Qué está haciendo Google Analytics para recuperar a los anunciantes

En el primer episodio de la temporada del pódcast Ads Decoded, te explicamos cómo se ha convertido Google Analytics 4 (GA4) en un motor de activación de campañas. Presentado por Ginny Marvin, intermediadora de productos publicitarios.

Resumen del episodio

Seamos realistas, la transición a GA4 no ha sido fácil. Si ese bache te ha dejado con la sensación de haber perdido el hilo de tus datos, este episodio es la toma de contacto que necesitas para que Google Analytics deje de ser un trámite engorroso y pase a ser una ventaja estratégica.

Es hora de empezar de cero. Durante el último año, se han lanzado muchísimas funciones y capacidades nuevas que buscan ayudar a los anunciantes a sacar el máximo partido de Google Analytics. Entre ellas, más funciones de informes de anuncios. Pero lo más emocionante es que Google Analytics se está convirtiendo en un motor de activación para tus campañas en todo tu marketing mix.

En este episodio de Ads Decoded, Ginny Marvin charla con Eleanor Stribling, responsable de grupo de productos de Google Analytics, para hablar con total sinceridad sobre el nuevo rumbo de la plataforma. Dejamos atrás los quebraderos de cabeza de la migración para revelar lo que es GA4 hoy en día: una plataforma de activación diseñada para predecir, planificar y aprovechar tus próximas oportunidades publicitarias.

Otros temas que abordamos en este episodio:

• Por qué la “calidad de los datos” es tu nueva ventaja competitiva.
• Auditoría de medición: ¿tu configuración está a pleno rendimiento?
• Función destacada: haz preguntas y obtén estadísticas de tus datos chateando con Asistente de Analytics.
• Preguntas de la comunidad: ¿por qué no coinciden mis datos de Google Analytics y de Google Ads?

Recursos adicionales

Aumenta tu retorno de la inversión (ROI) con Gestor de Datos
Potencia la IA de Google y fomenta el crecimiento con tus datos propios.

Información sobre el match confidencial
Conecta y trata de forma segura tus datos propios en Google Ads.

Prepara tus datos para importarlos
Da formato a tus datos para que se puedan importar correctamente a Gestor de Datos.

Gestiona tus conexiones
Conecta y edita tus fuentes de datos en Gestor de Datos.

Chatea con Asistente de Analytics
Haz preguntas y obtén estadísticas de tus datos en Google Analytics.

Saca más partido a Google Analytics
Sigue estas prácticas recomendadas para recibir más estadísticas de tu sitio web y de tus aplicaciones.

Transcripción

Ginny: No es ningún secreto que la transición de Universal Analytics (UA) a Google Analytics 4 ha sido todo un reto para mucha gente.

Eleanor: En primer lugar, quiero dar las gracias a todo el mundo por haber confiado en nosotros durante la transición. Creo que merecerá la pena porque el futuro que nos espera es apasionante.

Si habéis notado algún cambio en el último año, es una excelente noticia. Hemos dedicado mucho tiempo a escuchar el feedback de nuestros clientes y a crear los recorridos que quieren seguir con Google Analytics, así como a facilitar el uso del producto, haciéndolo menos técnico y más intuitivo.

Ginny: Seamos realistas, en un mundo donde la competencia por cada dólar de los clientes es más feroz, la medición y los datos no son un simple trámite administrativo. Os brindan una ventaja estratégica única. Y no se trata solo de obtener estadísticas mejores y más claras, aunque a todo el mundo le encanta ser esa persona en la sala capaz de demostrar exactamente de dónde viene el ROI. Una vez que logréis que la medición y los datos estén perfectamente ajustados, pasarán a formar parte del cuadro de mandos que os permitirá pilotar y dar impulso a vuestras campañas basadas en IA.

¡Feliz Año Nuevo! ¡Os damos la bienvenida a Ads Decoded! Soy Ginny Marvin, intermediadora de productos publicitarios. En cada episodio escucharéis de primera mano a las personas que están creando los productos que usáis a diario. Hoy charlamos con Eleanor Stribling, responsable de grupo de productos de Google Analytics.

Vamos a profundizar en por qué la calidad de los datos es un requisito indispensable para que la IA rinda bien y qué implica esto exactamente, cómo asegurarse de que la configuración de la medición funcione a pleno rendimiento y qué novedades ofrecen los informes y las funciones de publicidad de Google Analytics. Quizás os sorprenda lo que vamos a contaros. Esta es la manera perfecta de sentar las bases para un gran 2026.

Disfrutad de la conversación y quedaos para la ronda de preguntas de la comunidad.

Ginny: Hola, Eleanor. Bienvenida de nuevo a Ads Decoded. Cuéntanos un poco sobre tu puesto y tu trabajo en Google.

Eleanor: Gracias por invitarme, Ginny. Me llamo Eleanor Stribling y soy responsable de grupo de productos de Google Analytics. Mi equipo se encarga de crear los informes y las funciones de IA del producto.

Ginny: Genial. Hoy vamos a hablar de Google Analytics. En nuestro episodio de fin de año, aconsejaste a los profesionales del marketing que no tuvieran miedo a la IA. Para romper el hielo, me gustaría preguntarte si has estado usando la IA en el trabajo o en casa de alguna forma interesante, divertida o atractiva.

Eleanor: He estado usando Gemini. En Google tenemos muchos conceptos técnicos muy complicados, sobre todo en el campo de la medición.

Hay muchas complejidades técnicas. Por eso, me encanta usar Gemini para que me ayude a entender esas ideas y conceptos explicándomelos con una metáfora concreta que yo le indique. Por ejemplo, le pido: “Explica este concepto usando una metáfora sobre el café o sobre viajes”. Eso me ayuda a interiorizarlos y comprenderlos rápido para poder reaccionar mejor sobre la marcha.

Esa es una de las formas en que uso la IA. También uso NotebookLM bastante. Otra de las formas en que utilizo la IA es cuando tenemos una reunión importante sobre estrategia y acabamos con montones de documentos. Lo que me gusta hacer es subirlos a NotebookLM y empezar a hacerle preguntas sobre cuáles son los temas principales para terminar de procesar y asimilar todo lo que se ha tratado. Después lo comparto con mi equipo para que también puedan hacerle preguntas sobre las áreas en las que están trabajando y ver cómo se han plasmado en la estrategia. Nos ahorra mucho tiempo a todos.

Ginny: ¡Qué interesante! También he usado Gemini para crear metáforas, pero me estoy planteando muy seriamente usarlo para explicarles cosas a los demás. Me encanta la idea de que también te sirva para entenderlo todo mucho mejor. Me parece superútil.

Hoy vamos a profundizar en Google Analytics, pero antes quería sentar unas bases sobre medición que son críticas hoy en día. El objetivo es fijar un punto de partida para luego sumergirnos de lleno en Google Analytics.

Llevamos muchísimos años hablando de los datos propios y, aunque obviamente no es un tema nuevo, va cobrando una urgencia cada vez mayor. Además, los recorridos de los clientes son cada vez más complejos y están fragmentados en distintos dispositivos y pantallas. Eso, como es lógico, puede complicar la tarea de identificar qué está funcionando y qué no en las iniciativas de marketing. La IA está desempeñando un papel fundamental a la hora de abrir nuevas oportunidades para que las empresas tengan una idea más clara de cómo interactúan los usuarios con sus anuncios y su contenido, y también para ayudarlas a encontrar a más personas que realicen las acciones que desean. Por eso, las empresas que tienen datos de alta calidad para alimentar a la IA están mejor posicionadas para obtener más estadísticas y activar sus estrategias de forma más inteligente.

A menudo usamos el término “calidad de los datos”. Me gustaría que nos explicaras qué es la calidad de los datos y por qué es tan importante.

Eleanor: La calidad de los datos consiste en maximizar la calidad, la integridad y la conectividad de las fuentes de datos propios. Y esto se traduce en varias ventajas para los profesionales del marketing, de esas que a todo el mundo nos encantan, como un mejor rendimiento de las campañas o una medición más precisa de las conversiones. Lo que hace, en términos generales, es permitirnos aprovechar la IA al máximo para ayudaros a obtener estadísticas valiosas sobre vuestro negocio con las que podáis pasar a la acción.

Más allá de esos aspectos (como el rendimiento de las campañas, la medición de conversiones y, tal vez, una mejora del ROI), os ofrecemos una forma de comprender mucho mejor qué está pasando en vuestra empresa y en todo ese recorrido de los clientes, desde que descubren vuestra marca hasta la conversión.

Ginny: Y eso refleja muy bien por qué es tan importante y su papel fundamental en todo el ciclo, desde el rendimiento hasta la medición y el contexto. Gestor de Datos es una herramienta nueva, o relativamente nueva, que está integrada en Google Ads para que sea mucho más fácil incorporar datos propios directamente a las cuentas de Google Ads.

Nos encantaría que nos hablaras sobre Gestor de Datos y la API Data Manager, y sobre cómo encajan en el kit de herramientas de medición de los profesionales del marketing.

Eleanor: Creo que lo más emocionante de todo esto, dicho por alguien que ha trabajado en el marketing basado en datos, es la capacidad de unificar toda esa información en un solo lugar. Poder gestionarlo todo de forma centralizada supone un ahorro de tiempo increíble y da mucha tranquilidad, ya que asegura la calidad de los datos y su compatibilidad entre las distintas fuentes.

Ginny: Una de las preguntas que nos hacen a menudo tiene que ver con la privacidad y el acceso a los datos. ¿Puedes hablarnos un poco sobre las funciones de privacidad que están integradas en Gestor de Datos y en la API Data Manager?

Eleanor: En Google nos tomamos muy en serio la privacidad y la seguridad. Si usáis funciones como el match confidencial en la segmentación por lista de clientes, debéis saber que tratamos esos datos en un entorno seguro, concretamente en un entorno de ejecución de confianza. Así que contáis con una capa de protección por políticas y con otra de protección técnica para vuestros datos.

Ginny: Sé que una de las grandes dudas siempre ha sido quién accede a esos datos, y quiero recalcar que nadie más los utiliza, ni siquiera Google puede acceder a los datos mientras se están tratando.

Dicho esto, me gustaría que habláramos ahora sobre el etiquetado y los diagnósticos. Es bien sabido que el etiquetado es una de estas funciones críticas. El etiquetado es el pilar fundamental en el que pensamos cuando hablamos de medición. Sin embargo, a menudo se sigue viendo como algo que se configura una vez y del que podemos olvidarnos, lo que hace que muchos problemas pasen desapercibidos.

Por eso, hemos lanzado varias herramientas de diagnóstico que ayudan a los anunciantes a estar al tanto de su configuración de etiquetado más fácilmente. Me encantaría conocer tu perspectiva sobre por qué estas revisiones periódicas son vitales y qué pueden ayudarnos a descubrir las herramientas de diagnóstico.

Eleanor: Podríamos decir que hay dos tipos de herramientas de diagnóstico. Uno de ellos es lo que llamamos internamente “diagnóstico”, que es justo lo que os imagináis: una gran luz roja parpadeante que indica que hay que arreglar algo. Reservamos esas herramientas para casos en los que, por ejemplo, no se reciben datos en absoluto o creemos que la información llega incompleta, ya que esto puede tener un impacto muy profundo en vuestros datos y en la calidad de vuestros análisis.

También contamos con herramientas de diagnóstico que os ayudan a comprender cómo fluyen vuestros datos. Algunas están en proceso de desarrollo y otras ya están disponibles. Una de ellas son las anotaciones. Si tenéis algún problema con los datos, podéis crear vuestras propias anotaciones. También creamos anotaciones por vosotros. Si se produce alguna interrupción o algún retraso en relación los datos, o cualquier incidencia similar, aunque no es habitual que pase, incluiremos anotaciones en vuestros datos para que dispongáis de esa información cuando hagáis análisis.

Ginny: En cuanto al etiquetado, quería mencionar rápidamente que el año pasado lanzamos la pasarela de etiquetas de Google para anunciantes, una forma de servir e implementar etiquetas de Google desde vuestros propios servidores web en lugar de los de Google. Voy a dejar caer que, si os interesa la pasarela de etiquetas de Google, no os perdáis el resto del episodio, ya que profundizaremos en ese tema en la sección de preguntas de la comunidad.

Ahora me gustaría que pasáramos a la incrementalidad y la atribución. Dos temas que siempre dan que hablar. Después de todos estos años, la atribución al último clic sigue pareciendo la opción más segura. Sin embargo, lo cierto es que todo el mundo sabe que a menudo es una señal poco fiable del impacto real, sobre todo cuando los recorridos de los clientes son particularmente largos o están fragmentados en distintos canales y dispositivos. Y, por supuesto, la gran pregunta que ronda la mente de todo profesional del marketing es: ¿han generado mis campañas un rendimiento incremental?

Teniendo en mente ese enfoque, así como la atribución al último clic y la basada en datos, ¿podrías hablarnos de la atribución basada en datos? ¿Cómo ayuda a responder a esa pregunta sobre la incrementalidad? ¿Cómo deberían plantearse los profesionales del marketing la atribución basada en datos y la atribución al último clic?

Eleanor: Empiezo por la segunda pregunta. Me gustaría hacer hincapié en que la atribución basada en datos y la incrementalidad son conceptos diferentes pero relacionados. Son como primas. Y tienen mucho en común, por la forma en que están vinculadas. Los modelos de atribución basada en datos se diseñan, entrenan y calibran a partir de los resultados de experimentos de incrementalidad reales.

Esa es la relación que hay entre ambos conceptos. Para cada anunciante y evento clave, tenemos un modelo diferente que se basa en eso. Así que, además de personalizarse, se basan en esos experimentos de incrementalidad a gran escala.

Esa es una de las formas en que están relacionados los dos conceptos. A través de la atribución basada en datos y la incrementalidad intentamos averiguar el impacto causal de cada canal, es decir, la contribución probable de cada uno.

Aunque los datos son granulares y tienen elementos probabilísticos, no se puede medir la incrementalidad sin un experimento.

La incrementalidad es muy específica de la unidad que se está midiendo (normalmente una campaña o, quizá, una creatividad). Por eso, no queda otra que hacer experimentos.

Ginny: En publicidad, solemos ver la atribución basada en datos como una señal de incrementalidad. Nos permite ver los puntos de contacto con los anuncios en la parte superior del embudo que la atribución al último clic pasaría por alto.

Eleanor: Sí, y volviendo a tu otra pregunta, creo que la verdadera diferencia entre la atribución al último clic y la basada en datos es que el último clic, como bien has dicho, da sensación de seguridad. Nos resulta muy familiar. Es como el porcentaje de rebote. Es fácil de explicar.

El problema de los modelos de último clic y deterministas es que se centran en una visión demasiado estrecha de lo que ha sucedido. Los modelos deterministas son mucho más propensos a los sesgos, ya que nuestras propias suposiciones pueden influir más fácilmente en lo que contribuye a las conversiones y lo que no.

La atribución basada en datos realmente nos ofrece una visión integral y completa de cómo es el recorrido del cliente. Esto permite descubrir mucho más que lo que simplemente funciona: os ayuda con la optimización y a detectar nuevas oportunidades.

Y, por último, diré que, tal como has comentado, el modelo de último clic realmente se centra en el final del embudo. Podríais estar perdiendo oportunidades de generar demanda para vuestro negocio y de pensar a largo plazo en cómo forjar una relación con vuestros clientes.

Creo que la atribución basada en datos ofrece un conjunto de datos mucho más amplio que podéis aprovechar para hacer crecer de verdad vuestra empresa y optimizarla de cara al futuro.

Ginny: Genial. Ahora quiero pasar a Google Analytics, donde podéis ver vuestros datos de la atribución basada en datos y de último clic frente a frente para compararlos.

No es ningún secreto que la transición de Universal Analytics a Google Analytics 4 (el Google Analytics de hoy en día) ha sido todo un reto para mucha gente. Y, hablando desde mi experiencia tras tantos años usando UA, fue un auténtico shock. Parecía más una plataforma diseñada para desarrolladores o analistas que para los profesionales del marketing de a pie.

Sin embargo, en el último año parece que se ha producido un verdadero cambio de dinámica y, lógicamente, se nota muchísima actividad en la plataforma. Desde una perspectiva general, creo que es fundamental explicar cuál es la visión de Google Analytics hoy en día.

Eleanor: En primer lugar, quiero dar las gracias a todo el mundo por haber confiado en nosotros durante la transición. Sé que no ha sido fácil, pero creo que merecerá la pena porque el futuro que nos espera es apasionante.

Si habéis notado algún cambio en el último año, es una excelente noticia. Hemos dedicado mucho tiempo a escuchar el feedback de nuestros clientes y a crear los recorridos que quieren seguir con Google Analytics, así como a facilitar el uso del producto, haciéndolo menos técnico y más intuitivo. Si hace tiempo que no usáis el producto, os animo a que volváis a visitarlo y lo probéis, porque estamos añadiendo cosas nuevas constantemente. Y creo que se están produciendo avances realmente emocionantes que vais a querer ver y probar en primera persona.

En cuanto a la visión de Google Analytics, la dividiría en dos partes.

Lo que veréis en los próximos dos años (algo que ya has sugerido tú y que va más allá de facilitar el uso del producto) es una apuesta decidida por convertirnos en una plataforma de medición multicanal a través de todo el embudo. Es decir, ser ese lugar donde los usuarios pueden conocer el impacto de sus medios gracias a datos claros y pertinentes que les sirven para tomar decisiones de negocio reales. Ese es nuestro rumbo a corto plazo.

Pero, si miramos más allá, hacia los próximos tres años o incluso más, nuestra visión es convertirnos en una plataforma de toma de decisiones de negocio, un motor de crecimiento que ayude a los usuarios a coger todos esos datos que tienen hoy y transformarlos en resultados empresariales.

El producto será cada vez mejor y más accesible, ya sea a través de los medios, del desarrollo de nuevos productos o de la identificación de nuevas audiencias a las que dirigirse. Y una pieza clave de esa visión, dada la complejidad de todos los datos que fluyen a nuestro alrededor y que queremos que podáis aprovechar, es que la IA tiene que ser, por fuerza, una capa que se integre en el producto.

Como ya he comentado, se puede usar para simplificar las cosas o asimilar conceptos. Y eso es precisamente lo que estamos haciendo. Estamos aprovechando todo ese potencial para poner un analista de primer nivel al alcance de cada usuario. El objetivo es que no solo podáis entender a vuestras audiencias o analizar vuestro gasto en medios y cómo optimizarlo, sino también ver vuestro negocio como un todo y descubrir cómo hacerlo crecer.

Ginny: Os animo de verdad a que, si hace tiempo que no usáis Google Analytics, le deis otra oportunidad; merece mucho la pena empezar a dedicarle tiempo. Además, comprender que Google Analytics se está transformando en una plataforma de activación es un punto clave que no hay que pasar por alto. Por eso, quiero hacer hincapié en este punto.

Así que vamos a hablar ahora de lo que pueden hacer los anunciantes hoy mismo. ¿Qué novedades pueden aprovechar los anunciantes para mejorar su rendimiento en el 2026 usando audiencias o estadísticas en Analytics?

Eleanor: Me alegra que menciones lo de la plataforma de activación porque, concretamente en lo que respecta a las audiencias, hemos trabajado mucho para que los usuarios puedan extraerlas de Google Analytics y llevarlas a otros productos que les ayuden a alcanzar sus objetivos. La idea es que puedan exportar sus audiencias, lanzar sus campañas de marketing y ver los resultados directamente en Google Analytics.

Nuestro objetivo es ayudar a la gente a sacar los datos de la plataforma para que Analytics sea mucho más que una herramienta de informes. Como bien has dicho, es una herramienta de activación. Otro aspecto de las audiencias que me parece apasionante es la posibilidad de extraerlas de nuestra plataforma y utilizarlas en otras plataformas publicitarias con fines de segmentación.

Lo último que diré sobre las audiencias es que contamos con audiencias predictivas, que están teniendo una acogida fantástica.

Ginny: ¿Y podrías profundizar un poco más en las audiencias predictivas? Seguro que a los profesionales del marketing les interesa saber qué son, quiénes las forman y qué resultados pueden esperar.

Eleanor: Las audiencias predictivas se basan en analizar vuestros datos y observar las probabilidades de que las personas de ese grupo de visitantes de vuestras propiedades de medios realicen acciones concretas, como una conversión. Por ejemplo, cuando añaden artículos al carrito o hacen alguna compra.

Estos datos pueden ser muy valiosos si los recogéis y luego lanzáis campañas basadas en ellos. El motivo es que, básicamente, lo que os estamos diciendo es que creemos que esta u otra audiencia es la que tiene más probabilidades de completar conversiones. O también (y esta es otra opción muy popular que a la gente le encanta consultar) qué audiencia es la que tiene más probabilidades de abandonar, lo que sirve a las empresas para abordar de forma proactiva cualquier problema de los clientes. Por ejemplo, pueden ofrecer descuentos o incentivos para fidelizar a sus clientes.

A la larga, ser capaz de predecir este tipo de eventos supone un verdadero ahorro de costes.

Ginny: ¿Hay otras cosas que los profesionales del marketing de a pie puedan hacer ahora en Google Analytics que quizá no podían hacer, digamos, hace un año?

Eleanor: Sí, creo que las funciones de IA desempeñan un papel fundamental en eso. Asistente de Analytics es nuestra experiencia de IA conversacional en Google Analytics. Está diseñado y optimizado para daros respuestas excelentes sobre vuestros datos.

Así que ahora, en lugar de limitaros a consultar un informe, podéis entablar una conversación con nuestro Asistente de Analytics para que os ayude a asimilar toda esa información. Así no tendréis que revisar un montón de informes. No hace falta buscar un dato concreto. Solo tenéis que pedirlo. Además, el asistente también generará gráficos sobre los datos que os interesen.

De modo que tenéis la opción de centraros en la experiencia conversacional, si es lo que os resulta más cómodo, o de combinarla con la experiencia de informes que ya existe. Es muy flexible. Creo que os aportará una perspectiva nueva y una profundidad de análisis sobre vuestros datos que normalmente os habría llevado un par de horas conseguir.

También hemos añadido muchas funciones de IA a nuestros informes. Si disfrutáis analizando informes, hemos añadido datos sobre la información que contienen. Muy pronto incluiremos información en la página principal sobre lo que ha pasado desde vuestro último acceso y aquello a lo que deberíais prestar atención.

Estamos usando la IA para mejorar la experiencia, de modo que no os sintáis a la deriva haciendo clics por vuestra cuenta para intentar adivinar en qué deberíais fijaros. Queremos ayudaros a centraros gracias a las funciones de IA.

Ginny: Me gustaría hablar un poco sobre el espacio de trabajo Publicidad, porque también ha evolucionado muchísimo.

Eleanor: Sí, como bien dices, están pasando muchas cosas ahí. Buscamos constantemente formas de hacer que el espacio de trabajo Publicidad sea aún más útil para nuestros clientes. Creo que Google Analytics tiene un potencial enorme en lo que respecta a los datos de comportamiento. Poder comparar esos datos con los de publicidad es un avance increíble.

Podéis esperar muchísimos cambios en los informes del espacio de trabajo Publicidad a lo largo del próximo año. Estamos desarrollando informes que os ayudarán a conocer a fondo el recorrido del usuario. Ese va a ser uno de nuestros grandes objetivos este año.

También me encantaría que probarais, cuando estén disponibles, nuestras herramientas de planificación y presupuestos. Estas herramientas os permiten, básicamente, subir datos de costes de otras compras de medios y de otras plataformas que utilicéis para luego crear planes de gasto en medios basados en vuestros objetivos. También podéis analizar campañas en curso y recibir sugerencias sobre cómo modificarlas u optimizarlas para que los resultados se ajusten más a vuestros objetivos.

Son herramientas muy potentes que siguen esa línea de proporcionar datos para que podamos aplicar la IA.

En este caso, aplicamos modelos muy sofisticados a los datos que cada usuario aporta para ofrecerle predicciones de primer nivel sobre el rendimiento de sus campañas y consejos sobre cómo optimizarlas.

Ginny: Estupendo. ¿Qué tres consejos les darías a los anunciantes para que empiecen a sacar más partido a Google Analytics?

Eleanor: Sin duda, usar el Asistente de Analytics. Es nuestro chat integrado en el producto. Si no te gustan mucho los informes o si solo echas un vistazo a la página principal y luego te rindes, creo que esto te va a cambiar la vida. Si no os encanta analizar datos e informes, el asistente os dará una nueva forma de acceder a los datos y asimilarlos que antes no existía. Os animo a que lo probéis y nos enviéis vuestro feedback.

Por otro lado, también recomiendo hacer una auditoría de datos. Y eso implica revisar el etiquetado y estar al tanto de los constantes cambios de vuestro negocio. Así que os aconsejo que analicéis ambas cosas, pero también cómo tenéis configurado Analytics, porque todos los datos de la plataforma tienen un potencial increíble para mejorar los resultados de vuestras campañas.

Para mí, el aspecto más fundamental que hay que tener claro sobre Analytics es que también es una excelente plataforma de datos propios. Por eso, es muy importante que os aseguréis de recoger los datos adecuados en Analytics y de etiquetarlos de la forma que os resulte más pertinente.

Con esto me refiero a que, más allá del etiquetado, es vital identificar vuestros eventos clave. Asegurarse de que los nombres sean claros y de que se entienden bien es fundamental, en mi opinión, para obtener estadísticas rápido, pero también para sacar el máximo partido a la IA.

Y, por supuesto, no quiero olvidarme de las audiencias. Las audiencias predictivas son una herramienta fantástica. Hay algunas cosas muy sencillas que podéis hacer con las audiencias, como las de antiguos compradores o antiguos visitantes, que contribuirán al rendimiento de vuestros anuncios.

Y, por último, volvería a decir que, en cuanto podáis acceder a las funciones de planificación y presupuestos, hacedlo. Sobre todo aquellos anunciantes que buscan una visión integral de todo su ecosistema, algo que es realmente difícil de conseguir.

Estas herramientas son la forma de lograrlo mucho más rápido y con total confianza. Así que, ya sabéis, subid vuestros datos y aprovechad esas herramientas para obtener una perspectiva clara de vuestro gasto en medios y descubrir cómo optimizar vuestro presupuesto en medios.

Ginny: Mientras hablabas, estaba pensando que también es una oportunidad de oro para que todo el equipo de marketing del anunciante (los especialistas en los canales de correo electrónico, orgánico y de pago) colabore e investigue cómo se puede sacar el máximo partido a Google Analytics y utilizarlo de forma complementaria en todas esas áreas, ya sea como organización o como equipo.

¿Qué debería encabezar la lista de tareas de medición de los anunciantes para este 2026?

Eleanor: Sin ninguna duda, yo revisaría la configuración de la medición. Sé que no es lo más emocionante, pero animo de verdad a todo el mundo a hacerlo porque lo cierto es que las necesidades del negocio cambian, las propiedades de medios cambian, las fuentes de datos cambian… Ya sabéis, igual que la disponibilidad, la configuración y todo lo demás.

Así que, desde luego, os recomiendo dedicar tiempo a hacer una auditoría: revisad todos los ajustes, aseguraos de estar en sintonía con vuestro equipo legal y de que los colaboradores tengan claro qué datos estáis recogiendo, por qué lo hacéis y qué es lo realmente importante. Soy consciente de que no es la tarea más apasionante, pero es fundamental y creo que os ayudará a que el 2026 sea todo un éxito.

Ginny: Sí, me parece un consejo fantástico. Y te agradezco que hayas sacado a colación el aspecto legal y la importancia de saber exactamente qué datos se recogen y de que todo esté configurado según el criterio tanto del anunciante como de la organización en su conjunto.

Ginny: Muchas gracias, Eleanor. Me ha encantado la conversación. Voy a romper una lanza una vez más por Google Analytics. Todo el trabajo realizado durante el último año ha transformado por completo este producto. Estoy deseando ver qué nos depara el nuevo año.

Eleanor: ¡Genial! Muchísimas gracias por invitarme, Ginny.

Ginny: Hemos cubierto muchísimo terreno en esta charla, y Google Analytics se está volviendo mucho más interesante para los anunciantes.

Espero que os hayáis quedado con esa idea. La calidad de los datos, como bien ha dicho Eleanor, consiste en maximizar la calidad, la integridad y la conectividad de vuestras fuentes de datos propios en vuestras cuentas de Google Analytics y Google Ads. Cuando empecéis a planificar vuestra auditoría de medición, debéis aseguraros de que estáis analizando tanto las etiquetas como las fuentes de datos.

Comprobad que vuestros datos estén limpios y actualizados para obtener estadísticas precisas. Sobra decirlo, pero esto también sirve para optimizar las audiencias y las acciones que más os importan, como las audiencias predictivas, si están disponibles en vuestra cuenta, tal como ha explicado Eleanor. Las comprobaciones y actualizaciones de etiquetas en Gestor de Datos y la API Data Manager son el primer paso que debéis dar. Comprobad todo esto tres, cuatro veces… o las que hagan falta.

Ha llegado el momento de la sección de preguntas, donde contestaré a las dudas que me han llegado recientemente desde la comunidad de Google Ads.

La primera es: ¿Qué medidas de privacidad se toman al importar datos? Como ha comentado Eleanor, en Google nos tomamos la privacidad muy en serio y las nuevas tecnologías están potenciando estas capacidades.

En el 2024 presentamos el match confidencial, cuya función es conectar de forma segura los datos propios en nuestras soluciones de medición y de audiencia. Gestor de Datos también usa tecnologías que mejoran la privacidad, como el match confidencial y los entornos de ejecución de confianza. Esto garantiza que vuestros datos permanezcan aislados para que, durante su tratamiento, nadie (ni siquiera Google) pueda acceder a la información que se está procesando.

Segunda pregunta: ¿Qué es la pasarela de etiquetas de Google para anunciantes y a quién va dirigida?

La pasarela de etiquetas de Google para anunciantes se lanzó el año pasado como una solución para servir e implementar etiquetas de Google o contenedores de Google Tag Manager directamente desde vuestros propios servidores web, en lugar de hacerlo desde el dominio de terceros de Google. La idea es que esta solución ayude a mejorar la recogida y la calidad de los datos, así como la precisión de la medición, lo que a su vez permite optimizar el rendimiento de las campañas.

También puede reforzar la privacidad de los datos. Pronto se incluirá la computación confidencial de forma predeterminada en las etiquetas configuradas con la pasarela de etiquetas de Google para anunciantes. Debes cumplir algunos requisitos, como tener un proyecto de Google Cloud. Si usas Cloudflare como CDN, puedes configurarlo integrando tu cuenta de Cloudflare.

Pregunta número tres: ¿Por qué no coinciden mis datos de Google Analytics y Google Ads?

Esta es una pregunta que nos hacen muchísimo. Lo cierto es que no tienen por qué coincidir exactamente.

Lo que deben estar es calibrados. Google Ads es una herramienta excelente para conocer mejor y optimizar vuestras campañas de Google Ads. Google Analytics es la plataforma donde podéis obtener una visión integral de vuestro negocio.

En el 2024 se ha implementado una actualización muy útil para unificar la definición de conversión en Google Ads y Google Analytics. Desde entonces, las conversiones que se comparten con Google Ads desde Google Analytics se etiquetan como conversiones y se registran en la sección Publicidad de Google Analytics. Esto significa que veréis métricas de rendimiento coherentes, basadas en conversiones, en vuestros informes de Google Ads y Analytics.

Eso sí, tened en cuenta que no podéis comparar métricas como los clics de Google Ads con las sesiones de Google Analytics. Miden cosas diferentes. También puede que observéis tamaños de audiencia distintos en Google Analytics y Google Ads. Insisto, es algo normal: al exportar audiencias de Google Analytics a Google Ads, se contabilizan identificadores distintos y eso influye en el tamaño de las audiencias.

A la hora de analizar los canales de la empresa, Google Analytics es esa herramienta neutral y global a la que todos los colaboradores pueden recurrir para tener una visión de conjunto. Es un motivo más para poner en marcha esa auditoría de medición y no perder de vista las nuevas funciones de informes que irán llegando al espacio de trabajo Publicidad.

Un último apunte: Eleanor ha mencionado las pruebas de incrementalidad, y quiero recalcar el cambio que hicimos el año pasado para que puedan usar las campañas de incrementalidad los anunciantes que hagan una inversión mínima de 5000 $, es decir, hemos bajado el límite de acceso. Os recomiendo que hagáis pruebas de impacto.

Muy bien. Con esto llegamos al final del episodio. Si tenéis alguna duda, podéis encontrarme en X, Threads y BlueSky como Ads Liaison, o buscarme como Ginny Marvin en LinkedIn y Reddit.

Además, vamos a lanzar una newsletter complementaria a Ads Decoded en la cuenta de LinkedIn de Google Ads. ¡No os la perdáis!

Gracias por escucharnos y brindemos por un año de datos de calidad para lograr activaciones y estadísticas de gran impacto.