La función de QUERYde Google Sheets transforma los datos de marketing sin procesar en información útil sin necesidad de tablas dinámicas complejas ni filtros manuales. En esta guía se describen 15 fórmulas listas para usar para el análisis de campañas, el seguimiento del rendimiento y el cálculo del ROI, desde filtrar los anuncios de Facebook por CPA hasta calcular el crecimiento semanal en todos los canales. Cada fórmula incluye un código funcional y un contexto real que puedes implementar hoy mismo.
Por qué QUERY es esencial para el análisis de marketing
La mayoría de los profesionales del marketing pierden horas copiando, pegando y filtrando datos en hojas de cálculo. La función QUERY elimina esto por completo.
Usos de QUERY Sintaxis similar a SQL del lenguaje de QUERY de la API de visualización de Google para filtrar, ordenar, calcular y agregar datos en segundos. En lugar de crear cinco hojas diferentes con filtros manuales, escribe una fórmula que se actualiza automáticamente cuando cambian los datos de origen.
La diferencia práctica: Un administrador de PPC que analice 500 campañas puede identificar todas las campañas con un CPA superior a 50 dólares y un CTR inferior al 2% en una fórmula en lugar de filtrar manualmente las columnas y hacer referencias cruzadas de las métricas.
¿Qué hace que QUERY sea poderoso para el marketing?
- Gestiona miles de filas sin problemas de rendimiento
- Se actualiza automáticamente cuando cambian los datos de origen
- Combina varias condiciones en una fórmula
- Crea campos calculados personalizados sobre la marcha
- Funciona con cualquier fuente de datos (entrada manual, importación de CSV o conectores automatizados)
Para los profesionales del marketing que administran Google Sheets, esta es la función más versátil disponible. Según Documentación oficial de Google, QUERY puede realizar operaciones que normalmente requieren varias funciones o tablas dinámicas.
15 fórmulas de QUERY esenciales para el marketing
1. Filtre las campañas por costo por adquisición (CPA)
Identifique las campañas que necesitan una optimización inmediata en función de los umbrales de los costos de adquisición.
=QUERY(A2:F, "SELECT A, B, C, D, E, F WHERE F > 50 ORDER BY F DESC", 1)
Desglosándolo:
A2:F= Su rango de datos (nombre de la campaña, canal, gasto, conversiones, ingresos, CPA)DONDE F > 50= Muestra solo las campañas en las que El CPA (columna F) supera los 50$ORDENAR POR F DESC= Ordena primero el CPA más alto1= Incluye la fila de encabezados
Tu hoja de Google Ads contiene 200 campañas. En lugar de filtrar manualmente, esta fórmula muestra al instante qué campañas están consumiendo presupuesto con una eficiencia de conversión deficiente. Ajusta el umbral (50) en función de tu CPA objetivo.
2. Calcule el ROAS por canal de comercialización
Compara el retorno de la inversión publicitaria en Facebook, Google, LinkedIn, TikTok, etc.
=QUERY(A2:D, "SELECT A, SUM(C)/SUM(B) WHERE B > 0 GROUP BY A LABEL SUM(C)/SUM(B) 'ROAS'", 1)
Esta fórmula agrupa los datos por canal (columna A) y, a continuación, divide ingresos totales por gasto total para calcular el ROAS. El DONDE B > 0 la cláusula excluye los canales con gasto cero. Para mayor claridad, el parámetro LABEL denomina «ROAS» a la columna calculada.
Los cálculos manuales del ROAS se interrumpen cuando añades nuevas campañas. Esta fórmula se recalcula automáticamente a medida que actualizas los datos, lo que te permite comparar los canales en tiempo real.
3. Identifique palabras clave de alto rendimiento (CTR + tasa de conversión)
=QUERY(A2:G, "SELECT A, D, F WHERE D > 3 AND F > 5 ORDER BY F DESC", 1)
Esto devuelve palabras clave con CTR superior al 3% Y tasa de conversión superior al 5%, ordenados por tasa de conversión. Según Puntos de referencia de Google Ads para 2025, el CTR promedio de los anuncios de búsqueda es de aproximadamente el 6,66% en todos los sectores, aunque esto varía significativamente según el sector.
Los equipos de SEO y PPC pueden identificar rápidamente las «palabras clave unicornio» que merecen una mayor asignación presupuestaria o inversión en contenido. Estas son sus fuentes de ingresos.
4. Compare el rendimiento semana tras semana
Realice un seguimiento de las tendencias y detecte anomalías comparando la semana actual con la semana anterior.
=QUERY(A2:E, "SELECT A, SUM(D), SUM(E) WHERE B >= date '2025-12-02' AND B <= date '2025-12-08'
GROUP BY A", 1)
Gestión de fechas en QUERY: Usa el formato fecha 'YYYY-MM-DD' para un filtrado de fechas adecuado. Esta fórmula filtra los datos de los últimos 7 días, los agrupa por campaña (A) y suma los clics (D) y las conversiones (E).
Cree dos versiones, una para la semana actual y otra para la semana anterior y, a continuación, añada una columna para calcular el cambio porcentual. Actualice el intervalo de fechas semanalmente o haga referencia a las celdas con fecha '"&TEXT (A1, "aaaa-mm-dd») &"' para fechas dinámicas.
5. Segmente el rendimiento por tipo de dispositivo
Comprenda cómo se comportan de manera diferente los usuarios de dispositivos móviles, ordenadores de escritorio y tabletas.
=QUERY(A2:F, "SELECT B, COUNT(A), AVG(E), SUM(F) GROUP BY B LABEL COUNT(A) 'Campaigns',
AVG(E) 'Avg CPC', SUM(F) 'Total Conv'", 1)
Esto agrupa por dispositivo (B), cuenta el número de campañas por dispositivo, calcula el CPC promedio y suma las conversiones totales.
Por qué segmentar por dispositivo: El CPC móvil suele ser entre un 30 y un 40% más bajo que el de los ordenadores de sobremesa, pero las tasas de conversión pueden variar considerablemente según el sector. Esta fórmula revela si estás gastando de más en dispositivos con bajas tasas de conversión.
6. Analice el rendimiento geográfico (principales ciudades/regiones)
Descubra qué ubicaciones generan el mejor ROI.
=QUERY(A2:E, "SELECT A, SUM(C), SUM(D), SUM(D)/SUM(C) WHERE C > 100 GROUP BY A ORDER BY
SUM(D)/SUM(C) DESC LIMIT 10", 1)
Muestra la ubicación (A), el gasto total, los ingresos totales, el ROAS, pero solo para ubicaciones con un gasto significativo (>100 $). La cláusula LIMIT 10 devuelve solo las 10 mejores ubicaciones ordenadas por ROAS.
Una marca de comercio electrónico descubre que Austin convierte a 2,8 veces el ROAS, mientras que Chicago lo hace a 1,1 veces. Estos datos justifican la reasignación del presupuesto o la creación de campañas específicas para cada ubicación.
7. Filtrar por umbral de tasa de conversión
Identifique rápidamente las campañas de bajo rendimiento que necesitan pausarse u optimizarse.
=QUERY(A2:F, "SELECT A, B, E, F WHERE F < 2 AND E > 1000 ORDER BY E DESC", 1)
Campañas de devoluciones con tasa de conversión inferior al 2% (F < 2) that have significant traffic (E > 1000 clics). Ordena por clics para priorizar los problemas de alto tráfico.
Una campaña con 10 clics y 0 conversiones no es estadísticamente significativa. Filtrar para obtener más de 1000 clics garantiza la optimización de las campañas con datos reales, no con ruido.
8. Calcule el CTR promedio en todos los tipos de campañas
Compare las campañas de búsqueda con las de display y las de vídeo.
=QUERY(A2:E, "SELECT B, AVG(D), AVG(E) GROUP BY B LABEL AVG(D) 'Avg Impressions',
AVG(E) 'Avg CTR%'", 1)
Agrupa por tipo de campaña (B) y calcula el promedio de impresiones y el CTR por tipo. Esto resulta útil para comparar las búsquedas (normalmente un CTR del 3 al 6% según el sector) con las de display (un CTR del 0,5 al 1%).
De acuerdo con varios informes de la industria de 2025, Los anuncios de búsqueda tienen un CTR del 3,17%, mientras que los anuncios de display tienen un promedio del 0,46% en todos los sectores. Esta fórmula le ayuda a comparar su desempeño con estos puntos de referencia.
9. Encuentre las campañas que más gastan (análisis presupuestario)
=QUERY(A2:D, "SELECT A, SUM(C) GROUP BY A ORDER BY SUM(C) DESC LIMIT 20 LABEL SUM(C)
'Total Spend'", 1)
Espectáculos las 20 mejores campañas por gasto total. Ayuda a identificar si el presupuesto se concentra en unas pocas campañas.
Si tus 5 campañas principales consumen el 80% del presupuesto, dependes en gran medida de esas campañas. Esta fórmula ayuda a identificar el riesgo de concentración en tu inversión en medios.
10. Identifique las campañas de ROAS negativas
Detenga la hemorragia deteniendo las campañas que hacen perder dinero.
=QUERY(A2:E, "SELECT A, B, D, E, E/D WHERE D > 0 AND E/D < 1 ORDER BY D DESC
LABEL E/D 'ROAS'", 1)
Calcula el ROAS (ingresos/gastos) sobre la marcha y muestra solo las campañas en las que el ROAS es inferior a 1 (perder dinero). Ordena por gastos para priorizar las grandes pérdidas presupuestarias.
Una campaña que gaste 500$ al día con un ROAS de 0,6$ pierde 200$ al día. En 30 días, eso es 6.000$ en pérdidas. Esta fórmula los detecta rápidamente.
11. Segmenta por formato de anuncio (imagen, vídeo o carrusel)
¿Qué formatos creativos impulsan el rendimiento?
=QUERY(A2:F, "SELECT C, COUNT(A), AVG(E), SUM(F) GROUP BY C ORDER BY AVG(E) DESC LABEL COUNT(A)
'Ad Count', AVG(E) 'Avg CTR', SUM(F) 'Total Conv'", 1)
Agrupa por formato de anuncio (C), cuenta el total de anuncios, promedia el CTR y suma las conversiones. Revela qué formatos funcionan mejor para tu público y tus objetivos de campaña específicos.
12. Calcule el valor promedio de los pedidos por fuente de tráfico
Descubre qué canales atraen a clientes de alto valor.
=QUERY(A2:E, "SELECT A, SUM(D)/SUM(C) GROUP BY A ORDER BY SUM(D)/SUM(C) DESC LABEL
SUM(D)/SUM(C) 'AOV'", 1)
Divide los ingresos totales (D) por el total de pedidos (C) para calcular valor medio de pedido por fuente. Ordena para mostrar primero las fuentes de AOV más altas.
Si la búsqueda orgánica tiene un AOV de 85$ mientras que las redes sociales pagas tienen un AOV de 45$, puedes priorizar la inversión en SEO incluso si las redes sociales pagas tienen un CPA más bajo. El valor de por vida del cliente es tan importante como el costo de adquisición.
13. Encuentre campañas que superen los umbrales presupuestarios
Supervise las campañas que se acercan o superan los presupuestos mensuales.
=QUERY(A2:D, "SELECT A, SUM(C), D WHERE SUM(C) > D GROUP BY A, D LABEL SUM(C) 'Actual Spend',
D 'Budget'", 1)
Compara el gasto real (C) con el presupuesto (D) y muestra solo las campañas en las que son reales > presupuestarias. Evita gastos inesperados de más antes de que perjudiquen las pérdidas y ganancias mensuales.
14. Analice el rendimiento por hora del día/día de la semana
Optimiza la programación de anuncios y los ajustes de pujas.
=QUERY(A2:F, "SELECT B, AVG(D), AVG(E), AVG(F) GROUP BY B ORDER BY AVG(F) DESC LABEL AVG(D)
'Avg CPC', AVG(E) 'Avg CTR', AVG(F) 'Avg Conv Rate'", 1)
Agrupa por hora o día (B) y calcula las métricas promedio por período de tiempo. Identifica horas/días de alto rendimiento para estrategias de despedida de un día.
Muchas campañas B2B registran tasas de conversión entre un 40 y un 50% más altas durante el horario laboral (de 9 a.m. a 5 p.m., de lunes a viernes). Esta fórmula cuantifica cuándo se deben aumentar las pujas.
15. Cree resúmenes multimétricos de estilo pivote
Cree paneles ejecutivos con métricas agregadas en múltiples dimensiones.
=QUERY(A2:G, "SELECT A, B, SUM(D), SUM(E), SUM(F), SUM(E)/SUM(D), SUM(F)/SUM(D) WHERE D > 0
GROUP BY A, B ORDER BY SUM(E) DESC LABEL SUM(D) 'Clicks', SUM(E) 'Conversions',
SUM(F) 'Revenue', SUM(E)/SUM(D) 'Conv Rate', SUM(F)/SUM(D) 'Rev/Click'", 1)
Grupos por canal (A) y tipo de campaña (B). Calcula número total de clics, conversiones e ingresos, además de las métricas calculadas (tasa de conversión, ingresos por clic). Crea una visión general completa del rendimiento.
En lugar de mantener de 5 a 10 informes separados, esta fórmula única genera resúmenes listos para ser ejecutivos que se actualizan automáticamente cuando cambian los datos de origen.
Consejos de QUERY avanzada para datos de marketing
Combinación de varias fuentes de datos
Cuando tengas datos de Google Ads en una hoja y de Facebook Ads en otra, usa QUERY con {} notación matricial:
=QUERY({GoogleAds!A2:E; FacebookAds!A2:E}, "SELECT Col1, SUM(Col4) GROUP BY Col1", 1)
Esto combina los datos de varias hojas antes de realizar la QUERY. Puedes hacerlo manualmente, usar las exportaciones de la plataforma o automatizarlo con herramientas como Capa de datos si se extrae de varias plataformas publicitarias en una hoja consolidada. Para obtener más información sobre la automatización de Google Sheets, consulta nuestra guía sobre Funciones de Google Sheets AI.
Gestión dinámica de los intervalos de fechas
En lugar de codificar las fechas, haga referencia a las celdas:
=QUERY(A2:E, "SELECT A, SUM(C) WHERE B >= date '"&TEXT(F2,"yyyy-mm-dd")&"' AND B <= date '"
&TEXT(F3,"yyyy-mm-dd")&"' GROUP BY A", 1)
Pon la fecha de inicio en F2 y la fecha de finalización en F3. La fórmula se actualiza automáticamente cuando cambias esas fechas.
Cómo evitar errores de QUERY comunes
«No se puede analizar la cadena de consulta»: Por lo general, se debe a la mezcla de referencias de columna (A, B, C) con columnas genéricas (Col1, Col2, Col3). Utilice Col.1 notación al combinar hojas con {}.
Resultados vacíos: Compruebe que sus condiciones de WHERE no sean demasiado restrictivas. Elimine las condiciones de una en una para identificar el problema.
Problemas de formato de fecha: Google Sheets almacena las fechas como números. Utilice fecha '2025-12-09' formato en QUERY, no referencias de celda con fechas sin procesar.
Para los profesionales del marketing que trabajan con conjuntos de datos más grandes, consulta nuestra guía sobre BigQuery para profesionales del marketing cuando Sheets comience a alcanzar los límites de rendimiento.
Tabla comparativa: QUERY y análisis manual
Conclusión clave: QUERY tiene una curva de aprendizaje inicial más alta, pero se amortiza con actualizaciones automáticas y sin tiempo de mantenimiento.
Preguntas frecuentes: Función de QUERY de Google Sheets para marketing
¿Qué es la función de QUERY de Google Sheets y por qué deberían utilizarla los profesionales del marketing?
La función QUERY usa una sintaxis similar a la de SQL para filtrar, ordenar, agregar y analizar datos en Hojas de cálculo de Google sin manipulación manual. Los profesionales del marketing deberían utilizarla porque transforma horas de trabajo de copiar, pegar y filtrar en una única fórmula que se actualiza automáticamente. Cuando analizas cientos de campañas en varias plataformas, QUERY se convierte en algo esencial para mantener la cordura y la precisión. La función gestiona el filtrado complejo de múltiples condiciones (muéstrame campañas con un CPA superior a 50 dólares y un CTR de < 2% AND impressions > 1000) que, de lo contrario, requeriría varios pasos manuales.
¿La función QUERY puede gestionar datos de múltiples plataformas publicitarias?
Sí, pero con importantes salvedades. QUERY funciona perfectamente con cualquier dato que ya esté en Google Sheets, independientemente de la fuente. Puedes exportar manualmente los CSV de Facebook Ads, Google Ads, LinkedIn Ads, etc., pegarlos en hojas diferentes y usar la notación matricial de QUERY {Hoja1! A2: E; ¡Hoja 2! A2:E} para combinarlos. El desafío es garantizar una estructura de columnas coherente y manejar diferentes formatos de fecha. Para realizar un análisis multiplataforma automatizado, tendrás que escribir un script de Google Apps para obtener los datos de la API o utilizar conectores dedicados que exporten automáticamente a Hojas de cálculo.
¿Cuál es la diferencia entre las funciones QUERY y FILTER en Google Sheets?
FILTER es más simple y rápido para el filtrado básico, mientras que QUERY es más potente para los análisis complejos. Utilice FILTER cuando necesite mostrar filas que cumplan condiciones sencillas: =FILTRO (A2:E, C2:C>100) muestra las filas en las que la columna C supera los 100. Utilice QUERY cuando necesite agregar (GROUP BY), hacer cálculos (SUM, AVG), ordenar o varias condiciones con lógica Y/O. FILTER devuelve las columnas exactas con las que lo alimentas; QUERY te permite seleccionar columnas específicas, crear campos calculados y cambiar la forma de los datos. Para el análisis de marketing, QUERY suele ser la mejor opción, ya que normalmente hay que sumar los gastos, calcular el ROAS, agrupar por tipo de campaña y ordenar por rendimiento, tareas que FILTER no puede gestionar.
¿Cómo soluciono los errores «No se puede analizar la cadena de consulta» en QUERY?
Este error indica problemas de sintaxis en la sentencia QUERY. Las causas más comunes son:
- Referencias de columna incorrectas: utilice la notación de letras (A, B, C) para consultas de una sola hoja o la notación Col (Col1, Col2, Col3) al combinar varias hojas.
- Faltan comillas en el texto: las comparaciones de cadenas necesitan comillas:
DONDE A = 'Facebook'noDONDE A = Facebook. - Problemas de formato de fecha: las fechas deben usarse
fecha '2025-12-09'formato. - Palabras reservadas: si los encabezados de las columnas utilizan palabras reservadas de SQL como «fecha» u «orden», póngalas entre comillas invertidas. Para depurar, simplifique la fórmula para que
SELECCIONAR *y, a continuación, añada las condiciones de una en una hasta que vuelva a aparecer el error.
¿Puedo usar QUERY con datos en tiempo real de plataformas publicitarias?
QUERY en sí no obtiene datos en tiempo real, solo analiza los datos que ya están en tu hoja de cálculo. Para obtener datos de marketing casi en tiempo real, tienes tres opciones:
- Exportaciones manuales: descargue diariamente los CSV de las plataformas publicitarias y péguelos en su hoja.
- Conectores o complementos de Google Sheets: herramientas que se autentican con las API de la plataforma y rellenan la hoja automáticamente según los cronogramas que defina.
- Guión de Google Apps: escribe código personalizado para llamar a las API de publicidad. Una vez que los datos estén en la hoja mediante cualquiera de estos métodos, las fórmulas de QUERY se actualizan automáticamente. La parte «en tiempo real» depende de la frecuencia de actualización de la fuente de datos.
¿Cuáles son las limitaciones de rendimiento de QUERY con grandes conjuntos de datos de marketing?
QUERY maneja entre 10 000 y 50 000 filas cómodamente en la mayoría de las hojas de cálculo de Google, pero el rendimiento se degrada más allá de eso. Limitaciones específicas:
- Límites de celdas de hoja: Google Sheets tiene un límite de 10 millones de celdas en total.
- Tiempos de espera de cálculo: es posible que se agote el tiempo de espera para las fórmulas de QUERY complejas con múltiples agregaciones en más de 50 000 filas.
- Restricciones de memoria: combinar datos de varias hojas con
{}la notación multiplica el uso de la memoria. En el caso de los datos de marketing a escala empresarial (millones de filas), considera la posibilidad de migrarlos a Google BigQuery o usa Sheets solo para los datos de nivel resumido después de agregarlos previamente en una base de datos.
¿Cómo puedo hacer que las fórmulas QUERY sean más fáciles de mantener y compartir con mi equipo?
La mantenibilidad requiere una planificación por adelantado. Mejores prácticas:
- Usa rangos con nombre: en lugar de
A2: G, asigne al rango de datos el nombre «CampaignData». - Estructura de columnas del documento: añada una fila de comentarios que explique lo que contiene cada columna.
- Almacene las condiciones WHERE en las celdas: coloque los valores de umbral en celdas separadas y haga referencia a ellos mediante la concatenación.
- Añadir gestión de errores: envuelva las fórmulas en IFERROR:
=IFERROR (QUERY (...), «No hay datos que coincidan con tus filtros»). - Crear una hoja de biblioteca de fórmulas: documente las fórmulas QUERY más utilizadas de su equipo con explicaciones.
- Proteja las filas de fórmulas: usa la protección de Google Sheets para evitar la eliminación accidental.
Conclusión: de la sobrecarga de datos a la claridad de los datos
Las 15 fórmulas de QUERY de esta guía resuelven los problemas reales a los que se enfrentan los equipos de marketing a diario: identificar las campañas que agotan el presupuesto, calcular el ROI por canal, comparar el rendimiento a lo largo de los períodos y crear informes automatizados que se actualizan sin intervención manual.
Comience con las fórmulas 1 a 5 (filtre por CPA, calcule el ROAS, identifique los mejores resultados, compare semana tras semana, segmente por dispositivo). Estos resuelven el 80% de las necesidades comunes de análisis de marketing. Cuando te sientas cómodo, incluye análisis geográficos, comparaciones de formatos de anuncios y resúmenes multimétricos.
El objetivo no es memorizar la sintaxis de SQL: es dejar de dedicar 10 horas semanales a la elaboración de informes manuales y redirigir ese tiempo hacia la estrategia, las pruebas y la optimización.
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Elige una fórmula de esta lista, aplícala a los datos de tu campaña actual y calcula el tiempo que tarda en comparación con el proceso manual. Ese ahorro de tiempo, multiplicado por 52 semanas, es tu ROI anual gracias al aprendizaje de QUERY.
