Informes de adquisición en GA4: de dónde viene tu tráfico

Saber de dónde viene tu tráfico es una de las preguntas más básicas de la analítica web. Y sin embargo es una de las que más confusión genera en GA4, especialmente si vienes de Universal Analytics.

En este post — el segundo de la serie sobre informes de GA4 — me centro en la sección de adquisición: qué informes hay, qué mide cada uno y cómo interpretarlos correctamente.

Dónde encontrar los informes de adquisición

Los informes de adquisición están en Informes → Ciclo de vida → Adquisición. Verás dos informes principales:

Adquisición de usuarios
Adquisición de tráfico

Son dos informes diferentes que responden a preguntas diferentes. Esta distinción es uno de los cambios más importantes respecto a Universal Analytics y la fuente de más confusión para quien migra o empieza a revisar sus datos de adquisición.

Adquisición de usuarios vs adquisición de tráfico

Esta es la distinción clave que hay que entender antes de seguir.

Adquisición de usuarios responde a la pregunta: ¿cómo llegaron tus usuarios a tu web por primera vez? La dimensión principal es Primer grupo de canales principal del usuario. Este informe atribuye el origen al primer contacto del usuario con tu web, independientemente de cuándo haya ocurrido.

Adquisición de tráfico responde a la pregunta: ¿de dónde vienen las sesiones en el período analizado? La dimensión principal es Grupo de canales principal de la sesión. Este informe atribuye el origen a cada sesión individualmente.

Un ejemplo práctico: un usuario que llegó por primera vez a tu web hace tres meses a través de una búsqueda orgánica y que hoy ha vuelto haciendo clic en un anuncio de Google Ads aparecerá en el informe de adquisición de usuarios bajo Organic Search — porque así fue su primer contacto. Pero en el informe de adquisición de tráfico aparecerá bajo Paid Search — porque esa es la fuente de su sesión de hoy.

Ninguno de los dos es mejor o peor, depende de la pregunta que quieras responder y simplemente es algo que debemos tener presente a la hora de hacer uso de estos informes.

Los grupos de canales predeterminados

GA4 agrupa el tráfico en canales predeterminados. Los más habituales son:

Organic Search — tráfico procedente de búsquedas no pagadas (orgánicas) en Google, Bing u otros buscadores.

Direct — tráfico sin fuente identificada. Incluye usuarios que escriben la URL directamente, acceden desde favoritos, o cuya fuente no se puede rastrear por motivos técnicos o de privacidad.

Organic Social — tráfico procedente de redes sociales sin pagar.

Paid Search — tráfico procedente de anuncios en buscadores.

Email — tráfico procedente de campañas de email correctamente etiquetadas.

Referral — tráfico procedente de enlaces en otras webs.

Unassigned — tráfico que GA4 no ha podido clasificar en ningún canal. Si ves mucho tráfico aquí es una señal de que posiblemente hay problemas con el etiquetado de campañas.

Agrupación de canales personalizada

GA4 permite crear agrupaciones de canales personalizadas para adaptar la clasificación del tráfico a la realidad de tu negocio. Esto es especialmente útil cuando los canales predeterminados no reflejan bien cómo funciona tu estrategia de adquisición.

Para crear una agrupación personalizada ve a Administrar → Agrupación de canales y crea una nueva agrupación definiendo las reglas de clasificación para cada canal.

El canal de IA: una necesidad cada vez más urgente

Uno de los canales que más está creciendo y que GA4 no clasifica aún por defecto es el tráfico procedente de herramientas de inteligencia artificial — ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini y similares.

Cuando un usuario hace clic en un enlace desde ChatGPT o Perplexity, ese tráfico llega a tu web sin referrer identificable en muchos casos, clasificándose como Direct. En otros casos llega con el referrer del dominio de la herramienta — chat.openai.com, perplexity.ai — y se clasifica bajo Referral.

El resultado es que el tráfico de IA está disperso entre Direct y Referral y no tienes visibilidad real de cuánto tráfico te están enviando estas herramientas.

Para los casos de tráfico con referencia (con el directo no podemos hacer nada) podríamos crear un canal de IA personalizado en GA4 y para ello:

Ve a Administrar → Agrupación de canales → Crear agrupación personalizada
Añade un nuevo canal llamado AI Traffic ó AI/LLM
Define las reglas incluyendo los principales dominios de referencia, usaremos la fuente:

Os dejo por aquí la expresión regular más sencilla que podríamos tener. Y desde aquí se pueden añadir prácticamente lo que queramos con las diferentes fuentes de referencia que deja la IA, tanto posibles nuevos modelos de IA como los que podamos ir detectando dentro de nuestro site y que aquí no tengamos contemplados:

^.*\.openai.*|.*copilot.*|.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*gpt.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*google.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*bnngpt.*|.*gemini.*google.*$

Con este canal configurado podrás ver de forma consolidada cuánto tráfico te envían las herramientas de IA y cómo evoluciona mes a mes — una métrica que va a ser cada vez más relevante en los próximos años.

Es importante que este canal tenga prioridad alta en tu agrupación personalizada para que el tráfico de IA no quede clasificado bajo otro canal como Referral antes de ser evaluado por esta regla.

La importancia del etiquetado UTM

Los parámetros UTM son la base del tracking de campañas en GA4. Sin UTMs correctamente implementados, el tráfico de tus campañas de email, redes sociales o cualquier canal que no sea búsqueda orgánica puede acabar clasificado como Direct o Unassigned.

Los parámetros UTM básicos son:

utm_source — la fuente del tráfico (newsletter, facebook, google).
utm_medium — el tipo de canal (email, social, cpc).
utm_campaign — el nombre de la campaña (abril-2026, mayo-2026,…).

Un ejemplo de URL etiquetada: https://www.felgue.com/blog?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=abril-2026

Si mandas una newsletter sin UTMs, ese tráfico llegará posiblemente clasificado como Direct en GA4. Con UTMs correctos aparecerá bajo Email con el nombre de tu campaña.

Recordar que aquí nos quedarían otros tres parámetros de campaña que son menos utilizados, pero que están aquí también para aportar información si fuera necesario:

utm_content — utilizado normalmente para diferenciar creatividades, anuncios o enlaces específicos dentro de una misma campaña (banner_rojo, banner_azul,…).
utm_term — se suele utilizar para identificar la palabra clave (keyword) o el término de búsqueda específico que activó un anuncio de pago normalmente (zapatillas+running, informes+ga4,…).
utm_id — se utiliza para identificar a qué campaña publicitaria hace referencia la URL en cuestión (camp04-26.v1, camp04-26.v2, …).

Además, google tiene a disposición de todos los usuarios el Campaign URL Builder que permite al usuario probar los parámetros de campaña y sacar la URL ya parametrizada de forma correcta.

Métricas clave en los informes de adquisición

Las métricas más importantes que encontrarás en estos informes:

Usuarios — número de usuarios únicos procedentes de cada canal.

Sesiones — número de sesiones por canal.

Tasa de interacción — porcentaje de sesiones con interacción real. Un canal con tasa de interacción baja puede indicar tráfico de baja calidad o una página de destino inadecuada.

Eventos clave — el número de conversiones por canal. Esta es la métrica más importante para evaluar la calidad del tráfico de cada fuente.

Ingresos — si tienes una web de comercio electrónico y lo tiene correctamente etiquetado nos mostrará los ingresos atribuidos a cada canal.

Cómo usar estos informes en la práctica

Los informes de adquisición son el punto de partida para responder preguntas como:

¿Qué canales traen más tráfico?
¿Qué canales traen tráfico de más calidad — mayor tasa de interacción, más conversiones?
¿Cómo está evolucionando cada canal respecto al mes anterior?
¿Está funcionando la última campaña de email? ¿y las de redes sociales?

Una buena práctica es revisar estos informes al menos semanalmente y comparar siempre con el período anterior equivalente, semana contra semana o mes contra mes, para detectar tendencias y anomalías.

En el próximo post de la serie entro en los informes de comportamiento — qué hacen tus usuarios una vez están en tu web. ¿Te gustaría que hablara de algo en particular? ¿te han quedado dudas de estos informes? Escribirme