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¿Cómo solucionar las discrepacias de datos entre Facebook Business y GA4?

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Centralizar datos precisos y confiables sobre tus acciones de marketing, es la base para obtener insights accionables que mejoren los resultados de tu negocio. 

Para aquellas personas que se dedican a performance marketing, uno de los desafíos más grandes es igualar con precisión las métricas de conversión y clics de Facebook Business con los datos en Google Analytics 4 (GA4), porque estas plataformas monitorean el rendimiento de forma diferente.

En este artículo, exploramos los desafíos y soluciones clave tras las discrepancias entre los datos reportados por GA4 y Facebook Business. Nos sumergimos en el mundo de la atribución de marketing y el poder predictivo del marketing mix modeling.

Empecemos por definir qué es la discrepancia en los datos

En términos simples, las discrepancias en los datos ocurren cuando dos o más plataformas muestran una diferencia entre datos e información.

Cuando mides anuncios de Facebook en GA4, es probable que te encuentres con algunas discrepancias. Por lo general, si son pequeñas no son motivo de preocupación. Siendo muy honestos, como estas plataformas trackean los datos de manera diferente, es difícil que tus números coincidan al 100 %.

Sin embargo, las grandes discrepancias de datos pueden llevar a conclusiones erróneas sobre el rendimiento de tus campañas, lo que puede afectar negativamente tu rentabilidad.

Discrepancias entre Facebook y GA4: desafíos fundamentales

GA4 no puede rastrear impresiones en la plataforma de Facebook, lo que significa que si un usuario ve un anuncio que lo influencia y no hace clic en él, esto no se puede medir y llevará a Google a subestimar el valor de Facebook.

Facebook no puede rastrear ciertos tipos conversiones de visualización (cuando alguien ve tu anuncio pero no hace clic pero más tarde convierte) debido a la depreciación y bloqueo de cookies de terceros como Apple iOS 14.5 (se pueden medir con la API de conversiones pero es complejo) y ITP. Esto ha dejado un vacío en los informes de Facebook y en su bucle de retroalimentación utilizado para la optimización de conversiones (más del 75 % elige no rastrear).

Esto también conduce a lagunas en los datos que el algoritmo de Facebook utiliza para optimizar campañas y dirigirse a audiencias basadas en lo que funciona y lo que no, lo que puede perjudicar seriamente el rendimiento.

Plataformas y problemas técnicos

Las sesiones de Google Analytics 4 y los clics de Facebook no son iguales: GA4 solo medirá una sesión después de que alguien haya hecho clic en un anuncio, mientras que Facebook considera clics enlaces y otros clics. La métrica «Clics» de Facebook incluye todas las interacciones con el anuncio, como Me gusta y Compartir, mientras que su métrica «Clics en el enlace» solo rastrea clics en enlaces externos, como un clic a tu sitio web.

Los usuarios hacen clic en el mismo anuncio varias veces. Si, por alguna razón, un usuario hace clic en tu anuncio dos veces dentro de una sesión de 30 minutos, Facebook informaría esas interacciones como dos clics separados, mientras que GA4 solo mostraría una sesión (si es que ese clic nos dirige al sitio o app).

Facebook y GA4 rastrean a los usuarios de manera diferente: GA4 utiliza first party cookies para capturar datos sobre los visitantes web. Si un usuario no las acepta o tiene JavaScript desactivado, entonces GA4 no puede rastrear sus puntos de contacto. 

A diferencia de GA4, Facebook no requiere cookies para rastrear clics en un anuncio. Esto se debe a que los usuarios deben iniciar sesión en Facebook, lo que permite a la plataforma atribuir acciones y rastrear el rendimiento en diferentes navegadores y dispositivos. De hecho, Facebook estima que más del 65 % de las conversiones comienzan en un dispositivo y se completan en otro. Por lo tanto, es posible que tu Facebook esté registrando clics mientras que tu GA4 no, lo que causa una inconsistencia entre las dos plataformas.

El código de seguimiento de Google Analytics 4 no se activa: Si haces clic accidentalmente en un anuncio de Facebook y cierras rápidamente la ventana, es posible que Google Analytics 4 no pueda rastrear la sesión. Esto significa que el clic se registrará en Facebook, pero no en GA4.

Diferencias entre los modelos de atribución de Facebook y Google Analytics 4: Las ventanas de atribución predeterminadas de Facebook son de 7 días para conversiones por clic y 24 horas para conversiones por visualización. Meta reintrodujo la atribución de clics de 28 días en noviembre de 2022, pero actualmente solo está disponible para algunas cuentas. 

Para los eventos de adquisición en GA4, puedes elegir entre una ventana de 7 o 30 días. Para todos los demás eventos de conversión, la ventana máxima de búsqueda es de 90 días, pero puedes reducirla a 30 o 60 días. 

Si tu ciclo de ventas es más largo que 7 días (lo más probable es que lo sea), existe una fuerte posibilidad de que tus conversiones no se atribuyan en Facebook.

Google Analytics 4 no puede rastrear conversiones por visualización: Facebook puede atribuir conversiones a anuncios que las personas ven, incluso si no hacen clic en ellos. Supongamos que alguien ve un anuncio de Facebook de tu producto. No hace clic en el anuncio, pero más tarde ese día, visita tu sitio web y realiza una compra. Facebook puede atribuir la conversión al anuncio que vieron. 

A diferencia de Facebook, GA4 solo atribuye conversiones a clics, por lo que no podría acreditar la vista del anuncio en este caso. También es importante destacar que Facebook no puede diferenciar entre conversiones por visualización y conversiones por clic, por lo que se combinan en un solo punto de datos.

Facebook asigna múltiples conversiones: Facebook es una plataforma basada en personas, por lo que puede asignar múltiples conversiones al mismo usuario, mientras que Google Analytics 4 solo puede asignar una conversión por journey. Este punto, en particular, causa dolores de cabeza para las empresas que dependen de compras repetidas.

Píxel de Facebook instalado incorrectamente: Si instalas el píxel de Facebook incorrectamente, entonces Google Analytics 4 no podrá capturar tus datos. Nuestra recomendación, es que instales tu píxel dentro de todo el ecosistema de tu sitio, en todas las páginas y, luego, crees eventos en GA4 que se correspondan con ese píxel. Esto ayudará a guiar a la plataforma para que cumpla con el evento.  

Un error común, se puede dar por medir o configurar mal los eventos. Ten en cuenta que esto puede deberse a un error en la página o porque a nivel de código tiene algún tipo de desarrollo que entra en conflicto con el píxel.

Por ejemplo, un buen lugar para configurar un evento asociado al píxel es en una página de agradecimiento luego de que el usuario haya completado un formulario. Esto es un evento de “lead”.

¿Cómo puedes aminorar el gap entre plataformas?

Las discrepancias en los datos son comunes y se esperan, pero eso no significa que no puedas minimizarlas. Malinterpretar las discrepancias en los datos anteriores puede llevarte a decisiones erróneas sobre dónde gastar tu tiempo y presupuesto.

Desde Bunker DB, identificamos estos desafíos y desarrollamos soluciones que se enfocan en consolidar las métricas y entender el impacto de ambas plataformas sobre tus resultados.

 

Cross Media

Este módulo integra los datos que necesitas visualizar de ambas plataformas (Facebook y GA4), en paneles que puedes configurar según las campañas y eventos que quieras monitorear. 

En nuestra experiencia, las conversiones más realistas suelen ser las de GA4, con una mínima discrepancia frente a tu propia plataforma de ecommerce o generación de leads, por ejemplo. Por el contrario, si tomas las conversiones de Facebook Business, puede que atribuya más de las que en realidad son. 

Con Cross Media, podrás visualizar en un mismo lugar, las métricas de inversión de Facebook Business junto a las conversiones atribuidas por el modelo data-driven de GA4 vía UTMs. Esto te ayudará, en definitiva, a entender con mayor precisión métricas de rentabilidad de negocio: ROI, ROAS, Lifetime Value, entre otros indicadores relevantes para tomar decisiones que impacten en tus resultados. Para conocer en profundidad las posibilidades de esta solución, ingresa a este artículo.

Marketing Mix Modeling (MMM)

El MMM permite entender el impacto incremental de cada elemento involucrado en tus campañas, proyecta hacia el futuro las métricas de negocio y optimiza el presupuesto con una visión holística para maximizar el ROI. Dicho de otro modo, gracias al MMM, podrás obtener respuestas para las siguientes preguntas determinantes:

  • ¿Cuál es el impacto en ventas incrementales de cada uno de los canales de marketing?
  • ¿Cómo debo distribuir mi presupuesto en los diferentes canales para obtener el mix óptimo?
  • ¿Cuál es el nivel de inversión óptimo para alcanzar los objetivos del negocio?
  • ¿Cuál es la diferencia entre conversiones atribuidas y las realmente causadas por los medios online?
  • ¿Cuánto contribuye a generar ventas la estrategia de upper funnel?
  • ¿Cuál es el punto de saturación de cada canal?
  • Si apagara Google o Facebook, ¿cuánto disminuirían las ventas?
  • ¿Cuál es el impacto de mediano plazo de las acciones de Marketing?

Gartner estima que ejecutar MMM y aplicar sus recomendaciones en forma recurrente genera una mejora de hasta 20% en ventas generadas por marketing, con promedios que rondan entre 5% y 15%. Por ello, nosotros recomendamos la utilización de MMM para toda marca que tenga un mix de medios con varios canales activos, donde la aplicación de las recomendaciones del modelo harán que la inversión en la adopción de la metodología tenga un retorno positivo.

Te invitamos a la lectura de nuestro nuevo e-book El camino hacia la madurez analítica, en donde podrás profundizar el poder del Marketing Mix Modeling y otro tipo de soluciones que impactan significativamente en tu negocio.

Recuerda que siempre puedes pautar una reunión con nosotros para mostrarte cómo aplicar estas y más soluciones en tu equipo de marketing. 

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Sobre el autor

Bunker DB

Bunker DB es una empresa de tecnología especializada en ayudar a los departamentos de marketing a ser más eficientes y productivos mediante el procesamiento y análisis de datos con inteligencia artificial.

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