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:

1. Pestaña Administrar
2. En la columna de propiedad hacemos clic en la opción audiencias
3. Nueva audiencia
4. 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.

¿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:

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:

1. Elige formato libre en la pestaña Explorar
2. Selecciona el intervalo de fechas que quieras analizar
3. Agrega segmentos (si aplica en tu caso)
4. Agrega dimensiones: categoría de dispositivo, ciudad, fecha….
5. Agrega métricas: Usuarios, transacciones, eventos…
6. Arrastra segmentos
7. Arrastra filas y columnas
8. Arrastra valores
9. 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

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.

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.

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,

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.

¡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.

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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):

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:

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:

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.

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.

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

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

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

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.

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.

Podemos crear un cuadro de mandos adaptado a las necesidades de cada negocio y lo que es mejor: ¡se actualiza automáticamente con los últimos datos!

Google Datastudio es mucho más que una herramienta que te permite pintar gráficas con tus datos, ya que lo que buscamos con esta herramienta, es poder analizar, desde un único documento toda la información relativa a nuestro negocio y poder tomar mejores decisiones estratégicas.

Cómo crear un Google Datastudio

En otras ocasiones ya hemos hablado sobre algunas funciones de Google Datastudio, por lo que hoy, complementaremos lo dicho anteriormente. Ahora bien, ¿Cómo empezar a crear tu propio Datastudio:

Paso 1: Elige una plantilla

Existen diferentes plantillas a disposición de los usuarios de forma gratuita. En función del tipo de dato que queramos mostrar, podremos elegir una de las plantilas que vienen predefinidas en la herramienta o comenzar con una plantilla en blanco y personalizar nuestro propio dashboard.

Paso 2: Añade tus fuentes de datos a Google Datastudio

Antes de empezar a añadir tablas y gráficos al informe, deberemos añadir las fuentes de datos. Las fuentes de datos en Google Datastudio se añaden desde Recursos->Gestionar las fuentes de datos añadidas.

Ahí podremos ver las fuentes que ya tenemos añadidas en el informe e incluso añadir más.

Seleccionando añadir nueva fuente de datos veremos las posibilidades que ofrece Google Datastudio como conexión directa. Como podemos observar en la imagen inferior, provienen de herramientas propias de Google: Google Ads, Google Analytics, Search Console, Youtube Analytics o Hojas de cálculo de Google entre otros.

También existen otros tipos de conexiones a través de Partners integrados en Datastudio, las cuales como por ejemplo Supermetrics, requieren disponer de una licencia.

Paso 3: Comienza a crear tablas y gráficos con tus métricas

Las posibilidades que ofrece Google Datastudio a la hora de crear gráficos y tablas es muy amplio. En este sentido, y dependiendo del tipo de datos que queramos mostrar en nuestro dashboard deberemos elegir el recurso adecuado para que los datos se muestren de la manera más visual posible.

Otros tips que no deberías perderte

Aunque ya hemos repasado los tres pasos principales para comenzar a crear un informe en Google Datastudio; nos gustaría dejarte por aquí algunos tips que para nosotros serían imprescindibles a la hora de crear un reporte de datos.

Cambia el tamaño de una página

¿Has añadido tantas gráficas que te estás quedando sin espacio en la página? No hay problema, siempre podemos editar la página para hacerla más alta o más ancha y que en una sola página pueda caber toda la información.

Únicamente tendrá que ir a Página y configuración de la página actual. En la propia configuración de estilo podrás marcar como personalizado el tamaño del lienzo y elegir las dimensiones de altura y anchura que mejor se adapten a tus necesidades.

Filtros en Google Datastudio

Los filtros nos permiten tener el control de qué datos se muestran en nuestros gráficos. Existen 3 tipos de filtros:

• Nivel de informe
• Nivel de página
• Nivel de gráfico

Quizá los mas interesantes son los dos últimos ya que nos permitirán tener a nivel de página e incluso de gráfico controlados los datos que se muestran en cada momento.

Siempre debemos tener en cuenta si hemos aplicado filtros en alguno de estos niveles para saber qué datos estamos visualizando en cada momento. Es decir, si añadimos un filtro a nivel de gráfico pero también teníamos aplicado un filtro a nivel de página; se estarán aplicando ambos filtros en dicha gráfica.

Control de periodo de tiempo

Una funcionalidad para que Datastudio muestre los datos actualizados hasta el día de ayer es incluir un control de periodo de tiempo. De esta forma, podremos pedir a Datastudio que muestre los datos desde un periodo inicial hasta inmediatamente el día anterior.

Es una forma muy sencilla para conseguir que los datos siempre estén actualizados con información hasta el día de ayer. Independientemente del día del mes que entres a analizar la información.

Filtros por dispositivo o campaña.

Imaginemos que estamos creando una página en Google Datastudio con información de campañas en Google Ads. Con controles similares a los de fecha, podemos aplicar filtros de selección que nos dejen visualizar ciertas dimensiones como Dispositivo o Campaña.

Métricas Personalizadas

En casos en los que importemos los datos de nuestra fuente de datos a través de una Hoja de Cálculo de Google, es posible que métricas como ROAS, CPC o tasa de conversión no se muestren correctamente en nuestras tablas.

Esto podemos solventarlo añadiendo un nuevo campo en nuestra fuente de datos y creando estas métricas directamente en Google Datastudio. Desde la propia fuente de datos, nos dejará añadir un nuevo campo y ahí podremos crear nuevas métricas.

Es importante incluir siempre el atributo SUM(x) en nuestra fórumla para que Datastudio calcule la métrica sin problemas cuando queramos aplicar otros filtros. A modo de ejemplo, para el caso del ROAS, la fórmula sería la siguiente: SUM(métrica de ingresos)/SUM(métrica de inversión).

Uso de funciones

Si queremos ir más allá en la creación de campos calculados, podemos utilizar funciones para agrupar ciertos datos. Una de las más útiles es la función switch con regexp_match.

Imaginemos que tenemos en una misma cuenta publicitaria campañas segmentadas a diferentes países. Queremos aplicar un filtro en nuestro Google Datastudio para que reúna los datos de cada país en concreto y de esta forma poder ir actualizando las tablas con datos de cada país.

Esto lo podemos hacer usando esta función de la siguiente forma:

Cuando el nombre de la campaña contenga cierto parámetro, se asignará al nombre del país y de esta forma añadiendo un control cuya dimesión sea este campo que hemos creado, podremos aplicar filtros a nivel de página y seleccionar que los datos únicamente incluyan datos de estos países:

Incluir varias dimensiones en una tabla

Finalmente, también nos hemos encontrado en la situación en que nos gusta analizar datos evolutivos tanto de manera mensual como semanal. Google Datastudio permite incluir ambas dimensiones de tiempo en una misma tabla.

A la hora de visualizar los datos, aparecerán dos flechas (ascendente y descendente) sobre la parte superior derecha de nuestra tabla o gráfica. Jugando con estas flechas la dimensión que se muestra en cada momento cambiará. En este ejemplo irán apareciendo los datos a nivel de mes, semana, día o país.

Conclusión

En definitiva, y como hemos ido viendo a lo largo de este post. Podemos extraer que como herramienta gratuita que es; Google Datastudio permite grandes posibilidades de reporting de datos a la hora de personalizar y diseñar los informes.

Además de todo lo comentado, permite añadir diferentes formatos de tablas, gráficos, evolutivos y tarjetas descriptivas en los que incluir comparaciones y comentarios.

Bien es cierto que pese a ser una herramienta gratuita, algunas de las conexiones que vamos a necesitar para trabajar no están disponibles de forma gratuita y tendremos que utilizar herramientas externas como por ejemplo Supermetrics que si son de pago.

Aprovechamos para dejar por aquí el listado de novedades que van actualizando cada cierto tiempo desde Google Datastudio y que nos permiten estar siempre al tanto de las últimas novedades y actualizaciones.

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. 

Una de las principales diferencias es la nueva función de modelado de datos que utiliza Inteligencia Artificial para llenar los vacíos de datos donde el análisis tradicional puede estar bloqueado por reglas de consentimiento de cookies, JavaScript bloqueado y un enfoque en la privacidad.

De cara a 2022 Google se ha comprometido a eliminar las cookies, por lo que este sería uno de los primeros pasos hacia la nueva forma de medición

Por ello, es necesario empezar ya a actualizarse a la nueva propiedad Analytics 4, ya que es el futuro de Analytics y van a empezar a dejar de dar soporte a la versión actual.

No obstante, de momento recomendamos mantener la versión de Universal Analytics ya que a la nueva versión le faltan implementaciones de configuración.

La interfaz de usuario del nuevo Google Analytics predeterminado también es muy diferente. Así que aquí te dejamos las novedades que introduce Google Analtytics 4 y los cambios que ofrece.

¿Qué es Google Analytics 4?

Las propiedades de Google Analytics 4 se llamaron «propiedades App + Web» durante la fase beta.

La versión App + Web de Analytics se centró principalmente en datos de varios canales, lo que significa que dio a los especialistas en marketing una forma de rastrear a los usuarios aplicaciones, software y un sitio web.

Su objetivo principal es cambiar la forma en que se muestran los datos para centrarse en los usuarios y conocer en profundidad el recorrido del usuario desde la primera visita hasta la conversión final.

Google Analytics 4 se centra en aprender el recorrido del usuario desde la primera visita hasta la última conversión

Además GA4 se basa en “eventos”. Estos eventos son la forma principal en que se presentan los datos en el nuevo Google Analytics.

Las propiedades de Google Analytics 4 ya están disponibles para todas las cuentas y ahora son las predeterminadas, tanto para sitios web como para aplicaciones (o ambos).

Por qué surge Analytics 4: llenando vacíos de datos

La necesidad de algo como Google Analytics 4 proviene en gran medida de las nuevas leyes de protección de la privacidad y la menor estabilidad de la analítica tradicional. 

Muchas empresas que utilizan Universal Google Analytics tradicional a menudo pueden tener problemas con datos inexactos o vacíos de datos, debido a las opciones de consentimiento de cookies requeridas por estas leyes.

Además, el procesamiento de aprendizaje automático en este nuevo GA4 puede llenar los vacíos donde las empresas no pueden comprender su base de clientes completa cuando los usuarios optan por no usar cookies. 

Qué novedades trae Analytics 4

Analytics 4 es una nueva versión de Google Analytics lanzada sobretodo de cara a un futuro (no muy lejano) donde la medición por cookies va a verse muy afectada.

Para entender todos los beneficios de esta nueva propiedad vamos a ver sus novedades:

1. Análisis predictivo con Inteligencia Artificial

Se ha implementado una capa de Machine learning que va a permitirnos ver las tendencias sobre nuestros datos de forma automática.

Para ello han creado nuevas métricas basadas en predicciones, como por ejemplo los ingresos potenciales de ciertos clientes.

Esto nos puede ayudar a crear nuevas audiencias sobre esos datos.

2. Seguimiento entre nuestras apps y sitios web

Si además de tener el sitio web tenemos también apps creadas, podemos implementar esta propiedad en nuestras apps para poder medir los datos en global tanto de la web como nuestras aplicaciones.

Esto nos va a permitir poder ver cuántos usuarios han navegado, por ejemplo, por nuestra web, se han descargado la app y han terminado realizando algún tipo de conversión.

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3. Medición de eventos automática

Ya no va a hacer falta tener que implementar un código nuevo en nuestro sitio web para poder medir la mayoría de eventos.

Ahora el propio código GTAG va a medir ciertos eventos de forma automática, como:

• scroll hasta el 90%
• clics en enlaces
• compras en apps
• vídeos vistos
• etc.

Simplemente hay que activar esta opción en cada flujo que tengamos asignado.

En la documentación de Google aparecen todos los eventos que la nueva propiedad de analytics configura.

4. Integración con BigQuery

Si hacemos uso de Google BigQuery ahora podemos vincular las herramientas de forma gratuita (la integración ya existe en Analytics 360).

5. Nuevo aspecto visual

Todos los informes y bloques han cambiado visualmente por lo que habrá que ir acostumbrándose a esta nueva vista.

6. Diferencias en la recopilación de datos

Particularmente en cómo se definen los datos y cómo se llaman los elementos de datos. Aquí hay una pequeña introducción a los conceptos de GA4:

• Eventos: interacciones del usuario con un sitio web o aplicación, como visitas a páginas, clics en botones, acciones del usuario, etc.
  A diferencia de antes, los eventos no requieren agregar un código personalizado al código de seguimiento de Analytics en el sitio, algunos eventos se miden de forma predeterminada.
• Parámetros: bits adicionales de información que dan contexto a cada evento.
  Por ejemplo, los parámetros se pueden usar para describir el valor de una compra o para proporcionar contexto sobre dónde, cómo y por qué se registró el evento. 
  Estos pueden incluir títulos de página, ID de artículos, etc., son los más análogos a muchas de las «dimensiones» que estaban disponibles antes.
• Propiedad del usuario: atributos o información demográfica sobre el usuario.
• ID de usuario: que se utiliza para el seguimiento de usuarios multiplataforma.

Como se configura la propiedad Analytics 4

Si creamos una nueva cuenta de Analytics, por defecto nos van ya a implementar la versión 4. La diferencia es que ahora el identificador cambia (ahora empieza por G-), pero sigue usándose en la etiqueta gtag.

Simplemente con colocar el código en nuestro sitio web ya estará funcionando, pero debemos configurar la propiedad para poder medir todo lo que necesitemos.

Una vez se haya creado la propiedad, nos aparecerá el asistente de configuración donde nos indica qué implementaciones podemos realizar o configurar.

Esta nueva opción es muy interesante para aquellos que no estén muy familiarizados con Google Analytics, ya que nos da paso a paso todo lo que debemos ir configurando.

¿Y si ya tengo una propiedad creada, cómo actualizo?

Si ya tienes implementada la propiedad UA de Analytics, simplemente debemos acceder al panel de Administración.

Allí veremos una nueva opción que indica «actualizar a Analytics 4«.

Si hacemos clic nos llevará a la creación de la nueva propiedad, pero mantendremos la antigua.

En este caso recomendamos mantener las dos propiedades, al menos hasta que Analytics 4 se asiente y nos movamos en esta nueva propiedad con facilidad.

Lo que no debemos hacer es eliminar la antigua propiedad ya que ahí vamos a tener almacenados todos los datos. Al crear la nueva propiedad los datos no se migran, tiene que recolectar desde 0.

¿Qué ocurre con el comercio electrónico?

La configuración del comercio electrónico es distinta a la que se ha usado últimamente por lo que si tenemos algún modulo o plugin que realiza la medición, no va a funcionar en esta nueva propiedad.

Poco a poco se irán actualizando a la nueva versión pero si queremos realizar la implementación hay que hacerlo directamente con código o a través de GTM.

Si hacemos uso de GTM podemos crear nuevas variables basadas en la medición del comercio mejorado Universal Analytics para adaptarlo a la versión 4.

Lo que necesitamos para realizar la configuración es enviar una serie de eventos personalizados con distintos parámetros para que los informes de ventas funcionen correctamente.

En la documentación de Google nos indican los eventos que necesitamos para realizar las mediciones.

Para familiarizarte con la nueva versión de Analytics, puedes consultar las guías de video de Google en la nueva interfaz.

¿Tienes alguna duda? ¡Ponte en contacto con nosotros y te ayudaremos! También puedes dejárnosla en los comentarios.

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.

Para que deje de ocurrirte, en este post veremos cómo podemos enviar datos directamente a los servidores de Google Analytics creando un protocolo de medición.

Para ello debemos tener en cuenta algunos aspectos básicos antes de enviar datos a Google Analytics.

¿Qué es el protocolo de medición de Google Analytics?

El protocolo de medición es la forma que tenemos de realizar el envío de datos a Google Analytics de forma directa.

Esta medición consiste en el envío de solicitudes HTTP mediante el método POST y a través de una URL que Google nos proporciona para este propósito:

https://www.google-analytics.com/collect

Mediante esta URL y haciendo uso de los parámetros ofrecidos por Google tendríamos la manera de enviar datos directamente a Google Analytics.

Esta herramienta debe usarse para casos que no pueden ser rastreados directamente desde la web, como reembolsos o eventos offline.

Si los eventos pueden medirse desde el código de Analytics, es recomendable usar ese método

A continuación veremos los parámetros necesarios para realizar el envío de datos.

¿Cuáles son los parámetros necesarios?

Necesitamos tener al menos cuatro parámetros imprescindibles para poder realizar el envío de datos mediante la URL.

• v=1// Versión del protocolo de medición.
• &tid=UA-XXXXX-Y// ID de seguimiento o ID de la propiedad.
• &cid=555// ID anónima del cliente.
• &t=event// Tipo de evento que vamos a enviar.

De esta manera, mediante estos cuatro parámetros y haciendo uso de algunos parámetros opcionales es como podemos enviar datos a Google Analytics.

Podemos ver y hacer uso de todos los parámetros opcionales que Google pone a nuestra disposición en el siguiente enlace:

https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/v1/parameters

Tipos de hits más habituales en Analytics

Ahora ya tenemos un poco más claras las ideas acerca del protocolo de medición de Google Analytics, y conocemos cuales son los parámetros necesarios para enviar datos.

Vamos a ver cuales son los hits más utilizados y algunos ejemplos de cómo trabajar con ellos.

1. Seguimiento de páginas

Haciendo uso del seguimiento de páginas podremos enviar datos de una página vista o pageview a una web mediante el protocolo de Google, veamos cómo hacerlo:

• v=1// Versión del protocolo de medición.
• &tid=UA-XXXXX-Y// ID de seguimiento o ID de la propiedad.
• &cid=555// ID anónima del cliente.
• &t=pageview// Tipo de evento que vamos a enviar.


• &dh=mipagina.com// Host del documento.
• &dp=/inicio// Página.
• &dt=paginainicio// Título de la página.

Junto a estos parámetros y a la URL base vista más arriba que Google nos ofrece tendríamos la URL que deberíamos mandarle al protocolo de medición para que registre los nuevos datos en Google Analytics.

La URL resultante sería la siguiente:

https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=pageview&tid=UA-XXXXX-Y&cid=555&dh=mipagina.com&dp=%2Finicio&dt=paginainicio

2. Seguimiento de eventos

Utilizando el seguimiento de eventos podremos enviar eventos a Google Analytics de forma que podremos “simular” el envío de un formulario por parte de un usuario o la reproducción de un vídeo de este mismo, entre otras.

En este caso vamos a ver el envío de un evento que simula reproducir un vídeo con el protocolo de medición.

• v=1// Versión del protocolo de medición.
• &tid=UA-XXXXX-Y// ID de seguimiento o ID de la propiedad.
• &cid=555// ID anónima del cliente.
• &t=pageview// Tipo de evento que vamos a enviar.
• &ec=video// Categoría del evento.
• &ea=reproducir// Acción del evento.
• &el=vacaciones// Etiqueta del evento.
• &ev=300// Valor del evento.

Y de igual manera la URL resultante sería esta:

https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=event&tid=UA-XXXXX-Y&cid=555&ec=video&ea=reproducir&el=vacaciones&ev=300

3. Seguimiento de comercio electrónico mejorado

El seguimiento de comercio electrónico mejorado nos permite realizar mediciones tales como realizar la medición de impresiones de un producto o realizar la medición de devoluciones.

Es importante tener en cuenta que para trabajar con el comercio electrónico mejorado, deberemos enviar un hit (pageview, event, etc.).

No está permitido enviar los tipos transaction o item del comercio electrónico. 

Son estas algunas de las diferencias frente al seguimiento de comercio electrónico.

Vamos a ver el ejemplo de la medición de la devolución de un producto en una web:

• v=1// Versión del protocolo de medición.
• &tid=UA-XXXXX-Y// ID de seguimiento o ID de la propiedad.
• &cid=555// ID anónima del cliente.
• &t=event// Tipo de evento que vamos a enviar.


• &ec=Ecommerce// Categoría del evento.
• &ea=Refund// Acción del evento.
• &ni=1// Parámetro de no interacción.
• &ti=T12345// ID de transacción.
• &pa=refund// Acción del producto.
• &pr1id=P12345// ID del producto 1.
• &pr1qt=2// Cantidad del producto 1.

La URL resultante sería:

https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=event&tid=UA-XXXXX-Y&cid=555&ec=Ecommerce&ea=Refund&ni=1&ti=T12345&pa=refund&pr1id=P12345&pr1qt=2

Limitaciones del envío de datos

Debemos tener en cuenta que este método de envío de datos tiene una serie de limitaciones, las cuales son:

• En cada solicitud podemos especificar un máximo de 20 hits.
• El tamaño total de todos los hits no puede sobrepasar los 16 KB.
• Ningún hit puede superar los 8 KB.

Cómo implementar el protocolo de medición

Hasta ahora nos hemos centrado en la parte teórica, ahora vamos a ver de forma práctica cómo se realizaría el envío de un evento utilizando CURL en PHP.

La implementación es algo más técnica que poner un código de Google Analytics y para ello necesitaremos la ayuda de un desarrollador.

Si quieres saber más acerca de la guía de medición de Google Analytics, te dejamos un enlace a la documentación oficial.

Con este post esperamos que haya quedado un poco más claro el protocolo de medición de Google Analytics, su funcionamiento y sus posibles usos.

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