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Importancia del dataLayer para una medición robusta y escalable | MOA

guillermo garcía – agosto 2025

Cuando se habla de medición digital, por lo general, aquellos con algo de conocimiento acerca del tema piensan en herramientas de analítica como Google Analytics 4, Adobe Analytics o Tag Management Systems (TMS) como Google Tag Manager, Tealium entre otros. Sin embargo, existe un factor que no siempre está presente en estrategias de medición pero que puede suponer un factor diferencial, hablamos del dataLayer. Este puede representar la diferencia entre una implementación frágil y perecedera y una sólida, duradera y escalable.

¿Qué es el dataLayer y cómo funciona?

El dataLayer o capa de datos, es un objeto javascript programado para alimentarse de las acciones de un usuario en la web y recopilar información estratégica de negocio relativa a comportamientos de los usuarios en la web.

Tiene como objetivo ofrecer a Google Tag Manager o cualquier TMS (herramienta de gestión de etiquetado) la información recopilada para que pueda ser usada en los tags/etiquetas, de cara a enviar eventos a los diferentes proveedores como Google Analytics 4 con información más detallada.

El dataLayer como objeto javaScript

Esta capa de datos no deja de ser un objetivo javascript, con una estructura definida formada por un array de objetos que contienen parámetros o variables que enviamos a GTM en formato de lista de pares (Key value pairs), es decir, clave/valor que pueden ser transmitidos a etiquetas, activadores y otras variables de tu herramienta de gestión de etiquetas.

Todas las variables y parámetros que se recogen en el dataLayer han de estar plasmadas en el plan de medición que se lleve a cabo y este debe ponerse a disposición de los desarrolladores, con indicaciones claras y concisas que faciliten su implementación. Por este motivo, requiere de una comunicación clara entre analistas y desarrolladores, sin olvidarnos de tener el foco en las necesidades de negocio.

En esencia, el dataLayer es como el sistema nervioso de la medición digital, por ejemplo, imaginemos que nuestro sitio web es el cuerpo humano:

• El dataLayer sería el sistema nervioso: Capta toda la información relevante y la transmite en un formato claro y estructurado. Por ejemplo: “Alguien hace clic en botón de compra”, “Se envía un formulario”, etc.
• El TMS, como Google Tag Manager, sería el cerebro operativo: Interpreta señales del sistema nervioso y decide qué hacer con ellas. Por ejemplo, recibe una señal de “formulario enviado” y lanza un hit de Google Analytics 4 con el evento “generate_lead” que contiene información adicional recogida de la capa de datos con las opciones seleccionadas en el formulario.
• Las herramientas de analítica como GA4, serían el cerebro analítico o la memoria: reciben datos enviados por el TMS y los almacena para su análisis, el cual puede ser más profundo gracias a la información adicional recogida de la capa de datos.

¿Por qué es tan útil?

Sin un sistema nervioso claro (es decir, un dataLayer bien definido), el cuerpo reacciona de forma errática: los datos pueden llegar mal, incompletos o incluso no llegar nunca. En cambio, con un dataLayer bien estructurado, la información fluye con precisión, y todo el sistema (TMS + analítica) trabaja de forma coordinada.

¿Quieres ver el dataLayer en google Chrome?

Visita cualquier web con dataLayer, accede a la consola de desarrollador (CTRL+MAY+J), teclea “dataLayer” y luego pulsa Enter. Verás el array con sus objetos, clicando en las flechitas podrás ir viendo sus distintos datos.

Si quieres conocer cómo recoger esta información del dataLayer te recomendamos el post de Juan Rivera “Extracción de datos con Google Tag Manager: Técnicas avanzadas para desarrolladores | MOA”

¿Quieres ver el detalle de los mensajes de forma más legible en Chrome?

Con el plugin de Adswerve – Datalayer inspector+ instalado, entra en la consola de chrome y ahí podrás ver cada mensaje de actualización del dataLayer (dataLayer.push) en tiempo real, así como toda la información que se envíe a Google Analytics y otras herramientas de analítica como Adobe Analytics.

Si quieres conocer más a fondo la extensión, puedes ver un caso de uso y la descripción de sus funcionalidades en este  canva gratuito

Ventajas de usar dataLayer en la analítica digital

1. Robustez

• Separa la lógica de negocio de la lógica de medición.
• Evita dependencias frágiles como leer datos directamente del DOM.
• Minimiza errores cuando cambian las clases CSS o la estructura del HTML.

2. Sostenibilidad

• Permite a los equipos de marketing, analítica y desarrollo trabajar en paralelo.
• Facilita mantenimientos, cambios o migraciones (por ejemplo, de UA a GA4 o de GA4 a Adobe).
• Reduce el acoplamiento con la interfaz visual de la web.

3. Escalabilidad

• Un buen diseño del dataLayer permite añadir nuevas métricas o eventos sin rehacer todo.
• Favorece la estandarización entre webs, países o unidades de negocio.
• Es fundamental en entornos donde se manejan múltiples dominios, aplicaciones o entornos híbridos (web + app).

Buenas prácticas al implementar un dataLayer

• Define un modelo de datos común: Enumera todos los eventos y variables necesarias (p. ej., login, búsqueda, scroll, lead, compra).
• Nombrado consistente: Usa nombres legibles y coherentes (ej: product_id).
• Documentación: Mantén un plan de medición actualizado que sirva de referencia para marketing, desarrollo y analítica.
• Eventos bien definidos: Usa un event claro que actúe como trigger (event: ‘form_submit’, event: ‘add_to_cart’).
• Foco en negocio: es necesario tener claro y entender qué información se quiere recoger en cada paso del journey en la web para poder tomar decisiones estratégicas que nos permitan alcanzar objetivos de negocio.

Adoptar un enfoque centrado en el dataLayer no es solo una cuestión técnica, es una decisión estratégica. Un dataLayer bien diseñado te permite medir con previsión, adaptarte a cambios futuros y escalar tu medición a nuevos mercados, productos o herramientas.