Google Looker Studio (anteriormente y ahora conocido como Data Studio. Sí, siempre lo añado por motivos de SEO…) te permite crear increíbles visualizaciones de datos para compartir información y generar insights.

Aun así, hay una función que veo muy raramente y que es muy potente a la hora de hacer que tus informes y paneles faciliten la vida a tus usuarios: añadir un enlace a tu tabla (o a cualquier texto, en realidad). Vamos a revisar la función HYPERLINK.

Para apoyar este artículo, utilizaremos una fuente de datos de Google Search Console, pero se puede aplicar a cualquier otra siempre que tengas una URL o algo similar en tus datos.

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Crea una visualización de datos de tabla

En primer lugar, crea una nueva tabla haciendo clic en Añadir un gráfico -> Tabla en la cinta superior:

Añade tu campo de URL como una dimensión

Ahora, añade tu Página de destino como dimensión. ¿Pero qué pasa cuando no tienes una URL adecuada sino solo la ruta, como en Google Analytics? Puedes Crear un campo y usar la función CONCAT para recrear la URL, añadiendo tu dominio, de esta manera:

Utiliza la función HYPERLINK para facilitar la lectura

Finalmente, aquí es donde ocurre la magia. Haz clic en el icono ABC a la izquierda de la dimensión para editar su Tipo y cámbialo a: URL -> URL.

¿Qué sucede ahora? Cuando tus usuarios naveguen por tus tablas y quieran saber más sobre lo que ven, podrán hacer clic en el enlace y aterrizarán en la página correspondiente. Genial, ¿verdad?

Pasemos al siguiente nivel. Tener tantos enlaces no se ve tan bien. ¿Qué pasaría si pudiéramos reemplazar el enlace con simplemente un texto?

Vamos a usar la función HYPERLINK para ello. Si acabas de añadir un campo, reemplázalo usando Crear un campo. Si ya añadiste una función CONCAT, puedes modificarla haciendo clic en el icono ABC a la izquierda de la dimensión en la cinta de configuración y configurarla de la siguiente manera: HYPERLINK( CONCAT( ‘https://lookerstudiobible.com‘, Landing Page), ‘link’):

En esta punto, creo que ya entiendes la idea. La primera parte de la función es la URL, la segunda parte es el texto que aparecerá.

Y eso es todo. Aquí hemos mostrado un texto fijo, ¡pero también podrías reemplazar la parte de ‘link’ con otro campo para que sea dinámico! Y puede añadirse a una tabla, pero funciona igual con un cuadro de texto, tú decides.

¡SOLUCIONADO!

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¿Algunas personas están muy ocupadas y no tienen o no se toman el tiempo para consultar tus informes? Triste... Pero no te preocupes, tenemos una solución para ti. En este breve artículo, te mostraremos cómo enviar un informe semanal por correo electrónico en Looker Studio (es el clásico “es fácil cuando lo sabes”, pero cuando no lo sabes, bueno, ¡necesitas que alguien te lo diga!).

Algunos beneficios de esto:

• las personas reciben una copia en PDF directamente en su bandeja de entrada, así pueden archivar versiones y consultarlas en el futuro

• todos los filtros ya están configurados, por lo que estarás seguro de lo que estarán viendo

• para los más perezosos, no es necesario abrir el informe, las primeras 5 páginas se muestran como imágenes directamente en el cuerpo del correo electrónico

• las personas no necesitan tener acceso al informe para recibir los correos electrónicos, lo cual puede ser bueno por motivos de gestión o seguridad

• no es necesario compartir todas las páginas, puedes enviar solo lo que importa

¿Listo? ¡Manos a la obra!

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Programación de entrega (Schedule delivery)

En el modo de edición (Edit mode), en la parte superior derecha de tu pantalla, haz clic en la flecha junto a Compartir (Share). Se abrirá un menú, elige la opción de Programación de entrega (Schedule delivery).

Bueno, por extraño que parezca, ¡ya has hecho la parte más difícil, encontrar esta opción! A partir de aquí, será pan comido, siempre y cuando sigas nuestros consejos :).

Selecciona las opciones correctas

Aunque parece muy fácil, hay algunas advertencias que debemos abordar aquí, así que revisemos la configuración (Settings) disponible:

• Para (To): los destinatarios del informe. No tienen que tener acceso al informe, lo cual es bueno en cierto modo para fines de gestión/seguridad

• Personalizar el asunto y el mensaje del correo electrónico (Customize email subject and message): marca y usa esta opción, es mucho más amigable que recibir el mensaje predeterminado de Looker Studio

• Páginas (Pages): puedes seleccionar qué páginas se enviarán. Es muy útil si quieres ir al grano (tal vez solo compartir 1 o 2 páginas, y luego la gente puede abrir el informe si desea más detalles). Ten en cuenta que no puedes compartir páginas ocultas

• Hora de inicio y frecuencia (Start time & Repeat): la frecuencia con la que se enviará el informe

Un último comentario: la cuenta que configura la programación también recibirá el informe, no hay forma de evitarlo. Así que, tal vez, crea otra cuenta solo con el propósito de compartir informes por correo electrónico; de lo contrario, ¡podrías estar inundando tu propia bandeja de entrada!

Una nota rápida sobre los filtros (filters):

• Si no tocas esta sección, todas las páginas se compartirán utilizando el filtro predeterminado y las fechas utilizadas en el informe

• Tal vez quieras anular algunos de estos para enviar una vista específica. Podrás hacerlo desde este menú

¡Y eso es todo, amigos! En este artículo, hemos revisado cómo enviar un informe semanal por correo electrónico en Looker Studio.

¡SOLUCIONADO!

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De vez en cuando, Google lanza nuevas funciones en sus productos. La mayoría de las veces son interesantes, pero no suponen un cambio radical. Sin embargo, esta vez es diferente. En este artículo, te mostraré cómo añadir un botón de descarga directamente en tus informes de Looker Studio / Data Studio. Una función genial que mucha gente me ha estado pidiendo durante años :)

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Añade un botón

Con el último lanzamiento, ahora tenemos la opción de añadir un botón directamente en cualquier página de Looker Studio.

En la parte superior de la página, en la barra de herramientas, haz clic en Añadir un control y luego selecciona Botón (también notarás un nuevo filtro preestablecido, volveremos sobre ello en un artículo posterior):

Selecciona acciones del informe y descargar informe

Una vez que el botón ha sido añadido, puedes cambiar el texto escribiendo directamente y jugar con las opciones de Estilo para que se vea bien.

Ahora, de vuelta en la pestaña de Configuración de tu botón, selecciona Acciones del informe y, justo debajo, Descargar informe. ¡Y eso es todo!

Acabas de crear tu primer botón de descarga, una función muy útil para mejorar la experiencia de tus usuarios. Solo tendrán que hacer clic en él, seleccionar las opciones y podrán descargar el informe sin tener que pensarlo demasiado:

Otras acciones del informe

Notarás que hay otras opciones disponibles con el tipo de botón de acciones del informe, las cuales creo que se explican por sí solas:

• Invitar a personas

• Obtener enlace del informe

• Restablecer filtros (mejor tenerlo directamente en la página que en la parte superior derecha de tu pantalla)

¡Y voilà! Ahora tus usuarios disfrutarán de una mejor experiencia al navegar por tus informes. ¡Gracias, Google!

En este artículo, hemos revisado cómo añadir un botón de descarga (y más) a tus informes de Looker Studio y Data Studio, lo que definitivamente ofrece una mejor experiencia de usuario.

And that’s it! Now your users will enjoy a better experience when navigating through your reports. Thanks Google!

¡SOLUCIONADO!

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Una vez más, hablaremos de los datos combinados. Son potentes, pero a veces frustrantes. ¿Has estado probando con SUM(IFNULL, con COALESCE para crear campos personalizados y, aun así, no has encontrado la forma de crear un control que filtre datos combinados en Looker Studio / Data Studio?

¡Buenas noticias! Después de meses de investigación no pudimos encontrar una solución, ¡pero Thomas Langnau compartió una con nosotros, gracias por eso, amigo!

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Normalmente, los controles no funcionan con datos combinados

En este ejemplo, utilizaremos una fuente de datos de Google Ads combinada con una fuente de datos de Facebook Ads, analizando las impresiones por fecha (full outer join por fecha):

Ahora, quieres tener una bonita tabla que te proporcione el total de impresiones por fecha. A estas alturas, si has llegado hasta aquí, creemos que ya sabes cómo hacerlo:

Dimensión: COALESCE(Date (Facebook), Date (Google))

Métrica: SUM(IFNULL(Impressions (Facebook), 0) + IFNULL(Impressions (Google), 0))

Una vez hecho esto, tendrás una tabla estupenda que te da el total de impresiones de Facebook + Google por fecha. Excelente. ¿Pero qué pasa si quieres filtrar solo por Facebook o Google? Has estado buscando formas y ninguna ha funcionado. Ahora, es el momento de mostrarte cómo lo hicimos para crear uno.

La clave: añadir campos en ambas fuentes de datos que compartan el mismo ID

Por favor, edita ambas fuentes de datos y añade un nuevo campo:

• Para la fuente de datos de Facebook, añadiremos un campo llamado source, con el ID sourceID, e introduciremos simplemente ‘facebook’.

• Para la fuente de datos de Google, añadiremos el mismo campo, esta vez introduciendo ‘google’.

Es muy importante que ambos campos compartan el mismo ID.

Ahora, aquí es donde ocurre la magia:

• Modifica tu dato combinado para insertar ambos sourceID de ambas tablas como dimensiones, y realiza la unión (join) por ellos.

• Crea un control con la siguiente fórmula: COALESCE(source (Facebook), source (Google))

Parece que está bien, pero no funciona, ¿verdad? Lo sabemos, no te preocupes, ¡vamos a solucionarlo por ti! :)

Añade dos nuevos campos a cada fuente de datos

Vuelve a tus dos fuentes de datos y oculta los dos campos source (haciendo clic en los tres puntos a la derecha del nombre y luego en Ocultar).

El control debería dejar de funcionar, y eso es exactamente lo que queremos que pase :)

Ahora, mira la fórmula en tu control y copia los dos nombres extraños (que en realidad son los IDs) que verás:

A partir de aquí, es bastante sencillo:

• Vuelve de nuevo a tus dos fuentes de datos y vuelve a mostrar (un-hide) los campos source.

• Crea dos campos nuevos en cada fuente de datos: el primero llamado source0 con el ID sourceID_dv0 y el valor: Source.

• De forma similar para el segundo, llámalo source1 con el ID sourceID_dv1 y el valor: Source.

Y eso es todo, simplemente funciona, increíble, ¿verdad?

Recuerda, la clave aquí es crear dos campos adicionales con los IDs de los parámetros que vimos en nuestro control cuando ocultamos los campos originales. ¡Extraño, pero funciona!

En este artículo, hemos revisado cómo crear un control que filtre datos combinados en Looker Studio.

¡SOLUCIONADO!

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Este es un problema al que muchas personas se enfrentan en las etapas iniciales de su trayectoria con Google Looker Studio (anteriormente conocido como Data Studio) y es la razón por la que hoy estás aquí.

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Supongamos que tienes dos fuentes de datos que comparten un campo que no es una fecha (en este caso, el control de periodo predeterminado sí filtra varias fuentes de datos, ¡un mal ejemplo!). Tal vez una fuente de datos sea una propiedad de GA4 básica y la otra sea tu conector de Search Console (pero en realidad funciona con cualquier fuente de datos y cualquier campo, siempre que tengan el mismo formato). Ambas ofrecen un campo de País.

Aquí tengo dos tablas: a la izquierda están las sesiones de ayer de GA4 y, a la derecha, mis impresiones en Google Search, ambas desglosadas por País:

Ahora bien, ¿qué pasaría si quisiera añadir un control para poder filtrar por País?

Pues bien, es bastante sencillo: hago clic en “Añadir un control” en la barra superior, selecciono “Lista desplegable”, elijo mi conector de Search Console como fuente de datos, selecciono “País” como campo de control, lo filtro por “Estados Unidos” y esto es lo que obtengo:

Mi tabla de Search Console se actualiza, pero la de GA4 no. Del mismo modo, si cambiara la fuente de datos a la de GA4, la tabla de la izquierda se actualizaría, pero la de la derecha no. Entonces, ¿qué podemos hacer aquí para asegurarnos de que ambas tablas se actualicen?

Añadir campos con el mismo ID de campo para filtrar varias fuentes de datos

Aquí es donde ocurre la magia. Edita la primera fuente de datos (barra superior, Recurso, Gestionar las fuentes de datos añadidas, Editar). Luego, añade un campo y configúralo de la siguiente manera:

Haz exactamente lo mismo en la segunda fuente de datos. En esta etapa, deberías tener dos campos con el mismo ID de campo (aquí filter_country, en realidad el nombre del campo no importa); así que ahora, si uno se filtra, el otro también se filtra. ¿Por qué? Porque comparten el mismo ID de campo. Esto es lo que debes recordar hoy. Mismo ID de campo, mismo campo para Looker Studio: si filtras uno, también filtras el otro.

Puedes probarlo cambiando el campo de control en tu control, reemplazando country por filter_country y seleccionando España esta vez. ¡Boom!, está funcionando en cierta medida:

¿Por qué digo que solo funciona a veces? Porque, aunque efectivamente estamos filtrando por España en ambas tablas, como la lista de países es diferente entre las dos fuentes de datos, la lista desplegable no me ofrece la lista completa de opciones. Solo muestra las opciones disponibles en la fuente de datos seleccionada.

Hemos escrito otro artículo para explicar cómo mostrar la lista correcta.

Y eso es todo. Hemos logrado filtrar por un campo a través de varias fuentes de datos. Lo hemos hecho con dos, pero si entiendes la lógica, puedes hacerlo con tres, cuatro o más fuentes de datos; ¡el cielo es el límite!

¡SOLUCIONADO (CASI)!

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Looker Studio / Data Studio puede ser realmente exasperante a veces. Especialmente cuando se trata de datos combinados. Hasta que sus equipos técnicos decidan aplicar una solución a este problema tan común, en este artículo revisaremos cómo agrupar datos combinados por semana o mes en Looker Studio. ¡Esperamos que te sirva de ayuda!

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Actualmente, agrupar fechas por semana o mes en las tablas de datos combinados no funciona

En este ejemplo, utilizaremos una fuente de datos de Google Ads de muestra combinada consigo misma.

Lo importante a tener en cuenta aquí es que, como dimensión en la Tabla 1, estamos utilizando la fecha (llamada Day en Google Ads, lo cual puede ser confuso).

Ahora bien, ¿qué sucede si creamos una tabla simple, usamos esta fecha como dimensión y la agrupamos por mes? Pues que, simplemente, no se agrupa:

Los datos permanecen a nivel de fecha, y el mes (en este caso, abril de 2023) se repite en cada una de las líneas. Lo mismo ocurrirá con los gráficos de líneas, de barras...

¿Cómo se puede solucionar esto? Pues bien, tendremos que realizar una preagregación directamente en los datos combinados.

Agregación por semana o mes directamente en los datos combinados

Por favor, edita tus datos combinados, elimina la dimensión de fecha, haz clic en Añadir dimensión y crea una nueva con el nivel de granularidad que estés buscando. En nuestro caso, optaremos por el mes, pero lo mismo se aplicaría a la semana, por ejemplo, escribiendo algo como:

• MONTH(Day)

Y eso es todo, ¡tus datos ya están agregados como querías!

Obviamente, si también quieres incluir el año, es posible que prefieras usar la función DATETIME_TRUNC() en su lugar. En nuestro caso, sería algo como:

• DATETIME_TRUNC(Day,MONTH)

Y obtendrás el nivel de año/mes. Impecable.

En este artículo, hemos revisado cómo utilizar un campo calculado para agrupar datos combinados por semana o mes en Looker Studio.

¡SOLUCIONADO!

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Los controles de periodo son muy útiles en Looker Studio y Data Studio para jugar con tus datos. Un clic aquí, un clic allá, y ¡bum! todas tus visualizaciones de datos se cuentan actualizadas instantáneamente, y todo el mundo está contento.

Pero a veces, quieres que las visualizaciones reflejen datos de diferentes rangos de fechas y no estás seguro de cuál es la mejor forma de hacerlo.

No te preocupes, en este artículo revisaremos cómo usar varios controles de periodo en una misma página para que puedas ofrecer a tus usuarios finales exactamente la experiencia que deseas (gráficos con rangos de fechas dinámicos por aquí, KPIs con rangos fijos por allá...).

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¿Qué sucede cuando tienes un control de periodo a nivel de página y todas las visualizaciones de datos están configuradas en Automático (Default)?

Este es el caso de uso por defecto. Es bastante sencillo de entender: el control de periodo controla todas las visualizaciones de datos de la página, y punto.

¿Qué sucede cuando tienes un control de periodo a nivel de página y una visualización de datos configurada en Personalizado (Custom)?

En este caso, el control de periodo controla todas las visualizaciones de datos configuradas en Automático, pero no las configuradas en Personalizado. Las fechas que hayas elegido en el panel de configuración anulan el control de periodo, y los lectores no pueden cambiarlas. Es una buena opción cuando quieres que una visualización muestre por defecto los últimos 7 días, el mes pasado, etc.

¿Qué sucede cuando tienes varios controles de periodo a nivel de página?

Aquí empieza lo curioso. Supongamos que has añadido por error dos controles de periodo uno junto al otro, con todas las visualizaciones configuradas en automático.

¿Qué pasa si cambias las fechas en el primero? Pues que las fechas también se actualizan en el segundo.

Podrías pensar que esto es redundante, pero puede ser bastante útil si tienes un informe muy largo (por ejemplo, con una altura de 5000 px). No quieres que tus lectores tengan que desplazarse hacia arriba y hacia abajo para cambiar las fechas, así que colocas varios controles de periodo en diferentes lugares, garantizando una experiencia de usuario más fluida.

¿Qué sucede cuando tienes un control de periodo a nivel de página y un control de periodo a nivel de informe?

No deberías hacer eso. En este caso, el control de periodo a nivel de informe no sirve para nada; es el de nivel de página el que toma el control.

Agrupar componentes para que diferentes controles de periodo controlen diferentes visualizaciones de datos

Último caso que revisamos hoy: ¿y si quieres que diferentes controles manejen diferentes visualizaciones de datos? Solo tienes que agruparlos.

Con el ratón, selecciona un control de periodo junto con una visualización, haz clic derecho y luego en Agrupar. ¿Qué sucede ahora? La visualización agrupada pasará a estar controlada por su control de periodo correspondiente. Las visualizaciones no agrupadas seguirán controladas por el control de periodo a nivel de página. Y la visualización personalizada seguirá siendo personalizada, sin verse afectada por ningún control.

En este artículo, hemos revisado cómo utilizar varios controles de periodo en una misma página para que puedas ofrecer la mejor experiencia a tus usuarios. ¿Quieres que las visualizaciones muestren siempre el mismo rango de fechas (últimos 7 días, el mes pasado...)? Personalizado. ¿Quieres que una visualización tenga un rango de fechas específico? Agrupa. ¿Quieres facilitarles la vida a tus usuarios cuando se enfrentan a un panel muy largo? Coloca varios controles de periodo a lo largo de la página.

¡SOLUCIONADO!

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En este artículo, te mostraremos cómo conectar LinkedIn Ads a Looker Studio. A partir de ahí, podrás crear visualizaciones de datos significativas (o reutilizar plantillas existentes) para entender mejor tu rendimiento, qué está funcionando bien, qué no, y cómo mejorar para llevar tu negocio al siguiente nivel.

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Podrías usar la API de LinkedIn, ¡pero no te lo recomendamos!

Así pues, al analizar el problema por primera vez, podrías considerar el uso de la LinkedIn API. Tienen una buena documentación, sin duda, pero requerirá habilidades técnicas avanzadas solo para extraer los datos (y asegúrate de añadir funciones para detectar errores y volver a intentarlo cuando haya un problema; créenos, ocurre con más frecuencia de lo que parece con esta API en particular ^^). Además, cada vez que LinkedIn actualice su API, tendrás que realizar el mantenimiento de lo que hayas construido para asegurar que siga funcionando.

Si tienes una gran empresa con desarrolladores o ingenieros de datos cualificados que puedan dedicar parte de su tiempo a esta tarea, entonces adelante. Tendrás el control total, pero de vez en cuando tendrás que apartarlos de sus tareas diarias para “echar un vistazo rápido”, ¡lo que a veces puede convertirse en un día entero de trabajo!

Utiliza un conector de terceros directo a Looker Studio y concéntrate en crear el informe de tus sueños (o, más fácil aún, ¡copia plantillas!)

No puedes enviar datos de LinkedIn Ads directamente a Looker Studio, pero existen varias opciones excelentes (con diferentes niveles de precio) que se encargan del trabajo pesado por ti.

¿Con qué datos podré jugar? La mayoría de los conectores gestionan los datos de LinkedIn Ads de forma muy similar, por lo que casi todos, si no todos, ofrecen las mismas dimensiones y métricas. Aprovecha la prueba gratuita habitual de 14 días para realizar tu propia comparativa, pero deberías tener acceso a:

• Información genérica sobre tu cuenta (como nombre, ID, moneda).

• Datos de campañas (fecha de inicio y fin, presupuesto, estado, tipo...), correos electrónicos de generación de leads (envíos, aperturas, clics, leads...), grupos de campañas y anuncios (costes, impresiones, clics, clics en enlaces, conversiones, leads...).

• Y para la mayoría de estos, tendrás acceso a desgloses por ubicación geográfica, cargos, funciones, tamaños de empresa...

Ahora bien, suponiendo que solo quieras conectar LinkedIn Ads y que solo tengas una cuenta, a continuación encontrarás nuestras opciones favoritas (consulta nuestras reseñas aquí y allá si necesitas conectar más cuentas o más fuentes de datos, ya que cada una tiene una estructura de precios distinta):

• Catchr: Una buena solución (¡y francesa!) que ofrece un plan de conector único a un precio económico con 10 cuentas por 20 $/mes (mostramos siempre aquí el precio del contrato anual para una comparación justa)

• Dataslayer: Desde 29 €/mes, este conector te ofrece todas las métricas mencionadas anteriormente en una atractiva interfaz oscura, y hasta 3 fuentes de datos / 3 cuentas por este precio

• Supermetrics: Una opción sólida al mismo precio de 29 €/mes con las mismas 3 fuentes de datos / 3 cuentas, pero con actualizaciones semanales

• Windsor: Una opción más barata para hasta 3 fuentes de datos / 75 cuentas por 19 $/mes, que incluye actualizaciones diarias

• Power My Analytics: Han eliminado su plan más básico, por lo que ahora el precio comienza en 41,63 $/mes, pero por este precio ya tienes 5 fuentes de datos / 5 cuentas; ideal si ya sabes que vas a "tunear" tu Looker Studio en las próximas semanas

• Funnel: La opción más potente, ya que puedes combinar previamente tus datos de LinkedIn Ads con otras fuentes directamente en la herramienta y utilizar un solo conector de Looker Studio para mostrarlo todo. Pero conlleva precios más altos y, desafortunadamente, es difícil de determinar de antemano sin saber cuántas fuentes de datos o cuentas utilizarás...

Como se mencionó anteriormente, todos ofrecen una prueba gratuita de 14 días, por lo que te aconsejamos probar 2 o 3 de los que más te gusten. ¡No olvides comparar las plantillas que podrían ahorrarte tiempo y, finalmente, elige al ganador!

En este artículo, hemos revisado cómo conectar LinkedIn Ads a Looker Studio.

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¿Quieres llevar tus análisis al siguiente nivel, pero te has quedado atascado en el primer paso: ¡¿cómo obtener mis datos de Instagram Ads?! No te preocupes, estamos aquí para ayudarte :) En este artículo, te mostraremos cómo conectar Instagram Ads a Looker Studio (spoiler: si estabas buscando una versión gratuita, puede que no tengamos una solución viable para ti, a menos que te conformes con actualizaciones semanales/manuales y datos históricos limitados). Sin más preámbulos, veamos qué podemos hacer aquí.

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Uso de la API de Instagram: factible, pero no recomendable

Una forma de obtener tus datos de Instagram Ads antes de enviarlos a Looker Studio sería escribir llamadas a la API. Por ejemplo, en Google Cloud Platform, tendrías una función de Python que, una vez al día, recupera los datos del día anterior. A partir de ahí, crearías una conexión con BigQuery en Looker Studio y empezarías a crear tus informes.

Es factible, pero requiere muchos conocimientos técnicos (¡o directamente un desarrollador en tu equipo!), cierto mantenimiento a lo largo del tiempo para asegurar que todo funcione correctamente, además de actualizaciones cuando Meta realiza cambios en su API. Así que, para ser sinceros, no es recomendable.

Uso de un conector: la forma más fácil de obtener datos de Instagram Ads

No existe un conector nativo de Google para recuperar datos de Instagram Ads, por lo que tendremos que recurrir a una solución de terceros. Existen docenas de ellas en el mercado, con diferentes precios, características y particularidades. Para facilitarte la elección, aquí tienes 5 opciones sólidas que utilizamos a diario y de las que podemos hablar bien. Si trabajas con un número limitado de cuentas de Instagram Ads, estas deberían ser suficientes:

• Supermetrics: una opción sólida, cumple su función con un precio razonable para hasta 3 fuentes de datos / 3 cuentas cada una (aunque las actualizaciones son semanales)

• Windsor: una opción más económica para hasta 3 fuentes de datos, también es buena

• Catchr: otra buena solución (¡y francesa!) que ofrece un plan de conector único a un precio amigable

• Funnel: la opción más potente, ya que puedes combinar previamente tus datos de Instagram Ads con otras fuentes directamente en la herramienta y usar un solo conector de Looker Studio para mostrarlo todo. Puede tener un precio más alto si tienes muchas fuentes de datos o cuentas

• Power My Analytics: también es un buen punto intermedio, ya que el precio no se dispara al aumentar el número de conectores o cuentas

Ten en cuenta que todos ofrecen una prueba de 14 días, así que no seas tímido y prueba varios al mismo tiempo para ver qué interfaz prefieres.

¿Qué debes tener en cuenta al hacer tu elección?

Ahora que hemos reducido las opciones a 5, ¿cómo deberías elegir?:

• ¿Cuál es la frecuencia de actualización de los datos? Algunas de las opciones más baratas solo ofrecen actualizaciones semanales. ¿Necesitas actualizaciones diarias?

• ¿Hay otras fuentes de datos a las que me gustaría conectarme? No querrás suscribirte a 10 herramientas. Si gestionas Instagram Ads, pero también Google Ads, LinkedIn Ads, tienes un Klaviyo, un Shopify, … ¡asegúrate de elegir un conector que los cubra todos para que, si en el futuro quieres mejorar tu informe y añadir más información, puedas hacerlo fácilmente!

• ¿Ofrece el conector combinación previa (pre-blending)? Quizás en el futuro quieras mostrar todos tus datos de anuncios en una sola tabla. Asegúrate de saber si el conector ofrece combinación previa (la mayoría lo hace, pero por si acaso, haz una comprobación rápida)

Y eso es todo. Una vez que hayas elegido tu opción, inicia la prueba gratuita, conecta tu cuenta de Instagram Ads, crea un informe de Looker Studio, añade el conector de tu fuente de datos y crea visualizaciones de datos increíbles para monitorizar tu rendimiento :)

¡Ya estás listo y ahora sabes cómo conectar Instagram Ads a Looker Studio!

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Entonces, el Business Manager de Facebook / Meta está muy bien, pero resulta algo limitado cuando quieres realizar análisis más profundos, especialmente si gestionas varias cuentas. Lamentablemente, no existe un conector gratuito nativo hacia Looker Studio (notarás que solo hay conectores nativos para productos de Google...). En este artículo, te enseñaremos cómo conectar Facebook Ads / Meta Ads a Looker Studio.

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La manera difícil: a través de su API o con BigQuery Data Transfer

Así pues, una forma de obtener los datos de Facebook Ads / Meta Ads antes de enviarlos a Looker Studio es escribir tus propias llamadas a la API. Lleva tiempo, requiere conocimientos y, probablemente, mantenimiento a medida que sus herramientas evolucionan. Por lo tanto, si tienes conocimientos técnicos o cuentas con un desarrollador en tu empresa y quieres ahorrar dinero, es la mejor opción (gratis o casi gratis, dependiendo del número de solicitudes y de dónde las ejecutes). Realiza tus llamadas a la API, almacena los datos en tu almacén de datos (BigQuery, SQL o incluso Google Sheets) y luego utilízalos como fuente de datos para Looker Studio.

Otra opción es utilizar Google BigQuery Data Transfer, más sencillo que escribir código pero que aún requiere ciertos conocimientos técnicos. Si te interesa esta opción, la documentación está aquí.

Sin embargo, no es recomendable para la mayoría de las personas que desean realizar análisis y reportar rendimientos internamente o a sus clientes finales sin la complicación de gestionar una nueva capa de complejidad.

La manera fácil: utilizando un conector de terceros

Google no ofrece un conector nativo directo, pero muchas empresas sí lo hacen (aunque no de forma gratuita ^^). ¿Has echado un vistazo y has visto muchas posibilidades, pero no estás seguro de cuál elegir?

Primero, revisemos los aspectos a tener en cuenta:

• ¿A dónde se enviarán los datos? Podría ser un conector directo a Looker Studio (lo mejor), o podría enviar los datos a un almacén de datos (data warehouse) o a Google Sheets y luego dependería de ti volver a enviar los datos a Looker Studio (sigue siendo una buena opción).

• Rango de fechas disponible y frecuencia de actualización: existen opciones gratuitas, pero solo para los últimos 30 días y/o con actualizaciones semanales, así que asegúrate de revisar las características si necesitas actualizaciones diarias. Ten en cuenta que la mayoría de los conectores recuperan 2 años de datos históricos desde la primera vez que te conectas.

• ¿Gestiona múltiples cuentas? La mayoría lo hace, pero la curva de precios es diferente, así que asegúrate de entender cuál será el precio final para 1, 10 y 50 cuentas.

• ¿Están disponibles todos los campos que quieres consultar? Consulta la documentación. Por experiencia, todos ofrecen los mismos campos, pero en raras ocasiones alguna información no tan utilizada podría no estar disponible.

• ¿El software ofrece otros conectores que puedan interesarme? No querrás tener un conector para Facebook Ads, otro para Shopify, otro para Klaviyo... Intenta elegir uno que cubra la mayor parte de tu pila tecnológica (tech stack). Tenemos un artículo aquí que trata este tema.

• ¿Ofrece el conector una combinación previa (pre-blending)? Es interesante tener un solo conector para enviar datos de Facebook Ads + TikTok Ads + LinkedIn Ads, por ejemplo; te facilitará la vida en Looker Studio.

• ¿El conector almacena los datos o simplemente realiza llamadas a la API? Si tienes entre 1 y 10 cuentas/conectores, no debería ser un problema. Pero cuando empiezas a gestionar más de 50 cuentas, esto marca la diferencia en cuanto al rendimiento, así que asegúrate de entender esta parte si eres una agencia con muchos clientes.

¿Cuáles son tus opciones entonces?

Dicho esto, aquí tienes una lista de conectores sólidos que utilizamos a diario y que podemos recomendar con confianza. Obviamente, hay muchas más opciones excelentes ahí fuera, pero sabemos que estas funcionan:

• Supermetrics: una opción sólida que cumple su cometido con muchísimos conectores disponibles y un precio razonable para hasta 3 fuentes de datos / 3 cuentas cada una (aunque con actualizaciones semanales).

• Windsor: una opción económica para hasta 3 fuentes de datos que hace el trabajo.

• Catchr: otra buena solución que ofrece un plan de conector único a un precio muy atractivo.

• Funnel: la opción más potente, ya que puedes combinar tus datos directamente en la herramienta y usar un solo conector de Looker Studio para visualizar toda tu información. Puede tener un precio más elevado si tienes muchas fuentes de datos o cuentas, pero cabe mencionar que ¡existe un plan gratuito!

• Power My Analytics: también es un buen equilibrio, ya que el precio no se dispara al aumentar el número de conectores o cuentas.

Ten en cuenta que todos ofrecen una prueba gratuita de 14 días, así que no dudes en probar varios al mismo tiempo para ver qué interfaz prefieres.

Cómo funciona

Sinceramente, una vez que sepas por qué conector te vas a decidir, esta es la parte fácil. Abre una cuenta, inicia una prueba, sigue los pasos para conectar Facebook Ads, crea un nuevo informe de Looker Studio, busca la fuente de datos de tu conector, conéctala y listo.

Y si necesitas ayuda para la creación del informe en sí, ¡contáctanos!

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A veces, quieres poder cambiar el formato de fecha rápidamente para pasar de una vista mensual a una semanal en todas tus visualizaciones de datos a la vez y así comprender mejor tus datos. En este artículo, veremos cómo construir un selector de fecha para cambiar fácilmente el formato (año, mes, semana) en Looker Studio (anteriormente conocido como Data Studio… ¡hola, SEO!).

Primero, analizaremos brevemente la función de desglose (drill down), que resulta útil para una visualización puntual de vez en cuando, antes de construir un selector de fecha robusto (date toggle) que haga lo mismo, pero en todas las fuentes de datos, visualizaciones y páginas al mismo tiempo. ¡Realmente potente!

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Desglose (drill down): ideal para cambiar el formato de fecha en una sola visualización de datos

Probablemente ya conozcas esta función, así que voy a repasarla rápidamente (pero si aún no la conoces, ¡presta atención porque podría cambiar tu trayectoria como experto en Looker Studio!). Por favor, crea una tabla (funciona con la mayoría de las visualizaciones de datos), elige cualquier métrica (en mi ejemplo, Sesiones de una propiedad de GA4) y, en el panel de configuración, activa el botón de Desglose (Drill down) debajo de Dimensión.

Ahora, añade tu dimensión de Fecha 3 veces (creo que, por defecto, es lo que hace Looker Studio cuando haces clic en el desglose, ya que sabe a dónde quieres llegar). Para la primera, cambia su nombre a Año y el tipo/formato a Year:

Repite el proceso dos veces más. Para la segunda dimensión, llámala Mes y elige el tipo: Year Month; y para la tercera dimensión, llámala Semana y establece el tipo como ISO Year Week. Luego, selecciona tu dimensión predeterminada (al entrar en el informe, ¿qué es lo primero que quieres que vean tus usuarios?), y no olvides ordenar por tu dimensión de fecha.

Y ¡voilà!, ya tienes un buen sistema de desglose. Al hacer clic en las flechas situadas en la parte superior derecha de la tabla, tus usuarios podrán alternar entre Año, Mes y Semana:

Esto ha estado bien. Pero solo funciona para una visualización de datos a la vez. ¿Existe alguna forma de hacer que funcione en toda la página (e incluso en todo el informe si configuras el control a nivel de informe)? ¡Sí, la hay! Y vamos a repasar los pasos para lograrlo sin complicaciones.

1. Crea un parámetro en tu fuente de datos

En el menú superior, haz clic en Recurso, Gestionar las fuentes de datos añadidas y, a continuación, en Editar la primera fuente de datos en la que quieras habilitar el selector de fecha (tendrás que repetir este paso si quieres que el selector funcione en varias fuentes de datos, utilizando el mismo nombre e ID de parámetro). Después, Añade un parámetro de la siguiente manera:

Ya tenemos un parámetro que se utilizará en un control para cambiar el formato de fecha. Hemos configurado el "backend" para realizar el cambio de formato; ahora toca ocuparse del "frontend", por así decirlo.

2. Crea un campo calculado como dimensión

Ahora, volvemos a tu fuente de datos. Por favor, haz clic en Añadir un campo y utiliza la siguiente fórmula (consulta la documentación de Google Looker Studio documentation para encontrar los formatos exactos que mejor se adapten a tus necesidades), de modo que tu dimensión quede vinculada al parámetro que acabas de crear.

Cuando cambies el parámetro, la fecha truncada que se utiliza en el gráfico cambiará automáticamente. Repito: para que esto funcione en varias fuentes de datos a la vez, debes crear un nuevo campo en cada fuente de datos utilizando el mismo ID. Muy importante, el MISMO ID:

CASE WHEN date_toggle=”Year View” THEN DATETIME_TRUNC( Date,YEAR) WHEN date_toggle=”Month View” THEN DATETIME_TRUNC(Date,MONTH) WHEN date_toggle=”Week View” THEN DATETIME_TRUNC(Date,WEEK) END

3. Añade un control utilizando tu parámetro

Ya casi estamos. En tu informe, por favor haz clic en Añadir un control, eligiendo el de Tamaño fijo, y en el Campo de control selecciona el parámetro que creamos en el paso 1.

Y finalmente, de vuelta en tu tabla, desactiva el desglose, elimina todas las dimensiones y añade el campo que creamos en el paso 2 (asegúrate de usarlo para ordenar).

¡Ya puedes jugar con tu control y verás cómo la tabla se actualiza automáticamente! Ha quedado genial, ¿a que sí?

4. Replicar en todas las fuentes de datos

Recuerda que, al usar el mismo ID de parámetro e ID de campo en todas las fuentes de datos (por lo que tendrás que repetir los pasos 1 y 2 en cada una), podrás usar un único control para dominar todas las visualizaciones de tu página. ¡Y si decides configurar tu control a nivel de informe (report-level), controlará todas las visualizaciones de todas las páginas!

En este artículo, hemos visto cómo crear un selector de fecha para controlar el nivel de precisión en todas tus visualizaciones de datos al mismo tiempo. En cuanto al diseño del control para que quede bien, ¡eso ya lo dejo en tus manos!

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Esta es una petición clásica para los especialistas en Looker Studio (anteriormente conocidos como especialistas en Data Studio… ¡la optimización SEO me está volviendo loco!). Tu jefe se te acerca y te dice: “Tengo una reunión en 30 minutos, ¿puedes hacer una comparación rápida de lo que va de año frente al año pasado (YTD vs YoY)? Nada sofisticado, solo necesito el desglose por categorías más la comparación absoluta y relativa, estoy seguro de que es pan comido para ti”.

Bueno, en realidad no...

Porque el control de periodo de tiempo no es muy amigable cuando se trata de comparar dos periodos temporales. Claro, podrías usar la función comparison date range (año anterior o periodo anterior), pero si ya la has usado, sabrás que no soluciona el problema.

En este artículo, vamos a crear nuevos campos en una tabla para que puedas realizar una comparación adecuada de Year-To-Date y Year-Over-Year. Desglosada por cualquier dimensión, comparando valores absolutos, relativos y todo lo que hayas soñado.

Además, una vez que le cojas el truco, podrás aplicarlo a cualquier periodo de tiempo: lo que va de semana frente a la misma semana del año pasado, lo que va de mes frente al mes anterior... y usarlo en gráficos de líneas, histogramas, etc.

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1. Crea nuevos campos calculados en tu fuente de datos

Lo primero que vamos a hacer es crear dos nuevos campos calculados.

Por favor, edita tu fuente de datos y luego haz clic en Añadir un campo. En mi ejemplo, analizaré las Sesiones de una propiedad de GA4 a través de un conector de terceros (ten cuidado, esto no funcionará con el conector nativo). Así que, para obtener las sesiones de este año, escribiré la siguiente fórmula:

CASE WHEN YEAR( Date ) = YEAR( CURRENT_DATE() ) THEN Sessions ELSE 0 END

Aquí, simplemente le estoy indicando a Looker Studio que conserve solo las sesiones de este año en mi nuevo campo:

Es sencillo: si la fecha de hoy es 2 de julio, obtendrá todas las sesiones desde el 1 de enero hasta el 2 de julio de este año.

Ahora bien, ¿cómo puedo obtener las sesiones desde el 1 de enero hasta el 2 de julio del año pasado? Pues bien, de nuevo con una fórmula bien redactada. Por favor, guarda tus campos, añade otro campo y escribe lo siguiente:

CASE WHEN YEAR( Date ) = YEAR( CURRENT_DATE() ) — 1 AND ( MONTH( Date ) < MONTH( CURRENT_DATE() ) OR ( MONTH( Date ) = MONTH( CURRENT_DATE() ) AND DAY( Date ) <= DAY( CURRENT_DATE() ) ) ) THEN Sessions ELSE 0 END

Aquí, simplemente le estamos diciendo a Looker Studio lo siguiente:

• Obtén las sesiones del año pasado.

• Si el mes del año pasado es anterior al mes actual, conserva las sesiones.

• Si el mes del año pasado es igual al mes actual, conserva los días del año pasado que sean anteriores o iguales al día actual.

Así que, si ejecutas estas fórmulas el 2 de julio, obtendrás todas las sesiones del año pasado desde el 1 de enero hasta el 30 de junio con la primera condición, y con la segunda, las sesiones de julio anteriores o iguales al 2 de julio (es decir, el 1 y el 2 de julio). ¡Exactamente lo que queríamos!

Una nota rápida: te dejo jugar con los signos < o <= para decidir si incluimos el día de hoy o no en el cálculo.

2. Crea una tabla y establece el periodo de fechas personalizado predeterminado correcto

Vale, aún no hemos terminado. Por favor, añade un gráfico de tipo tabla. Como métricas, ahora puedes añadir tus sesiones de este año y las del año pasado y, como dimensión, la que prefieras.

Pero para asegurar que todos los datos se muestren como se espera, en el panel de Configuración, utiliza un Periodo de fechas personalizado para cubrir el año pasado y lo que va de este año:

Y eso es prácticamente todo. Ahora, puedes añadir campos directamente en tu tabla para realizar algunos cálculos, como SUM(sessions this year) -  SUM(sessions last year), y voilà!

En este artículo, has aprendido a realizar una comparación year-to-date (YTD) y year-over-year (YoY). Ahora, trabajando un poco con las fórmulas y el periodo de fechas personalizado, deberías ser capaz de comparar cualquier métrica que siempre hayas querido.

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¿Has llegado aquí por un problema con el análisis interanual (YoY) en Looker Studio? No busques más, tenemos la solución definitiva.

El problema es el de siempre: intentas comparar un día contra el mismo día del año anterior, pero Looker Studio compara fechas calendario (ej. 22/05/2025 vs 22/05/2024) en lugar de comparar el lunes de la semana 23 contra el mismo lunes del año pasado. ¿Cómo solucionarlo de forma elegante?

¡Con una combinación de datos (Blended Data), mi querido Watson!

Para este ejemplo usaremos una propiedad de GA4 y la métrica de sesiones, pero este truco funciona con cualquier fuente de datos que tenga un campo de fecha.

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Crea la combinación de datos (Blended Data)

Para empezar, crea una nueva combinación de datos haciendo clic en Recursos -> Gestionar combinaciones en el menú superior:

Añade una combinación

Ahora haz clic en Añadir una combinación. Vamos a seleccionar nuestra propiedad de GA4, cambiarle el nombre a “Este año” (This year) y hacer un “self-join” (unirse a sí misma) haciendo clic en Unir otra tabla y seleccionando la misma propiedad de GA4, a la que llamaremos “Año pasado” (Last year). En este punto, deberías tener algo como esto:

Configura las dimensiones y métricas

En la Tabla 1, vamos a añadir 4 dimensiones:

• Fecha (Date)

• Un primer campo calculado llamado Year usando la siguiente fórmula: YEAR(Date)+0 (puedes crearlo haciendo clic en Añadir dimensión -> Crear campo).

• Un segundo campo calculado llamado Week usando la fórmula: WEEK(Date) (también podrías usar EXTRACT(ISOWEEK from Date), que es otra forma de categorizar las semanas).

• Un tercer campo calculado llamado Weekday usando la fórmula: WEEKDAY(Date).

Esto es lo que deberías ver:

En cuanto a las métricas, puedes usar Sessions (Sesiones) y renombrarla como Sessions this year.

Ahora, pasemos a la Tabla 2 (Last Year). Esta vez, primero añadiremos Sessions a las métricas, renombrándola como Sessions last year.

Y los campos de dimensión serán ahora los siguientes:

• Un primer campo calculado llamado Year usando la siguiente fórmula: YEAR(Date)+1. Aquí es donde ocurre la magia para lograr la comparativa interanual (YoY).

• Un segundo campo calculado llamado Week usando la fórmula: WEEK(Date) (o EXTRACT(ISOWEEK from DATE) si elegiste esta opción anteriormente).

• Un tercer campo calculado llamado Weekday de la semana usando la fórmula: WEEKDAY(Date).

Y ¡voilà!, estamos a solo un paso de completar nuestra comparativa del mismo día del año anterior:

Configura la unión / el Join

Ya casi lo tenemos. Haz clic en Configure Join y, como es de esperar, selecciona Left outer join para Year con Year, Week con Week y Weekday con Weekday (al usar Left outer, asumo que tienes sesiones todos los días en ambos años; si no es así, podrías considerar un tipo de unión diferente).

¿Qué le estamos pidiendo exactamente a Looker Studio? Pues que coloque Sessions this year junto a Sessions last year cuando la semana y el día de la semana coincidan, pero el año sea distinto por 1 (de ahí el +0 y el +1 en las fórmulas).

De este modo, estamos comparando realmente el lunes de la semana 23 de 2025 frente al lunes de la semana 23 de 2024, ¡justo lo que querías hacer desde el principio! :)

Configura el rango de fechas

Por último, pero no menos importante, debemos asegurarnos de que los datos del año pasado no dependan de ningún control de rango de fechas. Si dependieran de él, para hacer una comparativa adecuada siempre tendrías que seleccionar, por ejemplo, del 1 de enero de 2024 al 31 de diciembre de 2025 para incluir ambos años, y queremos evitar eso. Si quieres comparar 2025 vs. 2024, lo ideal es que baste con seleccionar del 1 de enero al 31 de diciembre de 2025 y que funcione automáticamente.

Para ello, vamos a dar un margen (asumiendo que no necesitas irte excesivamente lejos al pasado) cambiando el Date rangede la Tabla 2 a Custom. Después, selecciona Advanced y configúralo como: Today Minus 3 Years — Today Minus 1 Days (he propuesto 3 años atrás, pero puedes ajustarlo según tus necesidades).

Ponle un nombre a tu combinación, úsala como fuente de datos en tu gráfico y ¡ya lo tendrás todo listo!

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The classic errors: incorrect joins and null values

When you set-up your blended data, most people use either LEFT or INNER joins (some experts need the FULL OUTER or the CROSS join, but we’ve seen very few use cases for the RIGHT join), and then write formulas like they do for traditional data sources. So, if you’re not seeing what you’re expecting to see:

• Check the join: When doing INNER, you filter out all dimensions that are not present in both tables. Maybe a LEFT join would fix this. On the other end, sometimes a LEFT join is not enough as it filters out everything that’s not on the first table, so considering a FULL OUTER join could be a solution here

• Check the Merge conditions: Are you generating duplicates? Maybe you’ve forgotten to add a dimension. As a rule of thumb, all dimensions present in both tables should be used in the merge conditions, unless you know that these are “static” fields that won’t generate duplicate rows

• Check the formulas: your Google Spends + Meta Spends does not return the right number? Blended data is not very good at handling null values, so replacing your formulas with IFNULL(Google Spends,0) + IFNULL(Meta Spends,0) could solve the issue. Similarly, always prefer formulas with operators in them, ie SUM(IFNULL(Costs,0)) / SUM(IFNULL(Revenue,0)) Vs IFNULL(Costs,0) / IFNULL(Revenue,0), solves many issues

The less common errors: date range, filters and aggregates

• Check date range: Are you using the right field for date range? On both tables? And are these set to Auto, or to Custom? Always worth a check here…

• Check filters: You cannot apply an existing data source filter to a blended data dataviz. The filter must be applied WITHIN the blend, at the bottom of each table

• Check the aggregates: By default most metrics are set to SUM, but in some cases, it’ll generate duplicates. Changing the aggreagates to AVG can sometimes save you

The hard to see errors: date formats, field formats

• Check the date type / date format: when joining on dates, both fields must be of the same data type: DATE to DATE, DATETIME to DATETIME, … Sometimes it’s not the case and it breaks, without telling you where the issue comes from, so another thing to double-check

• Check that all fields format are as expected: you’ve got a column set to numbers, but somewhere in your data source, you’ve got a string in this field. Again, Looker Studio won’t prompt that it’s receiving incorrect data whilst breaking, but you can check that by starting from a blank table, and adding fields one by one. If adding a particular field generates an error, you’ve got a good candidate to investigate

And that’s it for today. Have you seen other type of errors not listed above? Or these are not solving your problem? Let us know! In this article, we’ve presented a quick check-list to fix blended data errors (missing, incorrect values, …) in Looker Studio.

PROBLEM SOLVED

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Hi everyone,

I’m completely stuck due to a data set configuration error :

I don’t understand why, because in data management, this source is “Functional” and shows no errors. The Sheets file is clean, there are no duplicate headers, I have access to the file, etc. I tried to create multiple kinds of charts, with all available columns too…

I’ve tried deleting and reconnecting several times, even using the URL, but the error always returns.

All other sources work for this report !

If anyone has an answer, I would be very grateful. Thank you.

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The answer

When it happens, it’s really annoying. You’ve checked the usual suspects:

• Google Sheets data source connected, didn’t trigger any warning / error message

• You’ve reconnected/refreshed your data source, no changes

• You’ve got access to the source file and you’re using the right credentials

• All columns labels are unique and with no funky character, there is no random data in the Sheet lost somewhere after column Z

• Line 2 is not empty (this one is tricky if you don’t know about it, but yes, when creating a new Google Sheets data source, make sure all values have data in line 2 ie just below the header, so it captures the field types correctly, and then once connected feel free to have a few empty fields, but not the full row)

• All fields types are as expected: text columns labelled as Text, value columns labelled as Number, date columns labelled as Dates, …

And it still doesn’t work?!

The most likely issue: corrupted data! In our example here, our user had a date column that was manually entered by team members. All worked smoothly, until someone entered 02/01/20226 instead of 02/01/2026. Thing is:

• Google Sheets doesn’t raise ane issue

• Looker Studio doesn’t raise any issue

• But when building dataviz, it just breaks

It also could happen with text values in a Number field for instance (text fields are likely always OK, as they accept pretty much everything, even unconventional characters).

So, how do you catch this?

• First method: set all your fields to text, reconnect, everything should work. Create a dummy dataviz, a table with a few fields. Then, one by one, change your field types back to their original state (Number, Date, Boolean), refresh, and check when the dataviz breaks. You’ll know the culprit

• Another option, in the Google Sheets source file directly, make a new column, where you input the formula =C2+1 (if your value column is column C) and paste below. Then, scan this column to see if it breaks somewhere. If it does, it means that in this given row, you don’t have a number but a text. Fix it, reconnect/refresh the data source, and it should work again

• Similarly for dates, try a data formula and scan to check which cells give an error or an unexpected result like Year = 20226: it will not break in Google Sheets, but it will in Looker Studio!

And for the future, think of using data validation in Google Sheets to force everyone to input the right format in the right cell!

PROBLEM SOLVED

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I have a pie chart that shows revenue per category. Very standard. Still, when I show all categories it breaks, but if I filter on certain dates, categories and/or countries, it is ok. What is the issue?

The error message is: Looker Studio has encountered a system error? Specified data cannot be rendered

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The answer

Although you’re working with Revenue, you must have some Returns that are generating negative values in your data set. Thing is, pie chart don’t work with negative value. Pie chart sums values to display a 100% distribution:

• 2 categories selling $200 would show 2 equal parts of 50%

• But if 2 categories were selling $200 and 1 category was -$100 because of returns, how would you display that?!

To be more precise, and as in your case you’re splitting by Category, it needs to always be positive or 0 at the category level: having a -$100 return row in your data won’t break the pie chart as long as you’ve got >$100 in revenue on other rows, and hence a total category that is >$0.

So, how to fix it?

No easy solution here unfortunately:

• You can get all negative values out (by a filter, of with a formula like CASE WHEN Revenue<0 THEN null ELSE Revenue END), but then reality is skewed

• You can remove entirely the categories showing negative values with a blended data (again, skewing reality)

• Alternative, you could consider using a bar chart or even a Waterfall: a bit different from a pie chart as you’re losing the 100% stacked view, but at least will always work, plus it will help you easily identify categories with negative revenue, kind of important isn’t it?

At the end of the day, the limitation is core to the way a pie chart works: it adds up value to 100%. Chime in negative, and reaching 100% becomes impossible!

PROBLEM SOMEWHAT SOLVED

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The power of parameters

Let’s assume we’re working with the Google Ads native data source (but works for any ads data source really). You’ve got campaigns on which you spend $$$ (field Cost) that in return generate $$$ (field Conv. value).

First thing people think of: let’s look at the ROAS! For $1 spent, how much do I make in revenue? This is easy, create a calculated field, formula = divide one by the other, and you’ve got your answer:

That’s cool right? Well, it just tells one part of the story. You’ve got CoGS (Cost of Goods and Services) that need to be taken into account. Unfortunately, you don’t have them in your Ads Business Manager. So what can you do here? Use parameters to chime them in!

How do we do that? Edit your data source, and then add a parameter as follow:

• Give it a Parameter name and a Parameter ID (Margin % & margin_pct as ID don’t like percentage sign)

• Data type, set to Number (decimal)

• Eventually, Permitted value should be in a Range between 0 & 100, with a Default value of 60% (yes we know, we should increase prices a bit ^^)

• Optional: if you’re to make your margin % appear in a text box as dynamic text, you can edit the font and the background color

And you end up with something like:

Save it, and let’s rock’n’roll!

Create a new formula, and you’re good to go

It’s almost over. Build a new KPI, and update your ROAS formula from:

Conv. Value / Cost

to:

(Conv. Value * margin_pct/100) / Cost

And tadam, you’ve got your break-even ROAS. Want to get it to the next level? Add an input box where your users can set the margin % and see the impact live, then add dynamic text with a conditionally formatted variable to shed more details, and you can end up with some nice visuals (these have been done in 5 minutes, pretty sure you can do way better!):

And that’s it for now! In this article, we’ve reviewed how to calculate a break-even ROAS dynamically for your ads in Looker Studio.

PROBLEM SOLVED

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Hello,

I have two data with personalized filter and I want to divide nb_candidates / nb_sessions.

I did not find a way to do that efficiently.

I tried calculated field but can’t make it work.

Do you have any idea ??

Thank you for your help.

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The answer

The problem you’re facing: you cannot apply 2 different types of filters (on sessions & on events) to the same calculated field, GA4 doesn’t like it that much…

You will need to blend data as I see you have filters on both your KPIs, so, top of your page, Resources, Manage blended data, and add blend, then:

• Left table: put sessions as a metric, adding your Filter “sessions candidates” at the bottom, date auto

• Right table: put event count as a metric, adding your Filter “filtre Event name” at the bottom, date auto again

• If there are no more dimensions (apart from the date that is automatic), you can cross join (at the top, between the two tables). Don’t put any other dimension, only one metric on the right, one metric on the left. If you want to filter by a given field, you’ll need to put this field on both dimensions (left and right) and do a left, inner or full outer join depending on your data and needs

• Eventually, using the blended data as a data source in a KPI, you can now write the the following formula:

SUM(event count)/SUM(sessions)

And that’s it for today’s Q&A! If you’ve got questions you want to be answered, contact us and it’ll be our pleasure to find a solution to your problem!

PROBLEM SOLVED

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Hello,

I have a table chart with a lot of columns. Is there a way to make the freeze column setting persist across sessions and for all users of the report, so that we don’t have to spend time on it every time?

Example: I freeze the first 2 columns of the table, it works fine. If I open the report again, the freeze setting does not persist, forcing me to freeze the columns again.

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The answer

Right clicking on the chart in View mode and selecting columns to be freezed is not enough if you want to make the change persistent. To do so, you need to go to Edit mode, click on your table, then on the Style ribbon, go to Freeze all columns up to and make your selection. This way, the change will remains everytime anyone opens the report:

And that’s it for today’s Q&A! If you’ve got questions you want to be answered, contact us and it’ll be our pleasure to find a solution to your problem!

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For larger companies, it is a no-brainer, you don’t want to have your dev team to waste time on rebuilding the wheel (unless you’re at a very large company. But then, you’re not on Looker Studio!). Meanwhile, for smaller companies, every penny counts. And with the rise of AI, there is something to do here. So in this article, we’ll show you how to use Google Sheets & AI to build free connectors for Looker Studio dashboards. Free, but far from hassle-free in all fairness as there are some parameters to take into account.

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Quick reminder: not as easy as it seems

Important to remember: if it was that easy, you would expect all connectors companies to have disappeared by now. Not the case. Why? Because although conceptually its sounds music to your ears, even with AI it is hard to build robust scripts to get all the data you want to Google Sheets. There are API limitations, processing time limitations, row/columns limitations, errors handling, API updates that require maintenance…

But, if you’re tech-savvy and a bit sneaky, you might be able to build something that work for free, and we know by experience that many of you are interested in that.

Open your AI tool, ask, adapt, copy-paste, repeat!

Now that we’ve made our point, for this recipe, you only need one magic ingredient:

• An AI subscription (and some are even free!)

And that’s pretty much it! What are you to do next? Send the API documentation to the AI tool like Gemini, describe clearly what you are trying to achieve, and let the tool write the Google Apps Scripts for you. From there, a decent amount of time to adapt the code that the AI sent you (never works the first time, …the second time, … but on the 21st try, it usually does something!).

Once you’ve got the scripts built and working (make sure that you’ve limited the number of columns you’re returning, limited dates, …), put in a place a time-driven trigger so it runs once a day, and you’re good to go.

As said, there is work here. This is not a 5-minutes magic solution that will replace a $100 per month subscription. But if you are eager to spend time on it, have experience with AI prompting (everyone on LinkedIn is an expert these days…), for simpler requests, you may be able to make it work.

The only problem? If you end up working with a Google Sheets document of 10 tabs with 100.000 rows and 20 columns in each, Looker Studio may suffer from a performance perspective. Maybe using another Google Sheets where you aggregate data using the IMPORTRANGE function for example could save you here.

And that’s it! At the end of the day, it’s just time against money. In this article, we’ve discussed how to use Google Sheets & AI to build free connectors for Looker Studio dashboards.

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