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¿Como medir el Tráfico de ChatGPT en GA4?

    Cómo medir el tráfico proveniente de ChatBots

    El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, Gemini o Copilot generó una nueva fuente de tráfico hacia los sitios web: visitas que llegan a partir de enlaces sugeridos por estos modelos. Para identificar y medir este tipo de tráfico en Google Analytics 4 (GA4), podés configurar filtros (con Expresiones regulares), segmentos, audiencias o incluso un grupo de canales personalizado que agrupe estas sesiones bajo un nombre como “IA Organic Search” (o el que prefieras). Esto te va a permitir analizar su impacto de forma diferenciada y tomar mejores decisiones.

    Seguramente ya viste que chats de IA como Perplexity o el propio ChatGPT muchas veces citan sus fuentes de información, o bien te recomiendan enlaces directamente. Esos links pueden incluir parámetros de campaña como las famosas UTM_Source, que sirven para identificar la fuente, el medio o incluso la palabra clave que activó el clic. Si todavía no estás familiarizado con el uso de estas etiquetas, te recomiendo leer el artículo ¿Cómo usar las UTM de Google Analytics? donde explico su utilidad y cómo aplicarlas paso a paso.

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    Navegadores AI: Atlas y Comet ¿Innovación o Riesgo?

      Imagina un navegador que no solo te muestra la web, sino que también la entiende y actúa por ti. Esto es precisamente lo que prometen OpenAI Atlas “browser with ChatGPT”, de los creadores de ChatGPT, y Perplexity Comet. A diferencia de los navegadores tradicionales que añaden chatbots como una función más, estos nuevos contendientes están construidos con la Inteligencia Artificial en su núcleo. Ambos se fundamentan en Google Chromium, la misma tecnología de código abierto que impulsa a Chrome, lo que les proporciona una base familiar. Sin embargo, su capa de inteligencia artificial integrada redefine la interacción con el mundo digital, permitiendo a la IA participar activamente en tareas de navegación y transformar la experiencia online.

      GPT-5: Guía de Prompting Avanzado para Evitar Errores

        El lanzamiento de GPT-5 de OpenAI ha llegado con una mezcla de avances impresionantes y quejas generalizadas. Muchos usuarios sienten que el modelo está “decepcionando” o se ha vuelto “vago”, pero la realidad es más compleja. El problema no es tanto el modelo en sí, sino la forma en que interactuamos con él y un nuevo sistema de “enrutamiento” que, inicialmente, no funcionaba como se esperaba.

        Este artículo, basado en la guía de buenas prácticas de OpenAI, te va a enseñar a dejar de “charlar” con la IA y empezar a darle instrucciones como un profesional. Lo más importante es que vamos a usar estas técnicas para solucionar las quejas más comunes y asegurarnos de que estés usando la versión más potente de GPT-5 en lugar de su mediocre hermano menor.

        ¡Fascinado con Google Gemini 2.0 y los LLMs! 🚀

          Desde que accedí a la beta de GPT, la mitad de mi tiempo lo dedico a investigación y desarrollo (I+D) para optimizar procesos de trabajo con modelos de lenguaje como GPT, Gemini, LLAMA y otros LLMs. Pero lo de hoy fue un verdadero salto al infinito y más allá.

          Google Gemini 2.0 llegó al mundo, ¡y gratis! Como muchos, me puse a explorar sus funcionalidades: desde conversaciones avanzadas hasta su impresionante entorno multimodal. Lo que más me sorprendió fue la posibilidad de compartir pantalla y obtener asistencia directa.

          En este video, experimenté algo increíble: le compartí mi pantalla a Gemini con Google Analytics, una herramienta que uso hace más de 20 años, y le pedí ayuda para optimizarla. La experiencia fue una locura: desde analizar datos hasta proponer ideas concretas.

          ¿Querés ver cómo funciona en acción? Mirá el video y descubrí cómo los LLMs están revolucionando la forma en que trabajamos. Te aseguro que vas a quedar tan fascinado como yo.

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