Kate Zakharova 27 de junio de 2024
Have you ever wondered why Google Ads y GA4 often report different data? These data discrepancies can be frustrating, but they are quite common due to several factors.
In this article, we’ll describe eight key reasons behind these data discrepancies. Understanding these reasons is crucial for accurate data interpretation and effective marketing strategy. Let’s explore the possible causes of these discrepancies.
1. Configuración del Conteo de Conversiones
Google Ads offers a setting that allows you to choose between counting every conversion that occurs after an interaction or only counting one conversion per interaction. This can significantly impact the number of conversions reported in Google Ads compared to GA4, leading to data discrepancies. For instance, if you select the option to count every conversion, each subsequent conversion from the same user will be recorded, leading to a higher conversion count.
On the other hand, if you opt to count only one conversion per interaction, you may see fewer conversions reported. These differences in settings can result in discrepancies between the data in Google Ads and GA4. It’s important to carefully consider which setting best suits your tracking objectives and ensure that both platforms are configured consistently to avoid data discrepancies.
2. Diferencias en el Modelado de Conversiones
El modelado de conversiones en GA4 y Google Ads se maneja de manera diferente. GA4 solo exporta conversiones observadas a Google Ads, donde se aplica un modelado de conversiones adicional. Esto puede llevar a un aumento en las conversiones reportadas en Google Ads en comparación con GA4. Los procesos de manejo y modelado separados en cada plataforma contribuyen significativamente a las discrepancias de datos.
3. Retrasos en las Conversiones
El momento de la reportación de conversiones difiere entre Google Ads y GA4. Google Ads atribuye las conversiones a la fecha del clic o impresión, mientras que GA4 las reporta en el día real en que ocurre la conversión. Este retraso puede causar discrepancias aparentes en los datos reportados entre las dos plataformas.
4. Ventanas de Retroceso en Google Ads
La configuración de la ventana de retroceso de conversión en Google Ads puede afectar el seguimiento de datos. Una ventana de retroceso más corta puede resultar en menos conversiones rastreadas, causando diferencias en comparación con GA4. Es importante alinear estas configuraciones para minimizar discrepancias.
5. Conversiones de Vista a Través (Comprometidas)
Por defecto, Google Ads rastrea conversiones de vista a través (comprometidas), mientras que GA4 requiere configuración adicional para habilitar este seguimiento. Esto puede llevar a discrepancias, ya que Google Ads podría reportar más conversiones de esta fuente que GA4.
6. Configuración de la etiqueta de Google Ads
La configuración de tus etiquetas de Google Ads juega un papel crítico en el seguimiento preciso de las conversiones. Configuraciones de etiquetas incorrectas o incompletas pueden resultar en conversiones no rastreadas, lo que lleva a discrepancias. Habilitar las Conversiones Mejoradas y el Modo de Consentimiento en Google Ads también puede capturar más conversiones que GA4, donde estas funciones pueden no estar activadas.
7. Configuración de Atribución
Attribution models are a major cause of data discrepancies. GA4 typically uses a cross-channel last-click model by default, while Google Ads often employs a data-driven attribution model. Each platform’s attribution model can distribute credit for conversions differently, resulting in varied data.
8. Filtrado de Tráfico Inválido
Google Ads y GA4 filtran el tráfico inválido de manera diferente. Las conversiones de fuentes como bots o granjas de clics pueden ser eliminadas en diferentes grados entre las plataformas. Este filtrado puede impactar significativamente los datos reportados, especialmente en cuentas con altos niveles de tráfico inválido.
Conclusión
Para un análisis y reporte precisos, es importante entender por qué Google Ads y GA4 muestran datos diferentes. Al considerar estos ocho factores—modelado de conversiones, retrasos en conversiones, configuración de etiquetas, ventanas de retroceso, configuraciones de conteo de conversiones, conversiones de visualización, filtrado de tráfico inválido y configuraciones de atribución—puedes interpretar mejor las discrepancias en los datos.
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