Hay mucha gente que no entiende la discrepancia existente entre los datos que te da Google Analytics 4 y Google Ads, por este motivo, nos hemos propuesto escribir un artículo, lo más detallado posible, para revelar los motivos de esta discrepancia e incluso, el rango de discrepancia que nos podemos encontrar entre las diferentes herramientas.
Razones por las que los datos registrados en Google Ads son diferentes a Google Analytics 4:
La principal discrepancia que nos encontramos entre las dos herramientas, son los clics registrados en Google Ads y las visitas en Google Analytics, y aquí tenemos varios motivos:
- Los clics y las sesiones son métricas diferentes:Los clics y las sesiones son métricas distintas, Google Ads hace un seguimiento de los clics, mientras que Analytics hace lo mismo con las sesiones. Si un usuario hace clic en tu anuncio dos veces en un plazo de treinta minutos sin cerrar el navegador, Google Analytics registrará el clic como una sola sesión, aunque el usuario haya abandonado el sitio y haya vuelto a acceder poco después. Por ejemplo, si un usuario hace clic una vez en tu anuncio, luego en el botón Atrás y, a continuación, vuelve a hacer clic en dicho anuncio, Google Ads registra dos clics, mientras que Analytics registra una sesión.
- Clics inválidos o bots: En muchas ocasiones, los clics pueden ser generados por bots o incluso por clics no intencionados, los cuales no se traducen en visitas efectivas a la página. Google Analytics 4 contabiliza las visitas a partir del segundo 20, por lo que las visitas que duren menos de 20 segundos no se consideran como tales. Por otro lado, Google Ads elimina automáticamente los clics no válidos de tus informes, es decir, aquellos en los que un usuario hace clic repetidas veces en tu anuncio para aumentar tus costes o el porcentaje de clics. Estos posibles clics no válidos no se te cobran. En cambio, Google Analytics muestra todos los datos de sesiones, incluyendo los clics que Google Ads ha excluido, registrando todas las sesiones independientemente de su validez.
- Correcta configuración de seguimiento: Es vital asegurarnos de que el seguimiento de conversiones y las etiquetas estén correctamente implementadas. Si la página presenta retrasos en la carga o problemas con el tiempo de respuesta, es posible que algunas visitas no sean contabilizadas. Además, si el etiquetado automático está desactivado y no se han agregado manualmente las variables de seguimiento de campaña en las URLs finales (utm), el tráfico de clics no se registrará como tráfico CPC de Google (es decir, clics provenientes de anuncios de Google Ads), sino que se clasificará como tráfico orgánico de Google, interpretándose como clics de búsqueda orgánicos en Google.com. Para evitar esta discrepancia, asegúrate de activar el etiquetado automático en tu cuenta de Google Ads o de añadir las variables de seguimiento de campaña en cada URL final.
- Filtros en Analytics aplicados: Si se han aplicado filtros en las visitas de Analytics, esto puede afectar el número de visitas reportadas.
- Cookies y bloqueadores: Algunos usuarios pueden estar utilizando herramientas que bloquean anuncios o configuraciones de privacidad que impiden un seguimiento adecuado en Analytics,o incluso es posible que usuarios que acceden a tu sitio web mediante anuncios de Google Ads tengan deshabilitado el uso de JavaScript o imágenes, o estén usando una tecnología que impida a Analytics recopilar sus datos (como el complemento de inhabilitación de Google Analytics para navegadores). En estos casos, Analytics puede no registrar a estos usuarios, aunque Google Ads sí los contabilizará.
- Los usuarios regresan mientras está activa una campaña: Si un usuario vuelve a visitar tu página web mientras está activa una determinada campaña, la visita se atribuye a dicha campaña, registrando más sesiones que clics. Para ver el número de sesiones de usuarios recurrentes, aplica a la campaña la segmentación cruzada Tipo de usuario.
- Los usuarios vuelven al sitio a través de marcadores Para identificar el tráfico procedente de los anuncios de Google Ads, Analytics utiliza el parámetro GCLID de tus URLs finales. El parámetro GCLID aparece en la URL de tu página de destino cuando los usuarios acceden a tu sitio desde tu anuncio. Por ejemplo, si tu sitio es seocom.agency, cuando un usuario haga clic en tu anuncio, en la barra de direcciones aparecerá la URL siguiente: seocom.agency/?gclid=123xyz
Si los usuarios añaden al Bookmarks (Favoritos) la URL de tu sitio web con el parámetro GCLID, Analytics registra el tráfico de estos favoritos como tráfico procedente de tus anuncios de Google Ads. Sin embargo, Google Ads no registrará los clics,ya que no son clics reales en los anuncios. - Se producen retrasos en el servidor: Si un usuario llega a tu página web procedente de un anuncio y sale de la página de destino antes de que se ejecute el código de seguimiento, el parámetro GCLID no llega a transferirse a los servidores de Google y ese clic no se asocia con la sesión, aunque sí que aparecerá en Google Ads.
- Google Ads y Analytics utilizan distintos métodos de atribución de conversiones.Google Ads se basa en el último clic de Google Ads, y Analytics en el último clic en todos los canales.
- Google Ads y Analytics usan fechas de transacción diferentes. Google Ads registra las conversiones teniendo en cuenta la fecha y la hora del clic que ha llevado a la conversión, en cambio Google Analytics usa la fecha y la hora de la propia conversión.
- Los datos de seguimiento se reflejan en un momento diferente. Las cifras correspondientes al seguimiento de conversiones de Google Ads pueden aparecer en un plazo de 3 horas, mientras que en Google Analytics se muestran en unas 9 horas.
Google Ads tiene más conversiones que Analytics. En este caso es probable que la discrepancia se deba a las conversiones modeladas. Actualmente, la modelización de conversiones en GA4 se realiza de forma independiente a la de Google Ads. Google Analytics 4 solo exporta a Google Ads las conversiones observadas, y luego Google Ads aplica su propia modelización sobre estas conversiones observadas. Además, aunque la modelización en GA4 no altera el número total de conversiones registradas, la modelización de Google Ads puede aumentar ese total, lo que puede generar diferencias entre las conversiones reportadas en GA4 y en Google Ads. Es importante tener en cuenta que no existe una opción para desactivar la modelización de conversiones en GA4; los datos de conversión se modelarán siempre que no se dispongan de los datos observados necesarios.
Diferencias de seguimiento entre objetivos, transacciones y conversiones de Google Ads
| Analytics: objetivo | Analytics: transacción | Google Ads: conversión | GA4: conversiones | |
| Recuento | Una vez por sesión y por objetivo configurado | Muchas por sesión (las transacciones con el mismo ID que se realizan en una misma sesión no se cuentan dos veces) | Puede configurarlas el usuario en cada acción de conversión: Una conversión: una por cada clic que recibe un anuncio Todas las conversiones:muchas por cada clic que recibe un anuncio | La opción predeterminada es «Todas las conversiones», lo que significa que se pueden contabilizar varias conversiones por cada clic en un anuncio |
| Momento de atribución | Momento en el que se cumplió el objetivo | Momento en el que se completó la transacción | Momento en el que se hizo la consulta de anuncio que precedió al clic que condujo a la conversión | Momento en el que se completó la conversión |
| Fuente de atribución | Se utiliza el modelo de último clic indirecto de forma predeterminada, pero se puede elegir otro en la Herramienta de comparación de modelos. | Se utiliza el modelo de último clic indirecto de forma predeterminada, pero se puede elegir otro en la Herramienta de comparación de modelos. | Solo se contabilizan si el usuario ha hecho clic en un anuncio asociado a la cuenta de Google Ads (solo tráfico de google/cpc) | Se utiliza el modelo de último clic multicanal de forma predeterminada, pero se puede elegir otro en la Herramienta de comparación de modelos |
| Informes | Se muestran al completo después de un periodo de procesamiento de 72 horas | Se muestran al completo después de un periodo de procesamiento de 72 horas | Se muestran diariamente según la ventana de conversión que se haya elegido, cuyo valor predeterminado es 30 días, aunque puede ser 1-90 días | Se muestran al completo después de un periodo de procesamiento de 72 horas |
| Gestión de varios códigos en una página | Una sesión puede tener una consecución por cada objetivo configurado. Por lo tanto, el total puede llegar a ser de hasta 20 por sesión. | N/A | Si se instalan en una misma página varias etiquetas de seguimiento de conversiones, Google Ads contabilizará una conversión por cada etiqueta | N/A |
¿Cuáles son las discrepancias normales y cuáles deberían preocuparte?
Hay que decir, que las discrepancias en los datos de las herramientas no siempre indican un error. De hecho, existen ciertos rangos de variación que son normales y son provocados por la forma en que cada plataforma mide las interacciones.
A continuación, explicaremos estos rangos de discrepancia según el tipo de campaña y te mostraremos cuándo investigar más a fondo.
Rangos de discrepancia por tipo de campaña y por qué suceden:
Campañas de Búsqueda (Search)
- Discrepancia Normal: 10-20%
- Por qué: Las campañas de búsqueda suelen ser precisas debido a la intención clara de los usuarios que buscan activamente un producto o servicio específico.
- Señal de alarma: Una discrepancia superior al 25% puede indicar problemas de etiquetado, diferencias de configuración en la atribución o problemas de carga en el sitio.
Campañas Display
- Discrepancia Normal: 20-40%
- Por qué: En Display, es común que los clics accidentales y los abandonos rápidos generen discrepancias. Recuerda que Google Analytics 4 contabiliza las visitas a partir del segundo 20″.
- Nota: En mercados móviles emergentes, estas discrepancias pueden alcanzar hasta un 50%, especialmente en campañas con gran tráfico de usuarios en dispositivos móviles.
Campañas Shopping
- Rango Normal: 15-30%, con variación según el sector
- Detalles del sector:
- Retail general: 15-25%
- Productos de lujo: hasta 35%
- Flash sales: pueden alcanzar un 40%
- Por qué: La naturaleza visual de estas campañas y el proceso de decisión de compra influyen en los clics y las sesiones.
Campañas de YouTube
- Discrepancia Normal: 30-50%
- Por qué: Muchas interacciones se realizan dentro de YouTube y no se trasladan a sesiones en el sitio web.
- Nota: Dado el formato de YouTube y su naturaleza más informativa que transaccional, estas discrepancias son consideradas normales.
Campañas Demand Generation
- Rango Normal: 25-45%
- Por qué: Estas campañas implican múltiples interacciones a lo largo del journey del cliente, ten en cuenta que existen Interacciones cross-device, que existe la conexión con nuestro contenido, pero sin la visita al sitio, ya que el usuario permanece en el ecosistema de Google.
- Interacciones específicas: Las campañas Demand Generation interactúan en plataformas como Gmail, YouTube y Display, y tienen un tiempo de consideración más largo debido al comportamiento de navegación más complejo que tiene el usuario.
¿Cuándo investigar más profundamente?
Entonces te estarás preguntando, ¿me preocupo o no por estas discrepancias? Pues te vamos a indicar como proceder y qué señales de alerta requieren tu atención:
- Discrepancias superiores en un 15% a los rangos normales: Esto puede señalar problemas de configuración o de etiquetado en tus campañas.
- Cambios bruscos en los patrones de discrepancias: Se pueden deber a problemas recientes en el sitio, cambios en la velocidad de carga o en la experiencia de usuario móvil.
- Diferencias notables entre campañas similares: Asegúrate de comparar siempre campañas con audiencias y configuraciones similares.
- Aumento de discrepancias sin razón aparente: Si notas un aumento constante, revisa la configuración de atribución en GA4 y Google Ads.
Acciones prácticas para reducir las discrepancias
Aquí tienes algunos pasos para mantener las discrepancias dentro de los rangos normales:
- Monitorizar por tipo de campaña: Crea benchmarks específicos para cada tipo de campaña.
- Segmentar por dispositivo: Considera las diferencias en el comportamiento móvil vs. escritorio ya que son muy diferentes.
- Analizar por geografía: Factores regionales pueden afectar los resultados.
- Revisar la velocidad de carga del sitio: La velocidad de carga de las webs es de vital importancia para evitar abandonos y así contribuir a las discrepancias.
- Verificar el etiquetado: La implementación correcta del etiquetado de Google Ads y GA4 es crucial para asegurar que los datos se transmitan con precisión.
Con estos insights, puedes mejorar el análisis y optimización de tus campañas, reducir discrepancias y maximizar el valor de tus datos en GA4 y Google Ads.
También existen discrepancias entre Google Analytics y Looker Studio:
Otra de las problemática que nos encontramos, es cuando comparamos los datos entre Google Analytics y Looker Studio, esta situación puede deberse principalmente a dos motivos:
- Tiempo de actualización: Los datos en Looker Studio deben de sincronizarse, por lo que pueden no estar completamente sincronizados con los datos en tiempo real de Analytics en el momento de nuestra revisión, lo que puede provocar estas diferencias temporales.
Métricas y dimensiones diferentes: Asegúrate de que estamos comparando las mismas métricas y dimensiones en las dos herramientas, ya que la forma en que se configuran los informes puede llevar a diferentes datos simplemente por interpretaciones de estos.
