Alternativas a Google Analytics 4: mejores herramientas para 2026
Resumen del artículo sobre alternativas a Google Analytics 4
Las alternativas a Google Analytics 4 no responden todas al mismo problema. Algunas simplifican la medición de tráfico, otras ofrecen mayor control sobre los datos y otras se centran en producto digital, experiencia de usuario o entornos corporativos. Antes de migrar conviene definir qué informes utiliza el equipo, qué conversiones necesita conservar, dónde deben alojarse los datos y cuánto mantenimiento técnico puede asumir. En esta guía se comparan opciones como Matomo, Plausible Analytics, Simple Analytics, etracker, Piwik PRO, Piano Analytics, Heap, Hotjar y Contentsquare, además de aclarar qué papel sigue teniendo Google Tag Manager.
Google Analytics 4 utiliza un modelo de medición basado en eventos y reúne datos de sitios web y aplicaciones. Esa flexibilidad resulta útil cuando existe una estrategia de medición bien definida, pero puede ser excesiva para negocios que solo necesitan conocer el tráfico, las fuentes, las páginas más consultadas y unas pocas conversiones. Por eso, buscar alternativas a Google Analytics 4 no implica necesariamente rechazar GA4: puede significar sustituirlo, utilizar una herramienta en paralelo o construir una arquitectura con una solución cuantitativa y otra cualitativa.
¿Por qué buscar alternativas a Google Analytics 4?
La búsqueda suele comenzar por una combinación de motivos: dificultad para interpretar los informes, dependencia de una configuración de eventos previa, necesidad de simplificar el cumplimiento normativo, deseo de controlar el alojamiento o falta de recursos para mantener una implementación compleja. También influye el tipo de organización. Un blog profesional, una tienda online, una aplicación SaaS y una empresa regulada no necesitan la misma profundidad analítica.
- Simplicidad: disponer de un panel comprensible sin crear múltiples exploraciones personalizadas.
- Propiedad y soberanía: decidir dónde se procesan y almacenan los datos, especialmente mediante soluciones autoalojadas.
- Privacidad: reducir la recogida de identificadores, trabajar sin cookies analíticas o aplicar configuraciones más restrictivas.
- Retroactividad: analizar interacciones capturadas automáticamente aunque el evento no se hubiera nombrado con anterioridad.
- Análisis cualitativo: complementar las métricas con mapas de calor, grabaciones, encuestas y señales de frustración.
La migración tampoco tiene que ser total. Una alternativa ligera puede convivir con GA4 durante varias semanas para comparar tendencias, mientras una plataforma cualitativa aporta contexto sobre los abandonos. El objetivo no es acumular herramientas, sino cubrir las preguntas de negocio con la menor complejidad posible.
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Alternativas a Google Analytics 4: pros y contras de sustituir GA4
| Aspecto | Ventajas | Inconvenientes o precauciones |
|---|---|---|
| Facilidad de uso | Paneles más directos y menor curva de aprendizaje. | Una interfaz sencilla puede ofrecer menos segmentación o menos informes avanzados. |
| Privacidad | Más opciones sin cookies, alojamiento europeo o instalación propia. | La herramienta no garantiza por sí sola el cumplimiento; la configuración y el uso de los datos siguen siendo determinantes. |
| Control del dato | Posibilidad de conservar datos en infraestructura propia y definir la retención. | El autoalojamiento exige actualizaciones, copias de seguridad y supervisión técnica. |
| Integraciones | APIs, exportaciones y conexiones con CRM o herramientas de inteligencia empresarial. | El ecosistema publicitario de Google suele estar mejor conectado con GA4. |
| Coste | Hay opciones gratuitas, ligeras o con tarifas previsibles. | El precio puede crecer con el volumen, los usuarios, la retención o los módulos adicionales. |
Alternativas a Google Analytics 4: cuáles son las mejores opciones
No existe una única ganadora. La elección depende de si se busca analítica web generalista, privacidad por diseño, producto digital, experiencia de usuario o una plataforma corporativa. Matomo y Piwik PRO son las opciones más cercanas a una suite integral; Plausible y Simple Analytics reducen la medición a lo esencial; etracker pone el foco en la analítica europea y el seguimiento de campañas; Piano Analytics y Adobe Analytics cubren escenarios empresariales; Heap, Hotjar y Contentsquare responden mejor a preguntas de producto y comportamiento.
| Herramienta | Enfoque | Alojamiento y control | Punto fuerte | Perfil recomendado |
|---|---|---|---|---|
| Matomo | Analítica web completa | Nube o instalación en servidores propios | Propiedad del dato, informes amplios y módulos de CRO | Organizaciones que buscan una sustitución funcional de GA4 |
| Plausible Analytics | Analítica ligera | Infraestructura europea y opción autoalojada | Panel sencillo, script ligero e importación de históricos de GA4 | Blogs, medios pequeños, portfolios y pymes |
| Simple Analytics | Analítica privada y minimalista | Empresa e infraestructura en la UE | Sin cookies ni identificadores persistentes en su configuración estándar | Equipos que necesitan informes rápidos y pocas métricas |
| etracker | Analítica y rendimiento de campañas | Procesamiento en Alemania y opciones sin cookies | Seguimiento de campañas, etiquetado y opciones del lado del servidor | Empresas europeas con inversión publicitaria |
| Piwik PRO | Suite de analítica, etiquetas, consentimiento y activación | Varias modalidades y regiones de alojamiento | Gobernanza, integraciones y sectores regulados | Organizaciones medianas y grandes |
| Piano Analytics, evolución de AT Internet | Analítica empresarial | Servicio corporativo con controles de privacidad | Modelo de datos flexible, calidad del etiquetado y soporte especializado | Medios, grandes marcas y estructuras complejas |
| Heap | Analítica de producto | Servicio en la nube | Captura automática y análisis retroactivo de interacciones | SaaS, aplicaciones y equipos de producto |
| Adobe Analytics | Experiencia de cliente y análisis multicanal | Infraestructura empresarial | Segmentación avanzada, recorridos y activación dentro del ecosistema Adobe | Grandes corporaciones con equipos especializados |
En una comparativa más amplia también conviene revisar analíticas privadas como Plausible, Matomo y Piwik PRO. El punto decisivo no es cuántas funciones incluye cada plataforma, sino qué decisiones podrá tomar el equipo gracias a ellas.
Simple Analytics para una medición directa y privada
Simple Analytics resulta adecuada cuando el equipo necesita consultar páginas vistas, referencias, campañas, países y eventos sin construir una arquitectura compleja. La herramienta declara que no utiliza cookies ni identificadores de visitantes en su funcionamiento estándar y que procesa los datos en infraestructura europea. Su página oficial de analítica web privada permite revisar el alcance actual de sus funciones antes de comparar precios.
Matomo, Plausible y etracker para distintos niveles de profundidad
Matomo es una alternativa sólida cuando se desea mantener una lógica cercana a la analítica tradicional y, a la vez, controlar el alojamiento. Plausible reduce el análisis a un panel compacto y puede importar históricos de GA4, aunque sus objetivos y su forma de contar usuarios no son idénticos. etracker encaja mejor cuando la prioridad está en las campañas, la calidad de los datos y una configuración europea con opciones de seguimiento sin cookies. La elección entre ellas depende más del modelo operativo que de una lista genérica de funcionalidades.
Semrush como complemento, no como sustituto de la analítica propia
Semrush Barcelona puede formar parte del ecosistema de análisis de un equipo, pero su información de tráfico se basa principalmente en estimaciones y datos agregados para investigación competitiva. No sustituye una solución que mida directamente las interacciones del propio sitio. Es útil para comparar dominios, investigar mercados y observar tendencias externas; GA4, Matomo o Plausible responden a otra pregunta: qué ocurre dentro de una propiedad digital concreta.
Alternativas a Google Analytics 4: criterios para elegir una solución
La mejor forma de comparar herramientas es partir de un inventario de necesidades, no de una tabla de precios. Conviene listar las métricas que se consultan hoy, los eventos que alimentan campañas o CRM, los países en los que opera el negocio y el nivel de detalle que realmente utiliza cada departamento.
| Criterio | Pregunta que debe responder el equipo | Implicación práctica |
|---|---|---|
| Objetivo de medición | ¿Se busca tráfico editorial, ecommerce, generación de leads, producto o experiencia? | Evita contratar una suite sobredimensionada o demasiado limitada. |
| Privacidad y base jurídica | ¿Qué datos se recogen, dónde se procesan y con qué configuración? | Debe revisarse con el responsable de privacidad; “sin cookies” no equivale automáticamente a “sin obligaciones”. |
| Retención e históricos | ¿Cuánto tiempo deben conservarse los datos y se pueden importar periodos anteriores? | Condiciona comparativas anuales, cohortes y análisis de estacionalidad. |
| Eventos y conversiones | ¿Se necesitan eventos personalizados, ecommerce, funnels o identificación de producto? | Las soluciones minimalistas pueden quedarse cortas en recorridos complejos. |
| Integración | ¿Debe conectarse con GTM, CRM, publicidad, data warehouse o BI? | Determina el coste real de migración y la continuidad de los procesos. |
| Mantenimiento | ¿Hay equipo para administrar una instalación propia? | El autoalojamiento ofrece control, pero añade seguridad, actualizaciones y monitorización. |
| Coste total | ¿Cómo varía el precio con visitas, eventos, usuarios, dominios y retención? | La tarifa inicial no siempre refleja el coste al crecer. |
Antes de tomar una decisión, puede ser útil auditar otras herramientas de análisis web que ya utiliza la empresa. En muchos casos, la duplicidad no está en la analítica, sino en informes de SEO, publicidad, CRM y visualización que responden a la misma pregunta con cifras diferentes.
Alternativas a Google Analytics 4: diferencias entre GA4, Google Tag Manager y las alternativas privadas
GA4 y Google Tag Manager no compiten entre sí. GA4 recibe, procesa y presenta datos; GTM administra etiquetas, variables y activadores para enviar información a diferentes destinos. Por eso, una migración desde GA4 no obliga necesariamente a retirar GTM. El contenedor puede seguir enviando eventos a una solución alternativa, siempre que esta ofrezca una plantilla, una etiqueta personalizada o una API compatible.
| Solución | Función principal | Qué no hace por sí sola | Uso recomendado |
|---|---|---|---|
| Google Analytics 4 | Recoge y analiza datos basados en eventos de web y aplicaciones. | No sustituye una estrategia de etiquetado ni una definición de negocio. | Medición conectada con el ecosistema publicitario de Google. |
| Google Tag Manager | Gestiona el despliegue y las reglas de etiquetas. | No es una herramienta de informes ni almacena la analítica como GA4. | Centralizar envíos hacia GA4, plataformas privadas, publicidad y otras herramientas. |
| Alternativa privada ligera | Mide tráfico, campañas y eventos con menor recogida de datos. | Puede no incluir atribución avanzada, audiencias o integración publicitaria profunda. | Pymes y proyectos que priorizan claridad y minimización. |
| Suite privada o autoalojada | Ofrece analítica amplia con más control de alojamiento, retención y gobierno. | No elimina el trabajo de implementación, calidad y mantenimiento. | Empresas reguladas o con requisitos técnicos propios. |
La explicación detallada de qué es Google Tag Manager y cómo gestiona etiquetas ayuda a separar la capa de recogida de la capa de análisis. También conviene revisar una guía de configuración de GA4 antes de migrar: a veces el problema no es la plataforma, sino una implementación incompleta o una nomenclatura de eventos que dificulta los informes.
Alternativas a Google Analytics 4: enfoque cualitativo para comprender al usuario
Los informes cuantitativos explican cuántas personas llegan, por qué canal y en qué paso abandonan. No muestran con precisión qué elemento generó confusión, qué texto no se entendió o qué interacción técnica falló. El análisis cualitativo cubre ese vacío mediante mapas de calor, reproducciones de sesiones, encuestas y señales de frustración.
| Herramienta o técnica | Qué permite observar | Cómo combinarla con la analítica cuantitativa |
|---|---|---|
| Mapas de calor | Clics, toques, movimiento, profundidad de scroll y zonas ignoradas. | Segmentar por dispositivo, canal y landing para explicar diferencias de conversión. |
| Grabaciones de sesión | Recorridos reales, retrocesos, errores, campos repetidos y abandonos. | Revisar muestras de los segmentos que presentan una fuga anómala en el funnel. |
| Rage clicks y señales de frustración | Clics repetidos, elementos que parecen interactivos y recorridos confusos. | Contrastar la frecuencia del problema con su impacto en conversión antes de priorizarlo. |
| Encuestas y feedback | Motivos declarados, objeciones, expectativas y lenguaje del cliente. | Relacionar respuestas con la etapa del embudo y los datos de comportamiento. |
| Autocaptura de Heap | Interacciones registradas desde la instalación y definidas posteriormente. | Explorar hipótesis que no estaban contempladas en el plan de medición original. |
| Hotjar y Contentsquare | Mapas, sesiones, funnels, feedback, errores y comportamiento digital. | Pasar del “dónde cae el usuario” al “qué experimentó antes de caer”. |
Una zona roja en un mapa no es una conclusión por sí misma. Puede representar interés, confusión o simplemente la posición de un elemento muy visible. La interpretación mejora cuando se cruza con conversiones, segmentos y grabaciones. En proyectos con poco tráfico, la observación cualitativa es especialmente útil para formular hipótesis, pero no debe presentarse como evidencia estadística suficiente.
Las etiquetas “privado”, “sin cookies” o “alojado en Europa” simplifican cuestiones que requieren una revisión más detallada. Una herramienta puede funcionar sin cookies y, aun así, procesar direcciones IP u otros datos durante la comunicación técnica. Otra puede ofrecer centros de datos europeos, pero también regiones fuera de la UE. La empresa debe revisar la documentación contractual, los subencargados, la retención, las transferencias y la configuración aplicada en su cuenta.
Matomo, por ejemplo, puede instalarse en infraestructura propia y ofrece configuraciones sin cookies, aunque algunas métricas pierden precisión cuando no se reconoce a un visitante entre sesiones. Plausible y Simple Analytics limitan deliberadamente la identificación individual. etracker ofrece un modo estándar sin cookies y procesamiento en Alemania. Piwik PRO permite escoger entre distintas modalidades y ubicaciones. El debate sobre la analítica sin cookies y los datos propios debe traducirse en requisitos concretos, no en una etiqueta comercial.
Por prudencia, no conviene eliminar un banner únicamente porque un proveedor afirme que su producto puede funcionar sin consentimiento. La respuesta depende de la configuración, de los datos tratados, de las integraciones adicionales y del marco aplicable. La revisión técnica y jurídica debe hacerse sobre la implementación real.
Qué ocurre con Universal Analytics y cómo plantear la migración
Universal Analytics dejó de procesar datos para las propiedades estándar el 1 de julio de 2023. El acceso a los datos históricos terminó en julio de 2024, por lo que ya no debe planificarse una migración contando con la descarga directa desde la antigua interfaz. Los equipos que exportaron sus datos pueden conservarlos en un almacén propio; quienes no lo hicieron deben asumir que la comparación histórica dependerá de informes o copias existentes.
GA4 no importa el histórico de Universal Analytics y utiliza un modelo diferente, basado en eventos. La continuidad no consiste en copiar todas las métricas antiguas, sino en reconstruir una línea base con definiciones nuevas y documentadas. Antes de abandonar la plataforma, conviene entender cómo está configurada la propiedad de GA4, qué eventos se envían y qué integraciones dependen de ella.
Plan práctico para migrar a una alternativa a Google Analytics 4 sin perder control
Una migración de analítica rara vez falla por el fragmento de código. Los problemas aparecen cuando se cambia de herramienta sin acordar qué significa cada métrica, quién validará los datos y qué procesos dependen de los eventos actuales. Para evitarlo, el proyecto debe empezar con un inventario. Reúne los informes que consulta marketing, las conversiones que utiliza publicidad, los campos que recibe el CRM y las audiencias que alimentan otros sistemas. Si una dimensión no se usa para tomar decisiones, quizá no merezca ser trasladada.
El siguiente paso es definir un núcleo de medición. Incluye las visitas o sesiones, las fuentes de tráfico, las páginas de entrada, los eventos de negocio y las conversiones finales. En un ecommerce se añadirán vistas de producto, carrito, inicio de pago y compra. En una web de captación serán más importantes el inicio del formulario, los errores, el envío correcto y la calidad posterior del lead. En un SaaS deberán contemplarse el registro, la activación, el uso de funciones y la retención. Esta selección evita convertir la migración en una réplica desordenada de la implementación anterior.
Después hay que establecer equivalencias. Dos herramientas pueden mostrar “visitantes únicos” y calcularlos de forma distinta. Lo mismo ocurre con las sesiones, la atribución de campañas, el tráfico directo o la duración media. Por ello, no debe exigirse que las cifras coincidan al detalle. La validación debe centrarse en que las tendencias sean comprensibles y en que los eventos críticos aparezcan cuando corresponde. Documenta cualquier diferencia conocida para que dirección no interprete un cambio metodológico como una caída del negocio.
La instalación en paralelo es la opción más segura. Mantén GA4 y la nueva plataforma activas durante un periodo suficiente para cubrir días laborables, fines de semana, campañas y comportamientos recurrentes. En sitios con estacionalidad, cuatro semanas pueden ser insuficientes; en proyectos estables, ese periodo suele permitir detectar errores evidentes. Revisa por separado escritorio y móvil, tráfico orgánico y de pago, nuevos usuarios y recurrentes. Los agregados pueden ocultar fallos que solo afectan a una combinación concreta.
La comparación debe incluir la calidad técnica, no solo el número de visitas. Comprueba que los parámetros de campaña se conservan, que no hay duplicidad de páginas vistas, que los eventos no se disparan dos veces y que los dominios de pago o formularios externos mantienen el contexto. Si se utiliza Google Tag Manager, puede conservarse como capa de despliegue, pero conviene limpiar etiquetas antiguas y documentar cada destino. Una migración es una buena oportunidad para reducir deuda técnica.
También debe decidirse qué herramienta será la fuente de verdad. Si se mantienen varias soluciones sin una jerarquía, cada reunión terminará discutiendo qué cifra es correcta. La analítica web puede ser la referencia para comportamiento y adquisición, mientras el CRM o el backend deben prevalecer para ventas, clientes y facturación. Las plataformas publicitarias sirven para optimizar campañas, pero no deberían sustituir el recuento real del negocio.
La privacidad debe integrarse desde el diseño. Revisa la minimización de datos, la duración de la retención, los accesos, los entornos de prueba y la documentación pública. Evita enviar información personal en URLs, nombres de eventos o parámetros. Cuando una plataforma permite identificar usuarios, define con precisión en qué momento se asigna esa identidad y qué perfiles pueden consultarla. El hecho de controlar el alojamiento no elimina la responsabilidad sobre el uso posterior de la información.
Por último, prepara un plan de reversión. Conserva la configuración anterior, crea una versión del contenedor, registra los cambios y define qué condiciones obligarían a volver atrás. Puede ser una pérdida de conversiones, una incompatibilidad con publicidad o una caída del rendimiento. El proyecto termina cuando los datos son estables, los usuarios internos entienden los nuevos informes y existe una rutina de control. Cambiar de herramienta sin cambiar la gobernanza solo traslada los mismos problemas a una interfaz diferente.
La formación del equipo es otra parte de la migración. Un panel más sencillo no evita que sea necesario explicar cómo se calculan las métricas, qué filtros deben aplicarse y qué decisiones se esperan de cada informe. Prepara una guía breve con capturas, definiciones y ejemplos reales del negocio. Es preferible que una persona entienda cinco indicadores y actúe sobre ellos a que tenga acceso a cincuenta informes que nunca consulta. Durante las primeras semanas, revisa las dudas de marketing, ventas, producto y dirección para detectar qué vistas faltan o qué nombres resultan ambiguos.
Conviene además vigilar el rendimiento de la web. El cambio de plataforma puede reducir el peso del script, pero también puede empeorarlo si se instalan varias herramientas a la vez, se duplican etiquetas o se activan módulos de grabación sin muestreo. Mide el impacto antes y después en las páginas más importantes, especialmente en móvil. Las grabaciones de sesiones y los mapas de calor deben configurarse con límites razonables, exclusiones de campos sensibles y reglas específicas para entornos de producción.
Finalmente, establece una revisión periódica de la arquitectura. Cada trimestre, comprueba qué eventos siguen siendo útiles, qué integraciones continúan activas y quién mantiene acceso a la plataforma. Las herramientas cambian, los precios evolucionan y los objetivos del negocio también. Una solución elegida por privacidad puede incorporar nuevas funciones; otra seleccionada por simplicidad puede quedarse corta cuando crece el ecommerce. La mejor alternativa no es la que evita para siempre cualquier cambio, sino la que permite evolucionar sin perder trazabilidad, control ni capacidad de decisión.
Conclusiones sobre las alternativas a Google Analytics 4
Las alternativas a Google Analytics 4 cubren necesidades muy distintas. Plausible y Simple Analytics favorecen la claridad; Matomo ofrece profundidad y control; etracker se orienta a medición y campañas en un contexto europeo; Piwik PRO y Piano Analytics responden mejor a organizaciones complejas; Heap, Hotjar y Contentsquare amplían el análisis hacia producto y experiencia. Semrush aporta información competitiva, pero no sustituye la medición interna.
La decisión correcta no se toma comparando el número de funcionalidades. Se toma identificando las preguntas que el negocio necesita responder, el nivel de privacidad exigido y los recursos disponibles para mantener la solución. En algunos proyectos, GA4 seguirá siendo útil junto a una plataforma cualitativa. En otros, una alternativa privada puede convertirse en la herramienta principal. Lo importante es validar la migración en paralelo y documentar las diferencias metodológicas.
LG DataOne para auditar la medición y convertir datos en mejoras
Elegir una plataforma resuelve solo una parte del problema. Después hay que comprobar que los eventos se disparan correctamente, que las conversiones llegan a los destinos adecuados y que los informes permiten detectar oportunidades. LG DataOne reúne auditoría de analítica, revisión de etiquetado y herramientas de CRO para conectar la medición con acciones concretas.
La plataforma de analítica web y CRO de LG DataOne ayuda a revisar configuraciones de GA4, GTM y Consent Mode, además de analizar comportamiento y rendimiento. Para equipos que necesitan una solución con mayor profundidad, también puede consultarse la guía sobre software de análisis de datos.
Preguntas frecuentes sobre alternativas a Google Analytics 4
¿Cuál es la mejor alternativa a GA4 para una pyme?
Plausible Analytics y Simple Analytics suelen encajar cuando se necesitan informes de tráfico y campañas con una curva de aprendizaje reducida. Matomo resulta más adecuado si la empresa necesita ecommerce, funnels, segmentación y control mediante alojamiento propio. La decisión debe basarse en los eventos y procesos que realmente utiliza la pyme.
No necesariamente. Depende de la configuración, de los datos procesados, de las integraciones y de la normativa aplicable. Una herramienta puede ofrecer un modo sin cookies, pero el sitio puede seguir utilizando otras etiquetas que requieran consentimiento. La revisión debe hacerse sobre toda la implementación.
¿Matomo puede sustituir completamente a Google Analytics 4?
Puede cubrir una parte muy amplia de la analítica web y añadir control sobre los datos, especialmente en modalidad autoalojada. Sin embargo, las integraciones publicitarias, la atribución, las audiencias y las definiciones de métricas no son idénticas. Conviene validar los procesos que dependen del ecosistema de Google antes de realizar el cambio.
¿Cuál es la diferencia entre GA4 y Google Tag Manager?
GA4 es una plataforma de recogida, procesamiento e informes. Google Tag Manager es un sistema para administrar y desplegar etiquetas. GTM puede enviar datos a GA4 y también a numerosas alternativas, por lo que no es obligatorio retirarlo al cambiar de plataforma analítica.
¿Se puede utilizar GA4 junto a otra herramienta?
Sí. Ejecutarlas en paralelo permite comparar tendencias, mantener integraciones publicitarias y añadir una visión más privada o sencilla. Debe vigilarse el impacto de los scripts, la coherencia del plan de medición y la posibilidad de que cada plataforma calcule usuarios o sesiones de forma distinta.
¿Hotjar, Heap o Contentsquare son alternativas directas a GA4?
No siempre. Heap puede actuar como plataforma de analítica de producto, mientras Hotjar y Contentsquare destacan en experiencia digital, mapas de calor, grabaciones, funnels y feedback. A menudo funcionan mejor como complemento de una herramienta cuantitativa que como sustitución total.
¿Se pueden migrar los datos históricos de GA4?
Depende del proveedor. Plausible y otras plataformas ofrecen procesos de importación, pero las métricas se calculan de forma diferente y los eventos personalizados pueden requerir una nueva definición. El objetivo debe ser conservar contexto histórico, no forzar una equivalencia exacta entre modelos.
¿Siguen accesibles los datos históricos de Universal Analytics?
No. El acceso a las propiedades y datos históricos de Universal Analytics terminó en julio de 2024. Solo pueden utilizarse las exportaciones o copias que la organización hubiera guardado antes del cierre.
¿Qué criterio debería tener más peso al elegir una alternativa?
El primer criterio es el objetivo de medición. Después deben evaluarse privacidad, alojamiento, integraciones, coste total y capacidad de mantenimiento. Una herramienta excelente para un medio editorial puede ser insuficiente para una aplicación SaaS o innecesariamente compleja para un negocio local.