GA4

Universal Analytics organizaba todo en torno a sesiones y páginas vistas. GA4 lo organiza en torno a eventos y usuarios, y además aplica su propia resolución de identidad combinando dispositivo, ID de usuario y modelado. No es una mejora del modelo anterior, es otro modelo.

La consecuencia es que las métricas que comparten nombre en los dos productos no son la misma medición. El porcentaje de rebote pasó de medir visitas de una sola página a ser lo contrario de la interacción. Las sesiones dejaron de reiniciarse cuando cambia la fuente de campaña a mitad de visita. Los usuarios se identifican de otra forma. Las conversiones cuentan cada vez que ocurren en lugar de una por sesión.

Así que un gráfico que cruza julio de 2023 son dos conjuntos de datos unidos por una línea, y cualquier comparación interanual que lo atraviese compara instrumentos, no rendimiento. Presentar esa diferencia como un resultado, en cualquier dirección, es el error más habitual en los informes con GA4.

La forma práctica de gestionarlo es marcar esa frontera de forma explícita. Anota la fecha de la migración en todos los gráficos que la crucen e indica el periodo comparado en el comentario. Un cliente que ve dónde cambió el instrumento deja de interpretar el salto como un cambio en el negocio.

La versión gratuita conserva los datos a nivel de evento durante un máximo de catorce meses, y el valor predeterminado al crear una propiedad es de dos meses. Los informes agregados siguen funcionando después; los eventos que hay debajo, los que hacen falta para cualquier análisis que nadie había previsto, no.

Es el único ajuste de GA4 con una consecuencia irreversible. Un cliente que en el segundo año pide una comparación de tres años, o un análisis de cohortes que nadie imaginó al empezar, no puede tenerlo si la exportación no se configuró el primer año. No hay forma de recuperar datos que nunca se conservaron.

La exportación a BigQuery es la solución y su configuración es gratuita, con unos costes de almacenamiento y consultas insignificantes con los volúmenes que generan los clientes de una agencia. La barrera no es el coste, sino que nadie la configura antes de necesitarla, y para entonces ya es tarde.

Por eso, lo primero al heredar una propiedad de GA4 es revisar dos ajustes: la conservación de datos, que a menudo sigue en los dos meses predeterminados, y si BigQuery está vinculado. Las dos cosas llevan un minuto y las dos son imposibles de arreglar hacia atrás.

GA4 oculta filas cuando las cifras que hay detrás son tan pequeñas que se podría identificar a una persona, sobre todo cuando Google Signals está activado. El informe no da error ni avisa de forma visible; las filas simplemente no están.

El síntoma visible es un total mayor que la suma del desglose que tiene debajo. Un cliente que lo ve concluye, con razón, que la medición está rota, y no lo está: la plataforma ha eliminado las filas pequeñas a propósito.

Afecta más justo donde las agencias hacen su trabajo más detallado, que son los informes segmentados de cuentas pequeñas. Los desgloses demográficos, las zonas geográficas pequeñas y los periodos cortos son los que más a menudo superan el umbral, y son los cortes con los que se construye un informe mensual.

Hay dos cosas que lo reducen. Ampliar el periodo aumenta las cifras detrás de cada fila, y desactivar Google Signals elimina el motivo de gran parte de los umbrales, a costa de los informes demográficos y entre dispositivos que ofrece. Qué renuncia hacer es una decisión del cliente, no técnica, y conviene tomarla a conciencia en lugar de descubrirla en una reunión.

Un evento clave de GA4 y una conversión de Google Ads miden cosas distintas, y la diferencia entre ellos es una conversación recurrente con los clientes que se puede evitar por completo.

Se diferencian en la atribución, porque GA4 aplica su propio modelo a todos los canales mientras que Google Ads se atribuye su propio clic. Se diferencian en la ventana, porque la plataforma publicitaria registra la conversión en la fecha del clic y GA4 en la fecha en que ocurrió. Y se diferencian en el alcance, porque Google Ads incluye conversiones que ha modelado para usuarios que no pudo observar.

El resultado son dos cifras defendibles que nunca coinciden. Ninguna está mal, y tratar de cuadrarlas en una sola cifra es un proyecto que no produce nada.

Lo que funciona es decidir, con cada cliente, cuál es la cifra con la que se toman las decisiones, dejarlo por escrito una vez e informar siempre de ella. Mostrar las dos sin explicación invita al cliente a hacer la media, y cambiar de una a otra, sobre todo cuando una queda mejor, es la forma en que una agencia pierde una discusión que estaba ganando.