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title: "BigQuery + GA4: Informe de navegación por páginas"
description: Aprende a crear un informe de navegación en GA4 usando BigQuery.
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**2 mayo, 2024** POR **Laura Cloquell**
[Google Analytics 4](https://blog.hikefoxter.com/tag/google-analytics-4) [Big Query](https://blog.hikefoxter.com/tag/big-query) [Analytics](https://blog.hikefoxter.com/tag/analytics)
# BigQuery + GA4: Informe de navegación por páginas
## Si ya llevas tiempo trabajando con [Google Analytics 4](https://ads.google.com/intl/es_es/home/privacy/solutions/google-analytics-4/), habrás detectado que algunas métricas y dimensiones que existían en Universal Analytics ya no están disponibles. Un ejemplo claro es el informe Navigation Summary, donde podías seleccionar una URL y ver la página anterior y la página siguiente que seguía el usuario durante su navegación.
En GA4, estas dimensiones —Previous Page Path y Next Page Path— simplemente no existen. Sin embargo, este informe siempre ha sido clave para analizar el flujo de navegación, entender el comportamiento del usuario y mejorar tanto la experiencia de usuario como la estrategia de contenidos.
La buena noticia es que este análisis puede reproducirse desde [BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery?hl=es). Y no te preocupes: aunque nunca hayas lanzado una query, aquí te guiamos paso a paso y te damos la consulta lista para copiar, pegar y adaptar.
## ¿Qué hace esta query de BigQuery?
La consulta reconstruye el flujo de navegación del usuario alrededor de una página concreta utilizando los datos de GA4 exportados a BigQuery. Funciona en tres fases:
### 1. Subconsulta "prep": Preparamos los datos
- Selecciona 'user\_pseudo\_id' (un identificador anónimo para el usuario), 'session\_id' (identificador de la sesión de un usuario), 'page' (la URL de la página vista), y 'event\_timestamp' (el momento en que ocurrió la vista de la página).
- Filtra para incluir solo eventos que son vistas de página (event\_name = 'page\_view').
- Los datos se extraen de las tablas de eventos para un rango de fechas específico del conjunto de datos de Google Analytics 4 (en este caso, para el año 2023).
### 2. Subconsulta "prep\_navigation": Calculamos páginas anterior y siguiente
- Utiliza la tabla temporal 'prep' para obtener una secuencia de páginas visitadas por cada usuario y sesión.
- Aplica las funciones de ventana LAG y LEAD para obtener la página anterior ('previous\_page') y la siguiente ('next\_page') respectivamente, para cada vista de página, ordenadas por 'event\_timestamp' de forma ascendente. Esto está particionado por 'user\_pseudo\_id' y 'session\_id', lo que significa que la secuencia de páginas es específica para cada sesión de un usuario.
### 3. Consulta principal: Conteo y limpieza
- Reemplaza las páginas anteriores y siguientes nulas con '(entrance)' y '(exit)' respectivamente, lo que indica que si no hay página anterior, la página en cuestión es la entrada al sitio, y si no hay página siguiente, es la salida.
- Cuenta el número de sesiones únicas ('count') donde la página específica ha sido visitada, utilizando 'COUNT(DISTINCT ...)' sobre la concatenación de 'user\_pseudo\_id' y 'session\_id'.
- Filtra para mostrar la información solo para la URL de la página específica que quieres consultar.
- Agrupa los resultados por 'previous\_page', 'page' y 'next\_page'.
- Filtra para asegurarse de que la page no sea igual a 'previous\_page' ni a 'next\_page' para no contar autoreferencias.
- Ordena los resultados por 'count' en orden descendente.
## La Query que necesitas (lista para copiar)
with prep as (
select
user\_pseudo\_id,
(select value.int\_value from unnest(event\_params) where event\_name = 'page\_view' and key = 'ga\_session\_id') as session\_id,
(select value.string\_value from unnest(event\_params) where event\_name = 'page\_view' and key = 'page\_location') as page,
event\_timestamp
from
-- Aquí pon el nombre de tu conjunto de datos de GA4.En events\_2023\* puedes poner una fecha concreta: \_20231001 (1 de octubre de 2023), \_202310\* (todo octubre de 2023), \_2023\* (todo lo que llevamos de 2023)...
\`pruebas-bigquery-351807.analytics\_313378230.events\_2023\*\`
where
event\_name = 'page\_view'),
prep\_navigation as (
select
user\_pseudo\_id,
session\_id,
lag(page,1) over (partition by user\_pseudo\_id,session\_id order by event\_timestamp asc)as previous\_page,
page,
lead(page,1) over (partition by user\_pseudo\_id,session\_id order by event\_timestamp asc)as next\_page,
event\_timestamp
from
prep)
select
ifnull(previous\_page,'(entrance)')as previous\_page,
page,
ifnull(next\_page,'(exit)') as next\_page,
count(distinct concat(user\_pseudo\_id,session\_id)) as count
from
prep\_navigation
where
-- Copia y pega abajo la url de la página que quieres consultar.
page = "https://www.hikeproject.com/como-visualizar-porcentajes-en-un-scorecard-de-data-studio/"
group by
previous\_page,
page,
next\_page
having
page != previous\_page
and page != next\_page
order by
count desc
## Cómo filtrar por un rango de fechas específico
Si quieres un rango de fechas “cerrado”, por ejemplo del 2 de septiembre al 15 de octubre. Coge este fragmento de la query de arriba:
from
-- Aquí pon el nombre de tu conjunto de datos de GA4.En events\_2023\* puedes poner una fecha concreta: \_20231001 (1 de octubre de 2023), \_202310\* (todo octubre de 2023), \_2023\* (todo lo que llevamos de 2023)...
\`pruebas-bigquery-351807.analytics\_313378230.events\_2023\*\`
where
event\_name = 'page\_view'),
Y lo sustituyes por:
from
\`pruebas-bigquery-351807.analytics\_313378230.events\_\*\`
where
event\_name = 'page\_view'
and \_TABLE\_SUFFIX between '20230902' and '20231015'),
¡Y listo!
## ¿Qué obtendrás con esta query?
Al ejecutar la query obtendrías una tabla así: La columna central corresponde a la url seleccionada para analizar (Page), la columna a su izquierda nos indica la página anterior y la columna a la derecha, la página siguiente.
De esta forma vemos que el post: [Cómo visualizar porcentajes en un scorecard de data studio](https://blog.hikefoxter.com/como-visualizar-porcentajes-en-un-scorecard-de-data-studio)
En el periodo del 2 de septiembre al 15 de octubre han habido:
- 33 sesiones en las que el usuario ha entrado a la web a través de esa url y después se ha marchado
- 3 sesiones en las que el usuario ha entrado a la web directamente a esa url y ha recargado la página
- 1 sesion en la que el usuario ha entrado a la web directamente a esa [url](https://blog.hikefoxter.com/funcion-case-en-data-studio-categoriza-limpia-o-reescribe-para-personalizar-tu-dashboard) y luego ha leido
## ¿Por qué es útil este informe?
Con este tipo de informes no sólo puedes hacer el análisis de un contenido concreto de tu web, también son muy útiles para analizar el comportamiento del usuario en un proceso o una tarea, por ejemplo en una página de reservas de vuelos, puedes analizar qué hacen los usuarios tras realizar una búsqueda, qué porcentaje de ellos vuelven a la home tal vez a realizar otra búsqueda, qué porcentaje de usuarios pasan a la pantalla siguiente a elegir tarifas…
También es muy útil para hacer un análisis de la home de la web sobre todo para sitios web que tienen más de un objetivo en su home, volviendo al ejemplo de una página de reservas de vuelos: buscar vuelos, realizar el check in de un vuelo de una reserva, encontrar información sobre un vuelo ya comprado, contactar para una incidencia o duda…
Si necesitas más detalles sobre cómo adaptar esta consulta a tu negocio o cómo usar BigQuery con GA4 para obtener insights personalizados, solicita información y nuestro equipo de expertos te guiará en el proceso.
[](https://blog.hikefoxter.com/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLJqtaWbciHexbx51cyDH3jMDZxLeUwn5m2jHa8e9R2LStFHwTrwBVrBLf%2FxWVqyx%2FY%2Bv5X9CBYmbGaZXaLWnF%2BGjwqaWwhVR65R4fd01Y%2FK8uvzKYfL%2BWOLWQVs1pLUdf9sFdmy2mMEMbtr4vsa18uiBxyUZPwkkbQhwVtvCQLjKmpJ&webInteractiveContentId=199941144402&portalId=6010212)
## Preguntas frecuentes sobre informes de navegación en GA4 y BigQuery
¿Por qué GA4 ya no incluye Previous Page Path?
GA4 ha rediseñado completamente su modelo de datos basado en eventos. Esto elimina varias dimensiones heredadas de Universal Analytics, entre ellas las rutas anteriores y siguientes.
¿Necesito conocimientos avanzados de BigQuery para usar esta query?
No. La consulta está lista para copiar y pegar. Solo debes cambiar el dataset y la URL.
¿Esta query funciona con cualquier propiedad GA4?
Sí, siempre que la propiedad esté exportando datos a BigQuery con el modelo estándar.
¿Puedo visualizar estos datos en Looker Studio?
Sí, puedes conectar BigQuery a Looker Studio y construir un dashboard con rutas de navegación personalizadas.
¿Se puede adaptar la query para analizar procesos completos (checkout, reservas, etc.)?
Totalmente. Basta con filtrar por URLs clave o combinarlo con eventos personalizados.
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