Una dimensión o métrica personalizada en Google Analytics te permite realizar análisis y crear tu publicidad usando los datos personalizados que recopilaste de tu sitio web o aplicación. Una dimensión o métrica personalizada va más allá de los datos estándares que Google Analytics recopila y muestra automáticamente, lo que te permite realizar análisis más detallados y relevantes.
Si desea ver subtítulos en su idioma, active los subtítulos de YouTube. Seleccione el ícono de configuración en la parte inferior del reproductor de video, luego "Subtítulos" y, por último, elija su idioma.
Cómo funcionan
Los eventos miden qué acciones realizan los usuarios en tu sitio web o aplicación, como hacer clic en un vínculo o mirar un video. Los parámetros de eventos proporcionan más detalles sobre estas acciones, como en qué vínculo se hizo clic o qué porcentaje de un video miró un usuario. Las propiedades del usuario te brindan más información sobre los usuarios, como su edad o ubicación.
Google Analytics recopila automáticamente algunos datos después de que configuras el servicio a través del envío de eventos recopilados automáticamente y propiedades del usuario predefinidas. Puedes encontrar una lista de los eventos recopilados automáticamente y sus parámetros en el artículo Parámetros de eventos de Google Analytics.
Una vez que recopiles esta información adicional en tu sitio web o aplicación, puedes configurar dimensiones personalizadas (para datos descriptivos) y métricas personalizadas (para datos numéricos) para organizar y analizar los datos en los informes. Las dimensiones y métricas personalizadas también te permiten utilizar esos datos para la publicidad y el remarketing.
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Agregas un parámetro de evento o una propiedad del usuario al código de tu sitio web o aplicación para dispositivos móviles. |
Un usuario visita tu sitio web o aplicación, y los datos personalizados se envían a Google Analytics. |
Creas una dimensión o métrica personalizada para analizar los datos del parámetro del evento o de la propiedad del usuario. |
Después de 24 a 48 horas, puedes comenzar a generar informes y publicar anuncios con la dimensión o métrica personalizada. |
Tipos de dimensiones y métricas personalizadas
Puedes crear diferentes tipos de dimensiones y métricas personalizadas según la información sobre la que deseas generar informes y utilizar para la publicidad:
Dimensiones personalizadas
- Las dimensiones personalizadas centradas en el usuario te permiten generar informes sobre propiedades del usuario personalizadas. Cuando agregas una propiedad del usuario personalizada al código de tu sitio web o aplicación, estas dimensiones personalizadas desbloquean la capacidad de analizar y comprender los datos específicos del usuario.
- Las dimensiones personalizadas centradas en el evento te permiten generar informes sobre los parámetros de eventos personalizados, que miden detalles sobre las acciones del usuario registradas a través de un evento. Ya sea que quieras identificar vínculos en los que se hizo clic o la participación en el video, agregar un parámetro del evento personalizado a tus eventos recomendados o eventos personalizados te permite hacer un análisis detallado de estas interacciones.
- Las dimensiones personalizadas centradas en el artículo son útiles para los las aplicaciones para dispositivos móviles y los sitios web de comercio electrónico. Estas dimensiones personalizadas te permiten analizar datos personalizados, por ejemplo, el color o el tamaño del artículo, en el array de artículos de un evento de comercio electrónico, como “purchase” o “add_to_cart”.
Métricas personalizadas
- Las métricas personalizadas te permiten analizar valores numéricos a partir de parámetros de eventos. Si un parámetro de evento mide la cantidad o frecuencia de una acción, las métricas personalizadas transforman esas cifras en estadísticas prácticas. Sin embargo, para los datos categóricos, como en qué texto se hizo clic o qué página se vio, lo más adecuado es usar una dimensión personalizada centrada en el evento.
- Las métricas calculadas te permiten combinar una o más métricas existentes o personalizadas para generar una métrica nueva y potencialmente más valiosa.
Límites
En la siguiente tabla, se muestra cuántas dimensiones y métricas personalizadas puedes crear para las propiedades estándares y 360:
| Tipos de dimensión o métrica personalizada | Límites de las propiedades estándares | Límites de las propiedades 360 |
|---|---|---|
| Dimensiones personalizadas centradas en el usuario | 25 | 100 |
| Dimensiones personalizadas centradas en el evento | 50 | 125 |
| Dimensiones personalizadas centradas en el artículo | 10 | 25 |
| Métricas personalizadas | 50 | 125 |
| Métricas calculadas | 5 | 50 |
Puedes ver cuándo estás cerca de alcanzar la cantidad máxima de dimensiones o métricas personalizadas en la página Definiciones personalizadas de Administrador. Para consultar la cantidad de dimensiones y métricas personalizadas que creaste hasta el momento, haz clic en Información sobre la cuota (Quota information) en la parte superior derecha.
Prácticas recomendadas
Antes de crear dimensiones y métricas personalizadas, utiliza las dimensiones y métricas predefinidas siempre que sea posible.
Si tienes una propiedad estándar, no crees dimensiones personalizadas de alta cardinalidad innecesarias. Las dimensiones de alta cardinalidad pueden tener un impacto negativo en tus informes y exploraciones, y hacer que los datos se condensen en la fila (other).
Ejemplo
Los siguientes son ejemplos de dimensiones de alta cardinalidad que no se permiten o que deben evitarse:
- Usar una dimensión personalizada para un ID único por usuario. En su lugar, se debe utilizar la función User-ID
- Más información para administrar tus casos de uso sin crear una dimensión personalizada para un ID de usuario
- Usar una dimensión personalizada para enviar IDs únicos por sesión, como un ID de sesión
- Enviar una marca de tiempo como una dimensión personalizada
Nota: Cuando envíes datos a Google Analytics, cualquier valor en una dimensión personalizada que se parezca a un número se tratará como un número, incluso si originalmente tenía el formato de texto.
Ejemplos:
- Si envías "9343.324234" (como texto), GA4 lo interpretará como el número 9343.32.
- Si envías "94E40" (como texto), GA4 lo interpretará como el número 9.4e+41 (notación científica).
Por último, no se recomienda registrar una dimensión personalizada para un parámetro que ya sea una dimensión predefinida, como las dimensiones de la página y la pantalla o el ID de transacción. Esto no afectará la cardinalidad, pero usará una de tus cuotas de dimensiones personalizadas.
Baja de los informes de parámetros personalizados
Con las dimensiones y métricas personalizadas centradas en el evento, los parámetros se identifican para las dimensiones y las métricas de toda la propiedad. Esto te permite crear una sola dimensión o métrica en función de un parámetro y generar informes sobre este para la cantidad de eventos que desees. Anteriormente, con los informes de parámetros personalizados, se identificaban los parámetros para eventos individuales. Por lo tanto, si deseabas generar informes sobre el mismo parámetro para cinco eventos diferentes, tenías que usar cinco de tu cuota de 100 dimensiones y métricas personalizadas.
Con la baja de los informes de parámetros personalizados, Analytics mantuvo las agregaciones históricas centradas en el evento, y las nuevas agregaciones extienden esos datos históricos sin inconvenientes. En los casos en los que se registró un parámetro para varios eventos, Analytics elimina la ambigüedad entre ellos. Para hacerlo, asigna un nombre de dimensión o métrica que incluye el nombre del evento asignado en ese momento (p. ej., "custom_dimension_name [event_name]").
Como práctica recomendada, debes quitar las dimensiones y métricas personalizadas duplicadas que se registraron en varios eventos para ayudar a mantener tu cuota.
Las dimensiones personalizadas centradas en el usuario eliminan la necesidad de preocuparse por las "ranuras". Las propiedades del usuario se convierten en alias para las ranuras de dimensiones personalizadas centradas en el usuario, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el seguimiento de datos con nombres significativos sin tener que asociar cada uno de ellos con un número de ranura arbitrario.