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# Comprender las discrepancias del conteo de visitas en experimentos con capping

> Comprenda por qué los límites de visualización (capping) provocan conteos de visitas desiguales entre variaciones y por qué el conteo de visitantes únicos es la métrica fiable para evaluar el equilibrio del experimento.

Cuando utiliza límites de visualización (capping) en sus feature flags o experimentos, el número total de **visitas** registradas para sus variaciones suele aparecer desigual en comparación con la versión Original.

Si observa que la versión Original tiene significativamente más visitas que la variación, este comportamiento es el esperado y no indica un fallo en la configuración de su experimento, como un [Sample Ratio Mismatch (SRM)](../statistical-methods/sample-ratio-mismatch).

Utilice esta guía para entender exactamente por qué el capping crea esta diferencia en el conteo de visitas y por qué debería centrarse en el conteo de visitantes únicos en su lugar.

## El efecto de los límites de visualización en los datos del experimento

En configuraciones avanzadas, un límite de visualización suele lograrse añadiendo dinámicamente a un usuario a un segmento de exclusión después de que haya visto la variación una vez, lo que comúnmente se hace estableciendo un valor de dato personalizado o de almacenamiento local para el visitante.

También puede configurar [límites de visualización en el Code editor](../../experimentation/web-experimentation/code-based-experiments/using-the-code-editor#añadir-un-límite-de-visualización) para experimentos y establecer límites de [capping similares para personalizaciones](../../web-personalization/set-up-and-launch-a-personalization#capping).

### Ejemplo: límites de visualización de pop-up y conteo de visitas

Suponga que configura un experimento donde la **Variación** muestra un pop-up de marketing, pero el **Original** no. Para evitar molestar a los usuarios, utiliza un límite de visualización para mostrar el pop-up solo una vez al mes.

Esta configuración suele provocar una discrepancia en el número total de visitas (sesiones) registradas, aunque el número de visitantes únicos permanezca equilibrado.

#### Original: no se activan límites de visualización

Cuando Kameleoon asigna un visitante a la versión **Original**:

* El pop-up nunca se muestra.
* Como el pop-up nunca se muestra, el límite de una vez al mes nunca se activa.
* El sistema hace seguimiento de este visitante en cada vista posterior de página o visita de retorno.

**Resultado:** el Original registra un número elevado de visitas totales porque nada restringe el seguimiento.

#### Variación: se aplica el límite de visualización

Cuando Kameleoon asigna un visitante a la **Variación**:

* En la primera visita, el visitante ve el pop-up.
* El sistema registra que se ha alcanzado el límite de visualización (1/1).
* En la siguiente visita, el límite de visualización impide que se muestre el pop-up. Dependiendo de su configuración, el sistema puede dejar de contabilizar estas visitas posteriores como parte de la exposición activa del experimento.

#### La disparidad en el conteo de visitas

Este escenario crea un reparto equilibrado a **nivel de visitante único**, pero un desequilibrio significativo a **nivel de visitas totales**.

* **Original:** un visitante podría generar 10 visitas.
* **Variación:** un visitante podría generar solo una visita seguida.

| Métrica               | Original (sin pop-up)                           | Variación (pop-up con capping en una) |
| --------------------- | ----------------------------------------------- | ------------------------------------- |
| **Visitantes únicos** | 500                                             | 500                                   |
| **Visitas totales**   | **Alto** (segmentado en cada visita de retorno) | **Bajo** (segmentado solo una vez)    |

#### Esto no es un Sample Ratio Mismatch

Es habitual sospechar de un error de configuración cuando se ve una gran diferencia en el conteo de visitas. No obstante, si el número de visitantes únicos es igual, esto **no** es un [Sample Ratio Mismatch (SRM)](../statistical-methods/sample-ratio-mismatch).

* **¿Qué es el SRM?** El SRM es un error estadístico en el que la asignación inicial de **visitantes únicos** no coincide con el reparto configurado (50/50, por ejemplo). El SRM normalmente indica un problema de seguimiento o técnico.
* **¿Qué ocurre aquí?** El **límite de visualización** funciona como está previsto. Limita la exposición de la variación, lo que reduce naturalmente el conteo total de visitas de esa variación. El Original permanece sin capping porque no tiene ningún elemento que limitar.

Confirme siempre el reparto de su experimento observando el número de **visitantes únicos**. Si el conteo de visitantes únicos está equilibrado según su configuración, su experimento se está ejecutando correctamente.