¿Confías ciegamente en tus informes de GA4? En un mundo donde la privacidad es crucial y las cookies de terceros desaparecen, Google Analytics 4 (GA4) se diseñó para operar en este nuevo escenario recurriendo al modelado de datos, un proceso con limitaciones que todo especialista en marketing digital debe conocer.
¿Qué es el modelado de datos en GA4?
El gran reto actual para la analítica es que no siempre se puede rastrear cada interacción del usuario. Restricciones de consentimiento, bloqueadores de anuncios o la navegación multidispositivo crean vacíos de información. GA4 usa Machine Learning para llenar estos huecos, infiriendo el comportamiento de usuarios no identificables (los que no aceptaron cookies) basándose en usuarios similares que sí dieron su consentimiento. Es como si predijera qué habrían hecho los “desconocidos” observando a los “conocidos”.
Esto se logra principalmente con:
- Google signals: Vincula datos de usuarios que iniciaron sesión en su cuenta de Google y aceptaron la personalización de anuncios.
- Modo de consentimiento (Advanced Consent Mode v2): Permite a GA4 enviar “pings” sin cookies para modelar el comportamiento de usuarios no consentidos, basándose en los consentidos.
- Modelado de comportamiento (Behavioral Modeling): Algoritmos avanzados predicen el comportamiento de usuarios no disponibles, usando patrones de usuarios similares que sí dieron su consentimiento.
Es importante recordar que el modelado es una opción que no viene seleccionada por defecto, sino que para disponer de ella debe ser activada en la configuración de Identidad para los informes
Limitaciones clave: sesgos en la representatividad
La principal limitación es que los datos modelados son estimaciones, no mediciones exactas. Confiar solo en estas cifras sin entender su origen puede llevar a decisiones equivocadas.
Un aspecto crítico es la distorsión del volumen y la calidad por fuente de tráfico. Los usuarios más interesados en tu marca, que confían más en ella (y suelen hacer visitas a la web de “mayor calidad”), son los que más aceptan las cookies. El modelo de GA4 se entrena con estos usuarios “consentidos”. Esto tiene un doble efecto:
- Distorsión del volumen por fuente: Las fuentes de tráfico con una alta tasa de aceptación de cookies (por ejemplo, tráfico orgánico de búsqueda) tendrán una mayor proporción de datos reales con los que alimentar el modelo. Cuando GA4 escala estos datos para estimar el total, tenderá a sobreestimar el volumen total de usuarios o sesiones provenientes de estas fuentes de “alta calidad”, porque asume que el comportamiento de los no-consentidos de esa fuente es similar al de los consentidos. Por el contrario, fuentes con bajas tasas de aceptación (como ciertas campañas de display) tendrán menos datos reales y, aunque el modelo intente completarlos, podrían terminar infra-representadas en su volumen total en comparación con su tráfico real no consentido, simplemente porque el modelo tiene menos “anclas” de datos reales de ese tipo de usuario.
- Sobreestimación de la calidad para fuentes de baja calidad: Al modelar el comportamiento de los usuarios no consentidos de cualquier fuente, GA4 se basa en el comportamiento de los usuarios consentidos. Dado que los usuarios que consienten son, en promedio, más comprometidos y de mayor calidad, el modelo puede atribuir una calidad (por ejemplo, tasas de conversión o de engagement) artificialmente más alta a los usuarios modelados de fuentes de baja calidad de lo que realmente tendrían si hubieran sido rastreados directamente. Es decir, los no-consentidos de Display “se parecerán” más a los consentidos de SEO de lo que deberían.
Ejemplo para clarificar:
Imaginemos que tienes 100 visitas de SEO y 100 de Display:
- SEO (alta calidad / 80% aceptación): 80 usuarios aceptan cookies, 20 no. GA4 tiene datos reales de 80. Al modelar, escala para representar 100 visitas. Como los datos base son de alta calidad, el volumen total percibido de SEO por GA4 es cercano a 100 y de alta calidad.
- Display (baja calidad / 20% aceptación): Solo 20 usuarios aceptan cookies, 80 no. GA4 tiene datos reales de 20.
- Distorsión de volumen: Al tener tan pocos datos reales de Display, el modelo tiene menos información para estimar el comportamiento de los 80 no-consentidos. Es posible que el volumen total modelado para Display subestime la cantidad real de visitas que tuviste (es decir, en lugar de 100, quizás el modelo solo “reconstruye” 80 o 90, ya que su base real es muy pequeña).
- Sobreestimación de calidad: Más allá del volumen, el modelo intentará “completar” los datos de esos 80 usuarios de Display no-consentidos basándose en los usuarios que sí consienten (que incluyen a los de SEO de alta calidad). Esto podría llevar a que la tasa de conversión modelada para Display sea artificialmente más alta de lo que sería en realidad, porque el modelo está infiriendo un comportamiento más “premium” para esos usuarios que nunca dieron consentimiento.
En síntesis, el modelado en GA4 busca ofrecer una visión completa, pero existe el riesgo de que las fuentes con mayor consentimiento parezcan generar más volumen del real, y la calidad inferida para fuentes con bajo consentimiento pueda parecer mejor de lo que es.
Implicaciones para los analistas y marketers
Dadas estas limitaciones, ¿cómo debemos abordar la analítica con GA4?
- No debemos tomar los datos al pie de la letra: Los datos de GA4 son una estimación se debe hacer un análisis crítico de ellos.
- La importancia del contexto: Debemos cruzar los datos de GA4 con otras fuentes de información (CRM, ventas offline, GSC, plataformas de campañas).
- Enfoque en tendencias, no en números exactos: Buscar patrones y cambios significativos a lo largo del tiempo, es más útil que quedarnos con una cifra exacta.
Soluciones sin cookies: Debemos integrar herramientas de medición que no dependan de cookies para una visión más completa y resiliente a los cambios de privacidad. Aquí puedes ver más detalles de la solución que hemos desarrollado desde LaMagnética.
Conclusión
GA4 es una herramienta potente para el futuro de la analítica en un mundo centrado en la privacidad. Sus capacidades de modelado son innovadoras y entender sus limitaciones no es una debilidad, sino una fortaleza. Nos permite ser más astutos, hacer mejores preguntas y complementar nuestros análisis con otras fuentes.
En este panorama digital cambiante, ser consciente de cómo se recogen tus datos es el primer paso para utilizarlos de forma efectiva. Además, sincronizar todas las fuentes de datos y complementarlas con analítica sin cookies es más importante que nunca para una visión completa. Si quieres que te ayudemos a tener tu analítica sin cookies, puedes contactarnos a través del formulario.
¿Qué desafíos te ha presentado el modelado de datos en GA4 y cómo los has superado?
