Uno de los principales desafíos al comenzar a definir un plan de medición en Google Analytics 4 (GA4) es decidir cómo estructurar los eventos y parámetros que vas a enviar a la herramienta. En este post, vamos a abordar uno de los temas más comunes y que generan más dudas, pero que es esencial para cualquier implementación exitosa: ¿Cuándo debemos unificar o separar eventos y parámetros en nuestras configuraciones de GA4?

Al principio, puede resultar confuso saber qué datos deben registrarse como un evento separado, cuáles deben ser parámetros comunes o únicos, y cómo estas decisiones afectarán los informes y el análisis. Pero, una vez que comprendas bien las dinámicas de GA4, te resultará más fácil tomar decisiones informadas que mejoren la calidad de tus datos y su utilidad para el análisis.

Empecemos por el principio, ¿Qué es un plan de medición?

Antes de entrar en detalles técnicos, es importante establecer una base sólida: ¿Qué es un plan de medición en GA4?

Un plan de medición es una estrategia que define cómo deben capturarse, organizarse y tratarse los datos dentro de tu implementación de GA4. Este plan es fundamental para asegurarte de que toda la información que necesitas para tus análisis futuros esté registrada de manera precisa, estructurada y accesible. El objetivo es garantizar que los datos que recopilas te permitan crear informes ágiles, que respondan a las necesidades de tu negocio y ayuden a tomar decisiones fundamentadas.

En términos prácticos, un plan de medición te permite determinar qué eventos debes registrar, qué información adicional (parámetros) deberías incluir y cómo deberías estructurar esos datos. Sin un plan claro, es fácil perderse en una implementación desorganizada que, más adelante, te limitará al intentar extraer conclusiones accionables.

El plan de medición ideal incluye:

• Objetivos de negocio claros: Determina qué KPIs son importantes para tu empresa y qué datos necesitas medir para optimizarlos.
• Mapeo de interacciones del usuario: Define cuáles son las interacciones y acciones clave que tus usuarios realizan en tu sitio o aplicación y cómo estas interacciones se alinean con tus objetivos de negocio.
• Definición de eventos y parámetros: Decide qué eventos necesitas registrar para capturar esas interacciones y qué información adicional (parámetros) es esencial para agregar contexto a esos eventos.
• Organización de los datos para informes: Estructura los datos de manera que sean fáciles de analizar y que te permitan crear informes significativos que respondan a las preguntas críticas de tu negocio.

Eventos en GA4: la base de toda la implementación

En GA4, los eventos son el corazón de cualquier implementación. Todo lo que quieras medir sobre las interacciones de los usuarios debe estar registrado como uno o varios eventos. Los eventos permiten captar acciones como la descarga de un archivo, un clic en un enlace, una compra o la visualización de un vídeo. Lo que necesites saber, lo vas a poder transformar en un evento medible. A partir de esos eventos, podemos construir análisis detallados del comportamiento del usuario.

El nombre de un evento es clave para la organización de los datos. GA4 ofrece flexibilidad al permitir que los usuarios personalicen los nombres de eventos según sus necesidades. Esto significa que, si bien GA4 incluye algunos nombres recomendados de eventos (como «purchase», «login o «page_view»), eres libre de crear tus propios eventos según lo que consideres más útil para tu análisis.

Esta claro que utilizar las recomendaciones de nombres de eventos que nos define la documentación de Google Analytics, tiene serias ventajas (puedes leer sobre ello en nuestro post dedicado a este tema), pero siempre vas a acabar midiendo detalles y características tan propias de tu negocio, que difícilmente formarán parte de estas recomendaciones. 

La gran duda: ¿unir o separar eventos?

Una de las primeras preguntas que surge al implementar eventos en GA4 es si deberías agrupar varias interacciones bajo un mismo evento o separarlas en eventos distintos. Imagina que quieres medir por un lado los envíos de formulario de contacto de tus servicios, pero al mismo tiempo tienes un contacto similar en la página de «Sobre nosotros». Ambos son contactos, pero son distintos…

 Existen dos enfoques comunes:

• Unificar eventos bajo un solo nombre: Puedes decidir que todas las descargas de archivos, por ejemplo, se agrupen bajo un solo evento llamado «file_download». Esto facilita la agregación de los datos y hace más sencillo generar informes generales sobre el total de descargas. Sin embargo, esta estrategia no te permitirá diferenciar entre distintos tipos de archivos descargados, a menos que agregues parámetros adicionales.
  
  
• Separar los eventos por tipo de interacción: Alternativamente, podrías optar por crear varios eventos, uno para cada tipo de interacción. Por ejemplo, en lugar de unificar todas las descargas bajo «file_download», podrías crear eventos separados para «pdf_download», «image_download», «video_download», etc. Esto ofrece una mayor granularidad y te permite analizar cada tipo de descarga de manera independiente, pero genera más complejidad en la configuración y gestión de los datos.
  
  

El equilibrio entre granularidad y simplicidad es la clave. Si bien crear eventos separados te da más detalle, también puede dificultar el análisis global, ya que tendrás que agregar manualmente los datos de cada tipo de evento. Por otro lado, unificar los eventos bajo un solo nombre reduce la complejidad, pero sacrifica la capacidad de análisis detallado. Así que aquí ya te encuentras con tu primera gran deceisión, y no va a ser la única…

Parámetros en GA4: añadiendo contexto a los eventos

En GA4, los parámetros son una herramienta poderosa para agregar contexto a los eventos. Mientras que el evento captura la acción principal (por ejemplo, una descarga o un clic), los parámetros añaden detalles adicionales sobre cómo ocurrió esa interacción. Esta información es fundamental para crear informes más ricos y precisos.

Un parámetro es información adicional que puedes enviar junto con un evento. Los parámetros te permiten evitar la creación de demasiados eventos y, en su lugar, capturar los detalles relevantes usando un solo evento, acompañado de parámetros que describan las variaciones de esa interacción. Por ejemplo:

• Evento: click
• Parámetro: click_type
• Posibles valores de ese parámetro: «menu», «footer», «outbound»
  
  

Con este enfoque, puedes tener un solo evento de «click» que se utiliza para todas las interacciones de clic, pero los valores del parámetro «click_type» te permiten diferenciar dónde ocurrió ese clic (en el menú, en el pie de página o en un enlace externo).

Esto podrías haberlo resuelto midiendo eventos como «menu_click», «footer_click» y «outbound_click». Pero los parámetros te dan una opción más estructurada, que lo mida todo como clicks y luego lo especialice en tipos de eventos.

¿Cómo sucede esto? Pues mejor un ejemplo que varias explicaciones. Al final es un tema de código, los parámetros se definen en tu código de captura y así llegan a GA4.

Ejemplo de implementación en etiquetas Gtag:

gtag('event', 'click', {  
  'click_type': 'menu',  
  'label': 'home_button'  
});  

Ejemplo en implementaciones con dataLayer:

window.dataLayer.push({  
  'event': 'click',  
  'click_type': 'menu',  
  'label': 'home_button'  
});  

¿Cuándo usar parámetros?

Los parámetros son ideales cuando quieres mantener el número de eventos bajo control y/o, necesitas capturar detalles adicionales sobre las interacciones. En lugar de crear eventos separados para cada variación de una acción (por ejemplo, «menu_click», «footer_click»), puedes usar un solo evento de «click» y agregar parámetros para especificar los detalles. Esto te permite gestionar los datos de manera más eficiente, sin crear una cantidad excesiva de eventos.

Sin embargo, para luego disfrutar de esta información, tendrás que transformar estos parámetros en dimensiones de Google Analytics.

Cómo transformar parámetros en dimensiones personalizadas

Los parámetros, por sí solos, no se convierten automáticamente en información accesible dentro de Google Analytics. Para que puedas usar esta información debes crear dimensiones personalizadas y usarlas en los informes de GA4. Es decir, que para poder analizar estos datos en tus informes, es necesario configurarlos como dimensiones personalizadas en el administrador de GA4.

Los pasos para crear una dimensión personalizada en GA4 son muy sencillos:

• Accede a Google Analytics y entra en tu propiedad (debes ser administrador)
• Accede al administrador de tu propiedad en GA4.
• Dirígete a la sección de definiciones personalizados. Y dentro de estas haz click en  «Crear dimensión personalizada».
• Introduce el nombre del parámetro que deseas transformar en una dimensión personalizada, ponle nombre y describe su uso.
• Guarda los cambios y a partir de ese momento todo lo que llegue en dicho parámetro se guardará en esa dimensión.

Las dimensiones personalizadas no son retroactivas, lo que significa que los datos anteriores a la creación de la dimensión no incluirán ese dato en los informes (incluso si se habían enviado). Por eso es importante configurar las dimensiones personalizadas desde el momento en el que empezamos a enviar los parámetros.

Bien, pues con esto ya hemos repasado las opciones que tenemos. Si, podríamos haber hablado de propiedades de usuario, audiencias y demás, pero me interesa poder llegar al siguiente punto de este post cuanto antes, que es lo que nos va a ayudar realmente a empezar a crear nuestras definiciones.

¿Dónde incluir la información que queremos analizar? Opciones que nos dan los eventos y parámetros

Aquí llegamos a uno de los puntos clave de la planificación en GA4: ¿Dónde debemos incluir la información que desearemos analizar?. ¿Es mejor crear eventos separados para cada tipo de interacción o utilizar parámetros para capturar los detalles?

A continuación, exploraremos las tres principales opciones. Patamos de que quieres añadir un nuevo dato a GA4. Tienes clara la interacción que deseas medir, pero te falta definir exactametne con qué eventos y parámetros lo harás. 

• Cambiar el nombre del evento para añadirle más detalles:
  Una primera opción es crear eventos separados para cada tipo de interacción. Por ejemplo, si tienes un evento «generate_lead» para medir leads genéricos, podrías decidir crear eventos adicionales como «service_generate_lead» o «concat_generate_lead» y así capturar interacciones específicas. Esto te permite analizar cada tipo de lead por separado en los informes, pero aumenta el número de eventos que debes gestionar y nos saca un poco de los eventos recomendados de Google.
  
  
• Crear parámetros adicionales para capturar los detalles:
  Si prefieres no crear tantos eventos separados, puedes usar un solo evento «generate_lead» y crear parámetros como «lead_type» para especificar dónde ocurrió el Lead. Esto te permite capturar el mismo nivel de detalle sin aumentar el número de eventos, aunque requerirá que uses dimensiones personalizadas para informar sobre esos detalles en los informes.
  
  
• Usar dimensiones genéricas para condensar la información:
  Una opción intermedia es crear una dimensión personalizada que puedas usar en múltiples eventos para disitntos propósitos. Por ejemplo, puedes crear una dimensión «event_type» que utilices tanto en eventos de Lead como en otros eventos, como «search» o «download». De esta manera, puedes unificar la captura de datos en una sola dimensión, pero es importante tener en cuenta que los informes pueden volverse más complejos, ya que tendrás que filtrar por nombre de evento para obtener la información correcta o se te mezclarán sus datos.
  
  

¿Qué opción es la mejor?

Como siempre, la respuesta es: «depende». Depende de tus necesidades de análisis, de la cantidad de datos que esperas capturar y del nivel de detalle que necesites en los informes. La clave está en encontrar el equilibrio entre la simplicidad en la gestión de los eventos y la granularidad de los datos que deseas capturar.

Para poder resolver esto, vamos a hablar un segundo de las limitaciones de GA4. 

2 limitaciones en GA4: dimensiones personalizadas y cardinalidad

En cualquier plan de medición, es crucial tener en cuenta las limitaciones de la plataforma. GA4 no es una excepción. Existen dos limitaciones clave que deben guiar tu planificación:

1. Límite de dimensiones personalizadas

Las cuentas gratuitas de GA4 tienen un límite de 50 dimensiones personalizadas, mientras que las cuentas de pago (GA360) permiten hasta 125. Este límite puede parecer amplio, pero si no planificas adecuadamente, es fácil agotarlo, especialmente si usas dimensiones personalizadas para muchos parámetros individuales y sin control alguno de lo que estás provocando.

Antes de crear una dimensión personalizada, asegúrate de que es realmente necesaria para tu análisis y valida cuantas tienes todavía disponibles. De lo contrario, podrías agotar este recurso limitado y quedarte sin espacio para capturar datos importantes en el futuro.

2. El problema de la cardinalidad

La cardinalidad se refiere a la cantidad de valores únicos que una dimensión de GA4 puede tener. El problema es que este máximo de valores únicos no es algo fijo y no depende de una sola dimensión sino de lo que en GA4 llamamos «las tablas resumen». Unas tablas que GA4 crea para poder agilizar la extracción de datos para los informes que le pides.

GA4 cuando guarda los datos, por su modelo de datos basado en BBDD analíticas, crea distintas tablas para resumir la información. Tablas que además en cada proyecto pueden ser distintas. Estas tablas son como macroinformes con varias dimensiones a la vez que ya tienen calculadas muchas métricas. Así que luego cuando le pides informes puede ir a estas tablas en lugar de a la información en bruto para responderte de forma más rápida.

En GA4, las tablas resumen son trasnparentes (nunca las vas a ver directamente) y tienen un límite de 1 millón de filas por día. Ese límite de 1 millón por día es lo que genera la cardinalidad. Si una dimensión tiene demasiados valores únicos puede que en distintas de estas tablas pases de ese millón de filas y excedas la cantidad de información que Google quiere guardar.

Cuando esto sucede GA4 agrupa los datos sobrantes en una fila genérica llamada «(others)». Estas filas son información que desconoces y pueden distorsionar los informes y hacer que pierdas visibilidad sobre algunos datos clave. Incluso puedes llegar a ver (others) en dimensiones con pocos valores únicos, debido a que en la misma tabla hay otra dimensión que crea tantos valores únicos que es la que provoca el problema.

Ejemplo: Supongamos que estás rastreando las URLs visitadas en un sitio web. Si tienes más de un millón de URLs únicas en un día, GA4 comenzará a agrupar muchas de ellas bajo la etiqueta «(others)», lo que te impedirá ver las páginas específicas que los usuarios visitaron. Más allá de eso, luego podrías ir a ver el informe de canales donde sabes que apenas tienes 12 o máximo 25 valores disitntos, pero te encuentras con un «(others)» que se provocó, no por culpa de los canales, sino por culpa de estas URLs que estaban en la misma tabla resumen que usa GA4 para este informe.

Para evitar este problema, Google recomienda que las dimensiones personalizadas no tengan más de 500 valores únicos. Es un buen punto de partida, pero yo te recomendaría ser un poco más drástico a la hora de planificar para evitar sorpresas.

En IKAUE lo que intentamos es mantener este número aún mucho bajo: Una dimensión personalizada debería tener como mucho entre 25 y 50 valores únicos, para minimizar el riesgo de encontrarte con datos agrupados bajo «(others)» por culpa de ir sumando 500 x 500 x 500 variaciones (Dimensión a dimensión) en la misma tabla resumen. Mantenerte en tan pocas variaciones no va a ser posible siempre, así que deberás ampliarlas hasta las 500 en algunos casos puntuales, pero es preferible que te autorestrinjas todo lo posible para que esos casos de 500 variaciones sean solo un par de excepciones en todo tu plan y no la norma de todos tus datos.

Ya tienes las herramientas para decidir en cada caso dónde incorporar tus datos.

Límite de dimensiones y cardinalidad son los dos elementos clave para tomar la decisión sobre cual es el mejor sitio donde incluir tus datos. Mi consejo es que primero crees tu plan de medición sin pensar en eventos, parámetros o dimensiones y luego lo aterrices en datos concretos dentro de GA4. 

Cuando tengas toda tu colección de datos empezarás a ver los posibles problemas que te puede ocasionar. Algunas preguntas que te van a ayudar al hacer este ejercicio.

• ¿Cuántos nombres de evento requiere tu implementación?
  
  En implementaciones sencillas es posible que tan solo cuentes con los eventos de la medición mejorada y unos pocos más. Eso te deja con menos de una veintena de nombres de evento en GA4. Los nombres de evento son una dimensión más que suma variaciones de cara a la cardinaldiad, así que en estos casos estás en muy buena situación. Tan buena que puedes permitirte ampliar los eventos si lo deseas especializando algunas mediciones.
  
  Si haces esto, te recomiendo dejar siempre el mismo subfijo en todos los nombres de evento para que así puedas sumarlos todos con un filtro. Por ejemplo, si usas menu_click, button_click y tab_click podrás sacar tu total de clicks filtrando todos los eventos que acaban por «_click».
  
  
•  ¿Cuántas variaciones existen del dato que vas a incorporar?
  
  Este es un dato vital para decidir dónde incorporarlo. Si por ejemplo vas a meter un dato booleano (solo puede valir «sí» o «no», este nunca va a ser un problema para la cardinalidad. Y además es tan genérico que podrías incorporarlo en dimensiones genéricas y no atadas a un evento específico.
  
  Por otro lado si tienes informaciones que por si solas ya llegan a 20 o más valores únicos, casi siempre va a ser preferible que los especialices en su propia dimensión. De otra forma al sumar más valores únicos tendremos problemas de cardinalidad casi seguro. Así que si por ejemplo en un lead quieres guardar como dimensión el servicio en el que está interesado el posible cliente, seguramente necesitarás una dimensión especializada en este dato.
  
  
• ¿Cuántas dimensiones necesitas en total?
  
  Hay veces que no merece la pena complicarse la vida. ¿Tienes un total de menos de 30 dimensiones que incorporar en GA4? Además, esto no te sucede por haber planificado poco, sino que tu negocio realmente no necesita más. Pues… ¿Por qué no las creas todas? Incluso ¿por qué no creas al mismo tiempo eventos y dimensiones? ¿Qué te lo impide? En realidad te sobran recursos, no te compliques.
  
  En cambio existirán otros escenarios donde te acerques peligrosamente a las 50 dimensiones que nos da la versión gratuita de GA4. Nuestra recomendación no es solo no pasar ese límite sino quedarte bien lejos en las primeras implementaciones de forma que cuando el negocio evolucione GA4 no se te quede de golpe corto. Una buena autolimitación serían las 30 dimensiones personalizadas. Si ves que en tu primer plan quedas muy por encima de ellas es señal de que deberías hacer algo para acumularlas. Igual creando dimensiones genéricas o dividiendo algunos eventos en varios para evitar que necesiten dimensión propia.
  
  
• ¿Hay información transversal a los eventos?
  
  Algunas informaciones realmente son transversales a todos los eventos. Ya no se trata de uno o dos eventos, sino que prácticamente todos podrían incorporarla. Para esos casos, prácticamente estarás obligado a crear dimensiones genéricas.
  
  
• ¿Hay información que no puedes mantener en los 20 valores únicos o incluso en los 500?
  
  Pues ahí ya no es solo que tengas que dedicarles una dimensión personalizada, es que tienes un problema que vas a tener que solucionar antes de implementar. No puedes incluir esta información así en GA4. Esto es lo que llamamos dimensiones conflictivas y vamos a tratarlas ahora mismo…
  

Cómo gestionar dimensiones conflictivas en GA4

En algunos casos, te encontrarás con dimensiones cuyos valores son muy numerosos o granulares, lo que genera problemas de cardinalidad. Este es el caso de los IDs internos o los números de seguimiento, que tienden a tener una gran cantidad de variaciones. GA4 no es la herramienta ideal para manejar este tipo de datos altamente granulares. Hay que ser muy claros con esto: Intentar meter IDs y datos al detalle en GA4 casi siempre supone inutilizar la herramienta (por llenarla de cardinalidad) y que no sirva de nada.

Existen varias estrategias para gestionar estas dimensiones conflictivas en GA4:

• Evitar usar GA4 como si se tratase de una base de datos.
  Es decir, no enviar informaciones granulares y conseguir o trabajar esos datos desde otro sitio más capaz de trabajar con esa información. Un ejemplo serían los típicos datos de CRM. Estos datos son esenciales para trabar con el usaurio pero por multitud de motivos no son buenos datos para GA4. Por un lado hay un tema legal: Nombres, IDs, Emails, Teléfonos y direcciones no deben ser almacenados sin consentimiento explicito del usuario en plataformas de terceros.  Pero por otro, estos y otros datos, pueden provocar una cardinalidad enorme.
  ¿Solucion? ¿Para que tienes un CRM si no puedes usarlo como tal? Lo lógico, si quieres trabajar con datos de campañas, audiencias o experiencias que salen de GA4 + los datos del CRM es que o bien incorpores estos datos a tu CRM o que crees un data warehouse donde trabajarlos en conjunto (por ejemplo Google BigQuery). No intentes dotar a GA4 de superpoderes ni lo transformes en tu almacén de porquería personal.
  
  
• Agrupar los detalles en categorías más amplias:
   Otra opción es agrupar los valores en categorías o rangos. Por ejemplo, si estás rastreando precios de productos, podrías agrupar los precios en rangos como «0-50€», «50-100€», en lugar de registrar el precio exacto. Si estas guarando tiempos puedes hacerlos en franjas de 10 en 10 segundos. Si estás trabajando con fechas hacerlo en semanas o meses y si estás trabajando con un contador personal igual deberías plantearte usar métricas personalizadas en lugar de dimensiones.
  
  Este tipo de ejercicios reducirá la cantidad de valores únicos que guardas y minimizará el riesgo de problemas de cardinalidad. O visto de otra forma, será la única forma de que puedas trabajar con ese dato en GA4 sin romper la herramienta.
  
  
• Enviar el parámetro pero no transformarlo en dimensión personalizada:
  En algunos casos, podrías decidir no crear una dimensión personalizada para un parámetro específico, pero aún así enviar el dato a GA4 para tenerlo disponible en BigQuery. Esta es una buena solución cuando el parámetro tiene un gran número de variaciones y no necesitas visualizarlo directamente en los informes de GA4 o Looker Studio, pero sí deseas mantenerlo para análisis más avanzados en BigQuery. De este tema en particular hablaremos en un post dentro de poco.
  

Conclusión: Un plan de medición debe adaptarse a la herramienta facilitando el trabajo con ella.

El éxito de tu implementación en GA4 depende en gran medida de un plan de medición bien estructurado. Cada decisión sobre cómo organizar los eventos y parámetros afectará la calidad de los datos que captures y la utilidad de los informes que generes.

Al comprender bien las limitaciones de GA4 y planificar de manera estratégica el uso de eventos, parámetros y dimensiones personalizadas, puedes asegurarte de que estás capturando los datos que realmente necesitas sin complicar innecesariamente la gestión de la herramienta.

Recuerda siempre priorizar la simplicidad en la captura de datos sin sacrificar la granularidad necesaria para obtener información valiosa. Un equilibrio bien planificado te permitirá aprovechar al máximo las capacidades de GA4 y generar informes útiles y accionables que realmente impacten en tu negocio