Looker Studio Intermedio

Métricas calculadas en Looker Studio para Google Ads: guía 2026

Q: ¿Cuándo debo crear un campo calculado en lugar de usar una métrica nativa?

Crea un campo calculado cuando la métrica que necesitas no existe directamente en la fuente de datos, cuando quieres combinar dos métricas (Valor conversión / Coste = ROAS), cuando necesitas segmentar o clasificar datos dinámicamente (CASE WHEN para categorizar rendimiento), o cuando quieres formatear un valor de forma diferente a como lo presenta la fuente nativa.

Q: ¿Puedo usar campos calculados para combinar datos de Google Ads y GA4?

Directamente no: los campos calculados solo operan dentro de una única fuente de datos. Para combinar métricas de Google Ads y GA4 en el mismo campo calculado necesitas primero hacer una combinación de datos (Data Blend) entre ambas fuentes, y luego crear el campo calculado sobre esa fuente combinada.

Transforma datos brutos de Google Ads en métricas accionables con campos calculados: ROAS real, CPA vs. objetivo, segmentación dinámica con CASE WHEN y métricas de rentabilidad que ningún dashboard nativo te da.

Campos calculados: cuándo y por qué crearlos

Los campos calculados son métricas o dimensiones que defines tú mediante fórmulas aplicadas sobre los datos de la fuente. Son la diferencia entre un dashboard que muestra datos y uno que responde preguntas de negocio.

La fuente nativa de Google Ads en Looker Studio incluye métricas como Clics, Coste o Conversiones, pero no calcula automáticamente el ROAS, el CPA, la tasa de conversión ni ningún indicador que combine dos campos. Para eso necesitas campos calculados.

💡 Crea un campo calculado cuando: (1) La métrica que necesitas es la combinación de dos o más campos nativos. (2) Quieres clasificar valores dinámicamente (bueno / regular / malo). (3) Necesitas formatear o transformar un campo existente. (4) Quieres comparar un valor real contra un objetivo definido por ti.

Los campos calculados se crean en la fuente de datos (Recurso → Gestionar fuentes de datos añadidas → Editar fuente → Añadir campo) o directamente en cada gráfico (opción menos recomendable porque no es reutilizable). Créalos siempre en la fuente de datos para poder usarlos en cualquier gráfico del informe.

Esta guía asume que ya tienes Google Ads conectado como fuente de datos en Looker Studio. Si no es así, empieza por la guía de creación de tu primer dashboard.

Tipos de campos calculados

Looker Studio distingue dos tipos de campos calculados según cómo agregan los datos:

Tipo	Cómo funciona	Ejemplo	Cuándo usarlo
Campo calculado estándar	Opera sobre cada fila de datos individualmente antes de agregarlos	`Coste / Conversiones` → CPA por fila	Ratios, clasificaciones, transformaciones de texto. El más común.
Métrica agregada	Opera sobre el resultado ya agregado de otras métricas. Se define con funciones como `SUM()`, `AVG()`	`SUM(Coste) / SUM(Conversiones)` → CPA correcto	Ratios que deben calcularse sobre totales, no fila a fila. Preferido para CPA y ROAS.

🚫 Error crítico — CPA y ROAS incorrecto: Si calculas Coste / Conversiones como campo estándar (no agregado), Looker Studio calculará el ratio para cada campaña individualmente y luego hará la media de esos ratios, lo que da un resultado incorrecto. Para métricas de ratio como CPA y ROAS siempre usa SUM(Coste) / SUM(Conversiones) como métrica agregada.

Funciones esenciales con ejemplos reales

Looker Studio soporta un amplio set de funciones. Estas son las que usarás el 95% del tiempo en dashboards de Google Ads:

Función	Qué hace	Ejemplo de uso
SUM(campo)	Suma todos los valores del campo	`SUM(Conversiones)`
AVG(campo)	Media aritmética	`AVG(Nivel de calidad)`
MAX(campo) / MIN(campo)	Valor máximo / mínimo	`MAX(CPC máximo)`
CASE WHEN … END	Lógica condicional (if-then-else)	Clasificar campañas por rendimiento
IF(condición, sí, no)	Condicional simple	`IF(Conversiones > 0, "Activa", "Sin conv.")`
COALESCE(a, b)	Devuelve el primer valor no nulo	`COALESCE(ROAS, 0)` — evitar nulos
ROUND(campo, decimales)	Redondear a N decimales	`ROUND(SUM(Coste)/SUM(Conv.),2)`
CONCAT(a, b)	Concatenar texto	`CONCAT(Campaña, " — ", Dispositivo)`
CONTAINS_TEXT(campo, «texto»)	Verdadero si el campo contiene el texto	`CONTAINS_TEXT(Campaña, "Brand")`
REGEXP_MATCH(campo, «regex»)	Coincidencia con expresión regular	Extraer tipo de campaña del nombre
NARY_MAX(a, b, c)	Máximo entre varios valores	Comparar métricas de rendimiento
DIVIDE(a, b)	División segura (devuelve null si b=0)	`DIVIDE(SUM(Coste), SUM(Conv.))`

💡 Usa DIVIDE() en lugar de / para ratios. El operador / devuelve error si el denominador es 0 (campañas sin conversiones). DIVIDE(a, b) devuelve null de forma elegante, evitando que el dashboard muestre errores o infinitos.

Las métricas calculadas básicas para Google Ads

Estas son las métricas que deben estar en toda fuente de datos de Google Ads. Créalas una vez y estarán disponibles en todos tus gráficos.

ROAS — Retorno sobre inversión publicitaria Métrica agregada · Número

DIVIDE(SUM(Valor de conversión), SUM(Coste))

Expresa cuántos euros de ingresos genera cada euro invertido. Formato: Número con 2 decimales. Un ROAS de 4.0 significa 4€ de ingresos por cada 1€ gastado. Imprescindible para ecommerce.

CPA — Coste por adquisición Métrica agregada · Moneda

DIVIDE(SUM(Coste), SUM(Conversiones))

Cuánto cuesta obtener una conversión. Formato: Moneda (€). La métrica de eficiencia principal para campañas de generación de leads y servicios.

CVR — Tasa de conversión Métrica agregada · Porcentaje

DIVIDE(SUM(Conversiones), SUM(Clics))

Porcentaje de clics que resultan en conversión. Formato: Porcentaje. Útil para comparar eficiencia de landing pages entre campañas y detectar problemas de relevancia post-clic.

Ticket medio / Valor medio por conversión Métrica agregada · Moneda

DIVIDE(SUM(Valor de conversión), SUM(Conversiones))

Valor medio de cada conversión. Para ecommerce muestra el ticket medio. Útil para detectar si las campañas atraen compras de alto o bajo valor.

CTR — Tasa de clic Métrica agregada · Porcentaje

DIVIDE(SUM(Clics), SUM(Impresiones))

Porcentaje de impresiones que resultan en clic. Ya existe como campo nativo pero es recomendable crearlo como métrica agregada para garantizar consistencia en la forma de cálculo.

ROAS real vs. ROAS reportado por Google Ads

Una discrepancia común que confunde a clientes y gestores: el ROAS que calcula Looker Studio con la fórmula anterior puede diferir del ROAS que Google Ads reporta en su interfaz. ¿Por qué?

Google Ads calcula internamente el ROAS como Valor de conv. / Coste pero aplica su propio modelo de atribución (data-driven por defecto desde 2023). Si el conector de Looker Studio usa la columna «Valor de conversión» que incluye todas las acciones de conversión, y tienes micro y macro conversiones mezcladas, obtendrás un ROAS diferente al que Google Ads reporta internamente.

ROAS solo de conversiones principales Avanzado

-- Si tienes columnas de conversión personalizadas por tipo:
DIVIDE(
  SUM(Valor_conv_compras),  -- solo compras, sin micro conv.
  SUM(Coste)
)

Requiere configurar una columna de conversión personalizada en Google Ads que incluya solo las macro conversiones (compras o leads cualificados) y excluya micro conversiones como scroll o tiempo en página.

💡 Recomendación práctica: Para evitar la discrepancia, asegúrate de que en Google Ads solo tienes como «Conversión principal» (las que influyen en Smart Bidding) las macro conversiones. Las micro conversiones márcalas como «Solo observación». Así el campo «Conversiones» de la fuente de Looker Studio reflejará solo lo que importa.

CPA objetivo vs. real: % de cumplimiento del objetivo

Una de las métricas calculadas más valiosas para dashboards de cliente: mostrar no solo el CPA actual sino cuánto se aleja del objetivo definido. Transforma un dato en una señal de alerta instantánea.

% Cumplimiento CPA objetivo Métrica calculada

-- Define tu CPA objetivo como constante (ej: 25€)
ROUND(
  (25 / DIVIDE(SUM(Coste), SUM(Conversiones))) * 100,
  1
)

Devuelve el % de consecución: 100% = exactamente en objetivo. >100% = mejor que objetivo (CPA real más bajo). <100% = por encima del objetivo (CPA real más alto). Ideal para scorecards con semáforo de color.

Para añadir el semáforo de color visualmente en Looker Studio: en el scorecard, ve a «Estilo» → «Rango de color para comparación» y define los umbrales: verde > 95%, amarillo 80-95%, rojo < 80%.

% Cumplimiento ROAS objetivo Métrica calculada

-- Define tu ROAS objetivo como constante (ej: 4.0)
ROUND(
  (DIVIDE(SUM(Valor_conversion), SUM(Coste)) / 4.0) * 100,
  1
)

Si el ROAS objetivo es 4.0 y el ROAS real es 3.6, el % de cumplimiento es 90%. Si es 4.8, el cumplimiento es 120%.

⚠️ Los objetivos hard-coded en fórmulas son difíciles de mantener. Si el CPA objetivo cambia, tienes que editar la fórmula. Para cuentas donde el objetivo varía, usa un parámetro o crea un campo de texto con el objetivo y documéntalo claramente en el dashboard para que el cliente sepa cuál es el benchmark.

Segmentación dinámica con CASE WHEN

CASE WHEN es la función más poderosa de Looker Studio para crear dimensiones calculadas. Permite clasificar filas de datos en categorías dinámicas basándote en condiciones que defines tú.

Ejemplo 1: Clasificar campañas por rendimiento

Lógica: Rendimiento de campaña por ROAS

WHEN ROAS >= 5.0 THEN «🟢 Alto rendimiento»

WHEN ROAS >= 3.0 THEN «🟡 Rendimiento aceptable»

WHEN ROAS > 0 THEN «🔴 Bajo rendimiento»

ELSE — «⚪ Sin conversiones»

Campo: Segmento de rendimiento Dimensión calculada

CASE
  WHEN DIVIDE(SUM(Valor_conv), SUM(Coste)) >= 5.0 THEN "Alto rendimiento"
  WHEN DIVIDE(SUM(Valor_conv), SUM(Coste)) >= 3.0 THEN "Aceptable"
  WHEN SUM(Conversiones) > 0 THEN "Bajo rendimiento"
  ELSE "Sin conversiones"
END

Úsalo como dimensión en una tabla o gráfico de barras. Permite al cliente ver de un vistazo qué campañas están funcionando bien y cuáles necesitan atención.

Ejemplo 2: Extraer el tipo de campaña del nombre

Si tu nomenclatura de campañas incluye el tipo (ej: «Brand_ES_Search», «Shopping_MX», «PMax_UK»), puedes extraer esa información como dimensión:

Campo: Tipo de campaña (desde nombre) Dimensión calculada

CASE
  WHEN CONTAINS_TEXT(Nombre_campaña, "Brand") THEN "Brand"
  WHEN CONTAINS_TEXT(Nombre_campaña, "Shopping") THEN "Shopping"
  WHEN CONTAINS_TEXT(Nombre_campaña, "PMax") THEN "Performance Max"
  WHEN CONTAINS_TEXT(Nombre_campaña, "DSA") THEN "DSA"
  ELSE "Search"
END

Permite agrupar campañas por tipo en gráficos y tablas, independientemente de cuántas campañas de cada tipo tengas. Requiere una nomenclatura de campañas consistente.

💡 Buena práctica en nomenclatura: Define un estándar de naming para todas tus campañas antes de crear estos campos calculados. Formato recomendado: [Tipo]_[Mercado]_[Objetivo]_[Variante]. Ej: Search_ES_Leads_Brand. Así los CASE WHEN son simples y fiables.

Métricas de rentabilidad: ROI y margen

Para clientes que quieren ir más allá del ROAS y medir la rentabilidad real de su inversión publicitaria, puedes crear métricas más sofisticadas si tienes datos adicionales como el margen bruto del producto.

ROI (con margen conocido) Requiere % de margen

-- Si el margen bruto es 40% (0.4):
DIVIDE(
  (SUM(Valor_conversion) * 0.4) - SUM(Coste),
  SUM(Coste)
) * 100

-- Interpreta: % de retorno sobre la inversión en ads
-- 50% = por cada 100€ gastados, 50€ de beneficio neto de ads

Solo es útil si el cliente conoce y comparte su margen. Es muy diferente para un ecommerce con margen 20% que para uno con margen 60%. Sin el margen correcto, el ROI calculado carece de significado.

ROAS mínimo para ser rentable Campo constante de referencia

-- ROAS mínimo = 1 / margen bruto
-- Con margen 40%: ROAS mínimo = 1/0.4 = 2.5
-- Cualquier ROAS por encima de 2.5 es rentable
1 / 0.4  -- = 2.5

Crea este campo como constante y úsalo en un scorecard de referencia junto al ROAS actual. El cliente entiende inmediatamente si está ganando o perdiendo dinero con sus campañas.

💡 Estas métricas de rentabilidad son especialmente útiles en la guía de cómo crear un informe para clientes en Looker Studio — el siguiente nivel después de esta guía.

Campos calculados sobre datos combinados (Google Ads + GA4)

Para métricas que requieren datos de dos fuentes distintas —por ejemplo, relacionar el coste de Google Ads con las sesiones de GA4— necesitas primero crear una combinación de datos (Data Blend) y luego crear el campo calculado sobre esa fuente combinada.

Caso de uso: Coste por sesión (Google Ads + GA4)

La tasa de conversión de Google Ads solo mide conversiones en el sentido del píxel. La tasa de conversión de GA4 mide comportamiento real en el sitio. Combinar ambas fuentes permite crear métricas como el coste por sesión cualificada.

Proceso: Crear Data Blend en Looker Studio Paso a paso

1. En el gráfico donde lo necesitas: botón derecho → Editar fuente de datos
   → Combinar datos
2. Añade fuente 1: Google Ads (nivel Campaña)
3. Añade fuente 2: GA4
4. Define la clave de unión: "Nombre de campaña" = "Nombre de campaña"
   (deben coincidir exactamente en ambas fuentes)
5. Selecciona las métricas de cada fuente que necesitas
6. Una vez creado el blend, puedes crear campos calculados
   sobre los datos combinados:

DIVIDE(SUM(Coste_GoogleAds), SUM(Sesiones_GA4))
→ Coste por sesión real

La clave de unión debe ser idéntica en ambas fuentes. Si los nombres de campaña tienen formatos diferentes en Google Ads y GA4 (mayúsculas, espacios), la combinación no funcionará correctamente.

⚠️ Los Data Blends tienen limitaciones: No puedes usarlos en todos los tipos de gráfico, pueden ser lentos con grandes volúmenes y las diferencias de granularidad entre fuentes pueden generar datos inesperados. Para la mayoría de dashboards operativos, mantener las secciones de Google Ads y GA4 separadas es más fiable.

Errores y limitaciones de los campos calculados

Error 01

CPA / ROAS calculados fila a fila en lugar de como agregados

Usar Coste / Conversiones (campo estándar) en lugar de SUM(Coste) / SUM(Conversiones) (métrica agregada) genera un ROAS o CPA incorrecto en tablas con múltiples filas. El campo estándar calcula el ratio para cada campaña y luego promedia los ratios, no la suma total.

Siempre usa DIVIDE(SUM(Coste), SUM(Conversiones)) con la función SUM para métricas de ratio. Crea el campo como «Métrica agregada».

Error 02

División por cero — dashboards que muestran errores o infinito

En campañas o períodos sin conversiones, Coste / Conversiones intenta dividir por cero. Looker Studio puede mostrar «Infinity», «#Error» o simplemente dejar la celda en blanco según el contexto, lo que confunde al cliente.

Usa siempre DIVIDE(a, b) en lugar del operador /. La función DIVIDE devuelve null (celda vacía) cuando el denominador es 0, que es mucho más limpio visualmente.

Error 03

Campos calculados creados en el gráfico, no en la fuente de datos

Looker Studio permite crear campos calculados directamente en un gráfico específico (campo «local»). Estos campos no están disponibles en otros gráficos del mismo informe y son difíciles de mantener porque están ocultos dentro de cada gráfico individual.

Crea siempre los campos calculados en la fuente de datos (Recurso → Gestionar fuentes de datos → Editar). Los campos de fuente son reutilizables en todos los gráficos.

Error 04

CASE WHEN con condiciones no exhaustivas

Un CASE WHEN sin cláusula ELSE devuelve null para todos los casos no cubiertos. Si el nombre de una campaña no coincide con ninguna condición del CASE, aparecerá como vacío en la tabla.

Incluye siempre una cláusula ELSE "Otros" (u otro valor por defecto) al final de cada CASE WHEN para cubrir los casos no contemplados.

Checklist de campos calculados para Google Ads

ROAS creado como métrica agregada: DIVIDE(SUM(Valor conv.), SUM(Coste))

CPA creado como métrica agregada: DIVIDE(SUM(Coste), SUM(Conversiones))

CVR creado como métrica agregada: DIVIDE(SUM(Conversiones), SUM(Clics))

Ticket medio creado: DIVIDE(SUM(Valor conv.), SUM(Conversiones))

Todos los campos de ratio usan DIVIDE() en lugar del operador / para evitar división por cero

Todos los campos creados en la fuente de datos (no en gráficos individuales)

% de cumplimiento de objetivo definido con el CPA/ROAS target del cliente

CASE WHEN de clasificación de rendimiento incluye cláusula ELSE

CASE WHEN de tipo de campaña cubre todos los tipos de campañas activas

Nombres de los campos calculados descriptivos (no «Campo calculado 1»)

Preguntas frecuentes

¿Cuándo crear un campo calculado en lugar de usar una métrica nativa?

Crea un campo calculado cuando la métrica no existe directamente en la fuente, cuando necesitas combinar dos campos (ROAS = valor/coste), cuando quieres clasificar dinámicamente (CASE WHEN para segmentar por rendimiento) o cuando quieres comparar un valor real contra un objetivo definido por ti.

¿Los campos calculados afectan al rendimiento del dashboard?

Los campos calculados simples (sumas, divisiones) tienen impacto mínimo. Las fórmulas complejas con múltiples CASE WHEN o REGEXP sobre dimensiones de texto pueden ralentizar la carga del dashboard con grandes volúmenes de datos. Si el dashboard es lento, revisa y simplifica los campos calculados innecesariamente complejos.

¿Por qué mi ROAS en Looker Studio difiere del ROAS en Google Ads?

Varias causas posibles: (1) Modelo de atribución diferente. (2) Estás incluyendo micro-conversiones en el valor total. (3) El campo «Valor de conversión» incluye acciones distintas a las que Google Ads usa para reportar ROAS internamente. La solución más limpia: usa columnas de conversión personalizadas en Google Ads que incluyan solo las conversiones que definen el ROAS.

¿Puedo usar campos calculados para combinar datos de Google Ads y GA4?

Los campos calculados operan dentro de una única fuente. Para combinar métricas de Google Ads y GA4 necesitas primero crear una combinación de datos (Data Blend) entre ambas fuentes, y luego crear el campo calculado sobre esa fuente combinada. Ten en cuenta que los Data Blends tienen limitaciones de rendimiento y no funcionan en todos los tipos de gráfico.

¿Cómo mantengo los campos calculados cuando cambian los objetivos del cliente?

Si tienes el CPA u ROAS objetivo hard-coded en la fórmula, tendrás que editar la fuente de datos cada vez que cambie. Para cuentas donde el objetivo varía frecuentemente, es mejor documentar claramente el benchmark en el propio dashboard (un scorecard con el objetivo como texto) y no incluirlo en la fórmula, o crear un parámetro de Looker Studio que sea editable sin tocar la fórmula.

¿Tu dashboard de Google Ads muestra los datos o informa decisiones?

Diseñamos dashboards con las métricas calculadas correctas para que el cliente entienda el rendimiento real de su inversión, sin necesidad de interpretaciones.

Ver nuestro servicio de reporting →

O solicita una auditoría gratuita de tu cuenta

Guías relacionadas

Looker Studio · Principiante

Looker Studio para Google Ads: tu primer dashboard

El punto de partida: conectar la fuente de datos, estructura del dashboard y los fundamentos antes de los campos calculados.

Google Ads · Intermedio

Cómo hacer una auditoría de Google Ads en 30 minutos

Los campos calculados son más útiles cuando sabes qué métricas buscar en una auditoría sistemática.

Google Ads · Intermedio

Estrategias de puja en Google Ads: cuál elegir en 2026

El % de cumplimiento de CPA/ROAS objetivo que calculas en Looker Studio informa directamente las decisiones de cambio de estrategia de puja.