GA4 dejó de medir y no era GA4

Este post cuenta un error mío. No uno grave, pero sí de los que enseñan, porque lo cometí haciendo exactamente lo que le recomiendo a otros: auditar con método, con evidencia y por escrito. Y aun así llegué a la conclusión equivocada durante tres semanas.

Lo que vi: GA4 se había apagado

Este sitio tiene dos formas de contar visitas. Una es Google Analytics 4, como casi todos. La otra es un contador propio: cada página vista se guarda en una base de datos mía, sin cookies y sin depender de ninguna herramienta externa. Lo armé cuando reconstruí el sitio, junto con el resto de la medición.

A principios de septiembre crucé las dos fuentes y encontré esto:

En julio las dos fuentes andaban parecidas. En agosto GA4 veía una de cada diez visitas. En septiembre, cero. Y encima, en todo el histórico, GA4 marcaba cero conversiones, aunque yo tenía leads reales registrados en mi base.

La lectura obvia era que GA4 se había cortado. Y eso fue lo que concluí.

Lo que diagnostiqué (y estaba mal)

Hice una auditoría de marcaje completa, con la misma metodología que uso para revisar sitios de otros. Revisé el contenedor de Google Tag Manager, el dataLayer, el Consent Mode y el código del sitio. Todo estaba bien construido. Los eventos se empujaban, el contenedor cargaba, el orden del consentimiento era el correcto y el código de medición no había cambiado en agosto.

Faltaba una sola cosa: cuando abría el sitio en un navegador automatizado, aceptaba las cookies y navegaba, no veía salir ni un solo hit hacia /g/collect, que es la dirección clásica a la que GA4 manda los datos. El sitio empujaba y, aparentemente, nada salía.

La conclusión quedó por escrito, con un puntaje de 43 sobre 100 y una hipótesis principal: algún filtro de tráfico interno activo en GA4 estaba descartando todo. Tenía sentido, explicaba un corte sin cambios en el sitio, y era falso.

Lo que de verdad pasaba

Tres semanas después volví a probar, esta vez mirando todo el tráfico de red y no solo la dirección que esperaba encontrar. Y ahí estaba: los hits sí salían, pero no iban a Google directamente. Viajaban por mi propio dominio, a una ruta interna del sitio.

Es el Google tag gateway, una forma de servir las etiquetas de Google a través de la infraestructura del propio sitio. Los datos llegaban a GA4 igual, solo que por otro camino. Mi prueba buscaba la puerta de siempre y concluyó que nadie salía de la casa.

El filtro de tráfico interno, por cierto, estaba en modo prueba. No excluía nada.

Resuelto eso, quedaba la pregunta real: si los hits salen, ¿por qué GA4 muestra tan poco? La respuesta estaba en algo que yo mismo había implementado en julio.

El culpable fue el consentimiento, funcionando bien

A mediados de julio activé Consent Mode v2 con todo denegado por defecto, como parte de preparar el sitio para la ley de datos personales. Lo conté en el post sobre la Ley 21.719 y Consent Mode v2. Con esa configuración, quien no aceptaba las cookies (o simplemente ignoraba el banner) seguía enviando datos a GA4, pero en otro formato.

En el modo avanzado de Consent Mode, cuando el consentimiento está denegado, las etiquetas envían mediciones sin cookies: avisos que llevan el estado de consentimiento y poco más. GA4 recibe esos avisos, pero no los muestra en los informes tal cual. Los usa para estimar, con modelado, el comportamiento de quienes no aceptaron.

Y ese modelado tiene requisitos. Según la documentación de Google, la propiedad tiene que recoger al menos 1.000 eventos diarios con la analítica denegada durante al menos 7 días, y tener al menos 1.000 usuarios diarios con la analítica aceptada durante al menos 7 de los últimos 28 días. Un sitio personal con unas decenas de visitas al mes está lejísimos de eso.

O sea: quienes no aceptaban (y por el tamaño de la brecha, eran casi todos) mandaban sus visitas como avisos sin cookies, y como mi volumen no alcanzaba para modelar, GA4 simplemente no las mostraba. Julio salía más alto porque la mitad del mes corrió antes de activar el consentimiento. Nada estaba roto. Todo funcionaba tal como está diseñado, y el diseño no está pensado para sitios chicos.

GA4 no dejó de medir. Dejó de mostrarme lo que medía, por una regla que yo mismo activé sin entender del todo qué consecuencia iba a tener con poco tráfico.

Lo que cambié

Con el diagnóstico correcto, las decisiones fueron tres.

Separé analítica de publicidad. La analítica del sitio ahora corre por defecto, bajo interés legítimo, con la opción visible de rechazarla: el banner tiene "Aceptar todas" y "Solo necesarias", y la segunda apaga la analítica y borra sus cookies. La publicidad sigue igual que antes: nada de píxeles publicitarios hasta que la persona acepta. Es una decisión mía, pensada para este sitio, y la voy a validar con un abogado antes de que la ley entre en plena vigencia. No la tomes como receta legal.

Declaré una sola fuente de verdad. Mi contador propio manda. GA4 lo leo como una muestra muy útil para entender comportamiento (qué páginas, qué recorridos, qué eventos), pero el número de visitas y de leads sale de mi base. Además, ahora registro en esa misma base cuánta gente acepta y cuánta rechaza, para saber qué tan representativa es la muestra de GA4.

Dejé la conversión bien configurada. El evento de lead ahora está marcado como evento clave en GA4. Las conversiones de GA4 cuentan desde ese día; el histórico real vive en mi base, y ahí se queda.

Las tres lecciones

1. Ten una fuente de datos propia para contrastar

Sin mi contador propio, nunca habría detectado el problema. GA4 no me habría avisado de nada: habría seguido mostrando números chicos y yo habría concluido que el sitio no tenía tráfico. Esa es la trampa: una herramienta que mide mal no te dice que está midiendo mal. Te muestra un número con total seguridad.

La fuente propia no tiene que ser sofisticada. Puede ser un contador simple sin cookies, los registros del servidor, o para lo más importante, una planilla donde anotas cada lead con su origen. Lo que importa es que no dependa de la misma herramienta que quieres auditar. Si además tus campañas están bien etiquetadas con UTMs que llegan hasta el lead, esa planilla te dice de dónde vienen tus clientes aunque GA4 tenga un mal mes.

2. No diagnostiques solo mirando la herramienta

Mi error no fue técnico, fue de método. Busqué lo que esperaba encontrar (un hit a /g/collect), no lo encontré y concluí que no había nada. La pregunta correcta era más abierta: ¿qué sale de verdad de esta página cuando alguien la visita? Mirando todo el tráfico, la respuesta aparecía en minutos.

Vale también para leer los informes. Cuando un número cae de golpe, antes de buscar al culpable afuera conviene preguntarse qué cambió en la forma de medir. En mi caso el cambio lo había hecho yo, un mes antes, y no lo conecté.

3. Entiende el consentimiento antes de implementarlo

El consentimiento no es un banner que se instala y se olvida. Decide qué datos ves y cuáles no, y su efecto depende de tu volumen. En un sitio con mucho tráfico, el modelado rellena parte del hueco. En uno chico, el hueco queda a la vista. Y Google cambia estas reglas seguido: ya me tocó revisar otro cambio de GA4 ligado al consentimiento que podía dejar midiendo mal sin que nadie lo notara.

Si tu GA4 muestra muchas menos visitas de las que esperas y activaste Consent Mode hace poco, antes de pensar que algo se rompió, revisa cuánta gente está aceptando. Probablemente la respuesta esté ahí.

Por qué lo cuento

Podría haber arreglado todo en silencio. Lo cuento porque este error es muy común y casi nadie lo reconoce: se toma un número de una herramienta como si fuera la realidad, y se decide sobre eso. En mi caso el costo fue bajo, porque es mi sitio. En una empresa que decide su presupuesto de pauta mirando GA4, el mismo error puede significar apagar un canal que funcionaba.

Medir bien no es tener más herramientas. Es saber qué mide cada una, qué no, y tener al menos un número en el que confíes para contrastar. Si quieres revisar cómo está armada tu medición, es justo lo que hago en medición y analítica.