En resumen: En un sitio enorme la primera pregunta de Search no es qué palabras clave comprar, sino qué páginas de destino pueden sostener matemáticamente el coste de los clics de pago. Toma una exportación de GA4 y un rastreo del sitio, calcula maxCPC = CRR objetivo × CR × AOV para cada página y compara cada maxCPC con tu CPC medio real. Sale un montón TOP 100–200 para construir, ya ordenado, un montón de páginas problemáticas que arreglar y un montón que descartar, todo antes de gastar un céntimo.
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Una vez un cliente me puso delante un sitio con unas diez mil páginas de destino y una sola pregunta. ¿Por dónde empezamos con Search? Llevo veinte años oyendo la respuesta por defecto de las agencias. Apunta una campaña amplia a todo y deja que Google lo resuelva. También he limpiado los destrozos de esa respuesta las veces suficientes para saber lo que cuesta. Quema presupuesto en páginas que nunca tuvieron opción de convertir, hunde el ROAS de la cuenta por debajo de su objetivo y envenena la fase de aprendizaje antes de que nadie lea un solo informe.
Así que antes de que un céntimo salga de la cuenta, obligo a cada página de destino a demostrar que puede permitirse un clic de pago. La demostración se apoya en dos cosas que ya tienes. Una exportación de GA4 de tus páginas de destino y un rastreo de tu sitio. Lo que sale de ahí es una lista ordenada de las páginas que merecen una campaña de Search, cada una con el CPC máximo exacto que se puede permitir. Además, obtienes un montón limpio de «no pujes por esto» para las páginas cuya economía hace inviable la búsqueda de pago. Sin herramienta de palabras clave, sin corazonadas, sin «encendamos las Dynamic Search Ads y a ver qué pasa».
Ese es todo el artículo. Abajo recorro el pipeline de principio a fin y te enseño la salida real de cada paso. Las filas de GA4, la aritmética del CPC máximo en una sola línea, la tabla de extracción del rastreo, la ordenación de prioridades antes y después, y el diagnóstico de página problemática que rescata una página que todos los demás borrarían. Los números son ilustrativos en todo el artículo, así que mete los tuyos. La salida está dispuesta exactamente como la devuelven las herramientas.
El pipeline en un recuadro
- Lo que buscamos Las páginas de destino que vale la pena anunciar, ordenadas
- Entradas Exportación de páginas de destino desde GA4 · un rastreo del sitio
- La única fórmula maxCPC = CRR objetivo × CR × AOV
- Lo que obtienes Un montón de construir, uno de arreglar y uno de descartar
El único número que lo decide todo
Cada página de destino tiene un techo: el precio máximo que puedes pagar por un clic y aun así alcanzar tu eficiencia objetivo. Calcula ese techo para cada página y toda la priorización sale sola de las cuentas:
maxCPC = CRR objetivo × CR × AOV
donde CRR (ratio coste-ingresos, el PNO europeo, equivalente al ACOS) es la cuota de ingresos que estás dispuesto a gastar en anuncios, CR es la tasa de conversión de la página y AOV es su valor medio de pedido.
Un ejemplo resuelto, directo de la fórmula. Una página de categoría convierte al 2 %, tiene un pedido medio de 1.000 € y estás dispuesto a gastar el 10 % de los ingresos en anuncios (un ROAS de 10×):
maxCPC = 0,10 × 0,02 × 1.000 € = 2,00 €.
Si prefieres pensar en ROAS, lo mismo se reescribe como maxCPC = CR × AOV / ROAS = 0,02 × 1.000 / 10 = 2,00 €. El mismo número, elige la forma que le guste a tu cabeza. (Ejemplo ilustrativo.)
Esos 2,00 € son el veredicto. Compáralos con el CPC medio real de tu cuenta para ese mercado y la página se ordena sola. Si quedan cómodamente por encima de la media, construyes la página. Si quedan por debajo, la página no puede pagarse a sí misma. Si quedan muy por debajo, ni siquiera merece que la consideres. Todo lo que sigue es simplemente producir este número para cada página, de forma fiable, y leer el resultado.
El pipeline de un vistazo
Cinco pasos. Para cada uno, qué haces, qué estás mirando y por qué. Cada paso existe para responder a una pregunta concreta sobre una página.
1 · Saca de GA4 la economía de las páginas de destino
Qué haces: por página de destino, exporta sesiones, conversiones, transacciones e ingresos; deriva CR y AOV. Por qué: estos dos números miden la demanda y el dinero en un mismo sitio, y sin ellos el CPC máximo es una adivinanza. Qué obtienes: una fila por página con los dos números de los que se alimenta la fórmula, CR y AOV.
2 · Rastrea el sitio en busca de estructura
Qué haces: recoge de cada página el título, el H1 y la profundidad de las migas de pan, y sobre todo la columna que hace el trabajo: cuántos productos lista. Por qué: GA4 conoce la economía pero no la estructura. Una página con dos productos en stock no puede sostener una campaña por mucho que convierta. Qué obtienes: el espejo estructural de tus filas de GA4, más una marca de página hueca.
3 · Une los dos, calcula el CPC máximo
Qué haces: une GA4 y el rastreo por URL, aplica la fórmula en cada fila, descarta las páginas huecas. Por qué: aquí es donde economía y estructura se encuentran y el veredicto se vuelve calculable. Qué obtienes: cada página con su CPC máximo justo al lado.
4 · Prioriza: CPC máximo vs. CPC medio real
Qué haces: pon el CPC máximo de cada página junto al CPC medio real de tu cuenta o país y ordena por margen. Por qué: un CPC máximo no significa nada por sí solo. Solo la brecha con lo que cuestan los clics de verdad decide si una página puede pagarse. Qué obtienes: el montón TOP 100–200 de construir, un montón de arreglar y un montón de descartar.
5 · Diagnostica las páginas problemáticas
Qué haces: para las páginas que deberían convertir pero no lo hacen, comprueba la competitividad de precio de los productos que listan primero. Por qué: un CR bajo en una página que debería vender suele ser una fuga de merchandising, y una fuga de merchandising tiene arreglo. Qué obtienes: páginas rescatadas del montón de descarte de vuelta al de construir, una vez que de verdad pueden convertir.
Ahora los mismos cinco pasos, uno a uno, cada uno con el resultado que produce.
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Paso 1 · La exportación de GA4, tal como llega
No necesitas un informe sofisticado. En GA4 abre Explorar → en blanco → Formato libre, dimensión Página de destino + cadena de consulta, métricas Sesiones, Eventos clave / Conversiones, Ingresos totales. Añade Transacciones si la tienes; si no, el AOV sale de ingresos ÷ conversiones. Un filtro previo. Excluye las páginas de detalle de producto y quédate con las de categoría y colección. Lo que estás decidiendo es a qué páginas merece la pena mandarles tráfico, y en la mayoría de los sitios esas son las páginas de categoría, no las de producto. Meter páginas de producto en la exportación distorsiona cada AOV y cada CR que calcules.
Así quedan cuatro filas representativas una vez exportadas, con CR y AOV derivados:
Página de destino Sesiones Conv. CR Ingresos AOV
/cordless-vacuums 8.140 163 2,0 % 68.460 € 420 €
/winter-tyres 5.020 156 3,1 % 28.080 € 180 €
/sleeping-bags 12.300 135 1,1 % 12.825 € 95 €
/phone-cases 9.800 137 1,4 % 2.192 € 16 €(Ejemplo ilustrativo.) CR es conversiones ÷ sesiones; AOV es ingresos ÷ conversiones. Esa es toda la entrada que la fórmula necesita de GA4. Dos columnas por página, CR y AOV. Fíjate ya en que /sleeping-bags es la que más sesiones atrae del conjunto y aun así la que peor convierte. Recuerda esta página: es la que se vuelve interesante más adelante.
Paso 2 · El rastreo, y la columna que hace el trabajo
GA4 te dijo cómo rinde cada página. No puede decirte que una página está estructuralmente hueca. Puede ser una «categoría» con dos productos en stock, o una vista de filtro paramétrico que nunca debería sostener una campaña. Para eso rastreas. Hay dos caminos: pedirle a una IA que te escriba un rastreador de usar y tirar en cinco minutos, o usar Screaming Frog con una extracción XPath personalizada que montas en unos tres minutos (mini-guía completa en la descarga del final del artículo). Ejecútalo en modo Lista sobre tu conjunto de URLs de GA4 y va moliendo en segundo plano mientras haces otra cosa.
La columna que hace el trabajo es el recuento de productos: cuántas tarjetas de producto renderiza la página de verdad. Aquí está la salida de la extracción unida a las mismas cuatro páginas, más una que el rastreo marca:
URL Título H1 Productos Migas de pan
/cordless-vacuums Aspiradoras sin cable … Aspiradoras sin cable 48 Inicio>Cuidado del suelo>Aspiradoras
/winter-tyres Neumáticos de invierno | … Neumáticos de invierno 112 Inicio>Neumáticos>Invierno
/sleeping-bags Sacos de dormir … Sacos de dormir 9 Inicio>Camping>Descanso
/phone-cases Fundas para móviles … Fundas para móviles 640 Inicio>Accesorios>Fundas
/clearance-2019 Liquidación Liquidación 0 Inicio>Liquidación(Ejemplo ilustrativo.) La regla de página hueca hace su trabajo al instante. /clearance-2019 lista cero productos: una categoría vacía que aun así sigue acumulando sesiones en GA4. Descarta cualquier página con menos de unos tres productos antes de priorizar, y esa página fantasma nunca llega al montón de construir. En la práctica la regla de página hueca es un solo movimiento sobre una sola señal. El rastreo muestra una «categoría» sin nada activo que vender, y la excluyes antes de priorizar. Así no malgastas presupuesto de campaña, ni la tarde de un analista, en una página que no tiene nada que ofrecer.
Paso 3 · Une los dos, y la fórmula en una sola fila
Ahora los dos conjuntos de datos se vuelven uno. Une GA4 y el rastreo por URL y cada página lleva tanto su economía (CR, AOV) como su estructura (recuento de productos). Aplica maxCPC = CRR objetivo × CR × AOV a cada fila de esa tabla unificada. Mírala funcionar sobre una sola fila, /cordless-vacuums con un CRR objetivo del 10 %:
maxCPC = 0,10 × 0,020 × 420 € = 0,84 €.
Una línea, un techo. Hazlo para los cuatro supervivientes y obtienes el CPC máximo por página del que cuelga toda la decisión:
Página CR AOV CRR maxCPC = CRR×CR×AOV
/cordless-vacuums 2,0 % 420 € 10 % 0,10 × 0,020 × 420 = 0,84 €
/winter-tyres 3,1 % 180 € 12 % 0,12 × 0,031 × 180 = 0,67 €
/sleeping-bags 1,1 % 95 € 10 % 0,10 × 0,011 × 95 = 0,10 €
/phone-cases 1,4 % 16 € 10 % 0,10 × 0,014 × 16 = 0,02 €(Ejemplo ilustrativo.) Si tus márgenes varían de una página a otra, el CRR objetivo puede variar con ellos. /winter-tyres tiene aquí un CRR objetivo del 12 % porque la categoría admite un objetivo de eficiencia menos estricto. Todo lo demás es mecánico. Ya tienes un CPC máximo para cada página del sitio; el siguiente paso es la única decisión de criterio que queda.
Paso 4 · Prioriza: la ordenación, antes y después
Un CPC máximo no significa nada por sí solo. 0,84 € es generoso en un mercado e inasumible en otro. Lo que decide es la brecha con lo que un clic te cuesta de verdad. Así que saca de la cuenta de Google Ads tu CPC medio real por página, o por mercado si la cuenta no lo ofrece a nivel de página, y pon esa cifra junto al CPC máximo de la página.
Antes, el cruce en bruto con las filas en el orden en que quedaron, ilegible como plan de trabajo:
Página maxCPC CPC medio
/sleeping-bags 0,10 € 0,45 €
/phone-cases 0,02 € 0,35 €
/cordless-vacuums 0,84 € 0,55 €
/winter-tyres 0,67 € 0,40 €Después, ordenadas por margen (maxCPC − CPC medio), las mismas cuatro filas se convierten en una orden de trabajo con el veredicto escrito en la última columna:
| Página de destino | CR | AOV | CRR objetivo | maxCPC | CPC medio | Veredicto |
|---|---|---|---|---|---|---|
| /cordless-vacuums | 2,0 % | 420 € | 10 % | 0,84 € | 0,55 € | Construir ya |
| /winter-tyres | 3,1 % | 180 € | 12 % | 0,67 € | 0,40 € | Construir ya |
| /sleeping-bags | 1,1 % | 95 € | 10 % | 0,10 € | 0,45 € | Arreglar primero (página problemática) |
| /phone-cases | 1,4 % | 16 € | 10 % | 0,02 € | 0,35 € | No te molestes |
(Ejemplo ilustrativo.) Los números están inventados para mostrar la mecánica, así que mete tus propias cifras de GA4. Cada maxCPC de aquí es solo CRR objetivo × CR × AOV aplicado a la fila.
Dos filas son obvias. /cordless-vacuums puede pagar 0,84 € donde el mercado cuesta 0,55 €: eso es un 53 % de margen, así que la construyes. /winter-tyres igual. /phone-cases solo se puede permitir 0,02 € donde los clics cuestan 0,35 €. Eso no funcionará ni en tus sueños más optimistas, así que déjala fuera y no mires atrás. Escala esto de cuatro filas a diez mil y la cabeza de la lista ordenada es tu TOP 100–200, las páginas que construir primero, ordenadas por cuánto margen tienen para pujar.
La interesante es /sleeping-bags. maxCPC de 0,10 € contra un mercado de 0,45 €, así que sobre el papel «no te molestes». Pero /sleeping-bags era la que más sesiones atraía de toda la exportación, y los sacos de dormir son una categoría que obviamente debería vender. Un CR sospechosamente bajo en una página que debería convertir rara vez es un problema de demanda. Es una página problemática, y las páginas problemáticas reciben un diagnóstico, no un borrado.
Paso 5 · Páginas problemáticas: el diagnóstico, sobre un listado real
Cuando la tasa de conversión de una página queda muy por debajo de lo que la categoría debería dar, pregúntate por qué antes de descartarla. En e-commerce la respuesta, la mayoría de las veces, es la competitividad de precio de los productos que la página muestra primero. Los primeros 10–20 productos que ve un visitante son toda la primera impresión de la página. Si esos son tus productos menos competitivos, el CR se hunde por mucha demanda que atraiga la página.
Así que lees la categoría exactamente como lo hace el cliente, en su orden de listado por defecto, y verificas el precio de los productos que lista primero.
Lee la mezcla de productos de la categoría en orden de listado
Saca los productos de /sleeping-bags por su product_type desde Google Merchant Center, en el orden de listado por defecto que el visitante recibe de verdad. Son los productos que encabezan la lista los que deciden si la página convierte o no.
Verifica el precio de las posiciones de cabecera contra el mercado
Toma los productos de cabecera e investiga en directo los precios de la competencia con DataForSEO. El endpoint serp/google/organic/live/advanced devuelve la página de resultados entera (bloques de shopping con comercios y precios, orgánico debajo) como JSON estructurado. La facturación va por SERP de hasta 10 resultados, a un precio base de unos 0,002 $ antes de los parámetros avanzados de pago.
Baja el precio o cambia el orden de listado, y luego vuelve a medir
Si los productos que aparecen primero tienen un precio por encima de mercado, tienes dos palancas. Bajarles el precio, o cambiar el orden de listado de la categoría para que lideren productos realmente competitivos. Luego observa el CR. Solo cuando el CR suba promueves la página del montón de arreglar al montón de construir.
Así se ve ese diagnóstico en /sleeping-bags, la página clavada en un maxCPC de 0,10 €. Cabecera del listado, tu precio contra el competidor más barato que DataForSEO encontró para el mismo producto:
Pos. Producto (primero en la lista) Tu precio Competidor más barato Diferencia
1 AlpineLite 200 Down Bag 129 € 99 € +30 %
2 TrekWarm Mummy −5°C 115 € 112 € +3 %
3 BaseCamp Synthetic XL 89 € 92 € −3 %
4 ValleyHike Junior 45 € 47 € −4 %(Ejemplo ilustrativo.) La fuga está justo arriba. El producto que aparece primero en una página con 12.300 sesiones mensuales tiene un precio un 30 % por encima de la oferta más barata del mercado. Todo lo de debajo es competitivo, pero después de una primera impresión así de mala, casi nadie sigue bajando. Baja el precio del AlpineLite a 105 €, o cambia el orden para que encabecen BaseCamp y ValleyHike, que sí son competitivos, y el CR vuelve al nivel normal de la categoría. Vuelve a ejecutar el paso 3: el maxCPC sube por encima de los 0,10 € y la página asciende al montón de construir.
Este es el bucle que la mayoría de las agencias nunca cierran, porque se mete en un terreno en el que normalmente no entran. El trabajo de la tienda (precios, merchandising, orden de listado) y el de la agencia (comprar el tráfico) son las dos mitades de un mismo bucle de optimización. Optimiza la compra sin tocar la tienda y estarás pagando por tráfico que se escapa.
Después del filtro: elegir cómo compras
Solo ahora, con el montón de construir en la mano, eliges el cómo. AI Max, Dynamic Search Ads, el STAG clásico o una combinación (amplia más DSA en una campaña). Que eso se traduzca en una, tres o cinco campañas depende del cliente y del volumen de conversiones; respeta la regla de unas 30 conversiones por campaña antes de dividir. Te dejo esta elección a propósito. El sentido de todo el pipeline es que la tomes después de la economía, no antes.
Elijas lo que elijas, la regla es la misma. Una campaña nueva nunca debe arrancar sobre páginas malas. Las páginas de destino débiles hunden el ROAS de la cuenta por debajo de su objetivo y envenenan la fase de aprendizaje. El pre-filtro hace que el lanzamiento apunte solo a páginas que pueden pagarse a sí mismas. A partir de ahí construyes la superestructura: datos del rastreo más investigación de palabras clave por categoría vía la Google Ads API. La construyes en oleadas por categoría, idioma y madurez. Esa superestructura es un tema aparte, y la he contado en un artículo dedicado a la expansión a nuevos mercados.
La parte que enlaza con el manifiesto
Técnicamente, nada de esto es nuevo. Podrías haber ejecutado la exportación de GA4, el rastreo, el scraping de precios y el cruce hace cinco años. Pero habría sido medio año de desarrollo a medida, y cualquiera en su sano juicio habría tirado la toalla a mitad de camino. Doce años programando sobre la Google Ads API me enseñaron exactamente cómo mueren esos proyectos. Lo escribo ahora porque herramientas como Codex, Claude Code y la generación actual de agentes han convertido lo que antes era un proyecto en un flujo de trabajo de un martes cualquiera: un script que lanzas sobre una cuenta y dejas ejecutándose durante la noche.
Ese es todo el cambio, y se ve más claro desde ambos lados a la vez. El trabajo de precios y merchandising de la tienda y el trabajo publicitario de la agencia se funden en un solo bucle, y sus dos mitades por fin se pueden optimizar juntas. La economía es lo que te deja cerrarlo.
Descarga las instrucciones completas para tu IA
Todo el filtro de arriba, reescrito como un brief que pegas directamente en Claude o en cualquier agente de código capaz. Tú aportas la exportación de GA4 y el rastreo; él calcula el max CPC de cada página y te devuelve los montones de construir, arreglar y descartar. Deja tu email y el archivo es tuyo.
Un archivo, una lista. Solo escribo cuando hay algo que merece leerse.
FAQ
¿Por qué usar maxCPC en vez de mirar los objetivos de ROAS en Google Ads?
Porque el tROAS de Google reacciona después de que ya hayas gastado dinero aprendiendo. maxCPC es un filtro previo al lanzamiento. Te dice, antes de un solo clic, qué páginas pueden sostener matemáticamente el coste de los clics de pago. Lo usas para decidir qué construir; el tROAS gestiona después lo que construiste.
Mi CR y mi AOV oscilan mucho mes a mes. ¿No rompe eso la fórmula?
Usa una ventana estable de 60 a 90 días y segmenta por dispositivo o mercado si difieren de forma significativa. La fórmula no pretende ser precisa al céntimo. Ordena las páginas en montones de construir, arreglar y descartar, así que lo que necesitas es el orden de magnitud del margen, no la cifra exacta.
¿De verdad necesito Screaming Frog, o la IA puede escribir el rastreador sin más?
Cualquiera de los dos vale. Screaming Frog con una extracción XPath personalizada es la vía sin código y de verdad se monta en tres minutos. Un rastreador con script es mejor si necesitas que los datos se integren en un pipeline de forma automática. Elige según si esto es una auditoría puntual o un flujo de trabajo repetible.
¿Qué cuenta como «página problemática» frente a una página que simplemente debería descartar?
Una página de descarte tiene una economía débil por naturaleza. AOV bajo, intención baja, así que su maxCPC es realmente diminuto y siempre lo será (/phone-cases a 0,02 €). Una página problemática debería convertir. AOV decente, demanda real, muchas sesiones, y aun así no lo hace, normalmente porque sus primeros productos tienen un precio por encima de mercado o están mal ordenados (/sleeping-bags a 0,10 €). Las de descarte las dejas fuera; las problemáticas las arreglas y luego vuelves a medir.
¿Esto solo funciona para e-commerce?
La fórmula maxCPC funciona siempre que tengas un valor de conversión, lead gen incluida: ahí el AOV pasa a ser el valor del lead. El diagnóstico de páginas problemáticas (product_type de Merchant Center, precios de la competencia, orden de la categoría) es específico de e-commerce. Las páginas problemáticas de lead gen necesitan su propio diagnóstico, normalmente fricción del formulario o desajuste de la oferta.
¿Cómo conecta esto con AI Max y el fin de las DSA?
Este filtro va antes de elegir el tipo de campaña. Tanto si eliges AI Max (el sucesor de las DSA) como si eliges el STAG clásico, la campaña solo debería mandar tráfico a páginas que pasaron el filtro. La elección de estrategia cambia cómo compras; la economía decide qué vale la pena comprar siquiera.
CTA: ¿Quieres el montón de construir para tu sitio, ordenado por lo que cada página se puede permitir de verdad? Mándame tu exportación de GA4 y aplicamos el filtro juntos.
