Las expresiones regulares en Data Studio permiten manipular la información de una manera sencilla y muy escalable.
Existen tres tipos de expresiones regulares en Data Studio:
- Coincidencia
- Extracción de caracteres
- Reemplazar
Con estas tres regex podremos cambiar tanto métricas como dimensiones de nuestras bases de datos.
Regex Match
Con regex match vamos a decirle al sistema que estamos buscando dentro de una dimensión o métrica, una coincidencia. No tiene porqué ser del 100%.
De las expresiones regulares en Data Studio es la más usada. Por ejemplo para unificar campañas, canales, etc. coincida con una parte del nombre de una campaña de Google Ads o de Facebook Ads. O con fuentes y medios.
La fórmula para esta expresión es:
REGEXP_MATCH(X, Reg Expr)
Donde la X pondremos una métrica, una dimensión o podremos poner incluso una línea de caracteres. Por ejemplo Regexp_match puede indicar una campaña
Tenemos que unir regex_match a otras fórmulas de Data Studio. Como la función case. En caso contrario, tendremos como resultado un booleano: False o True.
Ejemplo de Regexp Match para diferenciar campañas de Google Ads de Marca, Genéricas y DSA
CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Campaign, «.DSA.«) then «DSA»
WHEN REGEXP_MATCH(Campaign, «.BRAND.«) then «BRAND»
else «Genérica no DSA» END
Regex Extract
Con esta fórmula extraemos una parte del campo que pongamos. Es una solución alternativa para el Regex Match ya que no necesitaríamos hacer CASE. Siempre que tengamos en la métrica o la dimensión lo que necesitamos.
Por ejemplo si el nombre de tu campaña incluye Brand. O el país donde está implementado.
La fórmula para la extracción de una expresión regular es:
REGEXP_EXTRACT(X, expresión_regular)
Por tanto se diferencia del Match en la fórmula, porque los campos son los mismos.
Un ejemplo que podríamos hacer es extraer los dos primeros caracteres de los idiomas. En ISO siempre son dos caracteres, no cambia. De manera que unifiquemos todos los que vienen, dándonos igual el país.
Ejemplo de Regexp Extract para unificar el idioma
REGEXP_EXTRACT(Language,»(^[a-zA-Z]{2})»)
Regex Replace
La expresión regular para reemplazar es la más complicada de las tres regex. Simplemente porque en su sintaxis vamos a necesitar:
- El campo
- La expresión regular
- Cuál es la salida de esa regex, qué va a sustituir
La fórmula de una expresión regular para sustituir una parte de la cadena por otra es:
REGEXP_REPLACE(X, expresión_regular, sustitución)
Aplicar Regex en Data Studio
Una buena práctica es probar la expresión regular dentro de Google Sheet. Sobre todo porque en Data Studio tendremos que ir aceptando y guardando todo antes de poder verlas aplicadas.
Dentro de Google Sheet la expresión regular es visible de manera inmediata. Solo es una fórmula más. Con lo que te vas a ahorrar tiempo de frustración.
Los campos creados con regex pueden usarse tanto en tablas y gráficos, como en los filtros de Data Studio.
Ejemplos de Expresiones Regulares en Data Studio
Crear Agrupación de Canales
Teniendo acceso a Data Studio podemos utilizar las regex para crear un custom channel grouping sin tener que aplicarlo en Google Analytics.
Quitar parámetros de urls
En otras ocasiones nuestra necesidad solo será la de extraer parte del nombre. Por ejemplo para coger los parámetros de las urls
Clasificar campañas por productos
Con la misma regex pero con otra intención: utilizar la extracción de parte del nombre de las campañas para poder clasificarlas más allá de su nomenclatura.
¿Qué sintaxis tienen las expresión regulares de Data Studio?
Data Studio y otros servicios de Google utilizan la sintaxis de expresión Regular RE2.
¿Son case sensitive las expresiones regulares de Data Studio?
Las regex en Data Studio son por defecto case sensitive (distingue mayúscula de minúscula). Pero existe la opción de elegir que sea case insensitive.
Un pensamiento en “Las 3 Expresiones Regulares en Data Studio”