¿Tus Datos de Google Analytics y Ads No Coinciden?

En la era del "marketing basado en datos", herramientas como Google Analytics y Google Ads son tratadas como la Biblia del análisis digital. Pero, ¿qué tan sólidas son las métricas que estas plataformas ofrecen? Con algoritmos como HyperLogLog++ (HLL++) manejando cardinalidades únicas, modelos de atribución divergentes y una transparencia limitada en los fundamentos matemáticos, nos enfrentamos a un problema incómodo: los datos no siempre son lo que parecen.

Hoy cuestionaremos todo: desde cómo se calculan los usuarios activos en Google Analytics hasta las discrepancias entre Ads y Analytics. ¿Estás seguro de que tus campañas están optimizadas para el éxito? Después de leer esto, puede que lo reconsideres.

HLL++: La Promesa y el Problema de la Cardinalidad Única

Google Analytics 4 utiliza el algoritmo HLL++ para estimar la cardinalidad única de métricas como usuarios activos y sesiones. Según Google, esto permite manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento. Sin embargo, el precio que pagamos es la precisión.

El Problema con la Aproximación

HLL++ se basa en una fórmula que utiliza valores hash para estimar el número de elementos únicos en un conjunto de datos. La fórmula estándar es:

HLL = αₘ ⋅ m² ⋅ (Σᵢ=1ᵐ 2⁻ᴸⁱ)⁻¹

Donde:

• αₘ es una constante de corrección para la estimación,
• m es el número de registros,
• Li son las posiciones de los bits en los valores hash.

Este cálculo reduce el consumo de memoria, pero introduce un error relativo definido por:

Error = 1.04 / √m

Márgenes de Error y Escenarios Reales

Google afirma que el margen de error para métricas cardinales es de ±1.63% con un intervalo de confianza del 95%. En una campaña con 1 millón de usuarios, esto podría traducirse en hasta 16,300 usuarios mal contados. Si el presupuesto de la campaña depende de esta métrica, podrías estar asignando decenas de miles de dólares a segmentos que no existen.

Además, Google Analytics y BigQuery utilizan configuraciones distintas para precision y sparse precision, lo que significa que las cifras nunca serán idénticas entre ambas plataformas. Por ejemplo:

• Para sesiones, Analytics utiliza una precisión de 12.
• Para usuarios activos, la precisión es de 14.

Esto significa que los márgenes de error varían incluso dentro de la misma herramienta, algo que nunca se explica claramente en las documentaciones públicas.

Pregunta Crítica

¿Cómo podemos confiar en un sistema donde cada número es una estimación, y donde las discrepancias internas entre plataformas como Analytics y BigQuery son inevitables?

Google Ads y Analytics: Cuando los Modelos de Atribución Se Contradicen

A pesar de estar en el mismo ecosistema, Google Ads y Google Analytics funcionan bajo reglas diferentes. Ads está diseñado para atribuir conversiones al último clic pagado, mientras que Analytics emplea modelos multicanal. Esta contradicción genera discrepancias que son todo menos triviales.

Un Caso de Estudio Práctico

Imaginemos que una campaña de Google Ads genera 10,000 clics, y Analytics reporta que estos clics llevaron a 1,000 conversiones. Sin embargo:

• Ads atribuirá todas estas conversiones a sus anuncios, independientemente de si los usuarios también interactuaron con otros canales.
• Analytics podría dividir estas conversiones entre tráfico orgánico, referencias y otros medios.

Impacto: Tu "ROI" en Ads parecerá más alto de lo que realmente es, lo que podría llevarte a aumentar un presupuesto basado en resultados inflados.

Datos Modelados: El Problema Invisible

Cuando faltan datos (por ejemplo, debido a cookies bloqueadas), tanto Ads como Analytics rellenan los vacíos con modelos estadísticos. Pero estos modelos no siguen la misma lógica:

• Google Ads: Se centra en maximizar la atribución de conversiones a sus anuncios.
• Google Analytics: Intenta distribuir el crédito entre todos los puntos de contacto.

Esto crea una doble contabilidad en los casos donde ambas plataformas intentan medir los mismos eventos.

Pregunta Crítica:

¿Dónde está la transparencia en cómo se modelan estos datos? ¿Cómo podemos auditar la validez de estas inferencias cuando los algoritmos son opacos?

Tag Manager: ¿El Unificador o el Problema?

Google Tag Manager promete simplificar la recopilación de datos y la implementación de etiquetas, pero introduce riesgos inherentes:

• Errores humanos: Si las etiquetas no se configuran correctamente, puedes terminar con datos duplicados o incompletos.
• Impacto en Conversiones Mejoradas: La integración con Analytics y Ads requiere precisión quirúrgica. Un pequeño error en la configuración puede significar que tus métricas no reflejen la realidad.

Un Problema Común

En una implementación típica, las conversiones medidas en Analytics se importan a Ads. Si las etiquetas de Tag Manager duplican eventos o no están alineadas con las métricas de Analytics, los informes de Ads pueden inflar las conversiones en un 10-15%.

Ejemplo práctico: Si tu presupuesto publicitario es de USD$50,000, este error podría significar una inversión mal dirigida de hasta USD$7,500.

Pequeñas Inexactitudes, Grandes Costos

Los márgenes de error y las discrepancias pueden parecer pequeños, pero sus implicaciones son masivas cuando se traducen en dólares:

• Errores de cardinalidad: En una campaña con 5 millones de usuarios, un error del 2% equivale a 100,000 usuarios mal contados.
• Impacto en remarketing: Si Analytics infla los usuarios activos, tus campañas de remarketing podrían estar dirigidas a audiencias irrelevantes, desperdiciando clics y presupuesto.

Pregunta Crítica ¿Estamos tomando decisiones estratégicas basadas en datos defectuosos? ¿Cuánto dinero estamos perdiendo debido a estas inexactitudes?

La Falta de Transparencia: El Verdadero Problema

Google no publica las fórmulas completas detrás de sus modelos ni proporciona herramientas de auditoría para verificar la precisión de las métricas reportadas. Además:

• Inconsistencias internas: Las discrepancias entre BigQuery y la IU de Analytics son justificadas como "diferencias esperadas", sin una explicación técnica que las respalde.
• Modelado estadístico no verificable: Los datos inferidos para Conversiones Mejoradas no pueden ser auditados por los usuarios, lo que genera dudas sobre su validez.

Ejemplo Impactante

En un caso analizado por AdExchanger, una empresa descubrió que sus métricas de Analytics sobrestimaban las conversiones en un 18% debido a errores en el modelado de datos faltantes. Esto resultó en una pérdida de $120,000 en presupuestos mal asignados.

¿Qué Puedes Hacer para No Caer en la Trampa?

1. Audita tus datos: Usa herramientas como BigQuery para verificar las métricas reportadas en Analytics y Ads.
2. Define una única fuente de verdad: Decide si confiarás más en Analytics o Ads, pero sé consciente de las limitaciones de cada uno.
3. Capacita a tu equipo: Asegúrate de que tus analistas comprendan las limitaciones de HLL++ y los modelos de atribución.
4. Valida periódicamente: Cruza los datos de Google con otras herramientas como plataformas CRM, si tú CRM tiene información más fiable (sobre todo si es Clientify ) o software de BI.

Los Datos No Son Dios

Google Analytics, Ads y HLL++ son herramientas impresionantes, pero no infalibles. Las pequeñas inexactitudes, la falta de transparencia y las discrepancias entre plataformas pueden costarte millones en presupuestos mal asignados y decisiones mal fundamentadas.

El futuro del marketing no está en confiar ciegamente en los datos, sino en cuestionarlos, validarlos y complementarlos con análisis críticos. Porque, al final del día, un número aproximado no es suficiente cuando tu dinero está en juego.

¿Y tú? ¿Estás seguro de tus métricas? Comenta y aperturemos el debate.