El problema: ¿sobre qué escribo?
Wallida.com es el sitio del centro psicológico: evaluaciones, terapias y un blog que hoy es la principal fuente de tráfico orgánico. La pregunta recurrente no es «¿cómo escribo?», sino «¿sobre qué conviene escribir?». Responderla a ojo desperdicia esfuerzo; responderla con datos convierte el blog en un motor de captación.
Documento vivo: este es el método que estoy afinando.
El pipeline tráfico → decisión
La instrumentación es estándar pero deliberada: cada visita y evento pasa por GTM → GA4, y GA4 exporta a BigQuery. Ahí dejo de mirar dashboards genéricos y empiezo a hacer las preguntas que importan: qué búsquedas traen gente, qué artículos retienen, qué temas terminan en una consulta agendada.
El ciclo se cierra: publico, mido en el mismo BigQuery, y esa medición alimenta la próxima decisión. No es intuición, es un loop con evidencia —la misma idea que aplico depurando producción en verdad-de-fondo-depurar-con-evidencia.
Por qué BigQuery y no solo GA4
GA4 responde «qué pasó»; BigQuery me deja preguntar «por qué» y «qué hago al respecto» cruzando datos a mi manera (sesiones, fuentes, contenido, conversiones) sin los límites de la interfaz. Y deja la puerta abierta a lo siguiente: modelar qué temas tienen mayor probabilidad de terminar en una consulta.
Hacia dónde va
Hoy decido con consultas; el plan es semi-automatizar el primer filtro (un reporte que proponga temas con señal) y, a futuro, conectar esto con la otra mitad del ecosistema: construyendo-wallida-saas-multitenant, donde los mismos principios de datos sostienen un producto B2B2C.