Una prueba muestra un aumento de la conversión de +3 %. Suena convincente, hasta que se comprueban los datos en BigQuery. Porque lo que GA4 informa a menudo oculta: El resultado se basa en usuarios modelados, sesiones muestreadas y métricas suavizadas.
¿El efecto? Una aparente victoria en una prueba que no lo es.
Si quiere tomar decisiones con conocimiento de causa, no puede confiar en cuadros de mando predigeridos. En su lugar, necesitas entender lo que ha ocurrido realmente.
La falsa seguridad es más peligrosa que la inseguridad.
Índice
Google Analytics 4 frente a BigQuery
GA4 y BigQuery acceden al mismo conjunto de datos, pero lo que hacen con él es fundamentalmente distinto.
GA4 utiliza métodos probabilísticos, como HyperLogLog++, para estimar el número de usuarios cuando el tráfico es elevado. Esto ahorra carga computacional, pero da lugar a que cifras clave como usuarios o conversiones estén ligeramente infladas. A partir de unos 12.000 visitantes por variante, las cifras de usuarios y conversiones comunicadas a veces se desvían notablemente de los valores reales.
Si se analiza la misma prueba en BigQuery, el panorama cambia: el aumento se reduce y la importancia disminuye. ¿Por qué? Porque BigQuery trabaja con los datos brutos reales, no con valores estimados.
| BigQuery | Google Analytics 4 |
|---|---|
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Guarda los datos de los eventos sin procesar |
Muestra datos procesados y agregados
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Los datos son siempre no muestreados (no basados en muestras) |
Puede utilizar el muestreo en los informes
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Los datos se organizan en tablas diarias, con un esquema de eventos |
Los datos se muestran en informes predefinidos y exploraciones personalizables |
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Se requiere SQL para consultar y analizar datos |
Utiliza una interfaz gráfica de usuario |
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Los datos se exportan al día siguiente (puede tardar hasta 72 horas) |
Los datos pueden tardar hasta 48 horas en procesarse
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Gratuito (dentro de los límites predefinidos) |
Gratuito (con la actualización a GA4 360)
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Resumiendo:
GA4 simplificado - BigQuery aclarado.
Lo importante es: No se trata sólo de GA4. Muchas herramientas de pruebas A/B también trabajan con datos modelizados y suavizados. Precisamente por eso se aplica el principio: confía en los datos brutos y examina las superficies suavizadas.
Qué fácil es equivocarse: Un ejemplo concreto
Este ejemplo procede de una prueba A/B relacionada con un rediseño de la Buybox. El objetivo era optimizar la orientación del usuario y aumentar la tasa de conversión. A continuación se muestra la variante probada.
La diferencia entre GA4 y BigQuery se aprecia con especial claridad en esta prueba.
Las cifras clave que figuran a continuación se han calculado utilizando Google Analytics 4 y ofrecer una visión general del rendimiento de las variantes probadas:
Las siguientes cifras clave se calcularon utilizando BigQuery analizados:
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Encontrará más detalles en esta entrada del blog:
Conclusión
Un buen análisis de pruebas no empieza con el cuadro de mandos, sino con la pregunta de si se puede confiar en las cifras. Si quieres tomar decisiones bien fundadas, necesitas claridad sobre la base de los datos y control sobre su interpretación. GA4 proporciona visualizaciones rápidas. BigQuery proporciona respuestas fiables.
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Referencias individuales
- Analytics‑Toolkit.com (2020): The Perils of Using Google Analytics User Counts in A/B Testing. Published 2020 (updated September 2022 & January 2023). [Accessed on: 21.07.2025]
