Cambió la interfaz, ahora configurar está en admin:
¿Qué es, para qué es y por qué GA4?
Todo lo que aprenderás sobre GA4
¿Qué es GA4?
¿Para qué sirve GA4?
¿Por qué GA4 es especial?
Proyecto para aprender haciendo
Creando una web para medirla con GA4
¿Cómo instalar GA4?
Comprobando la instalación
Migración a Google Analytics 4
Explorando la interfaz
Los principales componentes y conceptos
Conceptos importantes de audiencia
Conceptos importantes de adquisición
¿Cómo GA4 conoce el origen de las visitas?
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De UTMs a marketing channels
Conceptos importantes de interacción
Conceptos importantes de resultados
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¿Cómo se usa en la práctica?
Ejercicio de análisis de tráfico parte 1
Ejercicio de análisis de tráfico parte 2
La forma moderna de instalar GA4
Cierre
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What is the Google Analytics 4 interface?
Google Analytics 4 is a powerful digital analytics tool that allows users to monitor, analyze and optimize their online presence. The Google Analytics 4 interface is a combination of several sections, each designed to provide critical insights across metrics and dimensions. Through an intuitive structure, users can easily navigate their data and customize the information they see to make informed decisions.
How is the main interface organized?
The Google Analytics 4 interface is organized into several macrosections:
- Home page: provides an overall summary of site activity.
- Reports: Divided into sections that reflect the conversion funnel, including audience, traffic acquisition, interaction and monetization.
- Explore: Allows you to create custom reports based on the data collected.
- Advertising: Offers advanced analytics on digital marketing campaigns.
- Configure: Where you can designate specific user actions to highlight in analytics.
- Manage: Facilitated access to the code required for installation on Google Sites for data tracking.
The top toolbar features a search engine that uses Machine Learning to answer queries typed in natural language, providing report recommendations to answer specific questions.
How do metrics and dimensions work in reports?
In any report section, you will find metrics, which represent numerical data such as the number of users connected in the last 30 minutes. These metrics are usually presented in tables with different rows that reveal the corresponding dimension, such as the operating system used by users.
- Metric: Quantitative data, e.g., user traffic.
- Dimension: Qualitative properties, such as device type or browser.
Each card within the reporting section is a conjunction of metrics and dimensions. This allows users to visualize and segment data in a flexible way, using filters to understand changes over time or differences between groups of users.
How do you customize reports?
One of the most innovative features of Google Analytics 4 is the ability to customize reports. Within an account with edit permission, users can:
- Modifying existing reports: By removing or adding metrics and dimensions.
- Add new visualizations: Adjusting cards to display charts relevant to the user's needs.
- Edit dimensions and metrics: By customizing what data appears and how it is grouped in reports.
This level of customization allows companies to tailor the tool to their specific objectives and analysis needs.
How are filters for data analysis managed?
Filters are key to refining analytics in Google Analytics 4. In addition to metrics and dimensions, users can apply:
- Temporal filters: compare data from different periods.
- Segments: Focus analysis on specific groups of users, such as by country or device.
This allows for a granular approach to data analysis, crucial for identifying specific trends, evaluating campaigns and understanding target audience needs.
In short, the potential of Google Analytics 4 is maximized by understanding and efficiently utilizing its core components: metrics, dimensions and filters. As users we will be exploring in depth how to apply these elements to optimize our digital strategies and get the most out of the information generated by our users.
Contributions 17
Questions 6
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Una métrica es un número que mide algo. Por ejemplo, en Google Analytics, una métrica podría ser el número de visitas a un sitio web, el número de páginas vistas por cada visita o el porcentaje de rebote (cuando alguien visita una página y luego se va sin hacer nada más).
Una dimensión es una categoría o atributo que se puede utilizar para dividir o clasificar una métrica. Por ejemplo, en Google Analytics, una dimensión podría ser el país de origen de los visitantes a un sitio web, el dispositivo que utilizan para acceder al sitio o la palabra clave que utilizaron para encontrar el sitio a través de un motor de búsqueda.
Escribo esto por si a alguien aún le cuesta entender o memorizar la diferencia entre métricas y dimensiones.
Estas dos preguntas les servirán:
¿Qué voy a contar? --> Métrica
¿Cómo lo voy a ordenar? -> Dimensión
Por ejemplo, si en mi ropero tengo 8 pantalones de dos colores diferentes; voy a contar cuántos pantalones tengo (Métrica) y los voy a ordenar por color (Dimensón).
Ejemplo aplicado a Analytics: Voy a contar cuantos usuarios (Métrica) navegan desde dispositivo móviles o desktop (Dimensión).
Tener en cuenta que,++ una métrica no siempre requerirá de una dimensión++ (podría simplemente querer saber cuántos usuarios o pantalones tengo). Sin embargo, una dimensión siempre requerirá de una métrica.
Notar que google sí respondió mi pregunta, pero en ese momento no me di cuenta 😅.
https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=en#zippy=%2Cin-this-article
La explicación de dimensiones y métricas no me queda tan claro. Es un tema importante y tal vez hubiese sido bueno tener una clase donde se explique a detalle. (Tal vez en las futuras clases con ejemplos quede más claro)
Aquí una artículo donde te explican en detalle:
Google Analytics 4: la nueva propiedad de Google Analytics
Dimensiones son atributos de los datos, por ejemplo país, edad, el nombre de la web, etc. Se usan para segmentar, dividir, describir.
Métricas son medidas cuantitativas, es decir, conjuntos de datos.
**Métricas en Google Analytics:** 📊
* **Definición:** Una métrica es un número que cuantifica un aspecto específico.
* **Ejemplos:**
* Número de visitas a un sitio web. 🌐
* Número de páginas vistas por visita. 📑
* Porcentaje de rebote (visitantes que abandonan el sitio después de ver solo una página). 🚪
**Dimensiones en Google Analytics:** 📏
* **Definición:** Una dimensión es una categoría o atributo para clasificar las métricas.
* **Ejemplos:**
* País de origen de los visitantes. 🌍
* Dispositivo utilizado para acceder al sitio. 📱
* Palabra clave usada para encontrar el sitio en un motor de búsqueda. 🔍
**Métrica | Qué es | Cómo se rellena**
1. 🖱️ **Clics de Google Ads:**
* *Número total de clics en la campaña publicitaria de Google Ads.*
* *Se rellena automáticamente al vincular Google Ads y Analytics.*
2. 💵 **Coste de Google Ads:**
* *Importe total pagado por la campaña publicitaria de Google Ads.*
* *Se rellena automáticamente al vincular Google Ads y Analytics.*
3. 💳 **Coste por clic de Google Ads:**
* *Coste promedio por clic en la campaña publicitaria de Google Ads.*
* *Se rellena automáticamente al vincular Google Ads y Analytics.*
4. 👁️🗨️ **Impresiones de Google Ads:**
* *Número de veces que se ha mostrado la campaña publicitaria en Google Ads.*
* *Se rellena automáticamente al vincular Google Ads y Analytics.*
5. 🎥 **Coste de vídeo de Google Ads:**
* *Importe total invertido en contenido de vídeo de Google Ads.*
* *Se rellena automáticamente al vincular Google Ads y Analytics.*
6. 📺 **Visualizaciones de vídeo de Google Ads:**
* *Número de veces que los usuarios han visto el contenido de vídeo de Google Ads.*
* *Se rellena automáticamente al vincular Google Ads y Analytics.*
7. 🚀 **Clics que no son de Google:**
* *Número total de clics en el anuncio (no vinculados a Google Ads).*
* *Se rellena automáticamente al importar datos de costes.*
8. 💰 **Coste que no es de Google:**
* *Coste total de la campaña publicitaria (no vinculado a Google Ads).*
* *Se rellena automáticamente al importar datos de costes.*
9. 💸 **Coste por clic que no es de Google:**
* *Importe medio pagado por clic en la campaña publicitaria (no vinculado a Google Ads).*
* *Se rellena automáticamente al importar datos de costes.*
10. 📈 **Coste por conversión semanal que no es de Google:**
* *Coste medio pagado por conversión en la campaña publicitaria (no vinculado a Google Ads).*
* *Se rellena automáticamente al importar datos de costes.*
1. 👀 **Impresiones que no son de Google:**
* *Número total de veces que se ha mostrado la campaña publicitaria (no vinculado a Google Ads).*
* *Se rellena automáticamente al importar datos de costes.*
1. 💹 **Retorno de la inversión publicitaria que no es de Google:**
* *Importe total de ingresos obtenidos por cada dólar gastado en publicidad (no vinculado a Google Ads).*
* *Se rellena automáticamente al importar datos de costes.*
Cuál es la diferencia entre cada tipo de Adquisición?
- **Página Principal**: Resumen general de las métricas clave.
- **Informes**: Secciones divididas por etapas del funnel: usuarios (audiencia), adquisición de tráfico, interacción y monetización.
- **Explorar**: Informes personalizados sobre los datos recolectados.
- **Publicidad**: Análisis avanzado de marketing digital.
- **Configurar**: Definición de acciones relevantes de usuarios.
- **Administrar**: Configuración de códigos y gestión de la cuenta.
- **Buscador**: Realiza consultas en lenguaje natural para obtener información específica.
Cuando analizas la interfaz de Google Analytics 4 (GA4), una buena práctica es definir claramente tus objetivos y métricas clave antes de sumergirte en los datos.
Acá dejo una buena definición que armé de lo que son las dimensiones.
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**Dimensión:** atributos predefinidos que Google establece y se aplican de manera uniforme en todos los informes. Estas dimensiones, como la ubicación geográfica, el dispositivo usado, o la fuente de tráfico, permiten segmentar la información de manera consistente para un análisis más detallado.
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Hola Felipe, consulta, cuáles son la diferencias más importantes entre Ga4 y universal??
No me dejó pegar el código... Me sale que está errado
No puedo creer lo divertido que es Google Analytics, despues de dominar google vamos por python
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