarlo fácilmente:

Nosotros tenemos otros dos informes personalizados más para el reporte de ‘Paid Adquisition’. Ambos siguen los mismos pasos que el de ‘Insights’, pero tienen algunas variaciones.

Informe Detallado de Engagement

Para el informe de «???? Engagement » debemos seguir los mismos pasos, pero modificando los siguientes puntos:

Selecciona la plantilla de ‘Eventos’

Cambia ‘Dimensiones y Métricas’

Y finalmente, crea las tarjetas que necesites para tus resúmenes. Tu informe debería verse así:

Informe Detallado de Content

Para crear el informe personalizado de «???? Content», tendremos que cambiar los mismos puntos, pero adaptados para este informe.

Cambiar la plantilla a «Páginas y Pantallas».

Y estas son las dimensiones y métricas recomendables para el informe de «???? Content».

También tendremos que crear estas dos tarjetas:

El reporte «???? Content» debería quedar tal que así:

Segundo Paso: Crear El Informe de Resumen para ‘Paid E-commerce’

Para hacer la colección de reportes de ‘Paid E-commerce’ seguiremos los mismos pasos, pero modificando las plantillas, métricas y dimensiones y cartas de los informes.

Informe Detallado de ‘???? Purchases’

La plantilla que debemos utilizar para este informe es ‘ Compras en comercio electrónico’.

Y deberemos utilizar las siguientes métricas y dimensiones:

Las tarjetas que necesitaremos para nuestro resumen son las siguientes:

Con todo esto, se nos quedará el siguiente informe:

Informe Detallado de ‘????Campaign Revenue’

En este informe detallado de ‘????Campaign Revenue’ a diferencia del resto, debemos utilizar una plantilla en blanco.

Necesitamos las siguientes métricas y dimensiones:

Y por último, las siguientes tarjetas de resumen:

Con todos estos informes y tarjetas creadas, ya habremos acabado lo más costoso. Ahora solo falta crear los informes de ‘Resumen’, y las colecciones.

Tercer Paso: Crear los Informes de Resumen

Informe de Resumen de Paid Adquisition

Para crear estos Informes de Resumen, vamos a usar todas las tarjetas de resumen que hemos creado hasta el momento. Para ello, debemos ir a:

Informes < Biblioteca < Crear Informe < Crear Informe de Resumen

Simplemente deberemos seleccionar las tarjetas que hemos creado para Paid Adquisition.

Este informe de resumen lo guardaremos como ‘???? Overview’.

Informe de Resumen de Paid E-Commerce

Para este informe debemos hacer lo mismo que en el anterior, pero seleccionando las tarjetas que hemos creado en los reportes correspondientes a Paid E-Commerce.

Y lo guardaremos como ‘???? Overview’.

Estos dos reportes de resumen deben quedarnos tal que así:

Ahora solo nos falta crear y publicar las colecciones.

Cuarto Paso: Crear Las Colecciones

Para crear las colecciones solo tenemos que ‘Crear Colección’ en la biblioteca y añadir todos los informes de detalles y resumen.

Para acabar nuestro reporte milimétrico de Facebook Ads en GA4, simplemente debemos publicar esta colección.

Conclusiones

Con todos estos pasos, ya puedes tener una vista completa donde puedes analizar absolutamente todo sobre tus campañas.

Productos específicos que más vendes.
A través de que campañas.
Que páginas visitan.

Y por supuesto, todas las métricas y gráficos que necesites.

Si te ha parecido interesante este Post, quizás te interese: ‘Cómo replicar las vistas de Universal Analytics en GA4’

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Cómo replicar las vistas de Universal Analytics en GA4

Daniel Espinosa

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.

Claro está, a Google esto no le hacía mucha gracia. De hecho si analizamos casi todas las decisiones que ha tomado el gigante tecnológico desde hace unos años, la motivación siempre ha sido la de reducir el peso de carga en sus servidores y obviamente el tener muchas vistas de analítica les suponía un peso bastante considerable. Aduciendo esto, Google no ha migrado directamente esta posibilidad en GA4.

¿Significa esto que no hay manera de separar por vistas el tráfico de nuestros proyectos?

De 700 vistas, ¿a 700 filtros?

Alternativas a las vistas de Universal Analytics en GA4

Que no cunda el pánico. En Google no tienen una pizca de tontos y saben que obviamente vamos a necesitar filtrar toda nuestra data para que sea útil. En GA4 tenemos varias alternativas a las vistas de UA, aunque no sean exactamente lo que esperabáis.

En ese sentido, os presentamos 3 opciones recomendadas para replicar la función de las vistas de Universal Analytics, no sin antes recordaros que este es un software en pleno crecimiento, por lo que es posible que en breve tengamos nuevas opciones.

Vistas de GA4 por filtros de datos

GA4 está diseñado para que tengamos infinitas opciones para filtrar nuestra data desde cualquier reporte predefinido. Por supuesto, esta gama de posibilidades nos permite replicar la función de las vistas. ¿La mala noticia? No es ni muchísimo menos tan cómodo como tener nuestro listado de vistas de UA.

Dentro del reporte que queramos filtrar como vista, hacemos clic en el botón de «Añadir filtro» y aparecerá una columna derecha en la cual podremos seleccionar una dimensión de datos que queramos filtrar. Si bien esto es una opción muy potente no resulta cómodo para hacer comprobaciones regulares. O lo que es lo mismo: es muy poco eficiente tener que poner un filtro cada vez que queramos consultar una data concreta dentro de ese reporte.

Quizá la gran ventaja que nos ofrece esta opción es que actúa sobre el total de los datos que estamos analizando en ese periodo, por lo que podemos usarla en cualquier momento sin riesgo a perder nada de data. Además es aplicable a cualquier reporte, segmento de tráfico, audiencia o tipo de data que estemos tocando.

Podríamos decir que esta opción es ideal para hacer comprobaciones fuera de lo habitual o de las que no tengamos ningún tipo de reporte preparado.

Ahora bien: ¿estáis preparados para hacer filtros diariamente? Quizá la próxima opción os sea más atractiva.

Vistas de GA4 por audiencias

Parece tan simple que es lógico que arqueemos una ceja al leer esto, pero esta opción es una de las que más usamos en VIVA! Conversion. Replicar el filtrado de datos que hacíamos en las vistas, mediante audiencias, nos permite visualizar estos datos dentro de los reportes estándar de manera rápida e intuitiva y además podemos acceder a ellos en un par de clics.

El crear audiencias de Analytics es algo que no tiene ningún misterio. De hecho en Universal esta técnica también podíamos replicarla. Sin embargo la gran novedad de GA4 es que a este sistema se le ha dado un lavado de cara, se ha potenciado con los parámetros de eventos y además se ha mejorado la forma de visualización.

Por ejemplo, en esta captura podéis ver el equivalente a las vistas por subdominio de un proyecto (siendo las líneas de colores distintos subdominios):

Para empezar a aplicar este método:

Pestaña Administrar
En la columna de propiedad hacemos clic en la opción audiencias
Nueva audiencia
Crear una audiencia personalizada

En este punto las cosas se ponen interesantes, ya que gracias al foco de GA4 en eventos con parámetros definidos, podremos hacer infinitas combinaciones avanzadas para trackear nuestro tráfico. O lo que es lo mismo: si los datos que queremos segmentar están en la capa de datos de nuestro proyecto podemos crear una audiencia y «crear vistas» en nuestros reportes estándar.

Se nos ocurren aplicaciones tan interesantes como segmentar usuarios con «transaction_id» interesantes para el negocio, usuarios con carritos abandonados con configuraciones de productos concretas… pero para esta demostración let´s keep it simple.

Ejemplo: Vistas por subdominio

Seamos honestos: la mayoría de los que acudís a este artículo buscáis replicar las vistas de subdominios de Analytics en GA4. Y la buena noticia es que en GA4 podemos replicar esta opción fácilmente con audiencias.

Tan sencillo como seleccionar la dimensión de página de destino y cadena de consulta y elegir una condición de «contiene: /subdominio/».

Creando este tipo de audiencias podremos comparar el tráfico de todos los países que trabajemos en nuestras cuentas en cualquier reporte predefinido o personalizado. ¡Ojo! No confundáis la dimensión página de destino con la dimensión país ya la medición no va a ser la misma y normalmente suele ser más correcto hacer una medición a través del dominio.

Una vez que tengamos creadas nuestras audiencias, tan solo tendremos que regresar al reporte que nos interesa (por ejemplo el de adquisición de tráfico) y clicar en el botón de todos los usuarios. Haciendo clic aquí se desplegará una columna a la derecha que nos dejará filtrar por un parámetro de GA4. Veréis que las posibilidades son muchas y que podéis filtrar por lo que deseéis.

En este caso nos interesa filtrar por el parámetro «Nombre de la audiencia«. Aquí encontraréis las audiencias recién creadas. Tan solo tendremos que seleccionar la que deseéis e inmediatamente veréis como los datos del reporte se adaptan a esa audiencia. Por lo tanto en este caso es como si estuviéramos viendo la vista de ese dominio o dimensión que hayáis querido crear.

Aparte hay una opción interesantísima que sería hacer clic en el botón que se sitúa al lado de todos los usuarios, llamado añadir comparación. Gracias a esta opción podemos hacer una comparativa desde todos los usuarios, hasta todas las audiencias que hayamos creado.

En este ejemplo tenemos filtrado el tráfico total del proyecto, más el de cada dominio y lo podemos ver cómodamente en este reporte predeterminado, convirtiéndose así en la opción más cómoda y más intuitiva de todas las que nos ofrece GA4, sobre todo para consultas rápidas.

Eso sí, hay una pequeña desventaja para esta opción y es que nuestras audiencias comenzarán a poblarse en el momento en el que las creemos. Por lo tanto no se aplicarán con efecto retroactivo, razón por la cual os recomendamos crearlas lo antes posible. Además veréis que el sistema solo os deja seleccionar hasta 540 días de data. Eso significa que no podremos utilizar esta opción para analizar grandes periodos. No obstante para ello existen otras opciones.

Vistas de GA4 por reportes personalizados

La joya de la corona de GA4, el sistema que Google desea que utilicemos y una opción evidente para suplir las vistas: los reportes personalizados.

«El botón de personalizar informe: los vas a amar y odiar a partes iguales»

Aquellos que estén acostumbrados a trabajar con Looker Studio reconocerán esta funcionalidad, que lo único que hace es segmentar una serie de datos filtrados por las dimensiones que elijamos. Por ejemplo: podemos segmentar métricas de adquisición para un subdominio concreto y generar un dashboard que podremos consultar cada vez que queramos bucear en el segmento. Es sin duda la opción más parecida a tener vistas predefinidas… con una salvedad importante.

Aunque a largo plazo seguramente esta va a ser una de las opciones que más usemos, es algo que solo vemos útil para volúmenes de datos que necesitemos consultar frecuentemente. El motivo está claro: podemos crear un reporte personalizado con las dimensiones de adquisición para un subdominio, pero si quisiéramos ver un reporte con las dimensiones de comercio electrónico o las dimensiones de contenido, nos tocaría crear reportes adicionales. Si a esto le sumamos que normalmente los proyectos que requieran este punto, van a tener más subdominios o más necesidades de segmentar datos, esto significa que tendremos que hacer decenas de reportes personalizados, lo que no solo es poco intuitivo sino que es una de las cosas que el propio Google intenta evitar.

Por lo tanto os invitamos a bucear en esta potente opción pero también os invitamos a no caer en el síndrome de Diógenes de los datos. Cread sólo los reportes personalizados que necesitéis y utilizad los dos puntos expuestos arriba para consultas rápidas.

Si deseáis profundizar en esta opción os recomendamos este artículo en el que tratamos paso a paso la confección de reportes personalizados de GA4.

No me vale ninguna de las opciones expuestas: ¡quiero mis vistas de vuelta!

Malas noticias amigos: adaptarse o morir. Es cierto que para aquellos muy acostumbrados a tener todo ordenado en vistas, el cambio va a ser duro. No obstante y sin acritud, en esto tenemos que darle la razón a Google: la mayoría de vistas se podían sustituir con un par de filtros.

Dentro de las opciones expuestas no sólo encontramos variedad, sino que cada una se adapta a un nivel de exigencia. Incluso algunas nos ofrecen más potencial para segmentar que las citadas vistas.

Sea como sea, Google Analytics 4 ha llegado para establecerse como la opción número 1 para la analítica web, por lo que te recomendamos que vayas eligiendo tu forma de suplir las vistas.

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Cómo crear informes personalizados de Google Analytics 4 (paso a paso)

Sandra Jordán

¿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.

Exploraciones de GA4: variables frente a configuración de pestañas

Dentro de GA4 tenemos el apartado Explorar. Es ahí donde podremos configurar y estructurar nuestros informes personalizados.

A la hora de configurar un informe desde cero, dentro de este apartado de Explorar en GA4, podemos ver que hay dos columnas principales: Variables y Configuración de pestañas. Aquí te detallamos algunos detalles de cada una de ellas:

Variables

En esta columna podremos elegir todas las variables que se pueden usar en el informe personalizado.

Antes de comenzar a crear un informe personalizado en GA4, es recomendable tener en cuenta qué datos queremos ver y con qué formato.

Dentro de variables, puedes encontrar todos los datos que podemos utilizar en el informe personalizado; aquí podremos añadir segmentos, dimensiones y métricas.

Configuración de pestañas

Esta columna es lo que realmente controla lo que aparece en tu informe.

Tendrás que arrastrar y soltar dimensiones y métricas y segmentos seleccionados en la columna de variables a la columna configuración de la pestaña para que se agreguen al informe personalizado.

Cuando agregues segmentos, dimensiones o métricas a tu informe, verás una larga lista de variables disponibles, organizadas bajo encabezados:

Cómo añadir métricas, dimensiones y segmentos

La forma más fácil de encontrar lo que estás buscando es usar la barra de búsqueda en la parte superior. Aunque en función de lo que hayamos seleccionado: dimensión, métrica o segmento tendremos categorizadas por diferentes niveles toda la información para encontrar el indicador que estemos buscando más fácilmente.

Tutorial de informes personalizados en Google Analytics 4

Vamos a mostrarte una guía sencilla para crear un informe personalizado en GA4 desde cero. Como ya hemos avanzado, los informes personalizados se crean desde la sección Explorar / Exploraciones. Simplemente, deberemos seguir estos 9 pasos:

Elige formato libre en la pestaña Explorar
Selecciona el intervalo de fechas que quieras analizar
Agrega segmentos (si aplica en tu caso)
Agrega dimensiones: categoría de dispositivo, ciudad, fecha….
Agrega métricas: Usuarios, transacciones, eventos…
Arrastra segmentos
Arrastra filas y columnas
Arrastra valores
Arrastra filtros

1. Elige Formato libre en la pestaña Explorar

Como ya se ha avanzado, a la hora de crear un informe personalizado en GA4 debemos entrar a la página de Explorar y seleccionar un gráfico del tipo «Formato libre».

Destacar que también podríamos usar una plantilla en blanco para crear un informe desde cero, pero nos gusta la opción de formato libre porque completa el informe con algunos datos que te va a ayudar a completarlo de una forma más ágil y sencilla

Paso 1: Selecciona formato libre para informe personalizado en GA4

2. Elige un rango de fechas

Podemos seleccionar y amoldar el periodo del informe personalizado a nuestro antojo. Por defecto siempre vendrá pre configurado con los últimos 30 días.

Selector de periodo en informe personalizado GA4

3. Agrega segmentos (opcional)

Los segmentos en GA4 son los mismos que los de Universal Analytics. En definitiva, son formas de agrupar el tráfico de nuestro sitio web en diferentes segmentos que nos permitan ver los datos de modo aislado o que compararlos entre sí con otros segmentos.

Algunos de los segmentos de usuarios más utilizados son:

Tráfico de un determinado país, región o ciudad
Tráfico móvil o tráfico de desktop
Usuarios que realizaron una compra
Tráfico de un determinado canal (pago, orgánico, social)

Tras el selector de periodo, podremos desde el icono «+» añadir segmentos o crear segmentos desde cero. En la captura de pantalla inferior mostramos cómo crearíamos el segmento para tráfico mobile: seleccionando categoría de dispositivo «mobile». En dicho ejemplo encontramos que el 82,1% de los usuarios y sesiones vienen desde este dispositivo en los últimos 30 días.

Ejemplo de cómo crear un segmento para mobile

4. Agrega las dimensiones

Tras los segmentos, damos paso al selector de dimensiones. Según el tipo de informe que queramos plantear, será necesario añadir unas dimensiones u otras: nombre del evento, campaña,

Selector de dimensiones para informe personalizado en GA4

5. Agrega las métricas

¿Qué métricas queremos analizar? En función del fin de nuestro análisis, añadiremos unas métricas u otras a nuestro informe personalizado en GA4. Algunas de las métricas principales serán: usuarios, compras o visitas.

6. Arrastra los segmentos

Ahora que ya tenemos en la columna de variables todos los segmentos, dimensiones y métricas que necesitamos. Podemos proceder a arrastrar y soltar esta información en la columna de configuración.

Si creaste previamente algún segmento, continúa y arrástralo al cuadro Comparaciones de segmento.

7. Arrastra y suelta filas y columnas

En Universal Analytics, se puede colocar las dimensiones en filas y las métricas en columnas. Una diferencia de GA4 es que puedes agregar dimensiones a filas como a columnas.

En el informe que hemos creado como ejemplo, puedes ver que agregamos Ciudad como una fila, y añadimos Categoría de dispositivo en las columnas.

Con ello, el gráfico mostrará la categoría de ciudad y dispositivo para cada métrica (también conocida como Valor) que se agrega (Usuarios activos en el gráfico de ejemplo).

Nota: Si eres nuevo realizando los informes de GA4 Explore, te recomendamos que te limites a agregar dimensiones a las filas solo al principio, luego comiences a jugar con las columnas cuando te sienta más seguro.

8. Valores de arrastrar y soltar

En los informes personalizados de Universal Analytics, solo tenías métricas. En GA4, esta sección se llama Valores.

En el informe de ejemplo que hemos mostrado en el punto anterior, hemos tomado como valores el total de ingresos. Podemos utilizar la métrica que más se adapte a nuestras necesidades, como usuarios, sesiones o transacciones (entre otras muchas métricas).

9. Arrastrar filtros

Si necesitas filtrar los datos en tu informe, el cuadro Filtros debajo de Valores es donde puedes agregar tus filtros. Nos permite arrastrar y soltar dimensiones o métricas en como filtros, según lo que intentes configurar. ¿Sólo tráfico mobile? ¿Solo sesiones de cierta ciudad?

Otro ejemplo sería si se está configurando un informe de eventos, pero solo deseas ver un evento determinado, puedes arrastrar el Nombre del evento al cuadro de filtros e indicar qué evento deseas ver.

Una de las mejores características de los informes de GA4 es la capacidad de filtrar directamente desde el gráfico del informe.

Simplemente haz clic derecho en un elemento y haz clic en Excluir selección.

En este ejemplo, estamos filtrando (no configurando):

¡Esa es la descripción general de cada sección del informe!

Continúa y explora hasta realizar el informe personalizado que tenga más sentido para su sitio web.

Ejemplo de informe de exploración personalizado: páginas de destino

Es posible que hayas notado que no hay un informe de páginas de destino en la interfaz de informes estándar de GA4.

En este ejemplo vas a revisar un informe personalizado y te mostraremos cómo configurarlo para que aún puedas ver fácilmente los datos de tu página de destino.

Paso 1: Crea un informe de formato libre

Comienza con un informe en blanco:

Paso 2: agrega dimensiones

Haz clic en el botón más en el cuadro Dimensiones y seleccionamos Página de destino.

Podemos hacer uso del buscador de dimensiones para encontrar dicha dimensión más fácilmente y una vez seleccionada únicamente deberíamos darle a importar.

Paso 3: Agrega métricas

Ahora, haz clic en el botón más en el cuadro de Métricas y de la misma forma que con las dimensiones, podemos proceder a seleccionar aquellas métricas que queramos analizar:

Entradas
Total de usuarios
Sesiones
Compras

Hacemos clic en el botón azul de importar.

Paso 4: Haz clic y arrastra Dimensiones y métricas

Ahora que has seleccionado tus dimensiones y métricas, puedes hacer clic y arrastrarlas al informe.

Haz clic y arrastra la dimensión de su Página de Destino a Filas.

Luego, haga clic y arrastra todas tus métricas a Valores.

Hacer clic y arrastrar Dimensiones y métricas

¡Eso es todo!

Ahora tienes un informe sobre tus páginas de destino, que incluye cuántas entradas hubo en esas páginas y si completaron o no una compra.

Puedes agregar cualquier otra métrica al informe que tenga sentido para tu negocio.

Por ejemplo, si deseas saber cuántos visitantes de una página de destino específica completaron un evento específico, puede agregar la métrica de recuento de eventos y filtrar para que solo aparezca un evento específico.

¿Quieres más consejos de GA4 y analítica web?

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Configurar el remarketing dinámico en Facebook Ads

Dani Robledillo

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.

Para poder realizar exitosamente este tipo de anuncios se necesita configurar previamente el sistema web para que en este caso Facebook sepa que han estado viendo y haciendo los usuarios en nuestra web.

¿Qué necesitamos configurar para hacer remarketing dinámico en Facebook?

Lo que necesitamos principalmente para poder realizar anuncios de remarketing dinámico es decirle a Facebook qué productos o servicios han visto y además indicarle la información de ese producto.

Para ello debemos seguir dos pasos que explicaremos en este post: crear un catálogo automatizado y configurar los eventos de productos.

Paso 1: crea tu catálogo

¿Qué necesitamos configurar para conseguir hacer remarketing dinámico? — Facebook Feed

Para que Facebook sepa de qué productos debe mostrarle anuncios a los usuarios debe conocer todos los productos que tenemos disponibles o que queremos hacer publicidad.

Para ello debemos subir a Facebook un catálogo con la información de los productos.

En este post tenemos más información acerca de cómo configurar los catálogos para Facebook.

Paso 2: configurar los eventos

Cuando hacemos publicidad en Facebook, nos piden instalar en nuestro código fuente un trozo de código llamado Pixel.

Lo que necesitamos es decirle a este pixel qué eventos suceden en nuestro sitio web para enviárselos a Facebook.

Estos eventos deben enlazarse con el catálogo de productos subidos a Facebook para que se le pueda mostrar la información de los productos donde ha realizado ciertos eventos.

¿Cómo crear el catálogo de Facebook para hacer remarketing dinámico?

Ahora que ya sabemos que tenemos que subir un catálogo en Faceebok vamos a ver cómo podemos crear uno con nuestros productos.

Antes de nada debemos saber cómo está creado nuestro sitio web o si tenemos a algún desarrollador que pueda ayudarnos.

Esto es importante, ya que un catálogo se puede crear manualmente en un Excel y posteriormente subirlo a Facebook (esto se puede hacer si tenemos pocos productos), pero si tenemos miles de productos o constantemente cambian los precios, lo recomendable es crear un catálogo que se actualice automáticamente.

Para crear un catálogo que se actualice automáticamente podemos hacer uso de algún plugin para CMS o desarrollarlo a medida:

Utiliza un CMS para crear tu catálogo

¿Cómo crear el catálogo de Facebook para hacer remarketing dinámico? — Facebook Feed Woocommerce

Lo más común en un eCommerce es que hagamos uso de un CMS como Woocommerce, Prestashop o Shopify.

Si este es el caso podemos ahorrarnos todo el desarrollo y hacer uso de plugins que nos van a facilitar la vida, además de poder configurar el catálogo a nuestro gusto.

Hay plugins que se conectan directamente con la cuenta de Facebook y otros que generan un fichero XML que posteriormente le indicamos a Facebook en que ruta puede encontrarlo.

Nuestra recomendación es crear un catálogo en formato XML ya que de esta forma podemos aprovechar ese plugin para otras fuentes como puede ser Google Shopping, pero si lo que quieres es enlazar y olvidarte puedes usar plugins que lo realicen todo automáticamente.

Dependiendo del sistema y de cómo queramos nuestro catálogo tendremos plugins de pago o gratuitos, aquí dejo algunos ejemplos:

Plugin Wordrpess (Gratuito): Product XML Feeds
Plugin Shopify (Prueba Gratuita): Editable XML Feed
Plugin Prestashop: Módulo XML Feeds Pro

Desarrollo a medida del catálogo de Facebook

Si tenemos una web a medida tendremos que contactar con un desarrollador para que nos genere un catálogo de productos.

En este catálogo deberemos indicar todos nuestros productos con sus respectivas características (titulo, descripción, imagenes…).

Para saber qué atributos hay que indicar podemos ir a la documentación de Facebook.

¿Cómo configurar los eventos de Facebook para hacer remarketing dinámico?

Vamos a ver cómo configurar los eventos necesarios para que Facebook encuentre los productos que nuestros usuarios visitan o compran.

Estos eventos van a necesitar obtener información del producto como el identificador interno, ya que de esta forma Facebook enlaza el catálogo con el producto visto y le muestra ese producto en forma de anuncio al usuario.

Es muy importante revisar una vez se hayan implementado los eventos que el identificador del evento coincide con el identificador de ese producto en el catálogo que hemos subido.

Es muy común que algunos catálogos usen como identificador el SKU del producto y que después en los eventos (o viceversa) tenga el identificador del sistema.

Para hacer remarketing dinámico necesitamos configurar 3 eventos con sus respectivos parámetros:

Evento View Content

Este evento debe aparecer en el momento en el que se haya visitado un producto.

En él le vamos a decir a Facebook qué producto ha visitado el usuario.

Evento Add to Cart

En este evento le indicamos a Facebook que cierto producto se ha agregado al carrito.

Evento Purchase

Aquí le vamos a indicar a Facebook qué productos se han comprado.

Como ocurre con el catálogo, si tenemos la web creada a partir de un CMS podemos usar plugins o módulos que nos faciliten la tarea.

Utiliza un CMS para configurar tus eventos

En el caso de usar un CMS podemos hacer uso de plugins que nos inserten todos los eventos de Facebook directamente.

Como hemos comentado antes, para que Facebook funcione correctamente el identificador del producto en cada evento debe coincidir con el identificador del catálogo, por ello es necesario verificarlo una vez se haya realizado la configuración.

Plugin Wordrpess (Gratuito): Official Facebook Pixel
Shopify: En shopify está configuración va incluida en el propio sistema.
Plugin Prestashop: Pixel Plus

Configurar los eventos con un desarrollo a medida

Si tenemos que crear los eventos directamente en el código debemos acceder a la documentación de facebook para ver qué parámetros necesitamos en cada evento.

Aparte de los parámetros necesarios para el remarketing dinámico podemos aprovechar y usar parámetros como value (sobretodo para el evento purchase) para indicar el valor de la compra y de esa forma poder obtener el revenue de las campañas de Facebook.

Google Tag Manager para configurar los eventos

Si usamos Google Tag Manager podemos hacer uso de la herramienta para configurar los eventos necesarios.

Es posible que ya estemos haciendo uso de Google Tag Manager para realizar la configuración del comercio mejorado en Google Analytics, por lo que podemos aprovechar el datalayer del que hace uso para realiza la configuración de los eventos de Facebook.

Asegúrate de que eventos y catálogo están sincronizados para hacer remarketing dinámico

Como hemos comentado, debemos asegurarnos de que los eventos y el catálogo se sincronizan mediante el identificador del producto.

Para ello, en Facebook tenemos disponible una herramienta que va a indicarnos todos los eventos que ejecutamos en el sitio web y si ese evento contiene un producto del catálogo o no. (En algunos casos se puede ver desde la herramienta Facebook Pixel Helper.)

Para ello debemos dirigirnos a nuestro Businnes Manager, en el apartado de Administrador de Eventos y acceder al apartado «Probar Eventos».

Una vez aquí, le indicamos la url de nuestro sitio web y se nos abrirá en una nueva pestaña de forma que la herramienta recibirá los datos enviados a Facebook mostrándonos la información.

Y simplemente debemos acceder a un producto, añadir al carrito o comprar y revisar si el evento indica que ha encontrado el producto en el catálogo.

Si no hace match, hay que revisar el catálogo o los eventos para indicarle en el identificador el mismo en los dos casos. En el caso de usar plugins es posible que esté tomando el identificador de variantes junto al producto o el sku del producto.

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Migración Datalayer de Universal Analytics a GA4

Dani Robledillo

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.

En GA4, la información que se le manda a cada evento ha variado respecto a Universal Analytics. Los módulos y plugins ya se están actualizando para tener estos nuevos eventos dentro del datalayer del sitio web, pero podemos reutilizar el datalayer que ya teníamos para GA4.

Esto nos va a servir en el caso de que no queramos actualizar un módulo, que el módulo no se actualice o que tengamos un ecommerce a medida donde ya se realizó toda la programación necesaria. En este último caso vamos a poder ahorrarnos los costes de un nuevo desarrollo en nuestro sitio web.

Eventos de comercio electrónico en GA4

En Google Analytics 4 existen varios eventos que podemos configurar para que el sistema reconozca que va a recibir datos del ecommerce:

add_payment_info: Cuando un usuario envía sus datos de pago.
add_shipping_info: Cuando un usuario envía su información de envío.
add_to_cart: Cuando un usuario añade elementos a su carrito.
add_to_wishlist: Cuando un usuario añade artículos a una lista de deseos.
begin_checkout: Cuando un usuario inicia la tramitación de una compra.
generate_lead: Cuando un usuario envía un formulario o una solicitud de información.
purchase: Cuando un usuario completa una compra.
refund: Cuando se emite un reembolso.
remove_from_cart: Cuando un usuario quita artículos de su carrito.
select_item: Cuando un usuario selecciona un artículo de una lista.
select_promotion: Cuando un usuario selecciona una promoción.
view_cart: Cuando un usuario ve su carrito.
view_item: Cuando un usuario ve un artículo.
view_item_list: Cuando un usuario ve una lista con artículos u ofertas.
view_promotion: Cuando se muestra una promoción a un usuario.

Estos eventos son muy similares a la información que le mandamos al comercio electrónico de Universal Analytics, la gran diferencia nos la encontramos en los datos que debemos enviarle.

A simple vista, la estructura de los datos es muy similar pero hay algunos nombres de variables que cambian y es lo que hace que no nos sirva al 100% el datalayer que ya teníamos.

Lo bueno de GA4 es que todo se basa en eventos y cada evento envía los parámetros de forma independiente, a diferencia de Universal Analytics donde algunos eventos del comercio electrónico se envían a través del evento ‘pageview’.

Sabiendo esto, lo que debemos hacer es crear todas las variables necesarias aprovechando nuestro datalayer para asignarselas a cada evento que queramos enviar.

No es necesario mandar todos estos eventos para poder ver informes de ecommerce en GA4, pero sí que es recomendable enviar todos los posibles, sobre todo los eventos de ‘view_item’, ‘add_to_cart’, ‘begin_checkout’ y ‘purchase’ para tener un funnel de venta.

Si queremos saber cómo debe ser el datalayer para los eventos de ecommerce de GA4, podemos acceder a la documentación de Google donde nos detalla por evento los datos necesarios.

Creación de variables y etiquetas

La creación de estas variables va a depender de como esté creado el datalayer en la web, en este caso vamos a basarnos en el datalayer por defecto que pide Google para Universal Analytics.

Ahora que ya sabemos que eventos debemos enviar, vamos a necesitar crear todas las variables necesarias. En este caso vamos a tener que crear dos tipos de variables:

Variables directas del datalayer

Casi todas las variables que necesitamos mandar a GA4 las podemos obtener directamente del datalayer sin realizar modificaciones.

Variables Javascript personalizadas

Dentro de los parámetros que debemos mandar a GA4, hay uno que incluye la información de los productos. Este es el único parámetro que vamos a tener que modificar mediante Javascript.

Vamos a hacer un caso práctico con el evento de purchase.

En la imagen de la izquierda tenemos el datalayer actual de la web que utiliza Universal Analytics y en la derecha el datalayer que nos piden para GA4.

Como podemos ver, los nombres de los parámetros son todos iguales excepto en la información de los productos que le añaden “item_”.

Como he comentado anteriormente, en GA4 todo va mediante eventos y se pueden mandar los parámetros de forma independiente por lo que lo que vamos a hacer es mandarle la información necesaria en base a lo que ya tenemos.

Primero vamos a crear las siguientes variables de tipo datalayer (capa de datos):

Tag Manager - Variable capa de datos — Tag Manager – Variable capa de datos

transaction_id: ecommerce.purchase.actionField.id

currency: ecommerce.currencyCode

value: ecommerce.purchase.actionField.revenue

coupon: ecommerce.purchase.actionField.coupon

shipping: ecommerce.purchase.actionField.shipping

tax: ecommerce.purchase.actionField.tax

affiliation: ecommerce.purchase.actionField.affiliation

items: ecommerce.purchase.products

Una vez las creemos todas, debemos tener algo parecido a la imagen:

Tag Manager - Variables GA4 — Tag Manager – Variables GA4

Ahora solo falta crear la variable items que debemos crear mediante javascript.

Voy a copiar el código JS que transforma el objeto products del datalayer de Universal Analytics a lo que necesita GA4:

Tag Manager - Variable Javascript — Tag Manager – Variable Javascript


function() { 

    var products = {{ DLV - Thank You - Products }} || [];

    return products.map(function (p) {

        return {
        
    'item_name': p.name,

            'item_id': p.id,

            'price': p.price,

            'item_brand': p.brand,

            'item_category': p.category,

            'item_variant': p.variant,

            'quantity': p.quantity,

            'item_coupon': p.coupon,

        }

    }); 

}

Una vez tengamos ya todas las variables creadas, solo nos faltará crear la etiqueta del evento purchase en GA4.

Simplemente le indicamos los nombres de los parámetros que nos pide GA4 y le asociamos las variables que hemos creado anteriormente.

Tag Manager - GA4 - Purchase — Tag Manager – GA4 – Purchase

Este proceso habría que replicarlo para todos los eventos que queramos implementar en GA4

Verificación de los eventos desde GTM

Ahora que ya lo tenemos todo listo, solo nos queda ver si todo está funcionando correctamente.

Para ello vamos a utilizar la vista previa de Google Tag Manager y realizar en el sitio web todos los eventos que queramos verificar.

GTM - Vista Previa - GA4 Purchase — GTM – Vista Previa – GA4 Purchase

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Google Analytics 4: instalación y configuración

Dani Robledillo

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.

Creación e Instalación de Google Analytics 4

Crear una cuenta de Google Analytics 4 es muy sencillo, Google por defecto nos va a crear una cuenta de GA4.

Si ya tenemos una cuenta de Universal Analytics, recomendamos crear una propiedad nueva en vez de una cuenta nueva para poder tener más a mano el histórico hasta que Google lo elimine.

Google Analytics 4 - Crear Cuenta — Google Analytics 4 – Crear Cuenta

Lo primero que deberemos hacer es crear una nueva propiedad en caso de tener ya una cuenta existente y si empezamos de 0, deberemos crear una cuenta nueva.

El siguiente paso es rellenar los datos que nos pide Google acerca de nuestro sitio web / empresa. Una vez rellenado ya tendremos nuestra cuenta de GA4 creada.

Lo siguiente es crear un flujo de datos, en esta nueva propiedad de Analytics vamos a poder incluir datos santo de sitios web como de nuestras apps en caso de tener. Lo recomendable es crear 1 tipo de flujo de dato por cuenta (1 web, 1 android, 1 ios).

Al seleccionar flujo de datos tipo web le indicaremos un nombre y la url del sitio web y listo. En el siguiente apartado nos dirá cual es el código web a insertar y el identificador de la cuenta en caso de insertarlo por GTM.

La instalación se realiza de la misma forma que con Universal Analytics, Google nos proporciona un código que debemos insertar en todas las páginas de nuestro sitio web. Si usamos Google Tag Manager (recomendable) la instalación es igual que cualquier etiqueta genérica de Google.

Google Analytics 4 - GTM — Google Analytics 4 – GTM

Si aun no utilizas Google Tag Manager puedes consultar una guía con los primeros pasos.

Configuración y migración de Google Analytics 4

Una vez tenemos instalada la versión de GA4, lo que debemos hacer es configurar la cuenta para poder medir correctamente los eventos y conversiones que necesitemos.

La propia configuración de GA4 tiene un asistente de configuración que podemos ir realizando. Vamos a ver las más importantes.

Activar Google Signals

Google Analytics 4 - Google Signals — Google Analytics 4 – Signals

Google Signals sirve para indicarle a Analytics que queremos registrar información de datos demográficos y de remarketing de nuestros usuarios.

Para activar esta característica deberemos ir al apartado de Ajustes de datos > Recogida de datos.

En este apartado simplemente deberemos hacer clic en empezar para poder activar esta configuración.

Vincular con Google Ads / Big Query / Search Console / etc…

Si hacemos scroll en el menú de administrar, veremos que aparece una sección llamada «Vinculaciones con otros productos«. En este apartado podremos vincular nuestra cuenta de GA4 con el resto de productos de Google para poder recibir información relevante.

Para vincular las distintas plataformas solamente deberemos tener acceso a estas herramientas con nuestros usuario y simplemente seleccionar la cuenta que queremos vincular.

Insertar eventos

En esta nueva versión de Analytics, a los eventos podremos enviarle hasta 50 parámetros con datos, ya no tendremos solo las opciones de acción, etiqueta y valor de evento.

Si a los eventos le mandamos parámetros personalizados, deberemos crear estos parámetros en GA4 para poder usar esos parámetros como dimensiones y métricas.

Por defecto, GA4 va a medir scroll en página, clics en enlaces de salida, búsquedas en el sitio, interacciones con videos y descargas de ficheros.

Tenemos varias opciones a la hora de crear nuevos eventos, directamente en GA4 a través de eventos ya existentes o crear nuevos eventos mediante código o vía Tag Manager.

Crear evento directamente en GA4

En GA4, tenemos la posibilidad de crear un evento en base a eventos que ya existen.

Este proceso es similar a la creación de conversiones en Universal Analytics pero mucho más completo ya que nos va a permitir usar varios filtros para obtener el dato que necesitemos.

GA4 manda como evento una página vista, scroll en página, clics en enlaces de salida, búsquedas en el sitio, interacciones con videos y descargas de ficheros por lo que podemos utilizar estos eventos ya existentes para crear los nuestros propios.

Para poder crear este tipo de eventos debemos acceder a la sección de «Configurar» > Eventos > Crear evento.

En esta sección le debemos indicar los filtros en base a los parámetros que tenemos. Si por ejemplo queremos un evento que mida los accesos a la página de gracias de un formulario deberíamos indicarle que el parámetro «event_name» es page_view y que el parámetro «page_location» contiene /gracias.

Lo que le estamos indicando es que queremos que en el evento page_view (que es el que manda GA4 cuando un usuario visita nuestro sitio web) tengamos en cuenta el parámetro page_location (parámetro que contiene la url del sitio web) debe contener /gracias.

Google Analytics 4 - Crear Evento — Google Analytics 4 – Crear Evento

Mediante código

Si ya tenemos eventos creados en nuestro sitio web, debemos ver que librería de Analytics utilizan esos eventos. GA4 utiliza la librería gtag.js

Si los eventos usan la librería ga.js entonces podremos activar una opción en GA4 para que registre estos eventos. Evento de ga.js:

ga('send', 'event', 'myCustomEvent', 'myEventAction1', 'myEventLabel1');

Para hacer que GA4 mida este tipo de eventos, debemos ir a Flujos de datos > Clic en el flujo web > Más ajustes > Recoger eventos de Universal Analytics. Aun así es recomendable insertar los eventos de forma nativa en GA4 y dejar de usar la librería ga.js.

Si por el contrario ya teníamos los eventos creados con la librería gtag.js mediremos automáticamente estos eventos ya que como he comentado GA4 hace uso de esta librería.

Este es un ejemplo de un evento con gtag.js:

gtag('event', 'myCustomEvent', {
  "TheEventAction": "myEventAction1",
  "TheEventLabel" : "myEventLabel1"
});

Mediante Google Tag Manager

Lo más sencillo y recomendable es aplicar los eventos mediante GTM ya que va a ser más sencilla la migración de todos los eventos que tuviésemos ya creados.

Para crear un evento, primero debemos tener creada la etiqueta global de GA4 y posteriormente usar la etiqueta «evento de GA4» para hacer que se ejecute en el momento que necesitemos.

Comercio Mejorado o Enhanced Ecommerce

En GA4 tenemos varios eventos predefinidos que van a ayudarnos a configurar el funnel de venta de nuestros productos, el problema es que tengamos la librería que tengamos vamos a tener que hacer algunos ajustes ya sea en nuestro código o en GTM.

Estos son los eventos que podemos configurar y que GA4 va a entender como comercio mejorado:

purchase
refund
begin_checkout
add_to_cart
remove_from_cart
view_cart
add_to_wishlist
view_item
view_promotion
select_promotion
select_item
view_item_list
add_payment_info
add_shipping_info

En Google hay una sección en su documentación donde podremos entender mejor la diferencias entre los eventos de un sistema y otro y como podemos migrar los eventos.

Como siempre, toda la instalación de estos eventos depende del sistema en el que tengamos la web montada, si usamos plugins, GTM…

Mediante Google Tag Manager

Lo ideal es tener un módulo de GTM que nos habilite la posibilidad de configurar el nuevo comercio mejorado en GA4.

Si ya tenemos un módulo que nos proporcionaba el datalayer para configurar estos eventos en Universal Analytics, podemos hacer modificaciones que nos sirvan para configurar GA4, pero lo ideal es que nuestro datalayer tenga su versión para GA4.

Google Analytics 4 - Crear Evento GTM — Google Analytics 4 – Crear Evento GTM

En la documentación de Google sobre el comercio electrónico para GA4 vamos a poder ver qué datalayer necesitamos en nuestro sitio web.

Mediante código

Si tenemos la configuración mediante código, necesitaremos modificar el código para que GA4 reconozca correctamente todos los parámetros.

Tendremos que hablar con el desarrollador de la web o buscar un módulo que implemente los eventos de GA4 para el comercio mejorado.

Crear conversiones

En Google Analytics 4, la creación de las conversiones cambia con respecto a su antecesor.

Ahora todo va a ir en base a eventos, por lo que para crear una conversión primero debe existir un evento y posteriormente transformar este evento en una conversión.

Para poder marcar los eventos que queramos en conversiones, debemos acceder a la sección de Configurar > Eventos.

Google Analytics 4 - Crear Conversión — Google Analytics 4 – Crear Conversión

En esta sección podemos ver todos los eventos que tenemos en nuestro sitio web y con un clic podemos marcar o desmarcar si lo queremos incluir en conversiones.

Una vez tenemos ya nuestras conversiones marcadas, podemos visualizar cuantas tenemos en el apartado de Configurar > Conversiones.

Si creamos el evento «purchase» GA4 tomará este evento como conversión por defecto.

Ajustar atribución

Una gran novedad de GA4 es que nos va a permitir cambiar la atribución por defecto de los datos. En Universal Analytics estábamos atados a tener por defecto la atribución de «última interacción», en esta versión de GA4 vamos a poder indicar una de las siguientes atribuciones:

Basado en datos
Último clic
Primer clic
Lineal
Basado en la posición
Declive en el tiempo

Por defecto, GA4 va a tener aplicada la atribución basada en datos. Para poder cambiar esta configuración debemos acceder a Administrar > Ajustes de atribución.

Excluir Referencias

En esta versión de GA4 han cambiado la forma en la que podemos excluir referencias. En Universal Analytics debiamos indicar dominio a dominio las exclusiones, sin embargo en GA4 vamos a poder aplicar esta configuración mediante más opciones como expresiones regulares.

Para poder aplicar esta configuración, debemos acceder a Administrar > Flujos de datos > Clic en el flujo web > Más ajustes de etiquetado > Especificar referencias no deseadas.

Google Analytics 4 - Excluir Referencias — Google Analytics 4 – Excluir Referencias

Multidominio

Configurar el multidominio en GA4 es muy sencillo ya que no vamos a tener que modificar nada del código de Analytics. Para poder aplicar esta configuración, debemos acceder a Administrar > Flujos de datos > Clic en el flujo web > Más ajustes de etiquetado > Configurar sus dominios.

En este apartado, simplemente debemos indicar que dominios tenemos internos tenemos entrelazados.

Para verificar que funciona correctamente, debemos hacer clic en un enlace que vaya de un dominio a otro y verificar que en la url de destino vemos el parámetro «_gl». Por ejemplo https://www.dominio1.com/?_gl=1*abcde5*

Excluir tráfico interno

Es posible que queramos filtrar nuestros datos para evitar medir el tráfico interno de la empresa del sitio web o de personas que trabajan en el sitio web y no nos interesa ver esos datos.

En esta versión, el tráfico interno lo vamos a poder excluir desde un apartado especifico, fuera de los filtros como ocurría en Universal Analytics.

Para excluir el tráfico interno, debemos acceder al apartado Administrar > Flujos de datos > Clic en el flujo web > Más ajustes de etiquetado > Definir tráfico interno.

En este apartado simplemente debemos indicar todas las direcciones IP que queramos excluir.

Google Analytics 4 - Filtrado Interno — Google Analytics 4 – Filtrado Interno

Si queremos dividir el tráfico interno en grupos de personas o empresas externas, podemos gestionarlos por separado cambiando el parámetro traffic_type a la hora de ingresar las direcciones IP.

Por último, debemos activar el filtro ya que por defecto GA4 crea el filtro de exclusión de tráfico interno pero lo deja en modo pruebas para que una vez verificado que funciona, lo activemos.

Para ello debemos acceder al apartado Aministrar > Ajustes de datos > Filtros de datos.

En esta sección veremos por defecto el filtro Internal Traffic, si hacemos clic podemos ver que en traffic_type tiene indicado por defecto «internal» (si queremos dividir el tráfico interno por bloques deberemos crear nuevos filtros con el valor que hayamos indicado en el paso anterior).

En la parte inferior nos indica el estado del filtro, deberemos indicar «Activo» para que comience a funcionar.

Google Analytics 4 - Filtrado — Google Analytics 4 – Filtrado

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Conversiones mejoradas en Google Ads

Sandra Jordán

¿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.

Cambios normativos y tecnológicos

Existen cambios normativos en forma de reglamentaciones que afectan a la forma en la que se recopilan y utilizando los datos. Un ejemplo de esto es el GDRP (Reglamento General de Protección de Datos). Además, encontramos cambios tecnológicos como los cambios en los navegadores y sistemas operativos que restringen el uso de cookies para la recopilación de datos a nivel global.

Todos estos cambios en la privacidad afectan a nuestra capacidad de utilizar cookies para registrar las conversiones, crear listas de públicos e incluso utilizar sistemas de pujas.

Todos estos cambios tienen un gran impacto en los informes de conversiones porque si las cookies se restringen, no podemos vincular cada conversión al clic que la generó.

En la imagen inferior tenemos los dos escenarios: en primer lugar, la parte de la izquierda muestra lo que ha sido la medición con cookies: el usuario al hacer clic y comprar el sistema que tiene en cuenta las cookies permite poder asignar el ID de clic a la compra y registrar la conversión en Google Ads con normalidad.

En la parte derecha, marcado en amarillo encontramos lo que sería un escenario sin cookies: no se permite el seguimiento del ID del clic, por lo que pese a realizar una compra, no es posible atribuir ningún clic a ningún usuario y por ende, no se registra la conversión.

Aspectos importantes sobre las conversiones mejoradas en Google Ads

Así pues, las conversiones mejoradas en Google Ads son uno de los productos de la cartera de soluciones de Google centradas en la privacidad que se han desarrollado en los últimos meses para ayudar a conservar una medición precisa cuando tengamos menos cookies disponibles.

Las conversiones mejoradas en Google Ads permiten que las etiquetas de conversión capturen datos de clientes cifrados. El anunciante recopila datos en sus páginas de conversión y luego Google los compara con los datos de inicio de sesión de usuario de Google.

La función de conversiones mejorada en Google Ads están actualmente disponibles para la parte de Search y YouTube en Google Ads, y se está trabajando para expandirlo próximamente a SA360 y Google Analytics 4 en 2022.

El uso de las conversiones mejoradas en Google Ads tiene varios beneficios, entre ellos; el beneficio más a corto plazo es que los anunciantes verán informes de conversión más precisos. Los primeros tests de conversiones mejoradas en Google Ads han visto un aumento en la tasa de conversión del 5 % en la parte de Search y un aumento promedio de conversión del 17 % en YouTube.

Requisitos para las conversiones mejoradas en Google Ads

Para usar conversiones mejoradas en Google Ads encontramos los siguientes requisitos:

Usar etiquetas en todo el sitio: usar la etiqueta del sitio de Google o el Administrador de etiquetas de Google.
Tener el seguimiento de conversiones de anuncios de Google como su fuente de conversión.
Disponer de una página web donde los clientes envíen datos en texto claro.

La función de conversión mejorada funciona mejor para tipos de conversión profundos, como una compra o registros, donde se requieren datos del cliente.

Implementación de las conversiones mejoradas

Actualmente, existen tres tipos de implementaciones posibles para las conversiones mejoradas:

Automático
Manual
A través de una API

La forma más rápida de implementar conversiones mejoradas es automática a través de la propia herramienta de creación de Conversiones en Google Ads y su consiguiente configuración ayudándote de herramientas como Google Tag Manager.

Los anunciantes que buscan más opciones de personalización de implementación también pueden editar el código de su página a través de la configuración manual. Y, por último, los anunciantes sofisticados que desean pasar datos de servidor a servidor pueden hacerlo utilizando la API de conversiones mejoradas.

Si tienes cualquier duda sobre cómo profundizar en la configuración de conversiones de Google Ads, te animamos a que le eches un vistazo a n uestro post sobre ello, ya que en general; las conversiones mejoradas en Google Ads son un producto importante para el futuro de la medición de conversión.

Además, desde Google, se recomienda como best practice configurar de forma adicional junto a las conversiones mejoradas en Google Ads el consent mode: Las conversiones mejoradas y el modo de consentimiento juntos capturan conversiones previamente no observables y respetan el consentimiento del usuario, lo que ayuda a reducir el sesgo de población y fortalece los datos utilizados en el modelado.

¿Cómo funciona la tecnología Hash para anonimizar al usuario?

En primer lugar, las etiquetas de Google capturan el campo de cliente que se recoge desde la página de conversión y automáticamente se pasa a formato hash. Para ello se utiliza el algoritmo hash SHA256, un hashing unidireccional de irreversible mecanismo para anonimizar al usuario y en ningún caso se comparten datos sin este cifrado a Google.

Además, los datos siempre se envían de forma segura a Servidores de Google encriptados a través de HTTPS. Y aquí entra en juego “la magia”: si el valor hash coincide con un valor de datos de usuario de Google (el usuario de Google al que solemos estar logeados con nuestro email), se da un emparejamiento y se analiza la atribución para ver si Google Ads es capaz de atribuirlo a un clic.

Es en ese momento cuando se registraría una conversión mejorada de Google Ads. Los datos de conversión se utilizan para modelar las conversiones. Es muy importante tener en cuenta que únicamente se recopilan datos agregados y anónimos de forma encriptada. Si por algún caso los datos hash no coincidieran con ningún usuario de Google, no se contabilizaría como conversión y se eliminarían.

Datos de clientes que puede utilizar para compararlos con los datos de Google

Para que las conversiones mejoradas en Google Ads saquen el máximo partido y podamos aprovechar los datos de conversión al máximo, lo ideal sería capturar múltiples tipos de datos de clientes. Utilizar el campo de correo electrónico sería suficiente, sin embargo, siempre podremos incluir más tipos de datos como por ejemplo teléfono y dirección de envío en el caso de ecommerce para favorecer la recuperación de las conversiones.

Conclusión

Nos adentramos hacia un futuro cada vez más cookieless y Google está trabajando constantemente en sacar productos que ayuden a los anunciantes a no perder demasiada información de conversiones. Las conversiones mejoradas en Google Ads son una prueba de ello y os animamos a probarlas en vuestras cuentas publicitarias.

Se trata de una optimización que necesita de tiempo para recabar y mostrar datos por lo que a largo plazo, dispondremos de mayor data de la que dispondríamos si no utilizáramos este tipo de conversión.

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Últimas novedades en Google Analytics 4

Dani Robledillo

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.

Estas son algunas de las últimas novedades más interesantes que se han aplicado durante esos últimos meses en GA4 y que deberíamos conocer:

Conversiones modelizadas

Con los cambios que estamos viviendo en relación a las cookies, la capacidad de detectar conversiones y eventos es más complicada.

Para ayudar a medir mejor, Google utiliza las conversiones modelizadas para estimar las conversiones o eventos que suceden en nuestro sitio web pero que Google no puede detectar. La modelización permite atribuir las conversiones de forma precisa sin necesidad de identificar a los usuarios.

Los modelos de Google buscan tendencias coincidentes entre las conversiones que se han observado directamente y las que no.

Esta modelización de conversiones se han añadido a Google Analytics 4 para que muestre datos más precisos en los informes principales. Esto ya se hace por defecto en todas las propiedades por lo que no hace falta realizar ninguna configuración.

Estos son algunos ejemplos donde se utiliza la modelización de conversiones:

En los navegadores que no permiten que las conversiones se midan con cookies de terceros.

En los navegadores que limitan el tiempo que tienen las cookies propias para recoger datos.

Cuando un usuario rechaza las cookies pero está configurado el consent mode de Google.

Todas las conversiones importadas a Google Ads desde propiedades Google Analytics 4.

Para obtener más información podemos acceder a la documentación de Google acerca de las conversiones modelizadas.

Nuevos informes de publicidad

GA4 - Informes de publicidad — GA4 – Informes de publicidad

Se ha generado un nuevo apartado llamado «Publicidad».

Este nuevo apartado de publicidad contiene los informes de «vista general de publicidad», «omparación de modelos» y «rutas de conversión».

Vista general de publicidad

Este es el informe al que se accede por defecto y nos muestra un resumen general de las conversiones por canales y una ruta de conversión.

Comparación de modelos

Este informe que ya teniamos en Universal Analytics lo tenemos ya disponible en GA4.

Con este informe vamos a poder comparar el rendimiento de nuestros objetivos para entender mejor como se comportan los usuarios a la hora de convertir en nuestro sitio web.

Rutas de conversión

Este informe también lo teniamos en Universal Analytics pero ahora nos lo encontramos con un nuevo lavado de cara.

Nos permite comprender mejor que rutas en base a distintos canales siguen nuestros clientes a la hora de realizar una conversión.

Cambio del modelo de atribución por defecto

GA4 - Modelos Atribución — GA4 – Modelos Atribución

Este cambio es una gran novedad respecto a su predecesor. Si en Universal Analytics teniamos por defecto el modelo de última interacción, ahora en GA4 vamos a poder seleccionar que modelo de atribución queremos tener por defecto en nuestros informes.

Para poder editar esta nueva configuración ahora tendremos un nuevo apartado dentro de la sección de «Administrar» llamada «Ajustes de atribución».

Vamos a poder modificar tanto el modelo de atribución como la ventana de conversión de nuestros eventos.

Algo a destacar es que los cambios en el modelo de atribución son retroactivos, es decir que se aplicarán a los datos pasados y futuros.

Importación de eventos offline

Google Analytics 4 ya permite importar conversiones o eventos offline de nuestro negocio.

De momento solo se pueden subir los datos offline mediante un fichero en formato CSV.

Suponemos que en un futuro se podrá subir estos eventos mediante la API para poder automatizar los procesos con el CRM que tangamos.

Para obtener más información podemos acceder a la documentación para importar conversiones offline en GA4.

Integración con Google Search Console

Ya podemos vincular nuestra cuenta de Search Console con GA4 para poder tener los datos unificados.

Para ello debemos acceder al apartado de «Administración» y acceder al apartado de «Vinculación con Search Console».

Esta vinculación nos va a permitir poder ver dos nuevos informes en GA4:

Tráfico de búsqueda orgánica: Nos va a mostrar páginas de destino con métricas tanto de search console como de GA4. Se puede dimensionar por país y dispositivo.

Consultas de búsqueda orgánica: Vamos a poder ver las consultas de búsqueda. Podremos dimensionar en base a las dimensiones de Search Console pero no con dimensiones de GA4.

Integración con Google Ads

GA4 - Vincular Google Ads — GA4 – Vincular Google Ads

Al fin vamos a poder vincular nuestras cuentas de Google Ads con GA4.

Esta vinculación nos va a permitir importar conversiones y audiencias personalizadas como podíamos hacer en Universal Analytics.

Una nueva característica de esta vinculació es que no necesitaremos ser administradores de Google Ads / GA4 para realizar la vinculación.

De momento no hay nuevos informes, pero suponemos que en un futuro tendremos informes en GA4 sobre nuestras campañas en Google Ads.

Cambios en la agrupación de canales predeterminada

Se han realizado modificaciones en base a los canales que teníamos por defecto:

Se han añadido nuevos canales:
- Paid Shopping
- Organic Video
- Paid Video
- Paid Other
- Audio
- SMS
- Mobile Push Notifications

Ahora se diferencia si la fuente de youtube es de pago u organico. En Universal Analytics si se activa el etiquetado automático de Google Ads, el tráfico de youtube lo incluia en el canal de «Video». En GA4 si el medio de la url es paid o contiene gclid se asignará a «Paid Video», si no se asignará a «Organic Video».

Las reglas a la hora de definir canales personalizados ahora son «case insensitive» (no distingue entre mayusculas y minusculas).

Es recomendable ver la documentación de la agrupación por defecto de canales en GA4 ya que hay algunas diferencias con la versión de Universal Analytics.

La API de datos de GA4 está en fase beta

La API de GA4 para poder obtener datos de nuestras cuentas de forma dinámica ha pasado de la fase alfa a la beta.

En esta versión podemos obtener más métricas y dimensiones.

A través de herramientas externas como PowerMyAnalytics ya podemos acceder a los datos de GA4.

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