Las expresiones regulares son una de los conocimientos más necesarios en el marketing digital, y que menos personas tienen.

Una ventaja competitiva para el equipo que disponga a alguien que maneje esta técnica. Vital para filtrar, transformar y escalar la información.

Qué es una expresión regular

Una expresión regular es un conjunto de caracteres que marcan un patrón común.

Dicho así parece una abstracción y no se entiende. Pero si decimos que su función es agrupar datos que se repiten para poder analizarlos o manipularlos, seguramente sea más fácil.

Patrones en el Bajo de Alberti
Un ejemplo de patrones: El Bajo de Alberti | Fuente Wikimedia

Ejemplos de patrones son:

  • Números primos
  • Ritmos musicales
  • Palabras y sus variaciones
  • Números de teléfono por región (tienen un prefijo)
  • Correos electrónicos: tienen el patrón caracteres arroba caracteres punto dominio
  • Etc

Regex y Marketing Digital: Algunas Ideas

El marketing digital se basa en patrones. El caso más importante es el de las estrategias de pujas automáticas. El sistema baja los costes para usuarios que son menos proclives a la conversión.

Las expresiones regulares entran en otro espacio. El de la preparación del dato para el análisis humano. O para hablarle a los ordenadores y darle órdenes de lo que no se debe contar o arrojar en los paneles.

Expresiones Regulares en acción para separar campañas DSA y no DSA en Google Ads
Uso para análisis de datos con regex: separar campañas DSA y no DSA en Google Ads

Algunas ideas de cómo usar las expresiones regulares en el marketing digital:

  • Filtrar dominios de correos electrónicos para comprobar si vienen de empresas o dominios genéricos (gmail, hotmail, yahoo, yandex, etc.)
  • Agrupar campañas de Google Ads por tipo de campañas: normales y DSA (Dynamic Search Ads)
  • Incluir IPs para los testing en Analytics
  • Usar un tag de Google Tag Manager en dominios y subdominios

Crear expresiones regulares

Es importante entender que las expresiones regulares no son todas iguales. Depende del lenguaje con el que estemos haciéndolas. En base son iguales, pero como señalan en esta respuesta de Stackoverflow, hay ligeras discrepancias.

Nosotros nos centraremos en las regex más populares del marketing digital. Las que usa el sistema de Google para sus plataformas de documentos, analítica web, manejo de etiquetas o visualización de datos.

Ejemplos de regex

Antes de cómo crear la búsqueda de patrones, veamos algunas aplicaciones. Así nos motivarán más.

Agrupar fuentes de Facebook en Analytics

El caso más clásico de uso de regex es Facebook en Google Analytics. La red social deriva el tráfico de diferente manera según dispositivo, dónde se compartió el link dentro de la plataforma, etc.

Ejemplo de cómo Facebook envía tráfico desde diferentes subdominios

Por ello para unificar la información podemos usar una expresión regular que permita aglutinar todos bajo la misma fuente o medio.

Como vemos la información queda más clara para el análisis. Y salvo que quieras saber si vienen por por la herramienta Link Shim / LM, tendrás todos los usuarios unificados.

Recuerda
Antes de hacer los filtros que debes tener una vista backup sin ningún tipo de filtro.

Campañas por objetivos en Data Studio

Un problema habitual para los gestores de campañas de google ads o facebook ads es que a quién tienen que reportar no les importa la nomenclatura de las campañas.

Son personas más arriba y no entienden la herramienta, pero saben que funcionan. Para entregarles reportes lo ideal es hacerlo por objetivos de negocio y no por el nombre de las campañas. La solución perfecta es crear campos calculados en Data Studio con Regex.

Regex en Google Sheet

También podemos encontrar expresiones regulares dentro de las fórmulas de Google Sheet.

Expresiones regulares en Data Studio y Sheet

Las regex en Data Studio se ejecutan a través de la creación de un nuevo campo calculado. Ya sean métricas o dimensiones.

Existen 3 tipos de expresiones regulares en Data Studio y Google Sheet:

  1. Coincidencia con un patrón (Regex_match)
  2. Extraer un patrón (Regex_extract)
  3. Reemplazar con un patrón (Regex_Replace)

Regex_match

Esta fórmula es Regex_match (campo, regex). Donde campo tendremos que poner una expresión. Por ejemplo puede hacer referencia a una celda en Google Sheet. O a un campo en Data Studio.

En regex ponemos el patrón que deseamos.

Así nos quedaría la regex en Google Sheet:

La fórmula más simple nos devolverá siempre un booleano: Verdadero o Falso.

En el caso de Data Studio es muy positivo incrustarla dentro de la fórmula Case.

Regex_extract

En este caso el patrón nos ayuda a extraer algo concreto de la cadena de caracteres.

Por ejemplo para una cadena de textos y números, donde solo nos interesan los números podríamos usar las regex para decir que tome cualquier dígito con \d*

O que tome solo los caracteres alfabéticos con [a-z].

Un ejemplo sería extraer el dominio de correo electrónico de una base de dato con esta fórmula: regexextract(A1;»@(.+)»):

Regex_replace

En este caso buscamos un patrón y ponemos el que queremos sustituir. En este caso tenemos la cadena que queremos cambiar, la expresión regular y qué queremos añadir.

regexreplace(texto; expresión_regular; sustitución)

Como en los casos anteriores, se puede usar tanto en Google Data Studio como en Sheet.

Usar Regex en Google Analytics

Analytics fue el primer sitio de marketing digital que me obligó a aprender expresiones regulares.

Expresiones Regulares en Google Analytics para solo tener que poner una línea de IPs
Con esta regex con un patrón tomamos las ips que comienzan por 176.31.229 con tres finalizaciones diferentes. En vez de añadir tres IP Address.

Las regex las podemos aplicar en todo lugar donde tengamos que rellenar un campo: filtros, filtros de las tablas, comercio electrónico mejorado, objetivos, etc.

Sirven para evitar tener que poner toda la url completa. Permite mayor escalabilidad para los comercios electrónicos por ejemplo.

En los temas de IPs, es otro clásico el uso de las expresiones regulares.

Buenas Prácticas Expresiones Regulares

Las ventajas de utilizar patrones de búsquedas para análisis o filtro de datos. Hay que utilizarlas con cuidado ya que escalan las acciones. Si lo haces bien, ahorras tiempo. Si lo haces mal, puedes estar basándote en datos distorsionados.

Por eso tenemos que tener estas buenas prácticas a la hora de usar las regex:

  • Haz testing antes de aplicarla
  • En el test pon lo que quieres que pase, pero también lo que quieres excluir
  • Ten un documento con las expresiones y donde las aplicas, para que todo el mundo pueda entenderla.

Expresiones regulares Online

Márcate el reto de aprender expresiones regulares. En un mes podrás controlarlas si le dedicas un tiempo cada día. No más de 30 minutos.

Para mí fue fundamental el uso de regexone, una página donde podemos ir aprendiendo expresión por expresión de manera teórica y práctica.

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