[GA4] Google Analytics 4 Property! Vorteile & Tipps zur Migration

In diesem Artikel möchte ich dir gerne folgende Fragen beantworten

• Historie: Wie war die Entwicklung von Urchin Analytics zu Google Analytics 4?
• Vorteile: Was sind die Vorteile von Google Analytics 4?
• Features: Was sind die Unterschiede von Universal Analytics zu Google Analytics 4?
• Updates 2022: Updates von Features, Funktionen und Berichten [Stand Okt /2022]
• Set-up: Erste Schritte, wie du Google Analytics 4 einrichtest!
• Data-Streams: Was sind Ereignisse in Google Analytics 4 und warum sind diese die Grundlage deiner Analysen?
• DSGVO: Einige wichtige Einstellungen & Features zu Datenschutz in Google Analytics 4
• Berichte: Einige wichtige Berichte im Überblick und der Analyse-Hub in Google Analytics 4
• GA4 Demo Account: Wie kriegst du Zugriff auf den GA4 Demo-Account?
• Nächste Schritte GA4:  Umsteigen oder nicht? Was solltest du jetzt machen?
• Ressourcen: Wichtige Ressourcen und Blogs zu Google Analytics 4
• GA4 FAQs: Am Ende des Artikel findest du Fragen & Antworten zu Google Analytics 4

Die Historie zu Google Analytics

Urchin ist Universal Analytics – Firebase ist Google Analytics 4

Google Analytics 4 war nicht die erste Veränderung von Google Analytics, aber wahrscheinlich eine der radikalsten. Die ursprüngliche Firma Urchin, die Google im März/April 2005 übernommen hatte, stellte jahrelang die technologische Plattform für Google Analytics dar. Seit dem Kauf von Firebase im Oktober 2014, einer App-Analytics Software, gab es aber immer wieder Gerüchte, dass Google irgendwann vielleicht die technologische Plattform ändert. Das hat sich dann in einer ersten Beta-Version der Google Analytics App + Web Property im Juli 2019 manifestiert. Am 14. Oktober ist jetzt Google Analytics als Google Analytics 4 live gegangen. Jede neue Property, die du in Google Analytics anlegst, ist ab jetzt auch eine Google Analytics 4 Property. Hier siehst du mal die historische Entwicklung von Google Analytics von Urchin über Firebase zur jetzigen Version.

Die Entwicklung der Analytics Tracking-Codes

Ich habe dir hier auch die Entwicklung der Analytics Tracking-Codes von Urchin zu Google Analytics 4 dargestellt. Dabei habe ich jetzt nicht das gesamte Script dargestellt, sondern nur die Code-Zeile, die das Google Analytics Objekt generiert.

• Der Urchin-Account: _uacct = “UA-5421525-42”
• Google Analytics die erste Version: var pageTracker = _gat._getTracker(„UA-5421525-42“)
• ga.js: _gaq.push([‚_setAccount‘, ‚UA-5421525-42‘])
• analytics.js: ga(‚create‘, ‚UA-5421525-42‘, ‚auto‘)
• gtag.js: gtag(‚config‘, ‚UA-5421525-42‘)
• Google Analytics 4 – gtag.js: gtag(‚config‘, ‚G-4BN7YBQY59‘);

Ein sehr wichtiger Zeitpunkt war 2022 der 16. März:  Ab 1. Juli 2023 werden in Universal Analytics keine neuen Daten mehr in die Standard-Properties verarbeitet (offizielle Mitteilung von Google). Du kannst dich vorbereiten, indem du eine Google Analytics 4-Property einrichtest, und rechtzeitig darauf umstellst. In unserem neuen Artikel (Stand Ende März 2022) findest du Ansätze, wie du den Wechsel von Universal Analytics zu Google Analytics 4 planen kannst. In unserem GA4-Kurs und unseren Seminaren bereiten wir dich bestmöglich auf die Umstellung und den professionellen Einsatz von Google Analytics 4 vor.

Welche Vorteile hat  das neue Google Analytics 4 vs. Universal Analytics?

Das neue Datenmodell erlaubt relevantere und besser visualisierte Analysen

Google Analytics 4 ist die am 14. Oktober 2020 vorgestellte aktuelle Version von Google Analytics. Die Version 4 basiert auf der im Juli 2019 gelaunchten Google Analytics App + Web Property und hat folgende Vorteile:

• Machine Learning: Machine Learning Algorithmen zur besseren Datenanalyse
• Datenschutz by Design: Google Analytics 4 ist zukunftssicher. Das neue GA4 ermöglicht laut Google die Sammlung von Daten auch ohne Cookies oder andere „Identifier“
• Modelling: Bei unvollständigen Daten schließt GA4 fehlende Daten über Modellierungsansätze
• Data Control: Google erlaubt es Unternehmen, Daten besser in GA4 zu administrieren. Das bezieht sich im Wesentlichen auf  die Sammlung, die Aufbewahrung, das Löschen und das Teilen von Daten.
• Anonymisierung von Daten: In GA4 ist keine Anonymisierung von IP-Adressen erforderlich, da IP-Adressen weder protokolliert noch gespeichert werden
• Data-Streams: Neben dem Seitenaufruf werden jetzt schon im Standard 5 weitere Ereignisse, wie Scrolls oder Klicks auf externe Links  in GA4 gemessen.
• Visualisierung: Im neuen Analyse-Modul finden sich ganz neue Möglichkeiten der Visualisierung, wie Trichter-Visualisierungen, Pivot-Tabellen oder Streudiagramme.
• BigQuery: Die Möglichkeit Rohdaten in das Data-Warehouse von Google zu exportieren

Hier auch ein Deep-Dive zu GA4 aus unserem 121Stunden-Talk

Wie unterscheiden sich Features in Google Analytics 4 (GA4) im Vergleich zu Universal Analytics (UA)

Nutzer nicht Sitzungen im Fokus der Analyse

• Nutzer-Fokus: GA4 hat den Fokus auf den Nutzer, UA hat den Fokus auf Sitzungen
• Struktur: Es gibt keine Datenansichten und keine Filter mehr, dafür kannst du jetzt in den Berichten (Analyse) direkt umfangreich filtern
• Analyse: Die Analyse-Möglichkeiten sind grundsätzlich umfangreicher und komplexer
• Visualisierung 2.0: In den fortgeschrittenen Analysen gibt es neue Verfahren, wie Kohorten-, Trichter- oder Nutzer Life-Time -Analysen
• Standardisierung: Standard-Interaktionen eines Nutzers, wie klick, scroll etc. gibt es „out-of-the-box“
• Standard-Ziele definieren: Ziele können einfach über das Menu -> Ereignisse aktiviert werden
• Eigene Ziele definieren: Individuelle Ziele legst du erst als eigene Events an und markierst diese in einem zweiten Schritt als Ziel

Universal Analytics versus GA4

Updates 2021 zu Google Analytics 4

[Juli/2021] GA4 ist neu und verändert sich permanent. Es gab kleine Terminologie-Änderungen sowie die fortgeschrittenen Analysen, die zuerst unter dem Analyse-Hub zu finden waren und jetzt als „explorative Analysen“ unter dem Reiter „Erkunden“. Aber im Juli 2021 gab es auch eine Reihe von signifikanten Veränderungen (mehr dazu auch hier in der Google Hilfe) in den Berichten und der Benutzeroberfläche. Diese neuen Features werden gerade nach und nach in den GA4-Properties ausgerollt. Hier siehst du mal ein paar wichtige Änderungen im Überblick. Hier in dieser Grafik wichtige Änderungen im Überblick

Diese Änderungen sind:

• Benutzeroberfläche: Die Benutzeroberfläche hat sich in Google Analytics 4 verändert. Es gibt eine Zusammenfassung der wichtigsten Berichtsreiter in Berichte, Erkunden, Werbung und Konfigurieren.
• Engagement: Im Berichtsreiter Lebenszyklus -> Engagement -> gibt es jetzt den Bericht Conversions. So gesehen gibt es jetzt zwei Berichte Conversions. Einerseits unter „Konfigurieren“. Hier kannst du auf Basis deiner Ereignisse die Conversion-Ereignisse im Überblick sehen. Im Berichtsreiter Engagement findest du andererseits (in Zukunft) den analytischen Teil der Conversions. Vielleicht gibt es ja auch bald (hoffentlich) Konversions-Raten.
• Mediathek: Die Mediathek in Google Analytics ist komplett neu. Du kannst hier einerseits deine bestehenden Berichte, also die Lebenszyklus-Berichte, individualisieren. Individualisieren bedeutet, dass du bestimmte Berichte entfernen oder hinzufügen kannst. In der Konsequenz definierst du dir deinen „eigenen“ Lebenszyklusbericht.
• Berichte: Zusätzlich gibt es noch die Möglichkeit, ähnlich wie bei Universal Analytics, benutzerdefinierte Berichte anzulegen. In diesen Berichten kannst du auf Basis von Templates deine Berichte individualisieren. So lassen sich Dimensionen und Metriken
  • hinzufügen
  • entfernen
  • in der Reihenfolge verändern
  • die Visualisierung verändern
• Werbung: Es gibt einen ganz neuen Berichtsreiter „Werbung“. Dieser Berichtsreiter enthält erste Analysen und Tools, die du aus dem Universal Analytics Bericht Conversions -> Multi-Channel-Trichter Analysen kennst. Das sind insbesondere die Top-Conversion Pfade und das Modellvergleichstool. Du kannst also jetzt erste Analysen zur Customer-Journey machen und verschiedene standardisierte Attributionsmodelle in GA4 vergleichen. Wenn du mehr dazu wissen willst, wir haben für dich einen umfangreichen Artikel zum Thema Attribution in Google Analytics 4 geschrieben.
• Verwaltung: In der Adminoberfläche findest du noch zusätzlich die Möglichkeit, die „Attributionseinstellungen“ deiner Berichte zu definieren. Zu finden unter Verwaltung -> Property -> Attributionseinstellungen. Du kannst hier das Attributionsmodell für die Berichtserstellung von Standard „Letzer Klick“ auf Model „Letzter Google-Ads“ Klick umstellen und auch das Lookback-Window verändern.

Fazit Updates GA4: Meiner Meinung nach bestätigen die Updates meine Einschätzung zu GA4. Google Analytics 4 ist in seinem gesamten Konzept viel flexibler als Universal Analytics. Diese Änderungen erfordern aber einen deutlichen höheren Planungsaufwand. Das ist auf der einen Seite absolut positiv, wird aber möglicherweise dazu führen, dass obwohl Datenkompetenz zentraler Erfolgsfaktor ist, viele Unternehmen diesen hohen Aufwand in der Planung scheuen werden und in der Konsequenz auf einfachere und simple Tools umsteigen werden.

Set-up: So richtest du Google Analytics 4 (GA4) ein

Jetzt die neue Google Analytics 4 Property planen

Durch die Ankündigung von Google, ab 1. Juli 2023  keine neuen Daten mehr in die alten Universal Analytics Standard-Properties zu verarbeiten, haben sich die zeitlichen Optionen für deine Migration reduziert. Eine komplette Umstellung macht Sinn zu drei möglichen Terminen. 1.Juli 2022, dann hast du ein 1 Jahr Datenhistorie, 1. Januar 2023, dann hast du ein halbes Jahr Datenhistorie und den 01. Juli 2023, dann hast du am längsten zeit aber beim Start keine Datenhistorie in GA4. Mehr dazu auch hier.

Mein Tipp: Fange jetzt an deine Migration zu planen. Die Migration würde ich in 5 Phasen aufteilen.

• Phase 1: Bestehende Universal Analytics Implementierung auditieren
• Phase 2: Business-Requirements (BR) – Plane welche Daten und Metriken du brauchst
• Phase 3: Technical-Requirements – Auf Basis deiner geschäftlichen Anforderungen (BR) plane die technische Implementierung
• Phase 4: Implementierung – Setze die technischen Anforderungen um
• Phase 5: Setze Reporting und Schulung auf

Mehr dazu findest du auch hier in unserem Artikel „Migration zu Google Analytics 4 (GA4) planen“

Bevor die ersten Daten bei dir einlaufen, musst du in einem ersten Schritt eine Google Analytics 4 Property erstellen. Die folgenden einzelnen Schritte sind dafür erforderlich. Ich gehe davon aus, dass du bereits ein Google Analytics Konto hast. Dann hast du drei Optionen.

• Option 1: Du machst ein Upgrade auf Google Analytics 4 in deinem bestehenden Konto
• Option 2: Du erstellst in deinem bestehenden Konto eine neue GA4-Property
• Option 3: Du erstellst ein neues Google Analytics Konto und erstellst ein neue GA4 Property

Welche Option sich am besten eignet haben wir in diesem Artikel 8 Top-Web-Analysten gefragt. In diesem Artikel findest du auch detailliert, wie du das Upgrade oder die Neueinrichtung auf GA4 vornimmst. Wenn du eine einfache und stabile Universal-Analytics Implementierung hast, würde Ich dir in einem ersten Schritt zur Option 1 raten, der Upgrade auf GA4 ist nicht kompliziert und du behältst deine alte Universal-Analytics Property. Es gehen dir also keine Daten verloren. Wenn du einen umfangreichen und komplexen Universal Analytics Set-up hast, ist eine neue Implementierung wahrscheinlich der bessere Ansatz.

Option 1: Upgrade auf Google Analytics 4

Dabei bleibt die ursprüngliche Property erhalten und die neue Property wird ihr zugeordnet. Durch diese Verknüpfung unterstützen die Properties zukünftige Funktionen, sodass du deine Analytics-Konfigurationen einfacher migrieren kannst.

Deine UA Property bleibt erhalten:

Bei dieser Option bleibt deine Universal Analytics Property erhalten und es wird eine neue Google Analytics 4 Property erstellt. Der Vorteil laut Google ist, dass durch diese Verknüpfung die Properties zukünftige Funktionen unterstützen und Analytics-Konfigurationen einfacher migriert werden können. Gleichzeitig hast du so den Vorteil, dass du dich jetzt schon mit GA4 auseinandersetzen kannst.

#1 Der Set-up Assistent in der Google Analytics 4 Property

Im Set-up Assistenten kannst du einige wesentliche Einstellungen vornehmen. Dazu gehören unter anderem

• interne Zugriffe ausschließen
• Verweise ausschliessen (referral exclusion)
• Cross-Domain Tracking
• Google Signale zum Beispiel für Cross-Device Tracking. Damit hast du mehr Informationen zu Nutzern, die in ihrem Google-Konto angemeldet sind und personalisierter Werbung zugestimmt haben.
• Verknüpfung von Google Ads mit deiner GA4 Property
• Conversions anlegen
• Verknüpfung mit BigQuery, dem Data-Warehouse von Google

#5a Neue Property auf der Website integrieren

Jetzt musst du in einem nächsten Schritt deine neue GA4-Property entweder über den Google Tag Manager (empfohlen) oder direkt auf der Website per gtag.js integrieren.

#5b Integration GA4 über den Google Tag Manager

Mehr Sinn macht es in den meisten Fällen, deine GA4 Property über den GTM zu integrieren.

Datenstreams bzw. Ereignisse in  Google Analytics 4

Nutzer machen auf deiner Seite mehr als nur einen Seitenaufruf

Über die GA4 Datenstreams gibt es inzwischen ganz neue Ereignisse, die hier abseits des Pageviews gemessen werden können, und das „out-of-the-box“. Welche Ereignisse übergibt Google Analytics 4 bereits im Standard?  All diese Definitionen sind enorm wichtig für die späteren Reportings. Wenn du Data-Streams einrichtest, findest du die Möglichkeit, gleich 6 Standardereignisse ohne eigenen Implementierungsaufwand darzustellen. Die Ereignisse sind die folgenden:

• Pageview: Wird immer ausgelöst, wenn ein Nutzer eine neue Seite aufruft.
• Scrolls: Immer wenn ein Nutzer bis zum Seitenende (90%) scrollt, wird ein Scroll-Ereignis protokolliert.
• Klicks auf externe Links:  Wenn ein Nutzer auf einen ausgehenden Link klickt (click), wird ein Ereignis vom Typ „Klick auf externen Link“ protokolliert. Dabei bedeutet ausgehend, dass der Nutzer von deiner Domain auf eine andere Domain klickt.
• Website-Suche: Welche interne Suchanfragen stellen Nutzer auf deiner Seite?
• Engagement mit dem Video, wenn du Youtube Videos embedded hast.
• Dateidownloads, wie zum Beispiel PDF-Dokumente.

Ereignisse als Basis für die Definition von Zielen

Alles sind Ereignisse!

Wie definiert man eigentlich Ziele in der der neuen Google Analytics Version? Die Basis sind die Daten-Streams, die du im Kapitel davor kennengelernt hast. Auf Basis dieser Ereignisse kannst du jetzt in einem nächsten Schritt entscheiden, welche dieser Ereignisse du als Ziele (Conversion) markieren möchtest. Besonders eignen sich jetzt in einem Standard Ziele (Ereignisse), wie

• scroll
• click
• file_download
• oder die Video Ziele, wie video_start, video_progress oder video_complete

Wenn du die Ziele als Conversion markierst hast, werden diese dann auch protokolliert und du kannst schon einmal in einem ersten Übersichtsbericht deine Zielerreichungen analysieren. Du wechselst jetzt in den Berichtsreiter Ereignisse -> Conversions und wählst beispielsweise ein Scrollziel aus, das du als Conversion markiert hast. Jetzt öffnet sich ein neuer Bericht und du siehst nicht nur im Überblick, sondern im Detail die Zielerreichungen für deine Conversions-Ziele.

Hinweis: Wie schon in Universal Analytics wird eine Zielerreichung immer erst dann aufgezeichnet, wenn du diese auch aktivierst. Du hast also keine rückwirkenden Zielerreichungen in deinen Analysen. Du kannst maximal 30 Ziel pro Property anlegen, kannst aber Ziele in GA4 „archivieren. Zum Vergleich in Universal Analytics kannst du bis zu 20 Ziele/Datenansicht anlegen, aber kannst diese, einmal angelegt, nicht mehr löschen.

Datenschutz (DSGVO) für  Google Analytics 4

IP-Anonymisierung ist Standard

Wie in Universal Analytics wird es auch hier wieder zahlreiche neue Fragen geben zum Thema Google Analytics & DSGVO. Grundsätzlich gilt auch hier wieder, dass du den Opt-in deines Nutzers für die Sammlung von Daten brauchst.

• Aber neu ist, dass die IP-Anonymisierung nicht mehr aktiv integriert werden muss, sondern das per Default in GA4 von Google vorgenommen wurde. Hier gibt es auch mehr zur IP-Anonymisierung in GA4. Google sagt in diesem Hilfeartikel zur IP-Anonymisierung von GA4 „Die automatisch aktivierte Anonymisierung von IP-Adressen kann nicht deaktiviert werden“
• Auch das opt-out Cookie muss in deiner Datenschutzerklärung wieder für die neue GA4 Property möglich sein. Wie du das machst, findest du hier
• Neue Fristen für die Datenaufbewahrung: Du hast in Google Analytics 4 zwei Optionen zur Datenaufbewahrung. Datenaufbewahrung 2 Monate oder Datenaufbewahrung 14 Monate. Die Datenaufbewahrung und die Optionen haben sich damit im Vergleich verringert. In Universal Analytics liegen diese bei 14, 26, 38, 50 Monaten und du kannst sogar auswählen „Laufen nicht automatisch ab“.
• Wo finde ich die Datenaufbewahrung in GA4?: Du findest die Datenaufbewahrung unter Verwaltung -> Property -> Dateneinstellungen -> Datenaufbewahrung.
• In den GA4-Propertyeinstellungen gibt es unter „Löschanfragen für Daten“ auch die Möglichkeit, bestimmte Daten zu löschen.

Die Benutzeroberfläche in  Google Analytics 4

Mehr Features, Mehr Komplexität

In Universal Analytics hat man die Standardberichte auch gerne nach A-B-C festgemacht. Dabei steht ABC für Akquisition, Behaviour und Conversions. Die jetzige Struktur klingt im Augenblick noch ein wenig hölzern, ist aber abseits der Startseite und des Echtzeit-Berichts als „Lebenszyklus“ definiert. Hier siehst du mal einen Screenshot der neuen GA4 Benutzeroberfläche.

• (1) Startseite: Wichtige Berichte und ML-Analysen auf einen Blick
• (2) Echtzeit: Was machen Nutzer im Augenblick auf deiner Seite?
• (3) Akquisition: Wie kommen Nutzer auf deine Seite (hier sind auch immer noch UTM-Parameter wichtig (UA=Akquisition)
• (4) Engagement: Wie setzen sich deine Nutzer mit deinen Inhalten auseinander (Ereignisse)? (UA = Verhalten)
• (5) Monetarisierung: Wie viel Umsatz generierst du (dazu musst du eCommerce integrieren)? (UA = E-Commerce)
• (6) Bindung: Wie sieht es mit deiner Nutzerbindung aus? (UA = am ehesten die Kohortenanalyse & aktive Nutzer)
• (7) Nutzer: Wie sind deine Nutzer technisch und demografisch beschrieben? (UA = Zielgruppe)
• (8 & 9) Ereignisse: Wie interagieren deine Nutzer mit deinen Inhalten und welche Ziele erreichen sie? (UA = Ereignisse und Zielvorhaben)
• (10) Analyse: Wie kann ich detaillierte Berichte konfigurieren? (UA = Dashboards und benutzerdefinierte Berichte)
• (11) Zielgruppen: Wie kann ich meine Zielgruppen besser abgrenzen? ( UA = Segmente)
• (12) Nutzereigenschaften: Welche Nutzereigenschaften haben meine Nutzer? ( UA = custom dimensions)
• (13) Verwaltung: Administration von Google Analytics 4 (UA = Verwaltung)
• (14) Berichte: Berichte (Widgets) auf der Startseite (Daten im Überblick)
• (15) Berichte anpassen: Adaption der Berichte auf Basis von Dimensionen, wie z.B. Land, Stadt oder Alter
• (16) Berichte teilen: Berichte können hier geteilt oder exportiert werden
• (17) Statistiken: Vordefinierte Analysefragen (Machine Learning) zu 6 Kategorien, wie „Allgemeine Leistung“, „Demografische Merkmale“, „Statistiken zur Nutzergewinnung“, „Analyse der Zugriffe“, „Technologie und „E-Commerce“
• (18) Suchbox: Hier gibt es die Möglichkeit, Analysefragen direkt zu stellen “ Wie viele neue Nutzer in diesem Jahr“

Der Google Analytics 4 (GA4) Demo-Account

Du hast vielleicht GA4 noch gar nicht bei dir implementiert und kannst gar keine ersten Erfahrungen zu GA4 sammeln? Dann beschreibe ich dir hier kurz den GA4 Demo-Acccount, wie du auf Ihn zugreifen kannst und welche Daten du hier findest. Der GA4 Google Demo-Account ist eine komplette Property in der du umfangreiche Analysen mit echten (auch Live-Daten durchführen kannst. Die Basis dabei ist der Google Merchandise-Store und eine Spiele-App mit dem Namen Flood-IT, einem Geduldsspiel aus dem Google App-Store. Interessant ist natürlich hier der Aspekt auch Zugriff auf eine App-Property zu haben. mit ca. 75.000 Nutzern

• GA4 Merchandise Store Daten: 100.000 monatlichen Sitzungen und einen Umsatz von ca. 10.000 $.
• Flood-IT Property: ca. 50.000 Sitzungen, 15.000 Nutzer, interessant aber hier sind die Nutzereigenschaften, wie erreichte Levels etc.

Die Property hat die GA4 Mess-Id G-PSW1MY7HB4 und der Google Tag Manager Code lautet GTM-CGSQ. Das ist vielleicht mal interessant, wenn du Analysen über die Google Entwicklerconsole machst, um dir Ereignisse und Ereignisparameter anzusehen.

Hier findest du den Link zum GA4-Demokonto

Welche Daten sind im GA4 Demo-Konto (Merchandise-Store) interessant?

Neben der Möglichkeit erste Berichte anzusehen, fortgeschritten Analyse, wie Kohorten- oder Trichteranalysen machen zu können, empfehle ich dir mal vor allem folgende Berichte zu testen. Versuch doch mal folgende 4 Analyse im GA4 Demokonto

• Echtzeit-Bericht: Analysiere die Echtzeit-Nutzer und lege einen Vergleich zu mobilen Nutzern an
• Statistiken zur Nutzergewinnung: Analysiere über welches Nutzermedium die Engagement-Rate in den letzten 30 Tagen am höchsten war
• Seiten und Bildschirme: Analysiere im GA4 Demo-Account wie sich in den letzten 30 Tagen im Vergleich zu vorherigen Zeitraum die Aufrufe und Nutzer für den Seitenpfad in % entwickelt haben.
• E-Commerce-Käufe: Analysieren im Demo-Account, wie sich im Zeitraumsvergleich, die Seitenaufrufe für die verschiedenen Artikelkategorien entwickelt haben

Welche Daten sind im GA4 Demo-Konto (Flood-IT) interessant?

• Ereignisse-Wiederkehrer: Analysiere im Demo-Konto unter den Ereignisse, wie die Nutzer-Wiederkehrerrate zwischen täglich aktiven, wöchentlich und monatlich aktiven Nutzer ist.
• Engagement-Level: Analysiere im Demo-Konto unter den Ereignissen, wie oft Nutzer eine Level gestartet und wieviele beendet haben
• Bindung: Analysiere, wie sich das Nutzer-Engagement in Hinsicht auf die durchschnittliche Interaktionsdauer entwickelt hat.
• Erkundung: Mache eine Pfadanalyse auf Basis der Zu Nede gespielteten Flood-IT Spiele (level_end_quickplay)

Viel Spass mit deinen ersten Analysen in Google Analytics 4

Analysen in  Google Analytics 4

Tabelle, Trichter, Pfade und Kohorten

Die gesamte Darstellung deiner Daten und das Reporting sind in Google Analytics von Grund auf anders. Das Reporting kannst du in 6 + 1 verschiedene Aspekte aufteilen. 6 Hauptberichte bzw. Berichtsreiter und als Basis für spätere Analyse den Konfigurationsreiter.

Was die wichtigsten Berichte in GA4 findest du auch in diesem Video

Die 6 Berichtsreiter im Überblick

• (1) Analyse im Berichtsreiter „Startseite“
• (2) Analysen in der „Echtzeit“
• (3) Analyse im Berichtsreiter „Lebenszyklus“, der sich wiederum aufteilt in
  • Akquisition -Wie kommen Nutzer auf deine Seite
  • Engagement – Was machen Nutzer auf deiner Seite (hier spielen die Data-Streams, die du im Set-up definiert hast, eine große Rolle)
  • Monetarisierung – Wie ist der Wertbeitrag deiner Nutzer? Hier bekommst du nur Daten, wenn du E-Commerce für Google Analytics 4 integriert hast – mehr dazu hier bei Simo
  • Bindung – Wie ist deine langfristige Kundenbindung, zum Beispiel nach Kohorten?
• (4) Analyse im Berichtsreiter „Nutzer“
  • Demografische Merkmale – hier findest du Daten von Nutzern, wie Alter, Geschlecht oder Interesse, die in Ihrem Google Konto eingeloggt sind und der Personalisierung ihrer Werbung zugestimmt haben. Bei uns sind das ca. 25%
  • Technologie – Technologie ist in Universal Analytics unter Zielgruppe zu finden. Du findest hier die klassischen Daten, wie Gerätekategorie, Browser, Betriebssystem oder Bildschirmauflösungen. Das einzig neue bisher ist eine neue Dimension “ Plattform-/ Gerätekategorie“  in neuen Kombinationen wie „web / desktop“ oder „web / mobile“
• (5) Analysen im Berichtsreiter Ereignisse
  • Alle Ereignisse: Dieser Bericht ist nicht direkt vergleichbar mit dem Bericht „Ereignisse“ aus Universal Analytics, weil du hier deine Data-Streams (Ereignisse) wiederfindest.
  • Conversions: Auf Basis dieser Ereignisse kannst du diese dann als „Conversions“  markieren und hast diese dann in einem direkten Zeitraumsvergleich als Übersicht zur Verfügung.
• (6) Der Reiter „Erkunden“
  • Der Reiter „Erkunden“ ist mit nichts in Universal Analytics (UA) vergleichbar. In Universal-Analytics gibt es Dashboards und benutzerdefinierte Berichte. In den Standardberichten, gibt es zum Beispiel die Fluss-Berichte und Trichtervisualisierungen. Alle komplexen Berichte sind im „Hub des Anaylse-Tools“ ganz neu aufbereitet.
  • Du findest im“Analyse-Hub“ komplexere Visualisierunsgverfahren wie
    • Kohorten-, Trichter- oder Pfadanalysen
    • aber auch zum Beispiel den Nutzerexplorer, der in UA im Reiter Zielgruppe zu finden ist
• (+1) Im Reiter „Konfigurieren“ findest du die Möglichkeit, „Zielgruppen“ und „Nutzereigenschaften“ zu definieren
  • Zielgruppen: Was sind Zielgruppen in „GA4“?: Mit Zielgruppen kann man in GA4 Nutzer nach bestimmten Dimensionen (z.B. Ort oder Medium), Messwerten (LTV – Life-Time-Value) oder bestimmten Ereignissen (Data-Streams) segmentieren.
  • Zielgruppen können dann in einem zweiten Schritt die Basis für Remarketing-Listen in Google-Ads sein.
  • Nutzereigenschaften: Hier findest du Nutzerattribute, die du aber zuerst implementieren musst. Du darfst hier maximal 25 eindeutig benannte Nutzereigenschaften definieren. Eine Nutzeigenschaft könnte zum Beispiel lauten „Käufer=wahr“
  • DebugView: Im DebugView kannst du Ereignisse deiner App oder Website in Echtzeit beobachten. Dazu musst du aber ggf. ein Feld bei der Implementierung im GTM setzen. Mehr dazu hier.

Meine persönlichen Highlights zu Google Analytics 4

Neben den „offiziellen“ Vorteile von Google Analytics 4 im Vergleich zu Universal Analytics sind das meine persönliche 7 Highlights zu GA4

• Datenmodell: GA4 hat ein einfaches und klares Datenmodell (Nutzer und Ereignisse)
• Individualisierung:Möglichkeit über die Mediathek deine Benutzeroberfälche komplett zu individualisieren
• Neue Metriken: GA4 hat nicht nur etablierte Metriken, wie die Interaktionsrate, sondern ganz neue Metriken, wie zum Beispiel die Erstkäufer-Kauf-Conversion
• Echtzeit: der neue Echtzeitbericht mit deutlich erweiterten Möglichkeiten für das Testing
• Trichter: Die Möglichkeit Zieltrichter dynamisch und segmentiert definieren zu können
• Benutzeroberfläche: Mehr und tiefergehende Reporting besser „aufgeräumt“
• Daten: Unterschiedliche Sichtweise auf Berichte, wie zum Beispiel der Bericht „Erste Nutzerinteraktion“