Cómo analizar datos SEO con Google Search Console y Looker Studio: dimensiones, métricas y fórmulas clave

Perfecto. Te voy a preparar un artículo completo para el blog de llorella&co, optimizado para SEO, con estructura clara para WordPress y alineado con vuestro estilo: claro, didáctico y orientado a negocio.

Cómo analizar datos SEO con Google Search Console y Looker Studio: dimensiones, métricas y fórmulas clave

En cualquier estrategia SEO, disponer de datos es solo el primer paso. Lo realmente importante es cómo analizarlos y cómo transformarlos en decisiones.

Herramientas como Google Search Console y Looker Studio permiten acceder a una gran cantidad de información sobre el rendimiento orgánico de una web. Sin embargo, sin una estructura clara, estos datos pueden resultar difíciles de interpretar.

En este artículo vamos a repasar:

  • Las principales dimensiones disponibles
  • Las métricas clave
  • Y cómo enriquecer el análisis con fórmulas personalizadas

El objetivo es claro: ayudarte a entender mejor qué está pasando en tu SEO y cómo tomar decisiones más acertadas.

Dimensiones disponibles en Google Search Console

Las dimensiones nos permiten segmentar y analizar los datos desde distintos puntos de vista. Son la base para entender el comportamiento de los usuarios en el buscador.

A continuación, repasamos las principales dimensiones que podemos utilizar en Looker Studio conectando Google Search Console.

Country

La dimensión Country permite analizar el rendimiento SEO por país.

Esto es especialmente útil para:

  • proyectos internacionales
  • análisis de mercados
  • detección de oportunidades geográficas

Permite identificar en qué países tenemos mayor visibilidad y dónde existe margen de crecimiento.

Date

La dimensión Date nos permite analizar la evolución del rendimiento a lo largo del tiempo.

Gracias a ella podemos:

  • detectar tendencias
  • identificar caídas o crecimientos
  • analizar el impacto de cambios SEO

Device Category

La dimensión Device Category segmenta el tráfico en función del dispositivo:

  • Desktop
  • Mobile
  • Tablet

Esto permite detectar diferencias en el comportamiento del usuario y posibles problemas de experiencia o rendimiento según el dispositivo.

Google Property

La dimensión Google Property permite analizar datos según la propiedad de Search Console.

Es útil cuando trabajamos con:

  • múltiples dominios
  • subdominios
  • diferentes versiones de una web

Facilita el análisis consolidado o segmentado de distintos activos digitales

Landing Page

La dimensión Landing Page muestra las páginas de entrada desde resultados orgánicos.

Permite analizar:

  • qué páginas generan tráfico
  • qué URLs posicionan mejor
  • oportunidades de optimización

Es clave para trabajar estrategias de contenido y SEO on-page.

Query

La dimensión Query muestra las búsquedas que realizan los usuarios en Google.

Es una de las más valiosas, ya que permite entender:

  • cómo buscan los usuarios
  • qué keywords generan tráfico
  • oportunidades de posicionamiento

Es la base para cualquier estrategia de contenidos

Métricas clave en Search Console

Las métricas nos indican el rendimiento de nuestras páginas y consultas.

Impressions

Las impresiones indican cuántas veces aparece una página en los resultados de búsqueda.

Sirven para medir visibilidad.

URL Clicks

Los clics representan el número de veces que los usuarios hacen clic en nuestro resultado.

Es una métrica directa de tráfico.

URL CTR

El CTR (Click Through Rate) indica el porcentaje de clics respecto a las impresiones.

Permite evaluar:

  • la relevancia del título
  • la calidad del snippet
  • el atractivo del resultado

Average Position

La posición media indica en qué lugar aparece nuestra web en los resultados de búsqueda.

Es una referencia para medir el posicionamiento de nuestras páginas o keywords.

Cómo enriquecer el análisis con fórmulas personalizadas

Una de las grandes ventajas de trabajar con Looker Studio es la posibilidad de crear campos calculados que permiten ir más allá del dato básico.

Aquí es donde realmente empieza el análisis avanzado.

Brand vs Generic

Permite clasificar las búsquedas en función de si incluyen marca o no.

Esto ayuda a entender:

  • dependencia de marca
  • crecimiento orgánico real
  • captación de nuevos usuarios

Ejemplo:

  • Búsquedas con marca → “llorella marketing”
  • Búsquedas genéricas → “agencia marketing digital hoteles”

Custom Intent

Agrupar las búsquedas según la intención del usuario:

  • Informacional
  • Navegacional
  • Transaccional

Esto permite entender en qué fase del funnel estamos impactando.

Keyword Length

Clasificar las búsquedas en función de su longitud:

  • Short tail
  • Mid tail
  • Long tail

Este análisis es clave para detectar oportunidades de crecimiento en SEO.

Word Count

Permite contar el número de palabras de cada búsqueda.

Ayuda a entender el nivel de especificidad del usuario y el tipo de búsqueda predominante.

Page Type

Clasificar las URLs en función de su estructura.

Por ejemplo:

  • Blog
  • Categoría
  • Producto
  • Landing

Esto permite analizar qué tipo de páginas funcionan mejor a nivel SEO.

Por qué este tipo de análisis es clave en SEO

Trabajar únicamente con datos básicos limita mucho el análisis.

Cuando combinamos:

  • dimensiones
  • métricas
  • fórmulas personalizadas

Podemos obtener una visión mucho más completa del rendimiento SEO.

Esto permite:

  • detectar oportunidades reales
  • optimizar contenidos
  • mejorar el posicionamiento
  • tomar decisiones basadas en datos

Cómo trabajamos el análisis SEO en llorella&co

En llorella&co no creemos en informes llenos de datos difíciles de interpretar.

Nuestro enfoque consiste en:

  • estructurar la información de forma clara
  • seleccionar los KPIs realmente relevantes
  • crear dashboards visuales y accionables

Utilizamos herramientas como Looker Studio para transformar los datos en información útil para el negocio, facilitando la toma de decisiones tanto a equipos de marketing como a dirección o revenue.

Porque el objetivo no es tener más datos.
Es entender mejor lo que está pasando.

Tipos de gráficos más utilizados en Looker Studio

Hoy en día, la mayoría de empresas trabajan con una gran cantidad de datos procedentes de múltiples fuentes: herramientas de analítica web, plataformas publicitarias, CRM, comercio electrónico o redes sociales. Sin embargo, disponer de datos no es suficiente. El verdadero reto está en interpretarlos correctamente y convertirlos en información útil para el negocio.

Aquí es donde entra en juego la visualización de datos.

Herramientas como Looker Studio (anteriormente Google Data Studio) permiten transformar información compleja en informes visuales, claros y dinámicos, facilitando la comprensión del rendimiento de un negocio o de una estrategia digital.

En este artículo repasamos los principales tipos de gráficos que se pueden utilizar en Looker Studio para construir dashboards eficaces y orientados a la toma de decisiones.

Por qué la visualización de datos es clave para entender tu negocio

Un buen informe no consiste en mostrar muchas tablas o números. Su objetivo es permitir que cualquier persona —desde un responsable de marketing hasta un director de negocio— pueda entender rápidamente qué está ocurriendo.

Una correcta visualización de datos permite:

  • detectar tendencias y patrones de comportamiento
  • identificar oportunidades de mejora
  • entender el rendimiento de campañas y canales
  • facilitar la toma de decisiones estratégicas

Cuando los datos se presentan de forma visual, se pueden interpretar en segundos. Por el contrario, cuando se muestran en hojas de cálculo interminables, el análisis se vuelve lento y complejo.

Looker Studio permite resolver este problema mediante dashboards interactivos que integran información procedente de diferentes plataformas.

Tipos de gráficos que puedes utilizar en Looker Studio

A continuación analizamos algunos de los principales tipos de gráficos disponibles en Looker Studio y cómo pueden ayudarte a mejorar la interpretación de tus datos.

Gráfico de series temporales

Uno de los gráficos más utilizados en cualquier informe de marketing o analítica es el gráfico de series temporales.

Este tipo de visualización permite representar la evolución de una métrica a lo largo del tiempo. Es especialmente útil para analizar tendencias o detectar cambios significativos en el comportamiento de los usuarios.

Algunos ejemplos habituales:

  • evolución del tráfico web
  • crecimiento de usuarios
  • evolución de conversiones
  • inversión publicitaria a lo largo del tiempo

Este gráfico permite identificar rápidamente patrones de crecimiento, caídas o picos de actividad.

Puedes ver más información sobre Looker Studio.

Gráfico de barras

El gráfico de barras es uno de los más utilizados cuando se quiere comparar resultados entre diferentes categorías.

Permite visualizar fácilmente qué elementos destacan dentro de un conjunto de datos.

Por ejemplo:

  • rendimiento de campañas publicitarias
  • tráfico por canal de marketing
  • conversiones por dispositivo
  • rendimiento por país

Este tipo de gráfico facilita comparar rápidamente qué estrategia o canal está generando mejores resultados.

Gráfico circular o gráfico de tarta

El gráfico circular, también conocido como gráfico de tarta, se utiliza para representar proporciones dentro de un total.

Este tipo de gráfico es muy útil cuando se quiere visualizar la distribución de una métrica entre diferentes segmentos.

Por ejemplo:

  • porcentaje de tráfico por canal
  • distribución de ventas por categoría
  • reparto de presupuesto publicitario
  • fuentes de adquisición de usuarios

Permite identificar rápidamente qué parte representa cada segmento dentro del total.

Tablas de datos

Aunque los gráficos ayudan a simplificar la información, en muchos casos también es necesario mostrar el detalle completo de los datos.

Las tablas dinámicas de Looker Studio permiten presentar información más detallada manteniendo la capacidad de análisis.

Estas tablas permiten:

  • ordenar resultados
  • aplicar filtros
  • combinar múltiples métricas y dimensiones
  • profundizar en el rendimiento de campañas o páginas

Son especialmente útiles cuando se necesita analizar información con mayor profundidad.

Mapas geográficos

Cuando los datos incluyen información de localización, los mapas geográficos se convierten en una herramienta muy poderosa.

Este tipo de gráfico permite identificar rápidamente:

  • países con mayor tráfico
  • ciudades con más conversiones
  • regiones con mayor demanda

Este tipo de visualización resulta muy útil para empresas que trabajan con mercados internacionales o con estrategias de marketing geolocalizadas.

Tarjetas de indicadores (Scorecards)

Las tarjetas de indicadores, también conocidas como scorecards, permiten mostrar métricas clave dentro de un dashboard.

Son ideales para destacar los KPIs más importantes de un negocio, como por ejemplo:

  • sesiones
  • conversiones
  • ingresos
  • coste por adquisición
  • retorno de inversión publicitaria

Estas tarjetas permiten a los responsables del negocio identificar rápidamente la situación general sin tener que analizar gráficos complejos.

Cómo construir un buen dashboard en Looker Studio

Crear un dashboard eficaz no consiste simplemente en añadir muchos gráficos. Un buen informe debe cumplir tres principios fundamentales:

Claridad

El usuario debe entender los datos en pocos segundos.

Relevancia

Solo se deben mostrar los indicadores realmente importantes para el negocio.

Estructura

Los gráficos deben organizarse de forma lógica para facilitar la lectura del informe.

Cuando estos tres elementos se combinan correctamente, el resultado es un dashboard que realmente ayuda a tomar decisiones.

Informes personalizados con Looker Studio en llorella&co

En llorella&co llevamos años ayudando a empresas a entender mejor sus datos a través de dashboards personalizados en Looker Studio.

Nuestro objetivo no es crear informes complejos llenos de gráficos difíciles de interpretar, sino diseñar paneles de control claros, visuales y adaptados a cada negocio.

Analizamos qué métricas son realmente relevantes para cada cliente, conectamos las diferentes fuentes de datos y construimos informes que permiten entender rápidamente el rendimiento de una estrategia digital.

Porque cuando los datos se presentan de forma clara, las decisiones se toman con mayor rapidez y seguridad.

Conclusión

La visualización de datos es hoy una herramienta fundamental para cualquier empresa que quiera entender su negocio digital.

Looker Studio permite transformar información compleja en informes visuales e interactivos que facilitan el análisis y la toma de decisiones.

Elegir el tipo de gráfico adecuado, estructurar bien los dashboards y centrarse en los KPIs relevantes son elementos clave para construir informes realmente útiles.

Si quieres mejorar la visualización de datos de tu negocio

En llorella&co podemos ayudarte a crear dashboards personalizados en Looker Studio adaptados a tu modelo de negocio y a tus objetivos.

Diseñamos informes claros, conectados a tus fuentes de datos y orientados a facilitar la toma de decisiones.

Etiquetado a nivel de servidor: mejora la precisión de tus datos y el cumplimiento normativo

El etiquetado a nivel de servidor (server-side tagging) se está consolidando como una solución imprescindible para las marcas que desean mejorar la calidad de sus datos, optimizar el rendimiento de sus sitios web y garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad. A diferencia del etiquetado tradicional basado en el navegador (client-side), esta metodología permite gestionar todas las etiquetas desde un servidor propio, lo que se traduce en mayor control y eficiencia.

¿Qué es el etiquetado a nivel de servidor?

Este enfoque permite recoger y procesar los datos de interacción del usuario en un servidor intermedio, antes de enviarlos a plataformas como Google Analytics, Meta o herramientas de publicidad digital. De este modo, se evita el uso intensivo de scripts en el navegador del usuario, que pueden afectar tanto la precisión de los datos como la experiencia de navegación.

En colaboración con partners especializados como Usercentrics, en llorella&co ayudamos a nuestros clientes a implementar soluciones de etiquetado a nivel de servidor totalmente personalizadas, que les permiten adaptarse a las exigencias legales sin sacrificar la eficacia de su estrategia digital.

Beneficios del server-side tagging

1. Recopilación de datos más precisa

El etiquetado en el navegador está sujeto a limitaciones como bloqueadores de anuncios, restricciones de cookies o errores de carga. Gracias al etiquetado server-side, las marcas reducen la pérdida de datos, consiguiendo una visión más fiable del comportamiento del usuario.

2. Mejor rendimiento del sitio web

Al eliminar buena parte de los scripts del lado del cliente, los tiempos de carga se reducen notablemente. Esto tiene un impacto directo en la experiencia del usuario y en el posicionamiento en buscadores, dos factores clave en cualquier estrategia de marketing online.

3. Mayor cumplimiento de las normativas de privacidad

Con un control más estricto sobre los datos y su tratamiento, las empresas pueden gestionar con mayor eficacia el consentimiento del usuario. Esto permite cumplir con regulaciones como el GDPR o la CCPA, reforzando además la confianza en la marca.

4. Flexibilidad y control total

Este enfoque permite enriquecer, anonimizar o integrar datos provenientes de otras fuentes (como un CRM) antes de enviarlos a herramientas de analítica o publicidad en buscadores. La posibilidad de personalización es uno de sus grandes atractivos.

¿Cómo empezar?

La implementación del server-side tagging requiere conocimientos técnicos y una planificación estratégica. En llorella&co, diseñamos soluciones a medida en función de las necesidades de cada cliente, combinando tecnología avanzada y cumplimiento normativo para que cada proyecto funcione de forma óptima desde el inicio.

Además, trabajamos con herramientas especializadas como Usercentrics que automatizan y facilitan la gestión del consentimiento, adaptándose a la normativa vigente en cada país.

Conclusión

Adoptar el etiquetado a nivel de servidor es una inversión estratégica en datos fiables, velocidad web y cumplimiento legal. Si desea transformar su estrategia de analítica web y marketing online, póngase en contacto con nuestro equipo y descubra cómo podemos ayudarle a implementar esta solución con éxito.

La importancia de un banner de cookies adaptable

Las normativas de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea, exigen que las empresas obtengan el consentimiento explícito de los usuarios antes de recopilar datos personales. Sin embargo, estas regulaciones varían según la región, lo que implica que un enfoque único no es suficiente.

Usercentrics ofrece una plataforma de gestión de consentimientos (CMP) que permite personalizar los banners de cookies según la ubicación del usuario, adaptándose automáticamente a las leyes locales. Esto no solo asegura el cumplimiento legal, sino que también mejora la confianza del usuario al ofrecer transparencia y control sobre sus datos.

Personalización y coherencia de marca

Un banner de cookies no debe ser una interrupción en la experiencia del usuario, sino una extensión coherente de la identidad de la marca. Con Usercentrics, las empresas pueden personalizar completamente el diseño del banner, incluyendo colores, tipografías y logotipos, manteniendo la coherencia visual en todos los puntos de contacto con el cliente.

Además, la plataforma permite mostrar el banner en más de 60 idiomas, adaptándose automáticamente al idioma preferido del usuario y mejorando la accesibilidad y comprensión del mensaje.

Optimización mediante pruebas A/B

La mejora continua es clave para maximizar las tasas de aceptación de cookies. Usercentrics facilita la realización de pruebas A/B en los banners de cookies, permitiendo a las empresas evaluar diferentes versiones y determinar cuál genera mejores resultados en términos de interacción y consentimiento del usuario.

Este enfoque basado en datos permite ajustar elementos como el texto, el diseño y la disposición de los botones, optimizando la experiencia del usuario y cumpliendo con las normativas de privacidad.

Cumplimiento legal automatizado

Mantenerse al día con las cambiantes regulaciones de privacidad puede ser un desafío. La solución de Usercentrics automatiza este proceso, actualizando los banners de cookies según las últimas leyes y normativas. Esto incluye la detección automática de nuevas cookies y tecnologías de seguimiento en el sitio web, asegurando que los usuarios siempre estén informados y puedan gestionar sus preferencias de manera efectiva.

Conclusión

La implementación de un banner de cookies adaptable y personalizado es esencial para cumplir con las normativas de privacidad y mejorar la experiencia del usuario. Herramientas como Usercentrics ofrecen la flexibilidad y funcionalidad necesarias para lograr estos objetivos, convirtiendo un requisito legal en una oportunidad para fortalecer la relación con los clientes y optimizar las estrategias de marketing.

Para más información sobre cómo implementar una solución de gestión de consentimientos efectiva, visite nuestro sitio web: llorella.net.

Más informarción: From compliance to conversions: Cookie banner best practices

Google Tag Manager implementará etiquetas automáticas

Google ha anunciado una actualización relevante en el funcionamiento de Google Tag Manager (GTM), que comenzará a aplicarse a partir del 10 de abril de 2025. Esta modificación tiene como objetivo mejorar la fiabilidad del seguimiento de campañas publicitarias, facilitando la gestión de etiquetas y potenciando el acceso a nuevas funcionalidades.

¿Qué va a cambiar?

A partir de la fecha mencionada, todos los contenedores de Google Tag Manager que incluyan etiquetas de Google Ads o Floodlight cargarán automáticamente una etiqueta de Google antes de enviar cualquier evento. Esta implementación no requiere intervención previa por parte del usuario y se activará de forma automática.

¿Por qué es importante este cambio?

La carga automática de la etiqueta de Google aportará beneficios concretos al trabajo de medición y seguimiento:

  • Mayor fiabilidad en el seguimiento de Google Ads.
  • Posible incremento del volumen de datos recopilados, gracias a una mejor implementación del etiquetado.
  • Mejor integración con funciones avanzadas, como Conversiones Mejoradas, seguimiento multidominio y eventos automáticos, todo desde los ajustes de la etiqueta de Google.

Recogida de datos simplificada

Para quienes hayan aceptado los Términos del Servicio sobre los Datos de los Clientes, se habilitará automáticamente la recogida de “Datos proporcionados por los usuarios”. Esta funcionalidad permitirá aplicar los mismos ajustes configurados en la etiqueta de Google a los eventos enviados por GTM, del mismo modo que ya se aplican a eventos disparados por código en la página.

Más información sobre la gestión de datos proporcionados por los usuarios y otros detalles del cambio: Centro de ayuda de Google Tag Manager.

¿Qué se recomienda hacer?

Aunque el cambio se implementará automáticamente, Google recomienda añadir la etiqueta de Google manualmente al contenedor de GTM para comprobar con antelación cómo puede afectar a la configuración de seguimiento actual.

Esta acción preventiva permite validar el funcionamiento del nuevo modelo y aprovechar las mejoras disponibles sin interrupciones en la medición.

Desde llorella&co, recomendamos revisar la configuración actual de GTM y asegurarse de que las etiquetas de conversión están correctamente alineadas con las nuevas directrices de Google. El objetivo es garantizar una medición precisa y un uso óptimo de las funcionalidades más avanzadas.

¿Desea asistencia para adaptar su estrategia de medición?

Contáctenos y le ayudaremos a optimizar sus sistemas de analítica web y etiquetas publicitarias.

Tráfico “Unassigned” en Google Analytics 4

En llorella&co, tenemos un departamento de analítica que se dedica a la configuración y visualización de datos. Este departamento se encarga también de estar al día de los distintos asuntos a tener en cuenta para lograr una medición óptima, como es el caso de la gestión de las fuentes de tráfico que GA4 detecta como “Unassigned”.

¿Cómo evitar el tráfico “Unassigned” en Google Analytics 4?

El tráfico no asignado en Google Analytics 4 (GA4) es un problema común que puede dificultar la comprensión de las fuentes de tráfico que impulsan el rendimiento de tu sitio web. Cuando el tráfico no se asigna correctamente, es difícil tomar decisiones informadas sobre estrategias de marketing y optimización del sitio. En este artículo, exploraremos qué es el tráfico no asignado en GA4 y cómo evitarlo para obtener datos precisos y útiles.

¿Qué es el tráfico Unassigned en GA4?

El tráfico Unassigned se refiere a las visitas a tu sitio web que Google Analytics no puede categorizar correctamente en una fuente de tráfico específica. Esto ocurre cuando GA4 no puede determinar de dónde proviene el tráfico debido a diversas razones, como la falta de etiquetas UTM, redireccionamientos, enlaces compartidos en aplicaciones de mensajería o correos electrónicos, entre otros.

El tráfico Unassigned representa el tráfico en la web que GA4 no asocia a ninguno de sus canales predeterminados:

  • Affiliates
  • Audio
  • Cross-network
  • Direct
  • Display
  • Email
  • Mobile Push Notifications
  • Organic Search
  • Organic Shopping
  • Organic Social
  • Organic Video
  • Paid Other
  • Paid Search
  • Paid Shopping
  • Paid Social
  • Paid Video
  • Referral
  • SMS

¿Cómo detectar el tráfico Unassigned en GA4?

Para detectar este tráfico, puedes acceder a GA4, dirigirte a la sección de informes y seleccionar «Acquisition» y luego «Traffic acquisition» o “User acquisition”. Aquí, puedes filtrar por «Unassigned» para ver las sesiones que no se han asignado a ninguna fuente específica.

Como hemos hecho en esta captura de pantalla, es aconsejable añadir una variable secundaria para que nos muestre tanto la fuente (Source) como el medio (Medium), para que nos ayude a identificar mejor, parte de este tráfico que GA4 no logra asignar a ningún canal.

¿Cómo evitar el tráfico Unassigned en GA4?

Evitar el tráfico Unassigned en GA4 es fundamental para obtener datos precisos y entender de dónde proviene tu audiencia. Aquí tienes algunas estrategias para reducir y prevenir el tráfico no asignado:

Utiliza UTM Tags:
Las etiquetas UTM (Urchin Tracking Module) son parámetros que se agregan a las URL para rastrear el origen de un enlace. Asegúrate de etiquetar adecuadamente todas tus campañas, enlaces y anuncios con etiquetas UTM para que GA4 pueda rastrearlos correctamente.

Es de gran utilidad, para realizar un etiquetado correcto, revisar como GA4 asocia estas etiquetas UTM a los distintos canales a los que atribuye el tráfico. En este enlace, podrás encontrar información al respecto: https://support.google.com/analytics/answer/9756891?hl=es

Por ejemplo:

Implementa redireccionamientos adecuados:
Evita redireccionamientos innecesarios, ya que pueden confundir a GA4. Asegúrate de que las redirecciones estén configuradas correctamente y que no oculten la fuente de tráfico original.

Comprueba tus enlaces compartidos:
Si compartes enlaces a través de aplicaciones de mensajería o correos electrónicos, asegúrate de que los enlaces estén correctamente etiquetados con UTM. Esto ayudará a GA4 a asignar el tráfico correctamente.

Utiliza enlaces cortos personalizados:
Algunos servicios de acortamiento de URL permiten personalizar los enlaces cortos y agregar etiquetas UTM directamente. Esto facilita el seguimiento de enlaces compartidos en redes sociales y correos electrónicos.

Revisa regularmente los informes de tráfico no asignado:
Monitoriza los informes de tráfico no asignado en GA4 de forma regular para identificar patrones y posibles problemas. Esto te permitirá tomar medidas correctivas.

Formación y seguimiento continuo:
Asegúrate de que tu equipo de marketing y analistas estén capacitados en la configuración y uso de GA4. La formación continua es esencial para evitar errores que puedan contribuir al tráfico no asignado.

En resumen, evitar el tráfico Unassigned en Google Analytics 4 es esencial para obtener datos precisos y tomar decisiones informadas en tu estrategia de marketing digital. Al utilizar etiquetas UTM, configurar redireccionamientos adecuados y rastrear eventos clave, puedes minimizar el tráfico no asignado y mejorar la precisión de tus informes de analítica web. Con datos más claros, podrás optimizar tu estrategia y obtener un mejor rendimiento en línea.

Actualización de los Banners de Consentimiento de Cookiebot a la Versión Swift

En llorella&co, siempre nos aseguramos de que nuestros clientes estén al día con las últimas novedades en tecnología y herramientas que impactan la gestión de sus negocios online. Por ello, queremos informarte sobre un cambio importante que afectará a todos los usuarios de Cookiebot, una herramienta clave para la gestión de las cookies en las páginas web.

Cookiebot está en proceso de migrar todos los banners de consentimiento que aún utilicen la versión Elemental a su nueva versión: el banner Swift, y este cambio tiene una fecha límite que es importante que tengas en cuenta.

¿Qué es el banner Swift de Cookiebot?

El banner Swift es la versión más reciente del banner de consentimiento de cookies de Cookiebot, diseñada para mejorar tanto la experiencia del usuario como la flexibilidad en la personalización. Algunos de sus beneficios clave incluyen:

  • Mejora en la experiencia de usuario desde su implementación.
  • Diseño completamente adaptable, optimizado para dispositivos móviles.
  • Mayor accesibilidad y facilidad de uso para todos los visitantes de tu web.
  • Opciones de personalización más amplias en cuanto a diseño, botones, colores y más.
  • Consentimiento más transparente, con funciones avanzadas de opt-in/opt-out.

¿Por qué es importante este cambio?

A partir del 26 de noviembre de 2024, todos los banners que aún utilicen la versión Elemental serán actualizados automáticamente al banner Swift. Si tu banner actual ha sido personalizado (en términos de colores, botones, diseño, etc.), es crucial que actualices manualmente a la nueva versión antes de esta fecha. De lo contrario, perderás cualquier personalización que hayas hecho.

Nosotros, como partners de Cookiebot, estamos aquí para apoyarte en este proceso. Si tienes clientes con banners personalizados, te recomendamos que accedas al administrador de Cookiebot CMP para realizar la actualización. También, si gestionas banners de consentimiento en nombre de tus clientes, es recomendable que sigas las guías detalladas de Cookiebot para llevar a cabo esta actualización de manera correcta.

¿Qué pasa si no realizas la actualización?

Si no se realiza la migración manual al banner Swift antes del 26 de noviembre de 2024, la actualización se realizará automáticamente y todas las personalizaciones del banner Elemental se perderán. Para evitar inconvenientes, recomendamos no esperar hasta el último momento y realizar la transición con tiempo.

Estamos aquí para ayudarte

Sabemos que estos procesos pueden ser un poco complejos, pero no te preocupes, llorella&co está aquí para facilitarte esta transición. Si tienes alguna pregunta sobre cómo actualizar tu banner de consentimiento o necesitas asistencia para asegurarte de que todo esté en orden, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Este cambio es una oportunidad para mejorar la experiencia de los usuarios de tu web y garantizar que cumples con las últimas normativas en cuanto a gestión de cookies y protección de datos.

¡Estamos listos para ayudarte a dar el siguiente paso!

Diferencia entre Usuarios, Usuarios Activos y Usuarios Totales

Según el informe de GA4 que consultes en cada ocasión vas a encontrarte con una métrica distinta respecto a los usuarios.

  • Usuarios
  • Usuarios Totales
  • Usuarios Activos

En el informe de Adquisición, por lo general, veremos la métrica Usuarios.

Mientras que en el informe de eventos, lo que encontramos es la métrica Usuarios Totales.

¿Qué es cada una de estas métricas?

Usuarios Totales. Esta métrica contabiliza el total de usuarios que ha abierto tu página web. Da igual si ha hecho clic en un enlace por error y nada más llegar a la página, la cierra. Este usuario será contabilizado en Usuarios Totales.

En las siguientes líneas vamos a explicar las diferencias entre unas y otras.

Usuarios Activos. Se trata de Usuario principal para GA4. Esto significa que en aquel informe en que veamos la métrica Usuarios, se trata en realidad de usuarios activos.

Y ¿qué es un usuario activo para GA4?

Un usuario será contabilizado como activo para GA4 en cualquiera de estas dos situaciones:

  • O bien registra una sesión con interacción
  • O bien Google Analytics recoge el evento first_visit o el parámetro engagement_time_msec.

Veamos qué es cada una de estas condiciones:

Una sesión con interacción es aquella sesión que:

  • Dura más de 10 segundos, o
  • Registra un evento de conversión, o
  • Registra al menos dos páginas vistas.

First_visit es el evento que se asocia a un usuario la primera vez que llega a nuestra página web.

El parámetro engagement_time_msec se envía junto con los siguientes eventos automáticos:

  • Scroll
  • User_engagament

Por resumir, si por algún motivo un usuario no es contabilizado como activo en la primera condición, -sesión con interacción-, será considerado como tal, si hace scroll o registra un evento de user_engagament.

Este evento, se envía a Google Analytics junto con el mencionado parámetro, cada vez que un usuario cambio de página o abandona nuestro sitio. Si el abandono sucede antes de 10 segundos, no será contabilizado como un usuario activo.

Como se menciona más arriba, en general, cuando encontramos la métrica usuarios en un informe de GA4, esta métrica hace referencia a Usuarios Activos.

Además de los mencionados, existen otras métricas referentes a Usuarios:

  • Usuarios Nuevos, serán contabilizados aquí, aquellos usuarios a los que se asigne el evento firsst_visit
  • Usuarios recurrentes, serán contabilizados como usuarios recurrentes, aquellos que hayan registrado una sesión previo, independientemente de si ésta fue considerada una sesión con interacción o no.

Para más información consulta la página de ayuda de Google Analytics.

Cookiebot se adapta a la nueva Guía sobre el uso de las Cookies

El pasado mes de julio de 2023, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) actualizó su Guía sobre el uso de las Cookies.

Dicha guía contiene «orientaciones prácticas sobre cómo debe proporcionarse la información para cumplir el requisito de consentimiento informado» establecido en el artículo 22.2 de la Ley 34/2002, de 11 de julio, de servicios de la sociedad de la información y de comercio electrónico (más conocida por sus siglas LSSI).

Para cumplir con esta nueva Guía, Cookiebot ha lanzado una nueva versión del banner de consentimiento.

Este nuevo banner, disponible para todos los usuarios desde el pasado 12 de septiembre, incorpora una serie de novedades para cumplir con la nueva guía. Vamos a intentar recoger todas ellas en el presente artículo.

Cambios en el texto legal que acompaña al banner de consentimiento.

El banner hasta ahora disponible para los usuarios de Cookiebot mostraba junto a los botones de consentimiento un sencillo texto descriptivo sobre las cookies.

El nuevo banner, sin embargo, es mucho más explícito sobre el uso de las cookies. Incorporando información mucho más detalle sobre el uso de las mismas y el propósito que se persigue con su almacenamiento.

Además del texto descriptivo que aparece junto a los botones de aceptación / rechazo, se ha ampliado la información que se proporciona al cliente. De esta forma, si antes cuando se hacía clic en el botón «Mostrar detalles», podíamos incluir 3 secciones diferenciadas como puede verse en la captura adjunta. Consentimiento. Detalles y Acerca de las Cookies.

En el nuevo banner se ha incluido una cuarta sección. Configuración de anuncios. Que permite un mayor control sobre la aceptación que se otorga respecto de las cookies de marketing.

Dicha sección de configuración de anuncios aporta información detallada sobre el procesamiento de datos y permite al usuario establecer sus preferencias a un nivel mucho más detallado.

Hasta aquí los cambios elementales que incorpora la nueva plantilla de Cookiebot.

Estos cambios se irán aplicando de forma progresiva a nuestros clientes y no es necesaria ninguna acción por su parte.

Os dejamos aquí el enlace a la nueva Guía sobre el uso de las Cookies.

¿Qué es el Interaction to Next Paint (INP)?

Estamos empezando a recibir algunos avisos nuevos desde la herramienta de Google Search Console en los que se habla de un nuevo tipo de problema que puede aparecen en tu dominio, titulado «Se han detectado problemas de INP de Core Web Vitals en tus sitios».

Este INP es un nuevo tipo de métrica que utiliza Google para medir la capacidad de respuesta de los sitios web de una forma mucho más «eficiente» de como lo hacía FID.

De todos modos, este cambio se empezará a ver, no hasta Marzo del 2.024 no sustituirá al FID como Core Web Vitals, …. así que tenemos tiempo para ir familiarizándonos con esta nueva manera de medir.

Si queréis más información sobre como funciona esta nueva métrica, podéis consultar este artículo «Interaction to Next Paint (INP)» (en inglés), que a parte de explicar el funcionamiento de esta nueva métrica, también ofrece algunas animaciones con comparativas de ambas métricas.