Desde el 1 de junio de 2026 Google Ads aplica un límite móvil de 37 meses para datos granulares (hora, día, semana): pasado ese umbral, la información desaparece del panel y de la API. Quien no exportó antes, ya perdió el detalle de campañas anteriores a mayo de 2023.

La política es clara y ya está activa: los datos de reporte por hora, día y semana quedan disponibles solo durante 37 meses desde su fecha de origen, mientras que los agregados mensuales, trimestrales y anuales se conservan 11 años. Las métricas de alcance y frecuencia corren aparte, con un límite de apenas 3 años. Pasado el umbral, cualquier consulta granular vía Google Ads API o Scripts devuelve directamente un error (DateRangeError) —no hay forma de recuperarlo desde la interfaz—.

Qué tipo de dato se pierde.

El problema no es la pérdida en sí, es qué tipo de dato se pierde: el detalle por hora y día es justamente el que alimenta decisiones tácticas —dayparting, ajustes de puja por franja horaria, comparación de un Hot Sale o un Cyber Monday contra su edición anterior hora por hora—. Los promedios mensuales que sí sobreviven 11 años no sirven para eso: diluyen exactamente el patrón que un equipo de performance necesita para replicar un pico de conversión o evitar un bache de gasto ineficiente.

El límite es móvil, no fijo.

Hay un matiz que muchos equipos están pasando por alto: el límite es móvil, no fijo. No es "exportá antes del 1 de junio y quedate tranquilo" —cada mes que pasa, un mes más de historia granular cae fuera de la ventana de 37 meses—. Un anunciante que hoy tiene acceso a datos de junio de 2023 los va a perder en agosto de 2026, y así sucesivamente. Si la exportación no es un proceso automatizado y recurrente (vía BigQuery Data Transfer, por ejemplo), la pérdida de historial granular es permanente y continua.

El impacto en LATAM.

Para marcas en LATAM que arman su calendario de pauta alrededor de eventos fuertes de e-commerce —Hot Sale, Cyber Monday, Buen Fin— esto pega directo: la comparación hora a hora contra ediciones de más de tres años atrás ya no está disponible nativamente en la cuenta. Y hay un riesgo técnico extra que reportaron varios desarrolladores: si se dispara un backfill manual en BigQuery para una fecha que ya superó los 37 meses, el sistema puede sobrescribir esa fecha con un valor vacío en la tabla —es decir, un intento de "rescatar" data vieja mal ejecutado puede borrar la que ya tenías guardada—.

Tus datos como activo propio.

Acá está el punto ciego que separa a una marca que solo mira el panel de una que gestiona sus datos como activo propio: si tu historial de performance vive únicamente adentro de Google Ads, no es tuyo —es prestado, y con fecha de vencimiento—. Una agencia que convierte datos en ventaja competitiva no depende de que la plataforma decida cuánto tiempo guardar tu historia: automatiza la exportación granular a un data warehouse propio (BigQuery, un data lake, lo que sea) desde el día uno de la cuenta, para que ningún cambio de política de retención vuelva a borrar años de aprendizaje de campaña.

Ángulo Brand.

Si tu memoria de campañas vive adentro del panel de Google, no tenés memoria —tenés un alquiler con fecha de desalojo—. Los datos que no son tuyos, tarde o temprano dejan de estar. La diferencia entre optimizar con benchmarks reales de tres, cuatro o cinco años y optimizar a ciegas es tener o no tener tu propio historial fuera de la plataforma. Eso no lo resuelve Google. Lo resuelve quien arma la infraestructura de datos antes de necesitarla.