El spam en Google Analytics ha dejado de combatirse persiguiendo dominios uno a uno. El 21 de septiembre de 2026, Google incorporó a Google Analytics 4 los filtros de nombre de host de tipo «incluir»: en lugar de ir bloqueando cada dominio extraño que aparece en tus informes, ahora declaras cuáles son tus dominios y todo lo demás deja de procesarse.
En Vandelay vemos el mismo patrón en casi todas las cuentas que auditamos desde Barcelona: sesiones que nadie sabe de dónde salen, conversiones que no cuadran con el CRM y decisiones de presupuesto tomadas sobre datos contaminados. El cambio es discreto en la interfaz y relevante en la práctica. Aquí tienes qué ha cambiado exactamente, qué dice la documentación de Google, qué no está documentado todavía y cómo configurarlo sin perder datos por el camino.
Qué ha cambiado en Google Analytics el 21 de septiembre de 2026
La novedad aparece recogida en las notas de versión oficiales de Google Analytics. La entrada fechada el 21 de septiembre de 2026 dice textualmente: «Google Analytics now supports Include data filters for hostnames, allowing you to create an allowlist of approved domains» («Google Analytics ya admite filtros de datos de tipo incluir para nombres de host, lo que permite crear una lista de dominios aprobados»).
No es una función que salga de la nada. El 11 de junio de 2026, las mismas notas de versión habían anunciado la primera mitad: «Hostname filters are a new type of filter within the existing Data Filter section of the Admin section. It allows customers to filter out (exclude) events based on their hostname». Es decir, en junio llegó el filtro para excluir dominios y en septiembre ha llegado el filtro para permitir solo los tuyos.
La diferencia entre una cosa y la otra no es cosmética, y la explicamos en detalle más abajo.
Lo que está confirmado
- La función está documentada por Google en sus notas de versión de Analytics, con fecha del 21 de septiembre de 2026. No es un rumor ni un hallazgo de terceros.
- Vive dentro de los filtros de datos de GA4, en la sección de administración. Según la documentación de Google, los filtros de datos son de tres tipos: tráfico de desarrolladores, tráfico interno y tráfico de nombre de host web.
- El efecto es permanente. Google lo dice sin rodeos en su ayuda: «Los filtros se aplican a los datos de forma permanente. Por ejemplo, si aplica un filtro de exclusión, los datos excluidos nunca se tratarán ni estarán disponibles en Google Analytics ni en BigQuery».
- El cambio fue recogido el 21 de septiembre por PPC Land y el 22 de septiembre por Search Engine Land.
Lo que no podemos confirmar todavía
Conviene marcar la frontera entre lo que dice la documentación y lo que ha publicado la prensa especializada:
- Los detalles operativos proceden de PPC Land. Según su lectura de la documentación, el límite es de diez filtros de datos por propiedad, hace falta el rol de Editor a nivel de propiedad, existe un modo de prueba que etiqueta los eventos coincidentes antes de activar el filtro, los eventos enviados por Measurement Protocol quedan fuera del filtro y los eventos sin nombre de host se bloquean automáticamente porque «normalmente indican spam o tráfico anómalo». No hemos podido verificar cada uno de esos puntos directamente en el centro de ayuda de Google, así que los damos como lo que son: la lectura de un medio especializado.
- No están documentadas las reglas de coincidencia. No sabemos si el campo admite coincidencia exacta, comodines o expresiones regulares, ni cómo se comportan los subdominios. Es justo el dato que más falta hace antes de activar nada.
- No hay calendario de despliegue publicado. Google no ha indicado si la opción está ya en todas las propiedades o si llega por fases, así que es posible que la veas o no la veas en tu cuenta hoy mismo.
- No existe una medición pública del impacto. Nadie ha publicado cuánto tráfico spam elimina esto de media. Cualquier porcentaje que circule estos días conviene mirarlo con lupa.
Qué es el spam en Google Analytics y por qué te ensucia los informes
El spam en Google Analytics no es un ataque a tu web. Es más sencillo y más molesto: alguien envía datos a tu propiedad de Analytics sin haber pasado nunca por tu sitio. El identificador de medición de GA4 es público —está en el código de cualquier página—, así que enviar eventos falsos a una propiedad ajena es técnicamente trivial.
El resultado lo has visto aunque no lo hayas llamado así: picos de sesiones de un día para otro, referencias de dominios que no conoces, países que no vendes, una tasa de rebote que se desploma sin motivo o conversiones registradas a horas imposibles. También entra en el mismo saco un caso más prosaico y bastante habitual: que tu código de medición esté copiado en un entorno de pruebas, en una versión antigua del sitio o en una web de terceros que clonó tu plantilla.
Todo eso comparte una característica que es la que hace útil el nuevo filtro: llega con un nombre de host que no es el tuyo. El nombre de host es, simplemente, el dominio desde el que se disparó el evento. Si tus eventos legítimos salen de tudominio.es y tienda.tudominio.es, cualquier evento que declare otro origen —o que no declare ninguno— es, como mínimo, sospechoso.
El problema de fondo no es estético. Es que sobre esos números se decide dónde va el presupuesto. Si mides mal, priorizas mal, y eso arrastra desde el reparto de inversión publicitaria hasta el análisis de conversión del que hablamos en nuestra guía de CRO con IA.
Lista de exclusión frente a lista de dominios permitidos
Hasta junio de 2026, la defensa habitual contra el tráfico basura en GA4 pasaba por segmentos, exploraciones y filtros creados a posteriori. Desde junio existe el filtro de nombre de host de tipo excluir. Y desde el 21 de septiembre, el de tipo incluir.
La diferencia es de planteamiento:
- Excluir es reactivo. Detectas un dominio raro, lo añades a la lista, y esperas al siguiente. Cada dominio nuevo requiere una intervención manual, y siempre vas por detrás.
- Incluir es proactivo. Declaras tus dominios legítimos una sola vez y todo lo que no esté en esa lista queda fuera desde el primer evento, sin que tengas que haberlo visto antes.
Como resume Search Engine Land, la novedad «invierte el enfoque»: en lugar de identificar y bloquear las fuentes no deseadas, los anunciantes pueden ahora especificar en qué dominios confían. Para un negocio con un solo sitio es una configuración de dos minutos que se olvida. Para quien gestiona varias marcas o varios dominios, es la diferencia entre mantener una lista negra infinita y mantener una lista blanca de cuatro líneas.
Hay un matiz que merece atención y que conviene no perder de vista: al ser permanente, un filtro de inclusión mal configurado no te deja tráfico sucio, te deja sin tráfico. Es exactamente el escenario contrario y bastante peor.
Cómo configurar el filtro de nombre de host paso a paso
La secuencia es la siguiente. Antes de tocar nada, dedica diez minutos al primer punto: es el que evita los disgustos.
- Inventaría tus nombres de host reales. En GA4 puedes revisar la dimensión «Nombre de host» en una exploración libre, cruzada con sesiones, durante un periodo largo. Ahí aparecerán tus dominios legítimos y también los que no lo son. Anota todo lo que sea tuyo: dominio principal, versión con y sin
www, subdominios de tienda, blog, ayuda, entornos de reserva o de pago alojados en otro dominio, landings en dominios propios y páginas AMP si las usas. - No olvides lo que no está en tu web. Si usas pasarelas de pago, sistemas de reservas, chats o formularios alojados en dominios de terceros que disparan eventos hacia tu propiedad, esos nombres de host también son legítimos. Dejarlos fuera de la lista es la forma más rápida de perder tus conversiones.
- Entra en la sección de administración y abre los filtros de datos. Según la documentación de Google, los filtros de nombre de host viven dentro de la sección de filtros de datos del apartado de administración de la propiedad.
- Crea el filtro en modo de prueba, no activo. Este es el paso que más gente se salta y el único que no se puede deshacer si lo haces mal. En modo de prueba, GA4 no descarta nada: etiqueta los eventos que coincidirían para que puedas comprobar el efecto antes de aplicarlo.
- Deja pasar al menos una o dos semanas. Necesitas que el periodo de prueba cubra un ciclo completo de tu negocio, incluidos fines de semana, campañas y cualquier flujo que solo se active de vez en cuando.
- Revisa qué habría caído. Si en la lista de eventos filtrados aparece algo que reconoces como tuyo, corrige la lista de dominios antes de activar.
- Activa y documenta la fecha. Apunta el día exacto en el que el filtro pasa a activo. Vas a necesitarlo: cuando el tráfico basura desaparezca, tus gráficos mostrarán una caída que no es una caída de negocio. Sin esa anotación, dentro de tres meses nadie lo recordará.
Si trabajas tus informes en Looker Studio, añade una nota de anotación en esa misma fecha. Explicamos cómo montar ese tipo de paneles en nuestra guía para sacar el máximo provecho a Looker Studio, y lo mismo aplica a los nuevos paneles personalizables de GA4.
Cuatro errores que pueden costarte datos
Los hemos visto todos, y no siempre en cuentas pequeñas:
- Activar directamente sin modo de prueba. Los datos filtrados no se recuperan. Ni en la interfaz de Analytics ni en BigQuery. No hay botón de deshacer.
- Olvidar un subdominio. El caso clásico es la tienda o el área de cliente, que suele estar en un subdominio distinto y suele ser justo donde se registran las conversiones que importan.
- Dar por hecho el comportamiento de los comodines. Mientras Google no documente las reglas de coincidencia, lo prudente es listar los nombres de host de forma explícita y comprobar el resultado en modo de prueba, en lugar de confiar en que un patrón cubra todos tus subdominios.
- Pensar que esto sustituye a la exclusión de referencias. No son lo mismo. El filtro de nombre de host decide qué eventos entran en la propiedad; la exclusión de referencias decide cómo se atribuye una sesión que ya ha entrado. Son dos ajustes distintos que resuelven dos problemas distintos.
Qué significa esto para la medición de tu pyme
Si tu web recibe cien visitas al mes, el spam probablemente no cambie ninguna decisión. Si recibe varios miles, o si tienes campañas de pago cuyo rendimiento se juzga contra los datos de Analytics, el ruido sí pesa. Y pesa el doble cuando ese dato alimenta después un modelo de atribución o un panel de dirección.
Lo interesante del movimiento es hacia dónde apunta. Google lleva meses reforzando el mismo frente: primero el canal AI Assistant para identificar el tráfico que llega desde ChatGPT, Gemini y otros asistentes, después las propiedades de plataforma en Search Console y ahora los filtros de inclusión por nombre de host. Todo ello va en la misma dirección: saber con más precisión de dónde viene cada visita en un entorno en el que el tráfico llega por más sitios que nunca.
Para una pyme, la traducción práctica es sencilla. Tener menos datos pero limpios vale más que tener muchos y no poder fiarte de ninguno. Es la misma lógica que defendíamos al hablar del marketing mix modeling aplicado a negocios pequeños: la calidad del dato de entrada marca el techo de cualquier análisis posterior, por sofisticado que sea el modelo.
Nuestra lectura en Vandelay
Nos parece una mejora real y, a la vez, una función que hay que tratar con respeto. Real porque resuelve un problema antiguo de la forma correcta: en el origen y no en el informe. De respeto porque es irreversible y porque Google todavía no ha documentado todo lo necesario para configurarla a ciegas.
Nuestra recomendación para esta semana es modesta y concreta: entra en tu propiedad, mira la dimensión de nombre de host de los últimos noventa días y comprueba cuántos dominios distintos aparecen. Puede que la respuesta sea «uno» y no tengas nada que hacer. Puede que sean once y acabes de encontrar por qué tus informes nunca cuadraban. Esa comprobación no cuesta nada y no filtra nada.
Preguntas frecuentes sobre el spam en Google Analytics
¿Qué es exactamente el spam en Google Analytics?
Son eventos enviados a tu propiedad de GA4 por alguien que nunca visitó tu web. Como el identificador de medición es público, cualquiera puede mandar datos falsos a una propiedad ajena. El resultado son sesiones, referencias y a veces conversiones que no corresponden a ningún usuario real.
¿Qué es un filtro de nombre de host de tipo incluir?
Es un filtro de datos de GA4 que crea una lista de dominios aprobados. Solo se procesan los eventos cuyo nombre de host está en esa lista; el resto se descarta antes de entrar en la propiedad. Google lo anunció en sus notas de versión el 21 de septiembre de 2026.
¿Puedo recuperar los datos que ha filtrado?
No. La documentación de Google es explícita: los filtros se aplican de forma permanente y los datos excluidos nunca estarán disponibles ni en Google Analytics ni en BigQuery. Por eso el modo de prueba es imprescindible antes de activar nada.
¿Está disponible en España?
Es una función del producto, no una función geográfica, así que no depende del país. Lo que no ha publicado Google es un calendario de despliegue, de modo que podría no aparecer todavía en todas las propiedades. La comprobación es inmediata: si está, la verás en los filtros de datos de tu propiedad.
¿Sirve para el tráfico que llega desde ChatGPT o Gemini?
No, son cosas distintas. Ese tráfico es real y llega con el nombre de host de tu web; se identifica por la referencia, no por el nombre de host. Para medirlo, lo que corresponde es el canal AI Assistant de GA4.
¿Y si tengo varias webs en la misma propiedad?
Entonces esta función te interesa especialmente, pero exige más cuidado: todos los dominios y subdominios legítimos tienen que estar en la lista antes de activar el filtro. Según PPC Land, el límite es de diez filtros de datos por propiedad, un dato que no hemos podido confirmar directamente en la ayuda de Google.
¿Quieres saber cuánto ruido hay hoy en tus informes?
En Vandelay auditamos la medición de pymes y tiendas online desde Barcelona antes de tocar una sola campaña, porque no tiene sentido optimizar sobre números en los que no se puede confiar. Si quieres que revisemos qué parte de tus datos es tráfico real y qué parte es ruido, hablamos sin compromiso.
Fuentes
- Google Analytics — «Novedades de Google Analytics». Entrada del 21 de septiembre de 2026 sobre los filtros de datos de tipo incluir para nombres de host y entrada del 11 de junio de 2026 sobre la aparición de los filtros de nombre de host.
- Google Analytics — «Filtros de datos». Documentación oficial sobre los tipos de filtro y sobre el carácter permanente de los datos excluidos.
- PPC Land — «Google Analytics filter blocks data from domains not on an approved list» (21 de septiembre de 2026). Origen de los detalles operativos citados y no verificados en fuente primaria.
- Search Engine Land — «Google Analytics adds hostname allowlists to fight spam traffic» (22 de septiembre de 2026), por Anu Adegbola.
Datos verificados el 24 de septiembre de 2026. La existencia de los filtros de nombre de host de tipo incluir está confirmada en las notas de versión de Google Analytics; las reglas de coincidencia, el tratamiento de subdominios y el calendario de despliegue no están documentados a fecha de publicación. Los detalles operativos atribuidos a PPC Land no han podido verificarse en el centro de ayuda de Google. Actualizaremos este artículo cuando Google publique información adicional.
Este artículo forma parte de nuestro contenido sobre analítica y medición. Si prefieres que lo hagamos por ti, mira nuestro servicio de posicionamiento SEO y GEO. Relacionado: Dashboard de Google Analytics: los paneles personalizables de GA4 · Canal AI Assistant de GA4.
Sobre el autor
Jehiel Ramos · CEO y consultor digital
Jehiel Ramos es CEO y consultor digital en Vandelay, la agencia de marketing digital que fundó en Barcelona en 2020. Con más de diez años de experiencia en marketing digital, dirige la estrategia de los clientes de la agencia en posicionamiento SEO y GEO (visibilidad de marca en Google y en asistentes como ChatGPT, Gemini y Perplexity), campañas de Google Ads y Meta Ads, diseño web orientado a conversión y automatización de marketing con inteligencia artificial, siempre con un enfoque de retorno medible y no de métricas de vanidad. Escribe en el blog de Vandelay sobre la evolución de la búsqueda, la publicidad digital y la IA aplicada al marketing, con datos verificados en fuentes primarias. Puedes contactar con él en vandelay@vandelay.es o a través de su perfil de LinkedIn.
Perfil de LinkedIn · Todos sus artículos · Cómo producimos el contenido