{"version":"1.0","provider_name":"Geotelecom","provider_url":"https:\/\/www.geotelecom.es\/en","author_name":"Cristina Ortu\u00f1o","author_url":"https:\/\/www.geotelecom.es\/en\/blog\/author\/cristina-ortuno\/","title":"Google Analytics Advisor: qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona y qu\u00e9 puedes esperar de la nueva IA de Google - Geotelecom","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"6HWoWeFUEX\"><a href=\"https:\/\/www.geotelecom.es\/en\/blog\/google-analytics-advisor-que-es-como-funciona\/\">Google Analytics Advisor: what it is, how it works, and what to expect from Google's new AI<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/www.geotelecom.es\/en\/blog\/google-analytics-advisor-que-es-como-funciona\/embed\/#?secret=6HWoWeFUEX\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"\u201cGoogle Analytics Advisor: what it is, how it works and what you can expect from Google&#039;s new AI\u201d - Geotelecom\" data-secret=\"6HWoWeFUEX\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script>\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/www.geotelecom.es\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n<\/script>","thumbnail_url":"https:\/\/www.geotelecom.es\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/cabecera-15.jpg","thumbnail_width":400,"thumbnail_height":400,"description":"En diciembre de 2025, Google anunci\u00f3 el lanzamiento de Google Analytics Advisor. Aunque esta funcionalidad se encuentra en fase Beta y solo est\u00e1 disponible en las propiedades configuradas en ingl\u00e9s, hemos estado prob\u00e1ndola para ver lo que a nuestro parecer merece la pena y lo que no. Primero de todo, empecemos por la definici\u00f3n. Las propias fuentes oficiales dicen que se trata de un asistente de IA conversacional impulsado por los modelos Gemini. Los usuarios pueden acudir a este asistente dentro de la interfaz siempre que tengan preguntas o que necesiten ayuda. \u00bfC\u00f3mo se accede? Muy sencillo: Como puede verse en la imagen anterior, aparece en el margen superior derecho de las propiedades un icono nuevo, situado entre el selector de productos Google y el centro de ayuda. Otra opci\u00f3n es acceder directamente a la lupa, donde la primera sugerencia ofrecida es la de preguntar a Analytics Advisor.&nbsp; Algunas de sus funcionalidades clave 1. Interacci\u00f3n en lenguaje natural En lugar de tener que hacer clic en diferentes informes y m\u00faltiples submen\u00fas para encontrar un dato espec\u00edfico, los usuarios pueden escribir preguntas como \u201c\u00bfPor qu\u00e9 baj\u00f3 mi tr\u00e1fico m\u00f3vil el domingo?\u201d o \u201c\u00bfCu\u00e1les fueron mis principales fuentes de tr\u00e1fico el mes pasado?\u201d. Esto es especialmente \u00fatil si desconoces en qu\u00e9 informe puedes encontrar esa informaci\u00f3n o si simplemente lo que buscas es ahorrar algo de tiempo.&nbsp; 2. Visualizaciones y res\u00famenes instant\u00e1neos Esta es una de las principales ventajas, ya que genera casi al instante ciertos gr\u00e1ficos y l\u00edneas de tendencia que, de tener que generarlos manualmente, podr\u00edan llevarnos cierto tiempo. (Ojo, al final del post daremos algo m\u00e1s de informaci\u00f3n a este respecto.)\u00a0 3. An\u00e1lisis diagn\u00f3stico y estrat\u00e9gico La herramienta simplifica el proceso de identificaci\u00f3n de la causa ra\u00edz de las anomal\u00edas. Esto quiere decir que puede leer toda la informaci\u00f3n disponible a lo largo de los informes en un segundo, y de este modo atribuir causas posibles a fluctuaciones en las m\u00e9tricas.\u00a0 Seg\u00fan las fuentes del propio Google, una vez identificadas las causas, el propio asistente puede sugerir estrategias de crecimiento basadas en el comportamiento de los usuarios. Ejemplo: recomendar formas de volver a atraer a los usuarios que abandonaron la web sin llegar a ver una p\u00e1gina de producto. 4. Razonamiento transparente Esto nos parece de lo m\u00e1s top porque proporciona una capa de transparencia al mostrar sus pasos de razonamiento intermedios, lo que permite a los usuarios comprender la l\u00f3gica detr\u00e1s de una respuesta y verificar su precisi\u00f3n.&nbsp; Es especialmente interesante, ya que podremos ver c\u00f3mo piensa y c\u00f3mo accede a la informaci\u00f3n para brindar esas respuestas. Tambi\u00e9n nos permitir\u00e1 ver si se ha topado con ciertos obst\u00e1culos, lo que veremos m\u00e1s adelante a trav\u00e9s de ejemplos.&nbsp; 5. Asistencia t\u00e9cnica integrada Este asesor tambi\u00e9n act\u00faa como una gu\u00eda bajo demanda. Puede proporcionar instrucciones paso a paso para ciertas dudas te\u00f3ricas sin que el usuario tenga que salir del panel de control para buscar documentos de asistencia externos.&nbsp; Casos pr\u00e1cticos de Google Analytics Advisor \u00abData Fetching\u00bb: obtenci\u00f3n de datos multidimensionales Te ahorra navegar por el men\u00fa de informes, a\u00f1adir dimensiones secundarias y aplicar filtros manuales. Hacer esto a mano implica ir a Adquisici\u00f3n, filtrar por pa\u00eds, a\u00f1adir dimensi\u00f3n secundaria de ciudad y luego a\u00f1adir un filtro de categor\u00eda de dispositivo. El Advisor lo hace en pocos segundos. Ejemplo prompt: \u00abDime las 5 ciudades de Espa\u00f1a con mayor tasa de conversi\u00f3n desde dispositivos m\u00f3viles en los \u00faltimos 30 d\u00edas\u00bb. \u00bfEs capaz de crear segmentos?&nbsp; S\u00ed, y lo hace muy r\u00e1pido, siendo uno de los usos m\u00e1s interesantes que hemos comprobado hasta el momento.&nbsp; Ejemplo Query: \u201cMu\u00e9strame el n\u00famero de usuarios que han visto una p\u00e1gina de producto, pero no han completado una compra en los \u00faltimos 7 d\u00edas.\u201d TIP: si queremos asegurarnos una metodolog\u00eda correcta, se puede preguntar directamente al agente c\u00f3mo ha realizado ese c\u00e1lculo. En este caso, nos dice lo siguiente: Calcul\u00e9 este n\u00famero creando un segmento de usuarios temporal. Este segmento inclu\u00eda a los usuarios que activaron un evento view_item (lo que indica que vieron una p\u00e1gina de producto), pero no activaron un evento de compra en los \u00faltimos 7 d\u00edas (del 7 al 13 de enero de 2026). \u00bfPuede realizar comparativas que crucen m\u00e9tricas y dimensiones en una misma tabla, para una fecha concreta? Aunque s\u00ed que consigue sacar la tabla comparando la tasa de conversi\u00f3n de las diferentes ciudades, hay que prestar mucha atenci\u00f3n al tema de las fechas. Ejemplo prompt: Compara la tasa de conversi\u00f3n con base en sesiones de Burgos, Valladolid y Palencia durante el \u00faltimo mes. Mu\u00e9strame los resultados en una sola tabla. \u00a1Atenci\u00f3n! Es vital revisar siempre los intervalos de fechas en las tablas generadas. Como se ve en el ejemplo, el Advisor mezcl\u00f3 periodos distintos para Valladolid frente a Burgos y Palencia. Un analista que no detecte esto podr\u00eda extraer conclusiones estrat\u00e9gicas totalmente err\u00f3neas bas\u00e1ndose en datos no comparables. Identificaci\u00f3n de \u00abkey drivers\u00bb (o factores clave) Podr\u00edamos decir que es una de las funciones de IA m\u00e1s avanzadas. De manera \u00e1gil analiza los movimientos de una m\u00e9trica y las posibles causas que hay detr\u00e1s. El Advisor analiza autom\u00e1ticamente qu\u00e9 dimensiones (p\u00e1ginas, ciudades, navegadores) contribuyeron m\u00e1s a esa ca\u00edda. Nosotros necesitar\u00edamos m\u00e1s tiempo para encontrar el culpable exacto; la IA lo hace por descarte estad\u00edstico instant\u00e1neo. Ejemplo prompt: \u00abWhy did sessions from Organic Search drop yesterday?\u00bb. Continuando con el ejemplo del apartado anterior (tasa de conversi\u00f3n por ciudades) vamos a ver qu\u00e9 nivel de detalle nos consigue brindar.&nbsp; Ejemplo prompt: \u00bfPor qu\u00e9 es m\u00e1s alta la tasa de conversi\u00f3n en Burgos? El an\u00e1lisis es r\u00e1pido y los datos obtenidos son muy interesantes para entender por qu\u00e9 en esta ciudad la tasa de conversi\u00f3n es superior a la de otras ciudades que le hemos marcado como referencia.&nbsp; Para poder hacer un an\u00e1lisis m\u00e1s certero, ser\u00eda interesante que utilizase la m\u00e9trica \u201csession conversion rate\u201d \u00fanicamente basada en la compra, y no en el resto de eventos que est\u00e9n marcados como clave. Para ello, vamos a seguir consultando lo siguiente:&nbsp; Ejemplo prompt: Quiero"}