LISTA DE REVISIÓN PARA INFORMES DE DARK SOCIAL
Caso de trabajo: informe ficticio de una guía de lentes de viaje. No son datos reales.

REPORTE RELLENO · ABRIL
Página: guía para elegir un lente de viaje.
Unidad del informe de analítica: sesiones en esa página.
Total: 620 sesiones.
Etiqueta de campaña conocida: 210 sesiones con utm_source=instagram y utm_campaign=lente_abril.
Sin fuente clara: 95 sesiones en (direct)/(none).
Otras fuentes registradas: 315 sesiones.
Pregunta opcional: “¿Cómo encontraste esta guía?”
Respuestas: 19 personas. Ocho dijeron que alguien les envió el enlace en privado; cinco nombraron WhatsApp, dos email y una otra aplicación.

LECTURA DE ESTE EJEMPLO
Las 210 sesiones identifican el enlace etiquetado, no a su último remitente. Si alguien reenvió la URL, la campaña original puede seguir en el enlace.
Las 95 sesiones describen una categoría sin fuente clara. Pueden incluir visitas por URL escritas directamente, enlaces sin etiqueta, mensajes privados, redirecciones, documentos offline u otras causas que el sistema no registró.
Las 19 respuestas son contestaciones voluntarias, no sesiones. Las ocho menciones de envío privado no se pueden asignar a las 95 sesiones ni expandir a todos los visitantes. Las cinco menciones de WhatsApp tampoco estiman cuánto tráfico viene de WhatsApp.
Los tres grupos de sesiones son disjuntos, usan la misma definición y periodo y forman el total: 210 + 95 + 315 = 620. Las 19 respuestas son personas y van aparte; no se suman a sesiones. La evidencia permite informar señales parciales y mantener desconocido el resto.

COMPROBACIÓN ANTES DEL PRÓXIMO INFORME
[ ] Fijé página, fechas, zona horaria y herramienta de analítica.
[ ] Revisé que el total y las filas de fuente usen el mismo periodo y tipo de sesión.
[ ] Guardé UTM solo para enlaces de campañas que controla el equipo.
[ ] Abrí un enlace de prueba después de redirecciones y comprobé que las etiquetas llegan al destino.
[ ] Dejé (direct)/(none) con la etiqueta “sin fuente clara”; no lo renombré como WhatsApp o dark social.
[ ] Si uso una pregunta voluntaria, anoté cuántas personas la vieron y cuántas respondieron.
[ ] Mostré respuestas, sesiones y clics por separado; no sumé una respuesta a un conteo de sesiones.
[ ] Describí como observación lo que el sistema registró y como hipótesis lo que podría explicarlo.
[ ] Dejé desconocido cualquier origen que no pueda comprobar.
[ ] No pedí acceso a mensajes privados ni usé datos personales en etiquetas UTM.

FRASE DE REPORTE PARA ADAPTAR
“En abril, la guía registró 620 sesiones: 210 con la campaña UTM de Instagram, 95 clasificadas como (direct)/(none) y 315 con otras fuentes registradas. De 19 respuestas voluntarias, ocho personas recordaron recibir el enlace en privado. Estas respuestas aportan contexto, pero no identifican las 95 sesiones sin fuente clara ni estiman el origen de todas las visitas.”
Reemplaza fecha, página, cifras, nombres de etiquetas y herramienta antes de compartir. No presentes esta frase como resultado real.

FUENTES Y LÍMITES
Google Analytics, entender (direct)/(none): https://support.google.com/analytics/answer/15258820?hl=es
Explica que direct/(none) indica una fuente no clara e incluye varias causas posibles; no identifica un canal privado.
Google Analytics, campañas y fuentes: https://support.google.com/analytics/answer/11242841?hl=es
Documenta los parámetros de campaña. Una UTM etiqueta el enlace controlado, no necesariamente a quien lo reenvía ni el motivo de una visita.
Alexis C. Madrigal, The Atlantic, 12-10-2012: https://www.theatlantic.com/technology/archive/2012/10/dark-social-we-have-the-whole-history-of-the-web-wrong/263523/
Fuente histórica para el uso del término en enlaces de email, mensajería y aplicaciones sin referente. Sus datos de 2012 no son un benchmark actual.

El caso, los conteos y la frase son elaboración editorial e hipotéticos. Esta lista sirve para reportar incertidumbre, no para reconstruir toda la actividad privada.