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Marketing con IA y analítica · Bases de datos e ingeniería de datos

Marketing con IA: GA4, Ads, SEO y GEO/AEO

Por David Gadyan · Publicado el · Actualizado el

Nube de palabras oscura en torno a AI Marketing con SEO, GEO, AEO, GA4, ROI y ROAS

Seguimiento de conversiones reconstruido para un sitio B2B de modo que cada consulta se cuenta y se vincula al clic que la pagó: eventos de GA4 y GTM, captura del ID de clic de Google Ads, crawler de auditoría en FastAPI con PostgreSQL y Playwright, además de SEO técnico y schema.org. Rutas de consulta medidas de 0/3 a 3/3, peso de la página de 11,58 MB a 1,21 MB, páginas indexables de 1 a 116.

El problema

La mayoría de las empresas sabe cuánta gente visita su web. Muy pocas saben cuántos intentaron ponerse en contacto, y casi ninguna sabe qué anuncio, publicación o búsqueda trajo a los que sí lo hicieron. En este sitio B2B la analítica estaba instalada y reportando sin problemas, pero todas las vías reales de contacto la esquivaban: un formulario que enviaba a un gestor externo, botones que solo desplazaban la página y enlaces de salida a LinkedIn y WhatsApp. Ninguna genera una página vista, así que ninguna quedaba registrada. La empresa conocía su tráfico y no podía responder a la única pregunta que importa: ¿algo de esto nos ha traído clientes?

Qué construí

  • Eventos y eventos clave en GA4 y Google Tag Manager para cada ruta de contacto (formulario externo, botones de desplazamiento, enlaces a mensajes directos), verificados en DebugView.
  • Captura del ID de clic de Google Ads (gclid, gbraid, wbraid) e importación de conversiones a Google Ads, Meta y LinkedIn, para que el gasto en publicidad se juzgue por consultas y no por clics.
  • Un crawler y motor de auditoría en Python y FastAPI detrás de los hallazgos, con PostgreSQL guardando hechos de medición, procedencia e historial.
  • Comprobaciones con Playwright que confirman que cada evento se dispara de verdad.
  • Recortes de peso de la página (una imagen pasó de 6,67 MB a 102 KB) y trabajo en Core Web Vitals, para que el sitio deje de pagar por visitantes que se van antes de que cargue.
  • SEO técnico: una estructura de sitio indexable, una meta descripción escrita para un comprador real en lugar del texto de relleno del constructor de sitios, encabezados corregidos y JSON-LD de schema.org (Person, Organization, Product, FAQPage) para que los motores de respuesta con IA puedan citar el sitio y no solo enlazarlo.

Resultados medidos

  • Consultas medidas: 0 de 3 rutas de contacto antes, 3 de 3 después.
  • Peso de la página: de 11,58 MB a 1,21 MB.
  • Páginas indexables: de 1 a 116.
  • ID de clic de Google Ads capturado, de modo que una consulta se remonta al clic de pago exacto.

Resultado

El sitio ahora cuenta cada consulta y la vincula al clic que la produjo, lo que da a las plataformas publicitarias algo real hacia lo que optimizar y al propietario una respuesta clara sobre qué ha devuelto la inversión. Mi método en cada proyecto: primero una auditoría, con un informe en lenguaje claro que puedes verificar tú mismo; después corregir donde se pierde dinero; y por último automatizar el flujo de marketing con IA, con una persona que aprueba cada decisión final.

Vídeo

Recorrido guiado:

Cómo arreglar el gasto en Google Ads con un marco de 3 pasos:

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