Cómo fusionar datos en Looker Studio con ejemplos prácticos

La combinación de datos en Looker Studio (anteriormente Google Data Studio) es una técnica poderosa que le permite combinar datos de múltiples fuentes en un solo informe o visualización.

Puede crear gráficos e informes personalizados que brinden una vista integral de sus datos, reuniendo información de múltiples fuentes de datos.

Esta técnica puede ser especialmente útil para los profesionales de SEO y los especialistas en marketing digital cuando necesita comparar datos de diferentes fuentes.

Cómo los expertos en SEO pueden utilizar la fusión de datos

Dado que Google Search Console (GSC) y Google Analytics (GA) son plataformas de datos diferentes, no puede ver el tráfico de las redes sociales a las publicaciones y la posición promedio al mismo tiempo.

Puede ser particularmente importante analizar si existe una correlación entre la popularidad social y la posición en el ranking de búsqueda. Con la creación de Looker Studio, ahora puede crear dichos informes de correlación.

La combinación de datos sobre el tráfico del sitio web, la tasa de rebote y el tiempo pasado en el sitio con datos de clasificación de palabras clave puede ayudar a los profesionales de SEO a comprender mejor cómo el rendimiento del sitio web afecta las clasificaciones de los motores de búsqueda.

Cómo los especialistas en marketing de PPC pueden usar la fusión de datos

Los especialistas en marketing de PPC pueden comparar datos de múltiples plataformas publicitarias, como Google Ads, Facebook Ads y LinkedIn Ads.

Al combinar datos de estas plataformas, los especialistas en marketing pueden comparar métricas como el costo por clic (CPC), las tasas de conversión y el ROI para identificar la plataforma con mejor rendimiento.

Además, pueden combinar datos de varias campañas, lo que les permite obtener una visión más holística del rendimiento general de su campaña e identificar patrones o tendencias que pueden no ser visibles en campañas individuales.

Ahora, profundicemos y aprendamos con ejemplos de casos de uso.

Cómo fusionar datos de Google Analytics 4 y Google Search Console

Crearemos una fuente de datos mixta para ver si el tráfico de las redes sociales y la visibilidad de Google Discover están correlacionados.

Será un experimento interesante, especialmente porque Gary Illyes dijo recientemente que las redes sociales podrían desempeñar un papel importante en la mejora de la indexabilidad.

Para fusionar datos de dos fuentes en Looker Studio, necesitaremos agregar ambas fuentes a nuestro proyecto.

Si aún no ha agregado las fuentes, aprendamos cómo hacerlo paso a paso. Si ya sabe cómo hacer esto, puede omitir y continuar. debajo.

Cómo agregar Google Analytics 4 en Looker Studio

Ir a Recursos > Administrar Fuentes de datos añadidas.

En el cuadro de diálogo emergente, haga clic en el Agregar una fuente de datos hipervínculo y elija su propiedad de Google Analytics 4 (GA4).

Cómo agregar datos desde Search Console en Looker Studio

Ir a Recursos > Administrar fuentes de datos agregadas como en el paso anterior y busque “consola de búsqueda” en el cuadro de diálogo emergente para encontrar un conector.

Seleccionar Impresiones de URL > Descubrir para agregar datos de Google Discover a Looker Studio.

Ahora agreguemos tablas de datos a nuestro tablero de cada fuente.

Después de todos estos pasos, verá los datos de cada fuente, pero notará que GSC tiene una URL completa, mientras que la tabla GA4 solo tiene la ruta.

Necesitamos poner ambos datos en el mismo formato y establecer la misma ID para el campo de dimensión para que podamos fusionarlos.

Es importante asegurarse de que los ID (o nombres) y los tipos de los campos que desea fusionar sean coherentes en todas las fuentes de datos.

(Looker Studio también coincide por nombre de campo, pero también recomiendo usar los mismos ID de campo).

En general, el más rápido Para mezclar los datos, seleccione las dos tablas, haga clic derecho sobre ellas y elija “Combinar datos” en el menú.

Pero si lo prueba con diferentes fuentes, notará que los datos combinados no tienen sentido como se muestra a continuación.

En algunos casos, esto puede funcionar, por ejemplo, cuando se mezclan datos de la misma fuente, pero cuando se mezclan datos de diferentes fuentes, necesitamos crear un nuevo campo ajustado de “Ruta de la página” que tendrá el mismo formato e ID.

Vamos a crear una “ruta de la página” en la fuente de GSC como un nuevo campo que usará la fórmula REGEXP_REPLACE para eliminar el host de la URL.

El punto clave aquí es definir la “ruta” del ID de campo, que será la misma cuando la creemos en GA4.

Por lo tanto, Looker Studio puede hacer coincidir las dimensiones y fusionarlas.

Haga lo mismo con la fuente GA4 y cree un campo “Ruta a la página” con el ID “ruta”.

Maintenant, dans les tableaux, nous avons ajouté la dimension de remplacement avec le champ nouvellement créé “Chemin de la page” (vous pouvez lui donner n’importe quel nom pour les différencier facilement, la clé est que le “ID de champ” soit el mismo).

Sus datos ahora están listos para ser mezclados usando “Shuffle Data” desde el diálogo de clic derecho mostrado anteriormente. Pero antes de eso, queremos asegurarnos de que solo tengamos tráfico social de GA4. Para esto, necesitamos aplicar un filtro a la tabla GA4 siguiendo estos pasos:

Agrega uno Filtrado > Crea un filtro, y en el cuadro de diálogo emergente, establezca el nombre del filtro y la condición Los medios contienen “social”.

Ahora puede fusionar datos y tener tráfico social e impresiones de Google Discover una al lado de la otra.

A continuación se muestra un diagrama simplificado que muestra lo que significa la mezcla.

Pero, ¿y si también queremos ver cómo cambian las impresiones y el tráfico social con el tiempo?

Para esto, necesitamos editar la fuente de datos combinada y arrastrarla a una lista de dimensiones, junto con un Fecha campo.

(En otros casos, es posible que deba repetir el paso de convertir las dimensiones al mismo formato e ID con el campo Fecha también. Pero en este caso, dado que ya están en el mismo formato y tienen el mismo nombre, esto trabajo, porque Looker Studio también coincide con el nombre del campo).

Ahora puedes elegir el Series de tiempo tipo de gráfico para ver cómo se alinean entre sí las impresiones de Google Discover y el tráfico social.

Dado que las impresiones son mucho más altas que el tráfico de las redes sociales, es útil elegir una escala logarítmica para una mejor visualización.

Después de analizar los datos, está claro que existe una fuerte correlación entre las impresiones en Google Discover y el tráfico social. Los máximos y mínimos de impresiones se alinean muy de cerca con los patrones de tráfico social, lo que indica que un mayor tráfico en las redes sociales conduce a una mayor visibilidad en Google Discover.

(Recuerde siempre que correlación no es causalidad).

El algoritmo de clasificación de Google Discover es muy diferente al de Google Search.

Ahora puede preguntarse si existe una correlación entre la clasificación y el tráfico social. Exploremos eso también.

Todos los pasos son iguales, excepto que debe agregar la tabla de datos web de GSC e incluir la posición promedio como métrica.

Después de crear un nuevo campo, “Ruta de la página”, con el mismo ID de campo “ruta” y fusionarlo, vemos que no hay correlación entre el tráfico social y la posición de clasificación en la página de resultados del motor de búsqueda (SERP).

Puede ver que la posición en el ranking no cambia a medida que el tráfico social sube y baja. Por lo tanto, podemos concluir que la posición en el ranking no está correlacionada con el tráfico en las redes sociales.

Conclusión

Con estos ejemplos, puede ver la cantidad de conocimientos de datos útiles que puede obtener al combinar datos de diferentes fuentes de datos.

Muchos de ustedes tienen acceso a Ahrefs, Semrushen cualquier otra herramienta de SEO, y puede intentar combinar los datos de backlinks con los datos de tráfico de referencia de Google Analytics para comprender el impacto de sus backlinks en el tráfico de su sitio web.

El principio clave aquí es crear dimensiones en dos conjuntos de datos con los mismos ID de campo, que se utilizarán en la combinación.

Más recursos:

Imagen destacada: Andrey_Popov/Shutterstock