Un LLM te dirá qué hacer con los datos. Pero solo tú sabes que hace tres semanas cambiaste un plugin. Sin esa información, la recomendación puede ser técnicamente correcta y, a la vez, totalmente engañosa.
Abril de 2026. El propietario de una tienda pregunta a un LLM por las tasas de conversión de cada canal y quiere saber dónde concentrar el presupuesto. La respuesta tiene muy buena pinta: cifras concretas y una recomendación clara.
Una recomendación que parece impecable
Tasa de conversión por canal en GA4, abril de 2026
| Canal | Sesiones | Transacciones (GA4) | Conversión |
|---|---|---|---|
| 28.340 | 2.664 | 9,4% | |
| Paid Search | 72.410 | 5.213 | 7,2% |
| Direct | 21.780 | 1.329 | 6,1% |
| Organic Search | 89.250 | 5.177 | 5,8% |
| Paid Social | 54.120 | 2.111 | 3,9% |
| Organic Social | 15.690 | 361 | 2,3% |
Email y Paid Search destacan claramente frente al resto de canales, con una conversión del 9,4% y del 7,2% respectivamente y un volumen de sesiones considerable en Paid Search (72.000). Organic Social y Paid Social son los que peor convierten.
Recomendación: reforzar la comunicación por email a los segmentos activos y aumentar el presupuesto de Google Ads en los ámbitos con mayor CVR dará, en proporción, un retorno más alto que invertir en Paid Social en esta fase.
La recomendación parece sólida. Pero hay un problema: estas cifras no son comparables con ningún mes anterior, y el LLM no lo sabe.
El 31 de marzo de 2026, la tienda cambió el plugin encargado de contabilizar las sesiones en Google Analytics 4. El método antiguo contaba cada visita. El nuevo, solo las sesiones con interacción, es decir, las que tienen al menos 10 segundos de actividad o alguna interacción realizada. Fue un cambio técnico e intencionado. Pero nadie lo dejó anotado.
Una conversión del 9,4% en Email y del 7,2% en Paid Search en abril parece excelente, pero ha subido en la misma proporción en todos los canales. Ha cambiado el denominador (menos sesiones), no el numerador (transacciones). La recomendación «céntrate en Email y Paid Search» puede ser acertada, pero no se debe a que esos canales hayan mejorado su rendimiento.
Cuando, una semana después, alguien pidió comparar marzo y abril, el LLM detectó algo preocupante.
La misma anomalía, sin contexto
Marzo frente a abril de 2026
| Indicador | Marzo 2026 | Abril 2026 | Variación |
|---|---|---|---|
| Sesiones (total) | 598.003 | 281.494 | −52,9% |
| Transacciones | 17.944 | 15.021 | −16,3% |
| Tasa de conversión | 3,00% | 5,34% | +78% |
Veo una anomalía. Las sesiones han caído más de la mitad de un día para otro, pero las transacciones solo un 16%. Matemáticamente, eso eleva la conversión un 78%, algo que casi con toda seguridad no refleja una mejora real del rendimiento de la tienda. Una caída tan brusca y uniforme de las sesiones con transacciones estables apunta a un cambio en la forma de contabilizar, no a una pérdida real de tráfico.
¿Hubo en este periodo algún cambio en la configuración de la analítica o en los plugins de seguimiento?
El LLM identifica bien la anomalía. Pero sin una respuesta no puede avanzar. No sabe qué cifras son fiables, desde cuándo contar la nueva base ni si la recomendación de la conversación anterior se apoyaba en datos correctos.
Ahora el mismo usuario vuelve, esta vez con la entrada del calendario de eventos que alguien ha encontrado por fin.
La misma pregunta con calendario de eventos
Aviso antes del análisis: según el calendario de eventos, el 31.03.2026 cambió la forma de contar las sesiones. Los datos de sesiones y conversiones de marzo y abril miden dos cosas distintas, así que comparar estos meses en esas métricas no es válido. A continuación muestro solo lo que podemos leer con seguridad.
| Indicador | Marzo 2026 | Abril 2026 | Valoración |
|---|---|---|---|
| Sesiones | 598.003 | 281.494 | no comparable |
| Tasa de conversión | 3,00% | 5,34% | no comparable |
| Transacciones | 17.944 | 15.021 | −16,3% · comparable |
| Valor medio del pedido | 40,35 € | 39,73 € | −1,5% · comparable |
El número de transacciones bajó un 16%: es un cambio real, no un artefacto de medición. En parte se debe a la temporada. El valor medio del pedido no cambia de forma significativa. Los datos de sesiones de abril pasan a ser la nueva base, y las comparaciones con los meses siguientes ya serán coherentes.
El mismo análisis, los mismos datos y una calidad de respuesta completamente distinta. La diferencia es una entrada de dos frases pegada antes de la pregunta.
Cómo llevar un calendario de eventos
No necesitas una herramienta aparte. Basta con un archivo de texto, una hoja de cálculo o Notion: cualquier sitio al que tenga acceso todo el equipo y desde el que se pueda copiar un fragmento en unos segundos. Cada entrada tiene cuatro elementos: fecha, categoría, descripción y métricas afectadas.
// Ejemplo:
31.03.2026 | TECH | Cambio del plugin de sesiones de GA4. Solo engaged sessions a partir de esta fecha. | Afecta a: sesiones, conversión, tasa de rebote.
Seis categorías bastan para la mayoría de las tiendas:
Cuando preguntes por un periodo que incluye alguno de los eventos registrados, copia la entrada correspondiente y pégala al principio del mensaje, antes de la pregunta. No hace falta nada más: el LLM leerá la categoría, relacionará la fecha con el rango de la consulta y ajustará la interpretación.
Si no recuerdas si hubo algún evento en ese periodo, pide al LLM que busque anomalías antes de hacer la pregunta principal. A menudo él mismo señalará el punto en el que algo cambió y te preguntará por el contexto, como ocurrió en el segundo mockup de arriba.
Punto de partida
Un calendario de eventos no es una herramienta analítica, sino una condición para que el análisis sea correcto. El LLM ve las cifras, pero no ve la historia de la tienda. Un cambio de plugin, una campaña nueva, un producto retirado: ese contexto solo lo tienes tú. Basta con un archivo de texto y la costumbre de añadir una entrada con cada cambio. El resto lo hace la analítica.
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