El informe de términos de búsqueda de Shopping que Google no te da

Un cliente me hizo una vez una pregunta que debería tener respuesta en un clic. Alguien buscó «aspiradora sin cable por menos de 200», hizo clic en el anuncio de Shopping y la cuenta lo pagó. ¿En cuál de los 5.000 productos del feed aterrizó ese clic? Abrí el informe de términos de búsqueda, luego el de productos, y no había forma de conectarlos. Sigue sin haberla. Google te enseña la consulta y te enseña el producto, pero nunca juntos.

Hace años, la vieja AdWords API te daba exactamente este emparejamiento. Luego desapareció en silencio, y ningún ajuste, ningún informe, ningún campo de la API lo trae de vuelta. Para una tienda online ese hueco no es cosmético. Consulta a producto es donde vive la optimización de verdad. Si tus títulos casan con la demanda real. Qué productos atraen tráfico basura. Por qué un producto recibe clics pero nunca convierte.

Doce años programando contra la Google Ads API me enseñaron que cuando Google retira un informe, no vuelve. Así que lo reconstruí yo mismo, y la reconstrucción es casi vergonzosamente simple. Un parámetro de URL. En una semana, GA4 te entrega cada clic de pago emparejado como consulta × producto, con sesiones, conversiones e ingresos pegados. El montaje lleva minutos; el resto de este artículo es qué haces con lo que vuelve.

El arreglo: un parámetro, dos dimensiones de GA4

El auto-tagging y el UTM manual no pelean entre sí. El gclid sigue gestionando fuente, medio y campaña; tu UTM solo lleva el ID de producto.

Ten claro lo que obtienes (y lo que no)

Sacar el informe de GA4

En la interfaz de GA4, abre Explorar y monta una tabla de formato libre. Las dimensiones son Contenido manual del anuncio de la sesión y Consulta de Google Ads de la sesión. Las métricas, sesiones, eventos clave (antes conversiones) e ingresos por compra. Filtra por fuente/medio de la sesión igual a google / cpc.

Para cualquier cosa seria querrás la Data API, porque este informe pertenece a un dashboard o a un join en BigQuery, no a una pestaña del navegador:

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    RunReportRequest, DateRange, Dimension, Metric, FilterExpression, Filter
)

request = RunReportRequest(
    property=f"properties/{GA4_PROPERTY_ID}",
    dimensions=[
        Dimension(name="sessionManualAdContent"),  # product ID
        Dimension(name="sessionGoogleAdsQuery"),    # search term
    ],
    metrics=[
        Metric(name="sessions"),
        Metric(name="keyEvents"),
        Metric(name="purchaseRevenue"),
    ],
    date_ranges=[DateRange(start_date="30daysAgo", end_date="today")],
    dimension_filter=FilterExpression(filter=Filter(
        field_name="sessionSourceMedium",
        string_filter=Filter.StringFilter(value="google / cpc"),
    )),
)

Une sessionManualAdContent contra tu feed de productos (del id al título, precio y categoría) y el informe queda completo. Consulta, producto, título y economía en una sola tabla.

Verificado, no teorizado

Lo desplegamos en una cuenta real, un minorista de electrónica checo con 22 campañas de Shopping activas, y revisé GA4 siete días después:

Ahora la parte divertida: qué te dicen los pares

1 · La brecha del título

Pon las consultas junto al título y la descripción que dispararon. El desajuste salta a la vista:

La hoja de ruta del feed se escribe sola. Llevo dos años construyendo una herramienta de enriquecimiento de feeds con IA, y la debilidad honesta de toda la categoría es demostrar el impacto. Este informe lo arregla. Reescribe el título en torno a la demanda que acabas de probar y luego observa cómo se mueven el CTR y el porcentaje de conversiones por consulta. El enriquecimiento de feeds con IA deja de ser un acto de fe y se convierte en un bucle medible.

2 · Quién más está en «tu» consulta, y con qué producto

Una cosa que no puedes hacer es añadir keywords negativas por producto. Google no te da esa palanca en Shopping ni en PMax. Así que cuando un par consulta × producto rinde mal, preguntarte cómo excluirlo no lleva a ninguna parte. La pregunta productiva es por qué rinde mal.

Toma la consulta y extrae la página de resultados en vivo para ella. Yo uso DataForSEO, endpoint serp/google/organic/live/advanced. Un POST con el texto de la consulta y el location_code de tu mercado devuelve la página de resultados entera como JSON estructurado, anuncios de pago, bloques de shopping con nombres de comercios y precios, orgánico debajo. DataForSEO factura por SERP, y un SERP cubre hasta 10 resultados. Al precio base actual de unos 0,002 $ por SERP, comprobar 200 consultas con profundidad por defecto cuesta unos 0,40 $, antes de los parámetros avanzados de pago.

Un hallazgo típico. Tu saco de dormir de gama media recoge clics en una consulta genérica, y la misma consulta muestra tres marcas económicas de la misma categoría a la mitad de tu precio. El producto está bien. El precio pierde esa subasta concreta.

Ahora tienes opciones reales. Reprecia. Lleva el diferenciador al título («relleno de plumón, confort −15 °C»). Mueve el producto a una campaña con un bidding que case con la realidad de su margen. O acepta la consulta como upper-funnel y júzgala por métricas asistidas en vez de por el último clic.

3 · Decisiones de estructura y bidding

Los productos que atraen consultas de alta intención merecen sus propios grupos de recursos y presupuestos. Los que solo recogen tráfico genérico van en grupos cajón de sastre con objetivos conservadores. Este informe le da a la segmentación de shopping una base de evidencia, y sustituye a la intuición.

4 · Un chequeo de salud para PMax

PMax no te dice casi nada sobre búsqueda. Este informe es lo más parecido que vas a tener a una auditoría de lo que PMax de verdad compra para ti en la superficie de búsqueda, por producto.

Mírame recorrer una exportación real, paso a paso

Todo lo de arriba es el porqué. Aquí tienes cómo se ve de verdad, cada paso, qué descargas, qué miras fijamente y el número real que vuelve.

Los datos son de una segunda cuenta, una tienda online checa de tamaño medio en el segmento de gangas. No es el minorista de electrónica del recuadro de GA4 de arriba; la uso porque su catálogo es lo bastante amplio como para que cada patrón aparezca a plena escala. Saqué su informe de términos de búsqueda de Shopping en bruto a través de la Google Ads API a una tabla SQLite local y ejecuté las agregaciones de abajo. Primero una advertencia. El informe en bruto te da el grupo de anuncios o el grupo de productos bajo el que se sirvió la consulta, no el producto individual. Esa es precisamente la brecha que cierra el truco del UTM. Pero incluso a nivel de grupo de productos, los resultados intermedios hacen suficiente ruido como para dejar claro el punto.

Fuente de cada número de esta sección: informe de términos de búsqueda de Shopping de Google Ads, una cuenta de tienda online checa de tamaño medio, ~22,6 M de líneas, datos sacados en abril de 2026. Importes convertidos de CZK a ~25 CZK/EUR.

Paso 1 · Saca el informe en bruto y mide el montón

Exporta el informe de términos de búsqueda de Shopping vía la Google Ads API (search_term_view) a cualquier cosa sobre la que puedas correr GROUP BY, SQLite o BigQuery. Antes de unir o filtrar nada, ejecuta un simple COUNT(*) y un par de SUM. Necesitas sentir lo grande y lo ruidoso que es el montón en bruto, porque ese único hecho recalibra todas las expectativas que siguen:

22,6 millones de líneas, 5,4 millones de consultas únicas. Ningún humano lee eso. El único trabajo del número es decirte el siguiente movimiento, que es colapsar el montón por la dimensión que paga las facturas, y avisarte de que el triaje manual por filas es inútil.

Paso 2 · Tira el 96 % antes de analizar nada

Cuenta las líneas con cero clics y luego fíltralas. El informe de términos de búsqueda de Shopping registra cada consulta en la que tu anuncio apareció, y la mayoría de esas consultas nadie las clicó jamás. Las líneas de solo impresión no pueden costarte ni convertir. Son ruido que hace que la tabla parezca aterradora.

WHERE clicks > 0 colapsa la tabla a 738.444 líneas, un tamaño con el que de verdad puedes trabajar.

El 96,7 % del número aterrador nunca fue otra cosa que ruido. Filtra a líneas con clic antes de analizar nada, y cada agregación de abajo corre sobre la parte que de verdad gasta dinero.

Paso 3 · Haz la única pregunta que reencuadra la cuenta

Sobre las líneas con clic, separa el gasto en «convirtió al menos una vez» frente a «nunca convirtió» y suma el coste de cada grupo. Este es el número que convierte «la cuenta está bien, el ROAS es 6,8» en «la mayor parte del presupuesto no hace nada». Calcúlalo antes de cualquier idea de optimización:

El 85 % del presupuesto fluyó por combinaciones de consulta × grupo de productos que ni una sola vez convirtieron.

Eso no es un error de redondeo que optimizas más tarde. Es el evento principal. Y solo pudiste verlo porque colapsaste la consulta hasta aquello contra lo que se vendió.

Paso 4 · Comprueba si el despilfarro son unos pocos villanos o toda la multitud

Ordena las líneas con clic por coste, toma el top 1 % y el top 10 % y mira cuánto del gasto total acaparan. Esto decide tu táctica. Si un puñado de términos quema el presupuesto, los pausas y listo. Si el despilfarro está repartido fino, pausar términos es inútil y necesitas arreglos estructurales:

El lastre es de cola larga. El top 1 % de las líneas costosas acapara apenas una décima parte del gasto, así que pausar 20 términos malos no cambia nada. Arregla la estructura, qué productos están en qué campaña con qué objetivo, en vez de perseguir consultas individuales. Y recuerda que Google ni siquiera te deja añadir una negativa por producto de todos modos.

Paso 5 · Descubre por qué gotea la cola larga: una consulta, muchos productos

Para cada término de búsqueda, cuenta bajo cuántos grupos de productos distintos se sirvió. Esto explica el despilfarro mecánicamente. Shopping empareja una consulta contra las señales de todo tu feed, no contra la relevancia de un producto. Una sola consulta gotea por rincones inconexos de tu catálogo, y pagas por cada fallo.

Un caso concreto de la cuenta. La consulta «dispositivo antiladridos» seguía quemando presupuesto, así que corrí COUNT(DISTINCT ad_group) sobre ella. Se había servido bajo 139 grupos de anuncios y productos distintos, por 39 € y aproximadamente cero conversiones. «lego technic» tocó 300.

Casi la mitad de las consultas están desperdigadas por varios grupos de productos, y las peores alcanzan miles. Ese es el motor del lastre de cero conversiones del paso 3, y justo lo que por fin puedes ver una vez que cada clic lleva su ID de producto.

Paso 6 · Mira a ojo los peores desajustes, porque son absurdos

Saca las líneas de mayor coste que nunca convirtieron y lee la consulta junto al grupo de productos contra el que se vendió. Los números agregados convencen a tu hoja de cálculo. Estas tres filas convencen a tu jefe:

Una consulta de collar de adiestramiento para perros pagada bajo el grupo de Bolsos. Un dispositivo antiladridos vendido contra Productos para bebé. El grupo de productos no tiene nada que ver con la consulta. Google emparejó por señales amplias del feed, recogió el clic y cobró a la cuenta. Con consulta × producto ves esto de un vistazo; con el informe estándar de Google, nunca. (Categorías traducidas y anonimizadas.)

Paso 7 · Ahora la recompensa: el 0,25 % que paga toda la cuenta

Invierte el paso 3. Aísla solo las líneas que sí convirtieron y suma su coste e ingresos. Esta es la razón por la que todo el ejercicio importa. Una vez que puedes separar a los ganadores del lastre, proteges a los ganadores y matas de hambre al resto.

Un cuarto del uno por ciento de las líneas corre a 46,8× de ROAS y carga de hecho con la cuenta. El otro 99,75 % arrastra la cifra combinada hasta 6,8×. Encontrar esa porción, proteger su presupuesto y estructurar todo lo demás lejos de ella es todo el trabajo. Y nada de eso es posible hasta que cada línea lleve el producto contra el que se vendió. Eso es lo que te compra el UTM de un solo parámetro del principio de este artículo.

FAQ

CTA: ¿Cuáles de tus productos se ganan sus clics y cuáles solo te facturan? Añade el parámetro hoy y en una semana lo sabrás. O mándame tu cuenta y leemos el informe juntos.