Detrás de los números
De pronto, Singapur: cuando los bots distorsionan las cifras de GA4
A primera vista, el panel invita al optimismo. Más visitantes, más páginas vistas, una curva que sube con fuerza. ¿Habrá despegado algún artículo?
Al mirar con más detalle, el panorama deja de estar tan claro. Buena parte del tráfico adicional viene de Singapur. Las visitas se reparten entre artículos antiguos que apenas tienen relación con la actualidad del día. Y, mientras GA4 registra mucha más actividad, NowMetrix muestra una situación bastante más tranquila.
Es entonces cuando suele surgir la pregunta: ¿de qué cifra podemos fiarnos?
Otros responsables de sitios web también lo están observando
En la comunidad r/GoogleAnalytics de Reddit hay varios testimonios similares. Responsables de sitios web describen visitas inesperadas de Singapur y China, cifras inusualmente altas de usuarios de ordenador y tráfico que no parece encajar con su audiencia habitual.
En una conversación sobre Singapur y Lanzhou, el autor cuenta que las visitas siguen apareciendo en GA4 después de bloquear esos países en Cloudflare. No encuentra direcciones IP de esos países que se correspondan con ellas en los registros del servidor.
Otro usuario describe un pico repartido entre miles de URL. Las visitas extrañas se concentran en Windows y en una versión concreta de Chrome, con muy poca interacción medida.
Son relatos de responsables de sitios web, no investigaciones técnicas concluidas. Pero muestran que quien se sorprende ante este tipo de tráfico no es el único.
¿Google Analytics no filtra los bots automáticamente?
Sí. La documentación de Google sobre filtrado de bots indica que los bots y rastreadores conocidos se excluyen automáticamente. Google combina sus propias investigaciones con una lista que mantiene la organización sectorial IAB.
La palabra decisiva es «conocidos».
El filtrado automático no implica que cada página vista registrada corresponda a una persona. Por eso, los testimonios de Reddit son compatibles con que GA4 ya esté eliminando bots. Aun así, pueden quedar datos anómalos. La documentación de Google también señala que los usuarios no pueden ver cuánto tráfico de bots conocidos se ha excluido.
Para una redacción, queda una tarea práctica: investigar un pico extraño antes de presentarlo como crecimiento de audiencia.
Por qué pueden coincidir los artículos principales y diferir los totales
Al comparar GA4 y NowMetrix, lo normal es empezar por los artículos de mayor éxito. Tiene sentido: si los más importantes tienen un número parecido de páginas vistas en ambos sistemas, parece que la medición funciona en términos generales.
Pero el total incluye también todo lo demás.
Una sola vista adicional en cada uno de 20 000 artículos distintos suma 20 000 páginas vistas más. Es posible que nada de eso se aprecie en una lista de los 50 primeros. En el informe diario, la diferencia adquiere de pronto un tamaño considerable.
Por eso conviene mirar también las páginas con pocas vistas. ¿La discrepancia se reparte por el archivo? ¿Hay muchas visitas aisladas? ¿Proceden en su mayoría de un país o de un grupo de navegadores?
Ese patrón puede apuntar a tráfico automatizado. Pero también hay que comprobar que ambas herramientas midan el mismo periodo y el mismo sitio, y que los dos trackers estén correctamente instalados.
Por qué un bloqueo en Cloudflare no siempre resuelve la duda
En estas conversaciones aparece a menudo el término «tráfico fantasma». Se refiere a visitas aparentes en un informe de analítica que quizá no se correspondan con una visita al sitio web real.
El sitio web y la recopilación de datos de Google Analytics son destinos separados. Por ejemplo, GA4 puede recibir eventos enviados desde servidores mediante Measurement Protocol. Existen motivos legítimos para hacerlo. También ilustra por qué un evento de analítica no demuestra automáticamente que una nueva solicitud de página haya llegado al servidor del sitio.
Si los eventos falsos llegan directamente al servicio de analítica, un cortafuegos situado delante del sitio no puede detener ese envío. Determinar si esto explica un caso concreto requiere investigarlo. La ausencia de entradas en los registros del servidor web no basta: una CDN puede servir páginas desde su caché, y distintos servicios pueden atribuir países diferentes al mismo tráfico.
Hay varias vías posibles para llegar a una cifra extraña. Cambiar la forma en que envía datos el propio tracker no resolverá necesariamente todas.
Por dónde empezaríamos a investigar
Una primera comparación útil no tiene por qué convertirse en un gran proyecto. Un día bien delimitado y unas pocas preguntas concretas suelen aportar más que diez informes adicionales.
- Haga coincidir el periodo y el sitio. Compare GA4 y NowMetrix para el mismo día completo y en la misma zona horaria. Compruebe también el nombre de host: ¿las cifras de GA4 incluyen subdominios u otros sitios?
- Empiece por las páginas vistas. El recuento de usuarios depende también de cómo se reconoce a las personas y de cómo define cada herramienta a un usuario. Las páginas vistas suelen ser un punto de partida más fácil de rastrear.
- Desglose el tráfico anómalo. País, navegador, sistema operativo, categoría de dispositivo y resolución de pantalla pueden revelar si la diferencia se concentra en un grupo. Revise también los artículos afectados y su interacción.
- Siga algunas páginas concretas. Compare las mismas ventanas temporales en los registros de la CDN y en los de seguimiento. Una solicitud de página y un mensaje a un endpoint de analítica son cosas distintas.
Un país o una resolución de pantalla, por sí solos, no justifican bloquear visitantes. La evidencia útil aparece cuando coinciden varias señales y el patrón también se encuentra en los datos técnicos.
Compruébelo en GA4: país, vistas únicas por página y navegadoresCerrar guía
Con Singapur como ejemplo: buscamos páginas que hayan recibido exactamente una vista de ese país en un día concreto, sumando todos los navegadores. El tráfico se localiza en GA4. Después utilizamos una exportación CSV para seleccionar las páginas con exactamente una vista, ya sea con Excel, ChatGPT o Claude.
1. Abra el informe de páginas
Seleccione la propiedad de GA4 correspondiente y abra Páginas y pantallas, dentro de Informes. Según la navegación, puede estar en Interacción o en una colección basada en los objetivos de negocio. La guía de Google sobre el informe de páginas explica las rutas disponibles.
2. Elija un día y un país
En el selector de fechas de la parte superior derecha, elija un día completo, por ejemplo anteayer. Pulse + Añadir filtro, seleccione País, elija coincide exactamente con y seleccione Singapur en la lista. Pulse Aplicar. Si la propiedad contiene varios sitios, añada al mismo filtro una condición para el Nombre de host de su sitio. Las instrucciones de Google sobre filtros de informes también describen estos pasos.
3. Muestre los artículos junto a los navegadores
Encima de la primera columna, seleccione Ruta de página y clase de pantalla. Pulse el + de al lado y añada Navegador como dimensión secundaria. La tabla muestra ahora las Vistas del país seleccionado para cada combinación de ruta de página y navegador.
4. Exporte la tabla
En la parte superior derecha, elija Compartir este informe → Descargar archivo → Descargar CSV. A partir de aquí tiene dos opciones: utilizar ChatGPT o Claude, como se explica a continuación, o seguir los pasos de la tabla dinámica de Excel desde el punto 5. En ambos casos, cuente solo las filas de datos reales; excluya las líneas de comentarios y cualquier fila de resumen general de los datos de artículos. GA4 exporta hasta 100 000 filas de datos. Si la exportación alcanza ese límite o GA4 muestra una fila agrupada como «(other)», el análisis por página puede estar incompleto.
Alternativa: analícelo con ChatGPT o Claude
¿Prefiere evitar las tablas dinámicas? También puede subir el CSV a ChatGPT o Claude y pedirle que haga el análisis. Así resolverá los pasos 5 a 7. Adjunte la exportación completa del paso 4 y copie el siguiente prompt en el chat. Sustituya antes los datos entre corchetes.
Prompt para copiar:
Analiza la exportación CSV de GA4 adjunta. Utiliza código, por ejemplo Python, para calcular el resultado a partir de todas las filas de datos.
Ya he seleccionado lo siguiente en GA4:
- Día: [fecha]
- Zona horaria de la propiedad: [zona horaria]
- País: [país, por ejemplo Singapur]
- Nombre de host: [nombre de host o "sin filtro de nombre de host"]
Busca las rutas de página que tengan exactamente una vista en total dentro de esta selección y desglósalas por navegador.
1. Inspecciona el archivo y sus metadatos. Las columnas necesarias son Ruta de página y clase de pantalla, Navegador y Vistas, o sus equivalentes en otro idioma. País y nombre de host no necesitan columnas propias si ya se filtraron en el informe. Señala cualquier contradicción con los datos que he indicado y pregunta si faltan columnas o la selección no está clara.
2. Interpreta las vistas como números, teniendo en cuenta los separadores de miles. No cuentes líneas de comentarios ni filas de resumen general como páginas. Primero suma las vistas de cada ruta de página entre todos los navegadores y todas las filas de datos. Solo después conserva las rutas cuyo total sea exactamente 1. Un artículo con una vista en Chrome y otra en Safari suma 2 vistas y debe excluirse. No utilices recuentos de usuarios ni de sesiones para este cálculo.
3. Para las rutas seleccionadas, muestra una tabla ordenada por vistas con navegador, vistas y porcentaje del total de vistas seleccionadas. Mantén los navegadores desconocidos en una categoría separada. Comprueba que la suma de los totales por navegador coincide con el número de rutas de página seleccionadas. Indica expresamente si no hay coincidencias.
4. Informa del número de rutas analizadas, sus vistas totales y cuántas rutas tienen exactamente una vista. Proporciona también un CSV con las rutas seleccionadas, su navegador y sus vistas. Explica brevemente el cálculo y muestra tres filas de ejemplo, si las hay.
Señala los límites de exportación, las filas agrupadas como "(other)" y las rutas ausentes; no las trates como artículos individuales. Limita las conclusiones a esta exportación, no inventes valores ausentes y no deduzcas que este patrón, por sí solo, demuestra actividad de bots.Después, contraste algunas rutas del resultado con la exportación original. La clave es sumar todas las vistas de cada artículo antes de filtrar. Si prefiere hacer el análisis en Excel, siga estos pasos:
5. Sume las vistas de cada artículo
Importe el CSV en Excel y utilice la tabla de datos con sus encabezados. Selecciónela y elija Insertar → Tabla dinámica. Arrastre Ruta de página y clase de pantalla a Filas, Navegador a Columnas y Vistas a Valores. Compruebe la configuración del campo de valor y asegúrese de que el cálculo sea Suma de Vistas. El total de la derecha muestra ahora las vistas de cada artículo, sumando todos los navegadores.
6. Conserve solo las páginas con exactamente una vista
En la tabla dinámica, abra el filtro del campo de fila Ruta de página y clase de pantalla, o Etiquetas de fila. Elija Filtros de valor → Es igual a, seleccione Suma de Vistas e introduzca 1. Así se excluye un artículo con una vista en Chrome y otra en Safari, porque tiene dos en total. Microsoft explica estos controles en su guía para filtrar datos en una tabla dinámica.
7. Lea el desglose por navegador
La fila Total general, al final, muestra cuántas de estas vistas aisladas proceden de Chrome, Safari y otros navegadores. Si faltan los totales, seleccione Diseño → Totales generales → Activados para filas y columnas. Para calcular el porcentaje de un navegador, divida su total entre el total de todos los navegadores. Mantenga todos los navegadores en la tabla para este cálculo y excluya de los totales generales los artículos filtrados. La guía de Microsoft sobre totales generales explica las opciones.
Qué significa el resultado: exactamente una vista por ruta de página en el país y periodo seleccionados. El mismo artículo puede tener vistas adicionales de otros países. No equivale a «una vista por usuario» ni a «una vista por sesión», y por sí solo no demuestra actividad de bots.
Cómo lo abordamos en NowMetrix
En NowMetrix, el filtrado de bots forma parte del trabajo continuo sobre el producto. Excluimos de la recopilación el tráfico de bots reconocido y seguimos manteniendo las reglas. Una redacción necesita saber qué artículos están leyendo las personas y dónde está creciendo el interés de la audiencia.
Por eso investigamos las discrepancias con GA4. Comparamos artículos, periodos y grupos de tráfico, y después examinamos dónde se separan las cifras. Una cifra más baja puede ser consecuencia de un filtrado eficaz de bots. También puede indicar un problema de medición. Distinguir entre ambas cosas forma parte de ofrecer una analítica fiable.
Queremos que las cifras de su panel en directo sean útiles durante toda la jornada editorial. Un pico debería ayudarle a detectar una noticia, priorizar una actualización o dar continuidad a un tema. Eso exige prestar atención también a lo que hay detrás del gráfico.
Si sus cifras de GA4 cambian de pronto o se alejan mucho de las de NowMetrix, póngase en contacto con nosotros. Revisaremos juntos el caso concreto e investigaremos la diferencia.
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