Seit der Einführung hat sich Google Analytics zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickelt, um das Verhalten von Besuchern auf Webseiten zu verstehen und darauf basierend fundierte Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel beleuchten wir die wesentlichen Unterschiede zwischen der neuesten Version, Google Analytics 4 (GA4), und dem Vorgänger, Universal Analytics (UA), um Nutzern den Übergang und die Anpassung an die neuen Funktionen zu erleichtern.
Google Analytics 4 (GA4) macht durch die Einführung eines ereignisbasierten Datenmodells eine bedeutende Weiterentwicklung im Vergleich zum sitzungsbasierten Datenmodells von Universal Analytics (UA). In GA4 werden alle Nutzerinteraktionen allgemein als Events erfasst, in UA hingegen wurden sie den verschiedenen Treffertypen wie Seitenaufrufe, Ereignisse, E-Commerce-Treffer und soziale Interaktionen zugeordnet. Das bedeutet, dass in GA4 Events keine Kategorien, Aktionen oder Labels haben, die in UA üblich waren. Im Detail werden Seitenaufrufe in GA4 zu page_view– Events, und Bildschirmaufrufe in Apps zu screen_view-Events. Die Definition einer Session unterscheidet sich auch zwischen beiden Systemen: GA4 leitet Sitzung vom Event session_start ab und berechnet deren Dauer anders als in UA.
Die Berechnung aktiver Nutzer in GA4 erfolgt automatisch, während UA auf manueller Instrumentierung basierte, was zu Unterschieden in der Anzahl aktiver Nutzer führen kann. Auch die Zählung von Sitzungen variiert im Vergleich, mit möglicherweise niedrigeren Sitzungszahlen in GA4. Ein weiterer wesentlicher Unterschied liegt in der Nutzung von benutzerdefinierten Dimensionen und Messwerten. Anders als in UA werden hierfür Ereignisparameter eingesetzt. Auch die Gruppierung von Inhalten erfolgt in GA4 über einen vordefinierten Ereignisparameter.
Die Handhabung von User-IDs und Client-IDs bleibt in beiden Systemen ähnlich, aber GA4 bietet erweiterte Möglichkeiten für plattformübergreifende Analysen. Parameter und Nutzereigenschaften bieten hier zudem die Möglichkeit, Events zusätzlichen Kontext hinzuzufügen und Nutzergruppen zu beschreiben.
Bei der Migration von UA zu GA4 ist es wichtig, Einstellungen für die Datenerhebung anzupassen, wobei einige Einstellungen direkt übertragen werden, während andere wie IP-Maskierung standardmäßig in GA4 aktiviert sind. GA4 verwendet auch eine clientseitige Batchverarbeitung für die meisten Ereignisse. Außerdem ermöglicht GA4 eine ganzheitlichere und flexiblere Sicht auf Nutzerinteraktionen durch die Integration von Web- und App-Daten.
In puncto Datenschutz hat GA4 die Latte höher gelegt. Während Universal Analytics grundlegende Datenschutzeinstellungen bot, geht GA4 einen Schritt weiter mit verbesserten Anonymisierungsfunktionen und Kontrollmechanismen, die den wachsenden Datenschutzanforderungen gerecht werden.
In GA4 werden keine individuellen IP-Adressen protokolliert oder gespeichert. Stattdessen werden aus IP-Adressen abgeleitete Metadaten wie Stadt, Kontinent, Land, Region und Subkontinent sowie die zugehörigen Breiten- und Längengrade verwendet. Für Zugriffe aus der EU werden IP-Adressdaten ausschließlich zur Standortableitung genutzt und danach sofort gelöscht, ohne dass sie zugänglich gemacht oder für weitere Zwecke verwendet werden.
Die Erhebung von Messdaten in Analytics für EU-Nutzer erfolgt ausschließlich auf EU-basierten Servern, bevor die Daten zur Verarbeitung an Analytics-Server weitergeleitet werden. Darüber hinaus werden alle Daten von Geräten, die sich in der EU befinden, über Domains und Server in der EU erhoben.
Für Nutzer, die eine Content Security Policy (CSP) verwenden, ist es erforderlich, die Konfigurationen anzupassen, damit Domains, die von Analytics verwendet werden, zugelassen sind. Diese Anpassungen beziehen sich auf die img-src- und connect-src-Anweisungen in der CSP.
Die in Web und App erfassten Daten werden genutzt, um Berichte und Statistiken zu erstellen, die Einblicke in das Nutzerverhalten und die Performance bieten. Diese Daten ermöglichen es, den Traffic zu überwachen, Analysen durchzuführen und mehr über die Aktivitäten der Nutzer zu erfahren.
Die Struktur der dadurch entstehenden Berichte und die Möglichkeiten diese zu erstellen und durch sie zu navigieren, haben sich in GA4 stark verändert. Im Folgenden ein paar direkte Vergleiche um die unterschiedliche Struktur zu veranschaulichen:
In Universal Analytics konnten Ziele eingestellt werden, um bestimmte Nutzeraktionen zu verfolgen. GA4 erweitert diese Möglichkeit durch eine flexiblere Konversionsverfolgung, die es erlaubt, vielfältigere und komplexere Nutzeraktionen als Conversion zu definieren.
Zusammengefasst geht es bei den GA4 Conversions darum, wichtige Nutzeraktionen wie Einkäufe oder Newsletteranmeldungen zu erfassen und diese Daten zur Optimierung von Marketinginitiativen zu nutzen. Um eine Conversion in Google Analytics zu erfassen, muss man zuerst ein Event erstellen oder auswählen, das die relevante Nutzerinteraktion erfasst, und es dann als Conversion markieren. Es gibt auch fortgeschrittene Möglichkeiten wie das Erfassen von Conversions nach dem Ansehen von YouTube-Videos oder aus Werbenetzwerken für Apps.
Die Vorteile von Conversions umfassen die Erstellung detaillierter Berichte, verbesserte Gebotsstrategien in Google Ads, die Zuordnung von Beiträgen zu Conversions und die Möglichkeit, Anzeigen auf Nutzer ohne Conversion für das Remarketing auszurichten. Für diejenigen, die von Universal Analytics zu Google Analytics 4 wechseln, gibt es in der Dokumentation von Google eine spezielle Anleitung zur Migration von Conversions.
Während UA nur begrenzte Möglichkeiten für Predictive Metrics
bot, stellt GA4 erweiterte prognostische Metriken zur Verfügung, die helfen können, zukünftige Nutzeraktionen besser vorherzusehen.
GA4 nutzt machine learning, um anhand von gesammelten Ereignisdaten die zukünftigen Verhaltensweisen Ihrer Nutzer vorherzusagen. Diese sogenannten prädiktiven Metriken umfassen:
Universal Analytics bot eine Standardintegration mit Google Ads, wohingegen GA4 mit erweiterten Integrationen und Funktionen aufwartet, die eine feinere Abstimmung zwischen Analyse und Anzeigenmanagement erlauben.
Wenn eine GA4-Property mit einem Google Ads-Konto verknüpft wird, können Daten zwischen den beiden Produkten ausgetauscht werden. Dadurch entstehen folgende Möglichkeiten:
BigQuery ist ein Cloud-basierter Big-Data-Analytics-Dienst von Google. Es ermöglicht schnelle SQL-Abfragen über große Datensätze und ist hochgradig skalierbar.
Bei Universal Analytics war die Integration mit BigQuery nur Nutzern der Premium-Version vorbehalten. GA4 hingegen ermöglicht allen Nutzern den kostenlosen Zugang zu dieser mächtigen Datenanalyseplattform.
Für den Wechsel zu GA4 bieten wir eine Reihe von Tipps und Best Practices an, um die Migration bestehender Setups so reibungslos wie möglich zu gestalten. Sollten dabei Fragen oder spezifische Anforderungen entstehen, steht unser erfahrenes Team bereit, um professionelle Unterstützung zu leisten. Interessenten, die Unterstützung bei ihrer GA4-Migration suchen, sind eingeladen, sich mit uns in Verbindung zu setzen. Wir bieten eine umfassende Beratung und Implementierungsdienste, um sicherzustellen, dass der Wechsel zu GA4 ein Erfolg wird.
Anfragen gerne über unsere Kontaktseite.
Google Analytics 4 ist eine signifikante Weiterentwicklung zu Universal Analytics. GA4 zeichnet sich durch ein ereignisbasiertes Datenmodell, verbesserte Datenschutzfunktionen und erweiterte Anpassungsmöglichkeiten in der Berichterstattung aus. Die Integration mit Google Ads und BigQuery erweitert die Analysemöglichkeiten erheblich. Trotz der Herausforderungen, die der Übergang von UA zu GA4 mit sich bringt, bietet GA4 umfassendere und flexiblere Tools für die Webanalyse, die den modernen Anforderungen im digitalen Marketing entsprechen.
