La mayoría de los anunciantes aprende las limitaciones de los informes de Amazon Ads después de haber tomado ya una mala decisión. Una campaña puede parecer débil, así que la pausas. Una semana después, resulta que la campaña estaba generando conversiones que aún no se habían reflejado. Ahora ya no sabes en qué confiar.
En Optmyzr, realizamos un estudio sobre 14,991 campañas de Amazon Ads para averiguar exactamente cuán retrasados y poco fiables son realmente los informes. Esto fue lo que encontramos: en el 5% superior de las campañas, las cifras de ventas atribuidas crecieron al menos un 18.75% entre el Día 1 y el Día 17 del mismo periodo de informe. Los recuentos de impresiones variaron al menos un 36.67% en esa misma ventana. Y una de cada 20 campañas mostró discrepancias lo suficientemente grandes como para cambiar por completo una decisión de presupuesto u optimización.
Así que eso no es un retraso de datos, sino un problema de toma de decisiones a punto de ocurrir.
Por qué tus datos de Amazon Ads no reflejan la realidad
Amazon te da muchos datos. Informes de campañas, informes de términos de búsqueda, informes de ubicaciones, informes de productos anunciados, informes de segmentación, informes de productos comprados: todo está ahí. Lo que la plataforma no te dice es que parte de esos datos se verá completamente diferente si vuelves a extraer el mismo informe la semana siguiente.
Antes de entrar en la infraestructura de informes y en qué hacer al respecto, conviene entender por qué existe esa diferencia en primer lugar. La mayor parte de la confusión proviene de tres puntos concretos:
1. Dos definiciones distintas de “cuándo ocurrió una venta”
Un vendedor en Reddit publicó recientemente que había gastado $2,000 en Sponsored Products y que veía $12,000 en ventas atribuidas en Ad Console frente a $9,500 en ingresos de Seller Central para exactamente la misma semana, y no lograba entender de dónde venía la diferencia.
Este es uno de los malentendidos de informes más comunes en Amazon Ads.
En los informes de campaña, las ventas se reportan en la fecha de interacción con el anuncio, y no en la fecha en que realmente se produjo la compra. Una venta reportada el 3 de febrero significa que hubo una interacción con el anuncio el 3 de febrero, pero la compra real pudo haber ocurrido en cualquier momento entre el 3 de febrero y el 17 de febrero, según la ventana de atribución.
Con el tiempo, estas cifras deberían alinearse más a medida que los ingresos de las compras “alcanzan” a los clics.
Así que, cuando revisas el rendimiento de un día y la cifra de ventas parece más baja de lo esperado, no necesariamente significa que ese día haya rendido por debajo de lo previsto. Significa que las compras que finalmente se acreditarán a ese día aún no se han producido.
Hay algunas otras cosas detrás de esto que hacen que las cifras sean más difíciles de interpretar a simple vista. Las ventas atribuidas no reflejan los descuentos aplicados en el carrito, y los impuestos incluidos, como el IVA, se restan de los totales de ventas, por lo que la cifra de ingresos ya está ajustada antes de que la veas. Los fallos de pago y los pedidos cancelados dentro de las 72 horas posteriores a su creación se deducen de las métricas de atribución, pero esas deducciones pueden tardar hasta 7 días en procesarse después de la cancelación.
Así que, cuando extraes un informe antes de que ese procesamiento se haya completado, estás viendo ingresos que quizá todavía no existan por completo.
2. Los datos que estás viendo siguen moviéndose
Así como entendemos que existen distintas “versiones” de cuándo ha ocurrido una venta, también hay variaciones en otras métricas que seguirán cambiando hasta 28 días.
Los datos de clics e impresiones pueden variar hasta 3 días después de la fecha inicial mientras Amazon ejecuta su proceso de validación del tráfico, filtrando clics de bots e interacciones inválidas. Los datos de conversiones tardan más: las cifras iniciales están disponibles en 24 horas, pero Amazon vuelve a ajustar los datos de conversiones a 1 día, 7 días y 28 días después del evento de conversión.
Y como las conversiones se reportan en la fecha de la interacción con el anuncio y no en la fecha de compra, esos reajustes retroceden a lo largo de toda tu ventana de atribución. Ejecutar Sponsored Brands con una ventana de 14 días significa que los reajustes pueden actualizar los datos de atribución hasta 42 días después de la fecha original del informe.
El resultado práctico es que cualquier informe que cubra los últimos 28 días debe tratarse como provisional. Las cifras que extrajiste hace tres semanas pueden verse diferentes si las vuelves a extraer hoy, porque Amazon sigue procesando cancelaciones, devoluciones, fallos de pago y validación de tráfico para ese periodo.
Scott Desgrosseilliers, CEO de Wicked Reports, comentó en un episodio de PPC Town Hall: “I find that time lag is real and not a lot of people understand it. And it’s a big advantage — it’s a competitive advantage if you do — ‘cause you can spend where audiences look like they’re not converting and, you know, ignore some other ones that are inflated.”
Así que la clave aquí es mantenerse cauteloso con la ventana de atribución y aprovecharla al máximo.
3. Tu anuncio recibe crédito por ventas que no causó directamente
Esta es una de las principales razones por las que se malinterpreta el rendimiento de las campañas: la atribución de brand halo. Los anuncios que presentan un producto específico pueden recibir atribución de conversiones de productos completamente distintos, siempre que esos productos pertenezcan a la misma marca que lo anunciado.
La jerarquía de atribución de Amazon prioriza primero los clics en ASIN promocionados, luego los clics de brand halo altamente relevantes definidos como misma marca y misma subcategoría, después las visualizaciones, y luego interacciones de brand halo más amplias en el resto del catálogo de la marca.
Así que, si un cliente hace clic en un anuncio de tu alfombra azul y compra en su lugar un set de copas de vino de tu marca, esa venta se acredita al anuncio de la alfombra azul en el que hizo clic. De este modo, el anuncio recibe atribución por una transacción que, en ningún sentido obvio, no impulsó directamente.
Qué puede y qué no puede hacer la analítica de Amazon
La infraestructura de informes de Amazon está diseñada para mostrarte la actividad publicitaria a escala. Y eso lo hace bien. Lo que no está diseñada para hacer es decirte si los datos que estás viendo ya están cerrados, explicar qué provocó un cambio en el rendimiento o conectar las métricas de anuncios con los resultados de negocio que realmente le importan a tu dirección.
Los problemas descritos arriba —el momento de la atribución, los reajustes de datos y la atribución de brand halo— son estructurales. No van a cambiar, y no existe ningún ajuste que puedas activar para obtener datos en tiempo real o hacer que tus métricas coincidan.
Lo que sí puedes hacer es construir tu proceso de informes teniendo en cuenta esas limitaciones, en lugar de verte sorprendido por ellas cada vez que aparecen.
Frederick Vallaeys, CEO de Optmyzr, lo explicó claramente en un reciente PPC Town Hall:
“Sometimes you look at your CPCs, and you’re like, how is it that I’m paying so much for a click and I can’t get a positive return on ad spend? Like, how is it that everybody else seems to be bidding so much higher and making money on this?
But I think what it comes down to is they’re just more holistically measuring what’s happening. And so they do have a better understanding that it’s not just that one-time intraday event that leads to the conversion.
Fred further added, “Because they understand where that click fits into the broader picture, they’re able to bid more for it because they know it does lead eventually to more value than you might think at that instant in time.”
Los anunciantes que ganan esas subastas no necesariamente están gastando más. Simplemente trabajan con una visión más completa de lo que realmente significan sus datos. Y la brecha entre ellos y el resto se amplía con el tiempo.
“If you don’t put these measurement models and attribution models in place, you are sort of playing on a different field than smarter competitors, and you’re always gonna be behind them in terms of bids,” Fred emphasized.
Eso significa extraer informes fuera de las ventanas de atribución activas antes de tomar decisiones de optimización, tratar cualquier dato de los últimos 28 días como provisional y no definitivo, y construir una capa de informes separada que combine los datos publicitarios con el contexto de negocio que Amazon no puede ver. El resto de esta guía explica exactamente cómo hacerlo.
4 cosas que tu informe de Amazon Ads no te está diciendo (y qué puedes hacer al respecto)
Ahora que hemos visto por qué los informes de Amazon Ads se malinterpretan con tanta frecuencia, aquí tienes 4 cosas que el informe nativo sigue sin mostrar con claridad, y cómo cerrar esa brecha.
1. No muestra qué provocó realmente el cambio
Supongamos que tu ACoS aumentó de 3.1 a 4.2 en un solo mes. El informe lo muestra con suficiente claridad. Pero lo que no te mostrará es si el aumento se debió a un cambio en la estrategia de pujas en términos de marca, a que un competidor entró en tu categoría y absorbió cuota de impresiones que antes era tuya, o a un cambio de ubicación que elevó los CPC sin una mejora correspondiente en la tasa de conversión.
Cada uno de esos escenarios produce un resultado prácticamente idéntico en un informe de alto nivel. El ROAS cayó, el gasto subió, pero las ventas no acompañaron. Sin otra capa de análisis detrás, realmente no puedes saber qué situación estás enfrentando, lo que significa que no puedes corregir lo correcto, y desde luego no puedes explicarlo con claridad a alguien de la dirección.
Lo que realmente necesitas: una capa de atribución del cambio de rendimiento
Necesitas una solución fácil de interpretar que explique y profundice en la causa raíz detrás de las cifras que ves.
PPC Investigator de Optmyzr hace exactamente eso. En lugar de extraer manualmente datos a nivel de campaña e intentar averiguar el motivo detrás de ellos, el Root Cause Analysis y el Cause Chart de PPC Investigator pueden ayudar a identificar los principales factores detrás de un cambio de rendimiento.
Puedes elegir un KPI aquí y rastrearlo hacia atrás. Tomemos el mismo ejemplo: cuando aumentó el ACoS, pudo deberse a que cayeron tus ventas, lo que a su vez se debe a una caída en las conversiones, y también podría deberse a una caída en las impresiones y en el CTR. Puedes seguir profundizando hasta llegar a la parte de la cuenta que con mayor probabilidad explica el cambio.
Así, la próxima vez, en lugar de decir “el ACoS aumentó”, podrás decir: “El ACoS aumentó un 12% en nuestra campaña de marca porque la tasa de conversión disminuyó casi un 16% y las impresiones cayeron un 40%. Así que no es un problema de coste, sino de demanda”. Y ahora sabrás que tendrás que averiguar por qué hubo una caída en la demanda, y tendrás el motivo del aumento del ACoS.
Esto ayuda a explicar las cosas a tus clientes y al equipo directivo, al mismo tiempo que corrige los problemas desde la causa raíz.
2. No muestra la ventana temporal correcta
La mayoría de los gestores de Amazon PPC saben que los datos de atribución tardan en estabilizarse. La investigación de Optmyzr sobre casi 15,000 campañas encontró que los retrasos en los informes de Amazon Ads son lo suficientemente significativos como para afectar de forma material las decisiones de optimización, especialmente si estás haciendo cambios de puja o presupuesto basándote en datos recientes que aún no se han estabilizado por completo.
Sin embargo, saberlo y tenerlo realmente en cuenta en tu proceso de informes son dos cosas completamente distintas.
- Si extraes un informe de los últimos 7 días un martes y tomas decisiones de presupuesto a partir de él, estás trabajando con datos de conversión incompletos del fin de semana.
- Los informes de fin de mes suelen verse peor de lo que realmente son porque los últimos días del mes aún no se han atribuido por completo.
- Las comparaciones periodo contra periodo se desmoronan cuando una ventana contiene datos ya estabilizados y la otra sigue moviéndose.
Lo que realmente necesitas: rangos de fechas flexibles
Los controles de rango de fechas flexible de Optmyzr facilitan hacerlo de forma consistente, de modo que extraes comparaciones sobre ventanas que realmente reflejan el rendimiento ya estabilizado, en lugar de depender de cualquier ajuste preestablecido que use la plataforma por defecto. Asegúrate de incluir rangos de fechas que queden fuera de la ventana de atribución para que las cifras que ves sean precisas.
3. No te muestra la relación entre los KPI
El informe de Amazon te da columnas de datos, pero las relaciones entre esas columnas dependen por completo de ti.
Veámoslo con un ejemplo: el informe mensual de Amazon Ads muestra que el CTR ha aumentado, la tasa de conversión ha disminuido y el ACoS ha subido junto con ello. Si lo miramos de forma aislada, eso se interpreta como un escenario negativo bastante directo.
Pero podría significar que te expandiste a concordancia amplia y ahora estás captando tráfico de la parte superior del embudo que convierte en un plazo más largo. O podría significar que estás ganando más impresiones en ubicaciones de menor calidad. O podría significar que hay algo mal en la propia página del producto —imágenes, reseñas, competitividad del precio respecto a donde estaba— que ningún cambio de puja va a resolver.
Las métricas individuales no te dicen cuál de esas situaciones está ocurriendo realmente. La relación entre ellas a lo largo del tiempo sí lo hace, y eso solo es visible cuando observas varios KPI moviéndose juntos en la misma línea temporal.
Si solo miras una columna cada vez, sacarás conclusiones equivocadas constantemente. Un ACoS en aumento con un CVR en aumento podría ser, en realidad, una señal saludable. Estás gastando más porque más personas están convirtiendo, y la economía sigue funcionando. Un ACoS en descenso con un CVR en descenso es una señal de alerta; estás gastando menos porque tus anuncios llegan a menos compradores, no porque seas más eficiente.
Lo que realmente necesitas: comparaciones de tendencias que superpongan varios KPI en la misma línea temporal
El Account Dashboard de Optmyzr te permite ver métricas relacionadas juntas, de modo que estos patrones aparecen sin necesidad de cruzar manualmente columnas de hojas de cálculo.
Cuando realmente puedes ver el movimiento de varias métricas, ayuda a sacar a la luz el razonamiento detrás de ello con bastante rapidez.
4. No está teniendo en cuenta el contexto de negocio
Aquí es donde la brecha entre el gestor de PPC y el equipo directivo o el cliente se hace más visible.
Dentro de la cuenta publicitaria, es fácil quedar absorbido por las métricas de Amazon: ACoS, TACoS, CTR, CVR, NTB, cuota de ubicación. Es natural; la plataforma está diseñada para que pienses así.
Pero tu CFO no está mirando el ACoS. Tu cliente no espera ver un CTR mejorado, ya que eso no es la medida definitiva de si los medios de pago están funcionando.
Ellos se centran en preguntas más amplias: ¿Este crecimiento es inteligente? ¿Realmente nos está haciendo ganar dinero? ¿Podemos sostenerlo? ¿Estamos generando un impulso real y avanzando hacia un crecimiento sostenible?
La interfaz nativa de Amazon no puede responder a esas preguntas por sí sola. No tiene visibilidad de tus márgenes, de tu rentabilidad real después de todas las comisiones y el COGS, del impulso orgánico que obtienes, de los cambios en tus precios, de tus niveles actuales de inventario o de cómo encaja cada producto en la estrategia general del negocio. Todo lo que ve es el gasto publicitario y las ventas que atribuye.
Esto significa que un informe puede verse fantástico en la plataforma, mientras que la realidad es débil.
Lo que realmente necesitas: una capa de informes que combine métricas de negocio con métricas de pago
Cerrar esa brecha significa construir una capa de informes que realmente controles, donde los datos publicitarios, los márgenes y el contexto de rendimiento se incluyan juntos. Y los informes personalizados basados en widgets de Optmyzr te permiten construir exactamente este tipo de vistas, mostrando las métricas que importan a tu dirección y a tus clientes.
También puedes superponer varias métricas en la misma tabla o usar Metric Comparison Charts para visualizar las relaciones entre distintas métricas. Veremos más sobre cómo personalizar y crear un informe en la siguiente sección.
Cómo crear un informe de Amazon Ads que responda a las preguntas correctas: un proceso sencillo de 6 pasos
Optmyzr te permite crear un informe con insights clave y métricas de negocio detrás que importan a clientes y líderes. Y lo mejor es que solo necesitas crearlo una vez, luego automatizar su envío periódicamente, o editar un poco la plantilla si hace falta, y enviarlo.
Aquí tienes la forma más sencilla de cubrir la brecha donde los informes de Amazon se quedan cortos y crear una plantilla recurrente.
Paso 1: Decide el alcance y la ventana de informes
En Optmyzr, ve a la sección de Reporting para crear un informe reutilizable.
Si vas a informar sobre una sola cuenta de Amazon, créalo como un informe estándar. Si vas a informar sobre varios marketplaces, marcas o cuentas publicitarias, empieza con un Multi-Account Report.
Optmyzr te permite extraer datos de varias cuentas de Amazon (e incluso de otras cuentas PPC) en un solo informe, y puedes usar selectores de cuenta para incluir cuentas completas, campañas específicas o segmentos etiquetados. También hay widgets multi-account (KPI, summary, top campaigns, etc.) que agregan el rendimiento de todas las cuentas seleccionadas.
Después de esto, decide un rango de fechas. También puedes establecer rangos de fechas personalizados, así que fíjalo pronto y construye todo sobre esa base.
Paso 2: Añade los KPI de nivel superior
Una vez que tengas definidos los rangos de fechas, empieza a construir la sección superior como un resumen ejecutivo.
Añade widgets KPI para algunos elementos que deben ir en la parte superior del informe, como gasto, ventas atribuidas a anuncios, ROAS o ACOS, y TACoS si lo sigues fuera de Amazon.
Si necesitas una vista adicional de alto nivel, añade un widget de resumen debajo de la fila de KPI para que el informe se abra con una comparación clara antes-después, en lugar de tablas. Una vez que tengas eso, puedes usar IA para resumir automáticamente los KPI y los hallazgos, y también puedes dar instrucciones sobre cómo quieres presentar exactamente la información.
Por ejemplo, en este informe, le pedí a la IA que “resumiera los cambios clave de forma clara y concisa”, y lo hizo exactamente así, con una lista con viñetas de las métricas clave.
Justo después de los KPI, puedes añadir una sección que explique qué impulsó el cambio. Aquí es donde explicas qué movió las cifras principales. Puedes incluir aquí análisis estilo PPC Investigator o Cause Chart para mostrar desgloses de rendimiento dentro del propio informe.
Paso 3: Añade comparaciones de tendencias de KPI
Ahora superpone métricas para poder interpretarlas fácilmente. Añade gráficos o widgets de comparación que coloquen métricas relacionadas en la misma línea temporal para que puedan leerse juntas.
Las opciones de widgets de reporting de Optmyzr incluyen Performance Comparison y Time-Wise Stats, diseñadas precisamente para este tipo de lectura de tendencias entre periodos o intervalos. Aquí es donde puedes mostrar cómo se movieron las métricas en conjunto.
Mira el vídeo de abajo para entender todo el alcance de las capacidades de reporting de Optmyzr:
Paso 4: Divide el rendimiento en segmentos significativos
Ahora separa los datos de una forma que realmente te ayude a entenderlos. Puedes elegir entre los más comunes, como:
- Marca vs. no marca
- Tipos de campaña (SP, SB, SD)
- Ubicaciones (parte superior de la búsqueda, resto de la búsqueda, páginas de producto)
- Grupos de productos/clústeres de ASIN
- Tipos de concordancia o tipos de segmentación
El sistema de reporting admite varios widgets y selectores de cuenta, por lo que puedes estructurar estas vistas de forma deliberada según cómo quieras presentarlas.
Paso 5: Añade métricas calculadas
Optmyzr admite métricas calculadas, por lo que puedes crear tus propias fórmulas e incluirlas en tablas o widgets. Úsalo para incorporar métricas que importan al negocio pero que no son evidentes en los informes nativos de Amazon. Puede tratarse de una métrica de eficiencia personalizada, una vista combinada, un umbral objetivo o cualquier cálculo que tu equipo utilice de forma consistente.
También puedes añadir más datos a nivel granular, como tablas de campañas, mejores resultados, campañas principales y rendimiento a nivel de término de búsqueda o de ASIN.
Paso 6: Guárdalo como plantilla y prográmalo
Una vez que la estructura esté lista, guárdalo como plantilla y prográmalo. Admite plantillas reutilizables, exportación a PDF, enlaces compartibles y entrega programada. Ese es el paso final porque el objetivo es eliminar del proceso la reconstrucción manual. Una vez que el informe tenga las secciones correctas y la lógica de fechas adecuada, debería ser algo que puedas ejecutar una y otra vez con solo ligeras ediciones en el diagnóstico escrito.
Una estructura final limpia suele verse así: KPIs principales en la parte superior, diagnóstico debajo, gráficos de tendencia y comparación de KPIs a continuación, vistas segmentadas después de eso, métricas de contexto empresarial después de eso si es necesario, y análisis más profundos en la parte inferior.
El “por qué” detrás de tus cifras de Amazon
Los informes de Amazon hacen exactamente lo que están diseñados para hacer: mostrar datos publicitarios a escala. El problema es que los datos publicitarios, por sí solos, no explican el rendimiento. Y esta brecha entre descripción y diagnóstico es donde entra el desafío.
Con la configuración de informes adecuada, puedes estructurarlo en torno a las preguntas que realmente se hacen los directivos o los clientes, siendo más inteligente con las ventanas de atribución y los datos aún no consolidados.
¿Buscas cerrar la brecha entre tus datos de Amazon y tus informes? Las herramientas y funciones de informes de Amazon Ads de Optmyzr están diseñadas específicamente para equipos que necesitan algo más que métricas superficiales.
Preguntas frecuentes
¿Por qué la ventana de atribución afecta a cómo se ve mi rendimiento reciente?
Amazon utiliza diferentes ventanas de atribución según el tipo de anuncio: 7 días para Sponsored Products y 14 días para Sponsored Brands y Sponsored Display.
Un cliente que hace clic en tu anuncio el lunes pero completa la compra el domingo siguiente se atribuye de vuelta al informe del lunes. Si extraes las cifras del lunes a mitad de semana, esa conversión aún no habrá ocurrido y no aparecerá en absoluto.
Por eso los periodos de informes recientes casi siempre parecen más débiles de lo que realmente son. La ventana aún no se ha cerrado, así que no se han capturado todas las conversiones posteriores.
¿Qué es el Brand Halo Effect y por qué hace que mis cifras de ventas parezcan más altas de lo esperado?
Cuando publicas un anuncio para un producto específico, Amazon no limita la atribución solo a ese producto. Si un cliente hace clic en un anuncio de tus auriculares inalámbricos y más tarde compra otro par de tu marca, esa venta puede atribuirse al anuncio original como una conversión de brand halo.
La jerarquía de atribución de Amazon prioriza primero los clics en ASIN promocionados, luego los clics de brand halo altamente relevantes (definidos como misma marca, misma subcategoría), después las visualizaciones y, por último, interacciones de brand halo más amplias.
¿Los pedidos cancelados y las devoluciones se reflejan con precisión en mi ACoS?
Los pedidos cancelados dentro de las 72 horas suelen eliminarse mediante el proceso de rectificación de Amazon. Las devoluciones pueden tardar más en aparecer correctamente en los datos rectificados. Amazon rectifica los datos de conversión a 1, 7 y 28 días después de la conversión, por lo que es posible que un artículo devuelto ya se haya eliminado o no de tus cifras históricas cuando extraes un informe.
Si extraes el rendimiento de una campaña antes de que se haya ejecutado la rectificación correspondiente, es posible que estés viendo un ACoS calculado sobre ingresos que finalmente se revertirán. La ventana de rectificación de 28 días existe para detectar estas correcciones; simplemente significa que cualquier informe extraído antes de que esa ventana se cierre trabaja con cifras que aún no están totalmente consolidadas.
¿Amazon contabiliza dos veces las ventas si un cliente hace clic en más de uno de mis anuncios?
No. Amazon atribuye una conversión a no más de una interacción con el anuncio, utilizando un modelo de último toque que acredita el último clic antes de la compra. Si un cliente vio tres de tus anuncios y hizo clic en dos de ellos antes de comprar, el último clic recibe la atribución y los demás no reciben nada.
¿Por qué hay una diferencia entre los informes de Advertised ASIN y Purchased ASIN?
El informe de Advertised ASIN muestra el rendimiento del producto específico del anuncio. El informe de Purchased ASIN muestra lo que los clientes compraron realmente después de hacer clic. Debido a cómo funciona la atribución de brand halo, un cliente puede hacer clic en un anuncio de un producto y terminar comprando una variante completamente distinta o un artículo relacionado, y el informe de Purchased ASIN captura esa diferencia.
Si solo miras los datos de Advertised ASIN, estás viendo cómo funciona tu segmentación. Añadir la capa de Purchased ASIN muestra cómo navegan realmente los clientes por tu catálogo después del clic, qué productos están captando demanda que originalmente iba dirigida a otra parte y si existen patrones de venta cruzada sobre los que merezca la pena construir una estrategia de campaña.
¿Por qué a veces mis recuentos de clics e impresiones bajan unos días después de extraer un informe?
Amazon ejecuta un proceso continuo de validación del tráfico para filtrar tráfico de bots, dobles clics accidentales y otras interacciones no humanas. Este proceso puede ajustar los datos de clics e impresiones hasta 3 días después de la fecha inicial del informe, por lo que los recuentos de clics que viste el martes podrían ser ligeramente inferiores si extraes el mismo rango de fechas el viernes.
La ventaja es que no se te cobra por las interacciones que se filtran. La desventaja es que cualquier informe extraído dentro de las 72 horas posteriores a la fecha de la actividad trabaja con cifras previas a la validación que pueden sobrestimar ligeramente el tráfico cualificado real.
