Desde el mes de febrero de este mismo año, Google nos permite integrar las nuevas propiedades de Google Analytics 4 con los contenedores de Google Optimize, su herramienta gratuita para probar diferentes versiones de los sitios web y aplicaciones con los usuarios.
El nuevo modelo de GA4 orientado a eventos y centrado en el usuario implica algunos cambios a la hora de ser capaces de analizar los resultados de nuestros experimentos, por eso vamos a repasar los principales cambios respecto a Universal Analytics, algunas ventajas ofrecidas por Google para incentivar el cambio, y veremos cómo podemos utilizar los datos generados por Optimize en nuestra propiedad de GA4.
Principales diferencias entre la integración con Universal Analytics y GA4
Al configurar nuestro primer experimento, lo primero que nos encontraremos es que el número de objetivos disponibles por defecto es menor. Universal Analytics nos permitía elegir hasta 9 objetivos diferentes, incluyendo páginas vistas, duración de la sesión o rebote. En cambio, GA4 solo nos permite elegir entre 5 objetivos: Compras, Ingresos por compras, Páginas vistas, Objetivos de conversión y Objetivos personalizados. Estos últimos han sido añadidos recientemente y nos permiten asignar como objetivo cualquier evento de nuestra propiedad de GA4, lo cual nos ofrece un grado de libertad aun mayor.
También encontramos algunas limitaciones en otros aspectos como el número de experimentos que podemos realizar de forma simultánea. Mientras que Universal Analytics nos permitía realizar hasta 24 experimentos por vista a la vez, GA4 lo limita a un total de 10 (25 en Optimize 360) por propiedad. Es posible que este límite aumente próximamente cuando se acerque la fecha definitiva en la que Universal Analytics deje de procesar nuevos datos.
La duración de los experimentos también se ha visto reducida desde los 90 días que nos permitía UA mantener activos los experimentos a 35 días en Google Analytics 4. Este cambio no es tan grande ya que en muchas ocasiones los experimentos duran menos de 35 días, pero es posible que nos limite en algunas situaciones.
Ventajas de utilizar Google Optimize con GA4
La nueva integración de Google Optimize con GA4 también llega con algunos cambios positivos. El principal es la posibilidad de utilizar las audiencias de Google Analytics 4 en nuestros experimentos, algo que antes solo estaba disponible para los usuarios de la versión 360. Para ello, solo tendremos que elegir la opción ‘Audiencias de Google Analytics’ cuando hagamos la segmentación por audiencia y podremos elegir entre aquellas que han sido creadas en la herramienta.
También es posible realizar la segmentación de las experiencias para Google Ads gracias a su integración con Optimize. Esta permite segmentar los experimentos por cuenta de Google Ads, campañas, grupos de anuncios y palabras clave. Para ello solo tendrás que vincular tu cuenta de Google Ads con la propiedad de GA4 y el contenedor de Optimize. Al igual que sucedía con el caso anterior, esta opción también era exclusiva para cuentas 360 anteriormente.
Por último, los contenedores de Optimize enlazados a una propiedad de Universal Analytics tienen un límite de 1.200 experimentos totales por vista. En la vinculación con Google Analytics 4 este límite de experimentos por vista desaparece.
A modo de resumen, te dejo una tabla con las principales diferencias entre la integración de Optimize con GA4, Universal Analytics y Analytics 360:
| GA4 | Universal Analytics | Google Analytics 360 | |
|---|---|---|---|
| Objetivos disponibles | 5 objetivos (Compras, Ingresos por compras, Páginas vistas, Objetivos de conversión y Objetivos personalizados) | 9 objetivos (Páginas vistas, Duración de la sesión, Rebotes, Transacciones, Ingresos, Impresiones de AdSense, Anuncios de AdSense en los que se ha hecho click, Ingresos de AdSense y Objetivos de Analytics) | 5 objetivos en las propiedades de GA4 y 9 objetivos en UA |
| Experimentos simultáneos | 10 experimentos | 24 experimentos | 25 experimentos |
| Duración de los experimentos | 35 días | 90 días | 35 días en las propiedades de GA4 y 90 días en UA |
| Uso de audiencias de Analytics | Disponible | No disponible | Disponible |
| Integración con Google Ads | Disponible | No disponible | Disponible |
| Límite de experimentos totales | Sin límite | 1.200 experimentos | Sin límite |
| Experimentos en AMP | No disponible | Disponible | Disponible |
| Tiempo que tarda en mostrar datos en Analytics | Hasta 12 horas | Unos minutos | Unos minutos |
| Tiempo que tardan en aparecer en Optimize las audiencias creadas en Analytics | Hasta 30 horas | No disponible | Varias horas |
¿Cómo podemos utilizar los datos de los experimentos enviados a GA4?
Tras ver algunos de los cambios entre la integración de Optimize con Universal Analytics y GA4 pasamos a lo importante: ¿Cómo acceder a los datos generados para su análisis en Google Analytics 4?
Los experimentos de Optimize vinculados a Universal Analytics envían de forma automática alguna información a la herramienta y es posible visualizarla en los informes sin tener que hacer nada. En cambio, las dimensiones de los experimentos no aparecen de forma nativa dentro de GA4. Así pues, tendrás que registrarlas como dimensiones personalizadas para que comiencen a aparecer en los informes.
Parámetros de experimentos
Cuando hay un experimento activo, Optimize envía a GA4 algunos eventos y parámetros que podemos aprovechar: el evento de impresión del experimento (experiment_impression) envía como parámetros el ID del experimento (experiment_id) que es el mismo ID que encontrarás dentro del propio experimento en Google Optimize, y el ID de variante (variant_id) que asigna el valor 0 a la versión de control del experimento y asigna el 1, 2, 3… a las sucesivas variantes con las que cuenta el experimento.
Parámetros de personalizaciones
En el caso de los experimentos de personalización, el evento enviado a Google Analytics 4 es de impresión de la personalización (optimize_personalization_impression), el cual envía como parámetro el ID de la personalización (optimize_personalization_id) que coincide con el ID que verás dentro de Optimize.
Como ya he comentado, estas dimensiones no se muestran de forma nativa (al menos por ahora) en los informes de la herramienta, por lo que es necesario registrarlas como dimensión personalizada:
| Nombre de la dimensión | Alcance | Parámetro de evento |
|---|---|---|
| ID del experimento | Evento | experiment_id |
| Variante del experimento | Evento | variant_id |
| ID de la personalización | Evento | optimize_personalization_id |
Tras 24-72 horas, las nuevas dimensiones deberían empezar a aparecer en los informes estándar, más concretamente en el informe de eventos al hacer click en el evento experiment_impression o optimize_personalization_impression según corresponda.
Analizar en el explorador
Estas dimensiones también pueden ser utilizadas en los informes de exploración para realizar un análisis más detallado de la experiencia de los usuarios en el sitio en función de la variante visualizada. Como podemos ver en la siguiente imagen, las dimensiones personalizadas que hemos registrado antes nos muestran el ID del experimento específico y en la variante del experimento podemos ver el mismo ID seguido por un punto y un número que se corresponde con la variante vista por el usuario.
Crear segmentos
Además, podemos utilizar estas dimensiones para crear diferentes segmentos de usuarios para analizar por separado el comportamiento de estos si han visto una u otra variante. Para ello, tendríamos que crear tantos segmentos como diferentes variantes tiene el experimento.
Si queremos ir un poco más al detalle, podríamos crear, por ejemplo, un segmento de secuencia que incluya únicamente a los usuarios que han visto una variante determinada del experimento y que en la misma sesión nos han comprado. No olvides marcar ‘En la misma sesión’ como alcance de la secuencia.
Conexión con BigQuery
Por último, toda esta información también puedes encontrarla en BigQuery si haces uso de la vinculación gratuita con GA4. Los datos relacionados con los experimentos puedes encontrarlos como propiedades de usuario. Estos se almacenan en los campos ’user_properties.key’ y ‘user_properties.value.string_value‘, siendo sus valores ‘belongs_to_optimize_experiment_id:<id_del_experimento>‘ y <variante_del_experimento>‘, respectivamente.
Recuerda que puedes encontrar el ID del experimento y el número de la variante dentro de la interfaz de Google Optimize. Tampoco olvides que el orden de las variantes empieza siempre en index 0 para la versión de control.
Por ejemplo, podrías ejecutar una query para conocer los ingresos por la venta de productos en una fuente de tráfico concreta, en este caso organic, para cada una de las variantes del experimento:
SELECT UserProperties.key, UserProperties.value.string_value, traffic_source.source, SUM(ecommerce.purchase_revenue) as revenue
FROM `TU_TABLA` A, A.user_properties AS UserProperties
WHERE CONTAINS_SUBSTR(UserProperties.key, "belongs_to_optimize_experiment_id") AND traffic_source.source = 'organic'
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1, 2, 3;
Si quieres saber más sobre las posibilidades de análisis que te ofrece Big Query al exportar los datos de GA4, te recomiendo que le eches un vistazo a este artículo de Marshall Sansano: ¡Aprende las Funciones Básicas de BigQuery y Consigue tus Primeros Resultados!
Conclusión
En definitiva, hemos hecho un resumen de algunos de los aspectos más importantes de la nueva integración de Google Optimize con las propiedades de GA4 y las diferentes formas de las que disponemos para acceder a los datos generados por los experimentos. No olvides que ésta aún se encuentra en fase beta y es muy probable que lleguen novedades y mejoras próximamente.
Raúl Revuelta
Analista digital y consultor SEO. Apasionado de los negocios y estrategias digitales. ¿Necesitas hablar conmigo? Probablemente me encontrarás en BigQuery.
Buenas Raúl,
Gracias por la entrada, muy útil. Voy con alguna pregunta algo técnica, a ver si es algo que puedas arrojarme algo de luz.
– A mí en como key de user_propeties me está definiendo una para cada test. Por ejemplo: firebase_exp_wxfeLTntTzyovBRUwAuItQ y luego en el value me vuelve a pasar el ID del experimento más la variante. ¿No crees que lo lógico sería definir una key única que sea por ejemplo ‘experiment_id’ y luego pase el valor el experimento en concreto?
Mi preocupación viene por si esto pueda estar afectando a los límites de GA4 o no (supuestamente si no la damos de alta en la interfaz no pasa nada, pero por si sabes algo).
– Otro problema más importante, es que el evento ‘experiment_impression’ que se lanza de forma automática, en muchos casos salta antes que el resto de eventos, y esto está haciendo que, para usuarios registrados, como este evento salta antes de cualquier información del usuario enviada al dataLayer, se envíe sin ningún parámetro, provocando roturas y filas diferentes en BigQuery (y en GA4). La solución sería retrasar el lanzamiento de optimize, pero esto provocaría a su vez problemas de flikering y de rendimiento. ¿alguna idea?
¡Muchas gracias!
Ramón