Aunque lo habitual es que los datos que Google Analytics obtiene provengan del código de seguimiento, es posible agregar datos desde otras fuentes. De esta forma, podremos obtener una visión de contexto de los mismos en los análisis que se hagan.
Existen dos formas de agregar datos a Analytics desde otras fuentes sin usar el código de seguimiento:
- Enlazando cuentas.
- Importando datos.
El control de ambos métodos se realiza desde la configuración de Google Analytics.
De esta forma, tanto los datos que se importan como los que proporcione el código de seguimiento de GA se procesan de forma conjunta, añadiendo nuevas perspectivas de información a los análisis.
Enlace de cuentas
Mediante el enlace de cuentas podremos agregar datos de varios productos de Google, como Google Adwords, Google Adsense y Google Search Console (AKA Google Webmasters Tools). Mediante este enlace de cuentas, los diferentes productos enviarán sus datos a Analytics para que este los integre como datos propios. Así, por ejemplo, si enlazamos Google Adwords, será posible ver datos de clics, impresiones y costes de Adworks en Analytics. o si enlazamos Search Console, se podrá tener una visión más precisa sobre los términos de búsqueda han utilizado en Google los usuarios para llegar a nuestra Web (reduciendo el famoso not set que aparece cuando se filtra un informes por términos de búsqueda). También podemos enlazar con otros productos como Ad Exchange, servicios de DoubleClick, Google Play o con notificaciones desde redes de publicidad de terceros.
Importación de datos
El otro método para agregar datos a Analytics es la importación de los mismos. por ejemplo datos de campañas publicitarias, o de productos, o cualquier otro tipo de datos. Para poder realizar la importación, debe existir un campo de datos que actúe como clave común entre la fuente externa desde la que obtenemos los datos y Analytics, para permitirnos conectar ambos conjuntos de datos.
Para ello, disponemos de dos métodos:
- Crear una Definición Personalizada (lo que antes se llamaba Dimensión personalizada o Dimension Widening).
- Mediante la importación de datos de datos de costes.
Dimensiones personalizadas
Con la creación de Definiciones Personalizadas es posible importar cualquier dato a GA. Imaginemos que tenemos un sitio Web en el que escriben varios autores y queremos saber quienes tienen el contenido más popular, en ese caso deberíamos crear una Definición Personalizada con el nombre autor de tipo hit que te permitirá tener un nuevo informe en el que se recojan las páginas visitadas agrupadas por autor en el que el campo clave sea la URL del artículo.
Los datos podrán ser subidos mediante un archivo csv o mediante la API de Google Analytics, en este caso se podrá enviar como un hit, modificando el código de seguimiento de Google Analytics y añadiendo el índice que Analytics ha asignado a dicha dimensión.
ga('send', 'pageview', {
'dimension5': '<?=$author?
});Importación de datos de costes
El otro método para agregar datos a Analytics es la importación de datos de costes, que se usa principalmente para añadir aquellos datos que supongan una evaluación monetaria, por ejemplo, el tener la información de una campaña cpc generada en Bing. De esta forma, podremos saber el retorno de la inversión en estas campañas.
Para poder realizar esta importación, tendremos que crear un archivo que incluya la fuente y el medio de dicha campaña, datos que serán la clave con la que podremos enlazar los datos de la campaña con los que ya tenemos en Analytics. Para ello se deben seguir los siguientes pasos:
- Implementar las url de la campaña personalizada.
- Crear un conjunto o estructura de datos.
- Generar los datos de subida como un archivo CSV.
- Subir los datos de clics y de costes desde el archivo csv creado.
En resumen, podemos incorporar datos externos a nuestra propiedad de Analytics, bien de productos de Google desde la integración, bien desde la importación, tanto automática como mediante la subida de archivos csv. Ambos métodos nos van a permitir poder tener un mejor contexto de los datos que analizamos y nos van a permitir medir de una manera más eficaz el rendimiento de nuestra Web o aplicación.
