Mejora la calidad y privacidad de tus datos con las transformaciones del lado del servidor en Google Tag Manager

Google Tag Manager (GTM) desempeña un papel crucial en las estrategias de marketing digital de muchas empresas. Con la introducción de Server Side Tracking en GTM, las organizaciones tienen ahora aún más control sobre sus flujos de datos, sobre todo gracias a la posibilidad de transformarlos antes de enviarlos a herramientas de análisis u otras plataformas. Esta función, conocida como transformaciones, ofrece importantes ventajas en términos de protección de la privacidad y calidad de los datos.

¿Qué son las Transformaciones?

Las transformaciones en Google Tag Manager del lado del servidor te permiten manipular los datos entrantes antes de que se envíen a plataformas de análisis u otros terceros. Esto significa que puedes filtrar, modificar o enriquecer los datos inmediatamente después de recibirlos, pero antes de que se sigan procesando. Ofrece un mayor control sobre el flujo de datos, mejorando la calidad de los mismos y protegiendo la privacidad del usuario.

Ventajas de las transformaciones del lado del servidor

1. Controles de privacidad mejorados: Las transformaciones te permiten filtrar la información personal identificable (IPI) y otros datos sensibles antes de que se envíen, ayudándote a cumplir mejor la GDPR y otras normativas sobre privacidad.
2. Calidad de los datos: Al validar y enriquecer los datos en origen, te aseguras de que sólo se transmita información precisa y relevante a tus herramientas analíticas, lo que se traduce en perspectivas más fiables.
3. Reducción de la carga del servidor: Al eliminar los datos innecesarios, reduces la cantidad de datos que hay que procesar y reenviar, lo que mejora el rendimiento de tu servidor.

Tipos de transformación

En Google Tag Manager del lado del servidor, las transformaciones son de distintos tipos, cada uno diseñado para adaptar el flujo de datos a necesidades específicas:

1. Permitir parámetros: Este tipo de transformación te permite incluir parámetros en una lista blanca en el objeto de datos del evento. Esto es especialmente potente, ya que garantiza que sólo se procesen y reenvíen los datos especificados, mejorando tanto la privacidad como la calidad de los datos.
2. Excluir parámetros: A diferencia de permitir parámetros, este tipo te permite hacer una lista negra de parámetros que no deben incluirse en el objeto de datos del evento. Esto es útil para eliminar información innecesaria o sensible del procesamiento posterior.
3. Enriquecimiento de eventos: Este tipo de transformación permite añadir o modificar parámetros de datos de sucesos. Puede utilizarse para el enriquecimiento de datos, como añadir información adicional del usuario, o para corregir valores de datos en tiempo real.

Aplicaciones prácticas de las transformaciones

• Anonimización de datos: Para garantizar la privacidad, puedes utilizar transformaciones para anonimizar las direcciones IP antes de enviarlas a las plataformas de análisis.
• Enriquecimiento de datos: Enriquece los eventos entrantes con información adicional, como segmentación de usuarios o datos geográficos, para permitir un análisis más detallado.
• Validación y corrección: comprueba la exactitud de los datos entrantes y corrige cualquier error en tiempo real.

Casos prácticos en los que las transformaciones en Google Tag Manager del lado del servidor son especialmente valiosas:

• Marcar eventos personalizados como conversiones para GA4: Al utilizar transformaciones para identificar determinadas acciones del usuario como conversiones, puedes capturar mejor las interacciones cruciales dentro de tu sitio web o aplicación en Google Analytics 4.
• Enriquecer los datos de comercio electrónico: Aplicar transformaciones para añadir información adicional a tus eventos de comercio electrónico ofrece una visión más profunda del comportamiento y las preferencias de tus clientes, lo que conduce a decisiones de marketing más informadas.
• Eliminación de parámetros innecesarios del objeto de datos de eventos de GA4: Utilizar transformaciones para filtrar los datos no relevantes o redundantes de tus eventos ayuda a mejorar la calidad de los datos enviados a Google Analytics 4.

Introducción a las Transformaciones

En esta guía, utilizaremos el enriquecimiento de eventos como ejemplo para recorrer los pasos de la configuración de transformaciones en Google Tag Manager (GTM). Por ejemplo, el enriquecimiento de eventos puede implicar añadir datos adicionales de comercio electrónico.

1. Crear una nueva transformación

Accede a tu cuenta de Google Tag Manager y selecciona el contenedor del lado del servidor en el que quieres trabajar. En el menú de navegación izquierdo, busca la opción 'Transformaciones' y haz clic en ella. Haz clic en el botón "Nueva" para iniciar una nueva transformación. Esto abrirá la pantalla de configuración donde puedes introducir los detalles de tu transformación.

2. Selecciona el Tipo de Transformación

Dentro de la configuración de la transformación, tienes la opción de elegir el tipo de transformación. Según lo que necesites, puedes seleccionar entre:

• Parámetros permitidos
• Exclusión de parámetros
• Enriquecimiento de eventos

En este caso, elegimos Enriquecimiento del Evento.

3. Configura los parámetros

Tras elegir el tipo de transformación, tienes que configurar los parámetros específicos con los que quieres permitir, excluir o enriquecer el evento. Introduce los nombres de los parámetros relevantes y especifica los valores si es necesario. Para nuestro ejemplo, vamos a añadir eventos de comercio electrónico recuperados de Firestore (la moneda no se puede extraer de Firestore).

Consejo: TAGGRS tiene un enlace a la cuenta de servicio de Google que te permite utilizar el seguimiento de beneficios de Firestore i.c.m.

4. Establecer prioridad

En los ajustes avanzados de la configuración de la transformación, encontrarás la opción de asignar una prioridad a tu transformación. La prioridad determina el orden en que se aplican las transformaciones si se aplican varias transformaciones a los mismos datos. Un valor de prioridad más alto garantiza que una transformación tenga prioridad. En este caso, no vamos a añadirla.

Si no lo estableces, las transformaciones se juzgarán en este orden por defecto:

1. Permitir parámetros
2. Eventos Enriquece
3. Parámetros de exclusión

5. Establecer condiciones de concordancia

Especifica las condiciones en las que debe aplicarse esta transformación. Puedes elegir "Aplicar siempre esta transformación" o definir condiciones específicas que deben cumplirse antes de que se active la transformación. En este caso, dejaremos la configuración actual tal y como está.

6. Enlace a las etiquetas

Por último, puedes determinar a qué etiquetas debe aplicarse la transformación. Puedes hacerlo seleccionando las etiquetas que utilizarán la transformación. Esto garantiza que sólo los datos de esas etiquetas específicas se transformen según las reglas que hayas establecido. En este caso, dejaremos la configuración actual como está, lo que significa que este enriquecimiento se aplica a todas las etiquetas.

7. Prueba Transformaciones en modo depuración

Abre el modo depuración en el contenedor web y servidor. A continuación, genera peticiones a tu contenedor del lado del servidor que contengan los datos a los que quieras aplicar transformaciones. Puedes hacerlo realizando las acciones correspondientes en tu sitio web o aplicación, o enviando solicitudes manualmente mediante herramientas como Postman. En la interfaz de depuración de GTM, ahora puedes ver cómo se procesan las solicitudes entrantes y cómo se aplican las transformaciones. Comprueba que todos los parámetros están correctamente permitidos, excluidos o enriquecidos según tu configuración.

¿Satisfecho? No olvides poner el contenedor en vivo.

Conclusión

La introducción de transformaciones en Google Tag Manager del lado del servidor proporciona a los profesionales del marketing y a los analistas de datos una potente herramienta para optimizar su recopilación de datos, cumplir las estrictas leyes de privacidad y mejorar la calidad general de sus análisis. Este proceso no sólo proporciona un método para eliminar u ocultar información sensible, como la del campo "page_location", sino que también abre las puertas a un amplio enriquecimiento de los datos. Así, el objeto de datos del evento se enriquece con información valiosa que luego pueden utilizar varias etiquetas dentro de GTM.