Víctor Beltrán

Tealium iQ es una de las herramientas líderes en gestión de etiquetas, y a medida que las implementaciones y lógicas se vuelven más complejas, la validación de las etiquetas y extensiones se convierte en un paso crucial para evitar errores que puedan derivar en pérdidas de datos o en análisis inexactos.

Este post explora maneras eficientes y avanzadas para validar etiquetas y extensiones en Tealium iQ, desde el uso de herramientas integradas hasta técnicas más profundas de depuración.

 

Asegurarse de estar en la última versión publicada

Aunque parezca una tontería, el script de Tealium iQ puede tardar varios minutos en desplegarse en todo el mundo, así que nunca está de más asegurarse de que la página que estamos visitando ha cargado la versión que acabamos de publicar. Esto lo podemos comprobar fácilmente con la herramienta Web Companion, que se encuentra en la extensión Tealium Tools:

 

Conocer las diferentes capas de datos

Tealium iQ tiene su punto de complejidad, así que es importante conocer cómo se comportan los diferentes objetos por los que pasan los datos antes de que un tag los envíe. Los más importantes y consultados con más frecuencia son los siguientes:

utag_data, el data layer definido en la página, normalmente populado por el servidor.

utag.data, el data layer completo en la página, es una combinación de utag_data, información del DOM, cookies first-party, parámetros del querystring, otras variables JS y, potencialmente, información del perfil de AudienceStream, la plataforma server-side de Tealium.

b, el objeto dentro de utag.js que representa el data layer, contiene una copia de utag.data que es la procesada en cada carga de página y tracking call, por lo que cualquier cambio que hagamos en este objeto será aplicado únicamente al tag que esté ejecutándose.

 

Debugging en consola

Digamos que acabamos de añadir un tag en nuestro perfil de Tealium iQ, publicado, y no vemos saltar el tag en la página. Tras revisar las load rules del tag y ver que debería estar todo correcto, seguimos sin ver el tag en la página.

Podemos buscar la información en los objetos de utag. En la consola, escribimos “utag.rpt”. Al desplegar el objeto, podemos ver todo lo que se ha evaluado. Los números coinciden con el ID del elemento en la interfaz de Tealium iQ, y los prefijos nos indican qué tipo de elemento es:

“ex_” son extensiones. Un cero significa que se ejecutó correctamente. Un uno significa que ha podido haber algún problema.

“l_” son las cargas de los códigos de los tags (no su ejecución).

“r_” son load rules. “t” (true) es que se ha cumplido, “f” (false) que no. r_0 es la load rule “all pages”.

“s_” son los envíos de los tags. “s_1: 0” significa que el tag con ID 1 se envió correctamente.

“ts” es un timestamp en UNIX.

Adicionalmente, Tealium iQ devuelve al usuario mucha información sobre diferentes puntos de la carga del contenedor y utag.view/link() en la consola del navegador, pero solo los mostrará si contamos con la cookie utagdb=true. Aquí va un comando para añadir esta cookie en ejemplo.com y sus subdominios:

document.cookie = «utagdb=true;domain=.ejemplo.comcom;path=/»;

Estos logs los podemos lanzar nosotros desde etiquetas y extensiones, llamando a la función utag.DB(), que es básicamente un console.log() que solo se ve con la cookie utagdb=true.

Algunas abreviaturas que encontramos en los logs son las siguientes:

blr = before load rules

alr = after load rules

wq = wait queue

Cuando vemos “SENDING: XX” significa que la etiqueta con el ID XX se ha lanzado:

Debugging con breakpoints

Al abrir utag.js en Sources, podemos buscar “this.track” para encontrar las líneas en las que podemos añadir un breakpoint para que la ejecución se detenga en el momento en que se hace una tracking call:

Cuando la página se detenga, podemos ver qué información es la que va a tener disponible cualquier tag y extensión que vaya a evaluarse con esa tracking call:

Validar para garantizar datos precisos y decisiones acertadas

Aplicar prácticas eficientes de validación no solo ahorra tiempo, sino que también previene costosos errores que podrían impactar la calidad de los datos recopilados. En última instancia, un proceso de validación robusto es clave para lograr una infraestructura de datos sólida, capaz de respaldar las estrategias de marketing y analítica de cualquier empresa.