Es una de las conversaciones más comunes y más estériles que hay en una empresa: alguien abre dos paneles, ve dos números distintos para el mismo mes y pregunta cuál es el bueno. La respuesta honesta es que la pregunta no tiene respuesta, y que hay una mejor.
Lo que sigue es por qué no coinciden, con la documentación de quien fabrica esas cifras, y qué hacer en su lugar. No hace falta saber nada de analítica para seguirlo.
Ninguno de los tres está mal
Antes de entrar en el detalle conviene quitarse de encima la idea de que alguien ha configurado algo mal. A veces sí, claro. Pero incluso con todo perfectamente montado, los tres números seguirían siendo distintos, porque cada herramienta contesta una pregunta distinta.
| La cifra | La pregunta que contesta de verdad |
|---|---|
| Conversiones en Google Ads | De la gente que tocó un anuncio mío, ¿cuánta acabó haciendo lo que yo cuento como resultado, dentro del plazo que yo fijé? |
| Conversiones en Analytics | De las visitas que registré, ¿cuántas terminaron en el evento que marqué como conversión, y a qué canal se lo apunto según mi modelo? |
| Ventas en tu CRM o tu contabilidad | ¿Cuánto he cobrado de verdad? |
Con eso delante, las cuatro diferencias que vienen ahora dejan de parecer fallos y pasan a ser lo que son: decisiones de diseño, escritas y públicas.
La primera: no apuntan la venta el mismo día
Esta es la diferencia que más desconcierta y la más fácil de entender. Alguien ve tu anuncio el 2 de septiembre, lo piensa, y compra el 25. ¿De qué día es esa venta?
Google Ads contesta que del 2, y lo dice en su propia documentación sobre discrepancias: «Google Ads registra las conversiones en la fecha de la impresión del anuncio. Otras herramientas de reporte las atribuyen a la fecha de la conversión».1 Es decir, Ads pone la venta junto al gasto que la provocó, y Analytics la pone el día que ocurrió.
De ahí sale un efecto que vuelve loco a cualquiera que mire los paneles a diario: el número de ayer cambia mañana. Si consultas hoy las conversiones del 2 de septiembre en Google Ads, y las vuelves a consultar dentro de tres semanas, habrán subido, porque entre medias se han ido cerrando ventas que se apuntan a aquel día. No es un error de la herramienta. Es la herramienta haciendo lo que dice que hace.
La consecuencia práctica es una norma sencilla: no se juzga un mes hasta que ha pasado el plazo que tarda en cerrarse tu venta. Comparar el gasto de este mes con las ventas de este mes, cuando tu ciclo es de seis semanas, es comparar dos cosas que no se corresponden.
La segunda: cada una se acuerda durante un plazo distinto
Ese plazo tiene nombre y lo eliges tú, aunque casi nadie lo toca. Google lo define así: «Una ventana de conversión es el periodo durante el cual se registran en Google Ads las conversiones que se completan».2 Pasado ese plazo, la venta no se cuenta: el anuncio existió, la persona compró, y la cifra no se entera.
Lo importante es cuánto vale por defecto: «Si, al crear una conversión, no personalizas la ventana de conversión post-clic, la ventana predeterminada será de 30 días».2 Se puede poner «de entre 1 y 90 días».2 Si tu venta tarda mes y medio en cerrarse y nadie tocó ese ajuste, tus campañas llevan tiempo pareciendo peores de lo que son, y las que optimizan solas están aprendiendo de datos incompletos.
Analytics tiene su propia versión del mismo problema, y es menos conocida: sus conversiones «se pueden reatribuir hasta 7 días después de que se produzcan».3 Una venta que hoy aparece como tráfico directo puede aparecer la semana que viene como campaña de pago. El informe no ha cambiado de opinión: ha terminado de mirar.
Y encima cada herramienta reparte el mérito con reglas propias. En las propiedades de Analytics hay tres modelos de atribución disponibles: basada en datos, último clic en canales de pago y orgánicos, y último clic en canales de pago de Google.3 Cambiar de uno a otro cambia las cifras sin que haya cambiado nada en la realidad, y Google avisa de ello en su página de discrepancias: «Cambiar de modelo de atribución puede influir en los datos de conversión».1
La tercera: una parte de esas conversiones no se ha visto ocurrir
Esta es la que casi nadie sabe, y es la que más debería cambiar cómo se lee un panel.
Desde que el consentimiento y los bloqueadores dejaron agujeros en la medición, Google rellena esos huecos calculando. Lo explica sin rodeos: «Las conversiones modeladas utilizan datos que no identifican a los usuarios individuales para calcular las conversiones que Google no puede observar directamente».4 Dicho en claro: son ventas que el sistema estima que han ocurrido, porque otras parecidas ocurrieron.
Y ahora la frase que conviene leer dos veces: «En la columna “Conversiones”, Google registra tanto las conversiones modeladas como las observadas».4 No hay dos columnas. No hay un asterisco. El número que miras cada mañana es una mezcla de lo que pasó y de lo que se calcula que pasó, y desde fuera no se puede separar.
No es un truco ni una trampa: sin modelar, la cifra sería falsa por defecto, porque faltarían las ventas de toda la gente que no aceptó las cookies. Pero cambia lo que significa el número. Una conversión de Google Ads no es un recibo: es la mejor estimación de Google sobre lo que hizo alguien que tocó tu anuncio. Tu factura sí es un recibo.
La cuarta: si las sumas, te salen más ventas de las que has hecho
Imagina a una persona que ve tu anuncio en una red social el lunes, el jueves te busca por tu nombre y pincha en tu anuncio de búsqueda, y el sábado compra tras abrir tu boletín. Una venta, tres herramientas mirándola.
Cada plataforma ve su propio trozo y se apunta la venta entera, porque ninguna sabe lo que hicieron las otras: no comparten datos entre sí. Ninguna miente. Simplemente, las tres contestan «he participado en esta venta», y es verdad en los tres casos.
Por eso sumar los paneles es el error más caro de todos. Si Ads dice 34 y la red social dice 18, no tienes 52 ventas: tienes las que hay en tu facturación, y un solapamiento que no puedes medir desde fuera. Cualquier decisión de presupuesto tomada sobre esa suma reparte dinero sobre ventas que no existen.
Ahí está también el aviso de fondo de este artículo: si el mérito de una venta lo reparte quien cobra por esa venta, conviene tener siempre una cifra que no venga de él. La tuya.
Qué hacer con esto
No hay manera de hacer que los tres números coincidan, y perseguirlo es tirar semanas. Lo que sí se puede hacer es dejar de necesitar que coincidan, con tres decisiones.
- Elige una fuente oficial y escríbelo. Para decidir presupuestos, la única que habla de dinero cobrado es tu facturación. Las otras dos sirven para gestionar las campañas, no para decir cuánto has ganado.
- Ajusta la ventana de conversión a lo que de verdad tarda tu venta en cerrarse. Ese dato sale de tu registro de oportunidades, no de una estimación: es la media de días entre que alguien pregunta y compra.
- Compara siempre meses cerrados y con el desfase de tu ciclo. Si tardas seis semanas, el gasto de septiembre se juzga con las ventas de octubre y noviembre, no con las de septiembre.
Con eso, las diferencias entre paneles dejan de ser un problema y pasan a ser lo que siempre fueron: tres maneras distintas de mirar la misma semana, ninguna de las cuales es tu cuenta de resultados.
Qué no se puede saber
De Meta no damos ninguna cifra. Sus páginas de ayuda no se pueden consultar desde donde preparamos esto, y no citamos lo que no hemos leído. Lo que circula sobre sus ventanas de atribución en blogs de terceros puede ser correcto; no lo hemos comprobado.
Cuánta parte de tus conversiones es modelada y cuánta observada no se puede saber desde fuera, y tampoco desde dentro: Google las suma en la misma columna y no publica el reparto.
Los pesos del modelo de atribución basada en datos no son públicos. Sabemos que existe y qué pretende; no cómo reparte.
Las cifras de este artículo —30 días por defecto, de 1 a 90, reatribución hasta 7 días, tres modelos— son las que la documentación de Google dice el 20 de septiembre de 2026. Google cambia estas cosas sin avisar y sin publicar un historial.
No hemos encontrado ningún estudio que mida, para empresas españolas, cuánto se solapan las atribuciones de las distintas plataformas. Por eso este artículo no da un porcentaje de solapamiento: diría una cifra inventada con aire de dato.
Las cuatro cifras del mismo mes
- Coge un mes ya cerrado, y que haya terminado hace al menos tantas semanas como tarda tu venta en cerrarse. Septiembre no vale si estamos en septiembre.
- Apunta cuatro números de ese mes: conversiones en Google Ads, conversiones en Analytics, oportunidades ganadas en tu registro, y facturación cobrada. Cuatro casillas en un papel.
- Mira la ventana de conversión que tienes configurada en Google Ads y compárala con los días que tarda de verdad tu venta. Si la ventana es más corta, ya sabes por qué tus campañas parecen peores de lo que son.
- Dentro de dos semanas, vuelve a apuntar las dos primeras cifras del mismo mes. Si han cambiado —y suelen cambiar—, acabas de ver en tus propios datos lo que cuentan los apartados de arriba.
- Quédate con la cuarta cifra para decidir. Las otras tres, para gestionar.
Fuentes
- Google Ads, Ayuda, «Discrepancias en los datos: factores y solución de problemas». De ahí salen la fecha en que se registra la conversión y el efecto de cambiar de modelo de atribución. Consultada el 20 de septiembre de 2026.
- Google Ads, Ayuda, «Acerca de las ventanas de conversión». Definición, valor por defecto de 30 días y rango de 1 a 90. Consultada el 20 de septiembre de 2026.
- Google Analytics, Ayuda, «Acerca de la atribución». Los tres modelos disponibles y la reatribución de conversiones hasta 7 días después. Consultada el 20 de septiembre de 2026.
- Google Ads, Ayuda, «Acerca de las conversiones en línea modeladas». Qué son y su inclusión en la misma columna que las observadas. Consultada el 20 de septiembre de 2026.
Si alguna cifra de este artículo cambia o resulta incorrecta, se corrige y se dice en esta misma página.