GA4 – das neue Google Analytics

Google hat das hauseigene Web-Analytics Programm auf neue Beine gestellt. "GA4" nennt sich das neue Ding, und soll über kurz oder mittel (lang wahrscheinlich nicht) das bisher genutzte Universal Analytics ersetzen.

Google hat das hauseigene Web-Analytics Programm auf neue Beine gestellt. »Google Analytics 4« (im folgenden GA4 genannt) heißt das neue Ding, und wird über kurz oder mittel (lang wahrscheinlich nicht) das bisher genutzte Universal Analytics ersetzen. Wir sehen uns GA4 genauer an.

Google plant übrigens bisher eingerichtete Universal Analytics Properties ab Juli 2023 nicht mehr mit Daten zu versorgen. Sie müssen also nicht blitzartig aktiv werden, oder gar die Nerven wegwerfen. Aber je früher Sie sich an Google Analytics 4 heranwagen umso besser.

Inhaltsverzeichnis

Die wesentlichen Merkmale von Google Analytics 4

Eine Web-Analytics Software dient dazu, das Verhalten von Besucher/innen einer Website kennenzulernen, und daraus Schlüsse ziehen zu können. Dazu zählt auch das Erfassen der Websites, von denen aus Besucher/innen gekommen sind, und das Erfassen bestimmter Aktionen auf einer Website oder in einer App.

Mit GA4 ist es möglich, den gesamten Traffic von Website(s) und App(s) innerhalb derselben Property zu erfassen, also so wie wenn das ein einziges Ding wäre. Weiters stellt Google auf Basis von Artificial Intelligence Möglichkeiten bei, auffällige Trends und Vorhersagen zu erhalten. Etwa dass es einen auffälligen Anstieg in der Nachfrage bestimmter Produkten gibt, dass eine Traffic-Quelle unerwartet viel oder wenig Traffic liefert, und mehr. Sogar die »Churn-rate« (Rate des Kundenverlusts) soll vorhergesagt werden können, um rechtzeitig Maßnahmen dagegen treffen zu können.

Die Sichtweise soll in GA4 jedenfalls wesentlich kunden-bezogener sein, anstelle den Fokus auf Aspekte wie Geräte- oder Plattform-Nutzung zu richten.

Zum Beispiel: eine Person sieht auf Youtube eine Ad, installiert und nutzt danach eine App des Unternehmens auf dem Smartphone, und tätigt dort Käufe. Auf der Website holt sich dieselbe Person später Informationen im FAQ oder Support-Bereich. 

Google Analytics 4 will ein ganzheitliches Bild zu User Journey und Customer Lifetime Cycle ermöglichen – von der Kundenakquise zur Conversion bis hin zur Kundenbindung.  

Ereignisse als Basis für das Daten-Modell

In bisher üblichen Web-Analytics Tools, und auch in Universal Analytics, standen die Website-Besuche (Sitzungen/Sessions) im Mittelpunkt. Im Lauf einer Sitzung werden von einem Nutzer üblicherweise mehrere Seiten aufgerufen. Die Angabe von Zielerreichungen (Conversions) hat sich dann auch auf die Sitzungen bezogen, egal von wie vielen Nutzern diese erreicht wurden.

Nun kann in GA4 auch das Verhalten von Nutzern in Apps erfasst werden, dort haben aber Sitzungen eine andere Bedeutung. Stellen Sie sich jemanden vor, der eine Tracking-App während seines Langstreckenlaufs nutzt. Wie sieht es da mit Absprungrate und Zahl der »Seiten« pro Sitzung aus? Wie ist es zu werten, wenn ein solcher Nutzer nach 3 Monaten täglicher App-Nutzung ein Upgrade der App bestellt?

Im neuen Datenmodell hinter GA4 gibt es daher nur mehr diese drei Komponenten: Ereignisse, Ereignis-Parameter und Nutzer-Eigenschaften. Auch Seitenaufrufe sind jetzt Ereignisse. Entsprechend sind die vorherrschenden Spalten in den neuen Standardberichten nicht mehr die Sitzungen, sondern die Nutzer.

GA4 - Nutzer im Blick
Nutzer im Blick

Weiter unten sehen wir uns die neuen Ereignisse detailierter an.

Zielgruppen

Im bisherigen Universal Analytics konnte man relativ einfach Segmente einrichten, wie z.B. Sitzungen, die aus Klicks auf Links in Newsletteraussendungen stammten. Diese Segmente ließen sich dann als Zielgruppen speichern, die in Folge auch in Google Ads genutzt werden konnten.

In Google Analytics 4 wurde das Konzept der Segmente mit dem Konzept von Zielgruppen zusammengelegt. Man generiert in GA4 einfach Zielgruppen. Diese können zu verschiedenen Berichten hinzugefügt und auch mit Google Ads geteilt werden. Segmente, die man direkt bei Berichten erstellen kann, gibt es weiterhin, aber die haben eher einen kurzlebigen Filter-Charakter. Das nennt sich daher auch Vergleiche, und nicht mehr Segmente.

Neu ist das Konzept von »vorhersagbaren Zielgruppen«, die allerdings nur dann generiert werden können, wenn es sich um eine sehr traffic-starke Website handelt.

Vorhersagbare Zielgruppen in GA4
Vorhersagbare Zielgruppen in GA4

Nutzer Engagement

Vergessen Sie Absprungrate und Besuchsdauer in GA4, ab nun geht es um die “engagement time”. Das ist die Zeitdauer, innerhalb der ein Nutzer aktiv Ihren Inhalt konsumiert. Bei Apps wird die Zeit gezählt, in der die App aktiv im Vordergrund war. Bei Websites ist es die Zeit, in der der Browser-Reiter mit Ihrer Website aktiv war.

Daher zeigt GA4 die Zahl der Sitzungen mit Interaktion in Berichten. Das sind solche Sitzungen, wo u.a. die engagement time größer als 10 Sekunden war. Und die Engagement Rate, das ist der Anteil an Sitzungen mit Interaktion bezogen auf alle Sitzungen.

Standardmäßig ist eine Sitzung mit Interaktion in Google Analytics 4 so definiert:

  • Eine Sitzungsdauer von mind. 10 Sekunden
  • Wenn Nutzer:innen mindestens 2 Seiten aufrufen
  • Wenn ein Conversion-Ereignis ausgelöst wird
Nutzer, Sitzungen in GA4
Nutzer, Sitzungen in GA4

Im gezeigten Screenshot erkennt man also, dass die Besucher über die chinesische Suchmaschine Baidu an den Inhalten der Website offensichtlich kaum interessiert waren.

Einrichtung einer GA4 Property

Alles beginnt bei der Einstiegsseite von Google Analytics. Bei Universal Analytics wurde jeder Website und jeder App eine eigene Property zugeordnet. Bei GA4 (vorher »App + Web Property« genannt) können nun mehrere Datenstreams als »Daten-Lieferant« für die Property angegeben werden. Ein solcher Datenstream entspricht dabei dem Tracking einer Website oder App. Die Datenstreams werden mittels einer Mess-ID identifiziert. So können also in derselben GA-Property (mit einer ID in der Art wie 221133432″) mehrere Datenstreams mit unterschiedlichen Mess-IDs angelegt werden.

Datenstream Mess-IDs folgen der Form »G-A1ZB2FLC3R«.

GA4 neu anlegen

Danach zeigt GA Infos zum neuen Datenstream mit Einbauhinweisen:

Neuer GA4 Datenstream im Bild
Neuer Datenstream (Web)

Der Einbau kann erfolgen mit Hilfe eines Global Site Tag (gtag.js). Der entsprechende Code Snippet muss in den <head>-Bereich aller Seiten der Website eingetragen werden.

 <!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=MEASUREMENT_ID"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());

  gtag('config', 'MEASUREMENT_ID');
</script>

Anstelle von MEASUREMENT_ID im Code-Beispiel befindet sich die echte Mess-ID.

Oder es wird der Google Tag Manager dafür benutzt. Dort gibt es dafür bereits einen »Google Analytics: GA4-Konfiguration«-Tag:

Dieser Tag soll bei allen Seiten-Aufrufen ausgelöst werden. Wenn Sie ein Cookie-Opt In Tool nutzen, dann nur in dem Fall, wenn das Einverständnis der Besucherin vorliegt, also so wie vermutlich derzeit schon für das bisher übliche Google Analytics Tracking.

Auch eine Art Upgrade einer GA Property auf GA4 ist möglich. Beim Upgrade wird die Property mit einer neuen Google Analytics 4-Property verbunden, das vorhandene Tagging und die aktuellen Einstellungen werden dabei übernommen. Es ist daher eigentlich kein Upgrade, sondern es wird eine GA4-Property zusätzlich angelegt.

Upgrade Beginn

Beim Upgrade kann es erforderlich sein, dem existierenden gtag.js Snippet eine weitere Zeile hinzuzufügen. Oder Sie können Verbundene Website-Tags aktivieren, mehr dazu finden Sie in der Google Analytics Hilfe.

In diesem Fall wird eine neue GA4 Property erstellt, die anschließend mit der bereits existierenden UA-Property verbunden wird, sodass kein weiterer Eingriff in die Website nötig ist.

Fertig eingerichtet?

Ist alles geschafft, und die neue GA4 Property erfasst Daten, dann sieht die GA4 Startseite so ähnlich aus wie hier:

Die Standardberichte in GA4

Die Einteilung der Standardberichte orientiert sich nun wesentlich mehr an wirtschaftlichen Anforderungen, und da an die Einteilung von Kampagnen in TOFU (Top of funnel), MOFU (Middle of Funnel) und BOFU (Bottom of funnel). So gibt es derzeit diese Berichtskategorien mit ihren Berichten:

Berichte

Lebenszyklus

  • Akquisition (Quellen, Medien und Kampagnen, über die Sie Nutzer gewinnen)
    • Übersicht
    • Statistiken zur Nutzergewinnung (Anm.: Nutzerbezogene Sichtweise)
    • Neu generierte Zugriffe (Anm.: Session-bezogene Sichtweise)
  • Engagement (Nutzer-Engagement, aufgeschlüsselt nach Ereignissen, Seiten und Bildschirmen)
    • Übersicht
    • Ereignisse
    • Seiten und Bildschirme
  • Monetarisierung (Käuferanzahl sowie Umsatz, aufgeschlüsselt nach Artikeln, Werbeangeboten und Gutscheinen)
    • Übersicht
    • E-Commerce-Käufe
    • In-App-Käufe (Anm.: für Apps)
    • Publisher-Anzeigen (Anm.: für Apps)
  • Bindung (aufgeschlüsselt nach neuen und wiederkehrenden Nutzern, Kohorten und Lifetime-Wert)
    • Übersicht

Nutzer

  • Demografische Merkmale (Nutzeranzahl, aufgeschlüsselt nach demografischer Dimension)
    • Übersicht
    • Demografische Merkmale
  • Techn. (Technologie – Nutzerakzeptanz neuer App-Versionen sowie Technologien, mit denen Nutzer mit Ihren Inhalten interagieren)
    • Übersicht
    • Technologie-Details

Erkunden

Hier erstellen Sie maßgeschneiderte Berichte auf Basis von angebotenen Vorlagen.

  • Explorative Datenanalysen
    • Vorlagengalerie

Werbung

Hier erfahren Sie, über welche Channels Sie die meisten Conversions erzielen, bzw. welchen Beitrag die unterschiedlichen Channels zu den Conversions liefern. Dieser Bereich erfordert einen eigenen Blogbeitrag. Geben Sie uns bitte noch ein wenig Zeit dafür.

  • Attribution
    • Modelle
    • Conversion-Pfade

Konfigurieren

Hier können Sie eigene GA4-Dimensionen, -Messwerte und sonstige Objekte anlegen.

  • Ereignisse
  • Conversions
  • Zielgruppen (für das Anlegen selbst definierter Zielgruppen)
  • Benutzerdefinierte Definitionen (etwa für das Anlegen selbst definierter Nutzereigenschaften, wie »Augenfarbe«, »Musikgeschmack«, etc., aber auch für die Übernahme von selbstdefinierten Parametern in Berichten)
  • DebugView (für das Mitschauen bei aktuellen Zugriffen mit Detailinformationen)

Ganz am Ende der Navigation am unteren Bildschirmrand gibt es dann noch den Link zur GA4 Verwaltung

Allgemeines zu Berichten in GA4

So gestalten sich die neuen Berichte in GA4, am Beispiel »Statistiken zur Nutzergewinnung«:

Statistiken zur Nutzergewinnung

Sie finden also in der obersten Zeile den Berichtsnamen (das grüne Symbol zeigt, dass dafür alle Daten verwendet wurden), die Möglichkeit zu Vergleichen mit Segmenten, den betrachteten Zeitraum, und die Möglichkeit zur Anpassung des Berichts, zur Freigabe an andere sowie zu verbal formulierten Statistiken.

Statistiken
Nach Klick auf »Statistiken«

Die in UA-Properties von mir oft benutzte Sekundäre Dimension erhält man mit Klick auf das Plus-Symbol neben »Nutzermedium« (linke Spalte).

Sekundäre Dimension
Sekundäre Dimension

Segmente werden jetzt unter »Vergleich hinzufügen« zugänglich gemacht:

Oder:

Vergleiche von Segmenten

Diese Vergleiche können – im Gegensatz zu den Segmenten der UA-Properties – nicht als Zielgruppe abgespeichert werden. Zum Erstellen eigener Zielgruppen dient der Menüpunkt »Zielgruppen« unter »Konfigurieren«.

Der Klick auf Edit in Analysis öffnet einen neuen Bericht, der stark an weitgehend frei konfigurierbare Berichte im Google Data Studio erinnert:

Das Tool wirkt auf den ersten Blick etwas abschreckend, wer aber bereits Erfahrung mit dem Google Data Studio hat, wird sich rasch zurecht finden, und kann dann eine Vielzahl an interessanten Berichten erzeugen. Die linke Spalte bietet wählbare Dimensionen und Messwert, die Spalte rechts davon die Zeilen oder Spalten, die zur Aufnahme bereitstehen.

Weitere fertige Berichtsstrukturen finden sich auch unter Vorlagengalerie (s.u.).

Ereignisse in GA4

In Universal Analytics gibt es Ereignistypen, die in den Dimensionen »Ereigniskategorie«, »Ereignisaktion« und »Ereignislabel« sowie dem Messwert »Ereigniswert« implementiert werden. Das gibt es in Google Analytics 4 nicht mehr, denn in einer GA4 Property ist nun jeder »Treffer« (jeder Nutzer-Aktivität) ein Ereignis. Ereignisse unterscheiden sich voneinander durch ihren Ereignisnamen (page_view, scroll, click, etc.), und durch die Parameter, die mit den Ereignissen mitgeliefert werden können.

Ereignisse werden einer von vier Kategorien zugeordnet:

  1. Automatisch erfasste Ereignisse werden im Rahmen der grundlegenden Datenerfassung automatisch erhoben.
    • Dazu zählen Ereignisse wie Seitenaufrufe (Website: »page_view«), Klicks auf Ads in Apps (App: »ad_click«), Klicks zu externen Domains (Website: »click«), Datei Downloads (Website: »file_download«), erstes Öffnen einer App (App: »first_open«), Käufe in Apps (App: »in_app_purchase«), und mehr.
  2. Ereignisse für optimierte Analysen können in GA4-Properties über die Verwaltungsoberfläche aktiviert und deaktiviert werden, das passiert zumeist schon bei der Ersteinrichtung.
    • Mit optimierten Analysen können Sie Interaktionen mit Ihrem Content messen, indem Sie bestimmte Optionen (Ereignisse) auf der Google Analytics-Oberfläche aktivieren. Das sind dann weitere Ereignisse ausgelöst durch Seitenaufrufe, Scrollings, Klicks auf externe Links, Video-Betrachtungen und mehr.
  3. Empfohlene Ereignisse werden zwar manuell implementiert, haben aber von Google vordefinierte Namen und Parameter (siehe Google Anleitung). Damit können Sie vorhandene und zukünftige Berichtsfunktionen nutzen, die für benutzerdefinierte Ereignisse, denen Sie selbst Namen zuweisen, nicht verfügbar sind. Es gibt derzeit empfohlene Ereignisse für:
    • Alle Properties
    • Einzelhandel/E-Commerce
    • Karriere und Beruf, Bildung, lokale Angebote, Immobilien
    • Reisen
    • Spiele
  4. Und Benutzerdefinierte Ereignisse benennen und implementieren Sie selbst. So möchten Sie beispielsweise Klicks auf Mail- oder Telefonnummern-Links erfassen, mit selbst gewählten Ereignisnamen wie: »mail_click« oder »tel_click«, und dazu passenden selbst gewählten Parametern wie »mail_address«, »phone_number«, u.ä.

Ereignisse, die in UA-Propertys mit Kategorie, Aktion, Label und Wert angelegt wurden, können aber umgewandelt werden:

  • »Ereignisaktion« wird in der GA4-Property zu einem Ereignisnamen
  • Aus »Ereigniskategorie«, »Ereignislabel« und »Ereigniswert« werden in der GA4-Property Parameter. Diese Parameter müssen nur noch als Benutzerdefinierte Dimensionen registriert werden, wenn diese in Ihren GA4-Berichten berücksichtigt werden sollen.

Und schließlich können direkt in GA4 neue Ereignisse einfach auf Basis von bereits bestehenden Ereignissen meist unter Zuhilfenahme von Parametern definiert werden. So lässt sich ein Ereignis erstellen, das nur dann ausgelöst wird, wenn ein Nutzer die Website über bezahlte Werbung betritt, und dann eine bestimmte PDF-Datei herunterlädt.

Ereignis von wirtschaftlicher Bedeutung lassen sich per Schieberegler zu einer »Conversion« ernennen. Conversions werden in vielen Berichten in eigenen Spalten dargestellt, und der Export von Conversions zu Google Ads lässt diese als Optimierungsziel angeben.

Ereignisse zu Conversions ernennen

Der Bericht Conversions bezieht sich auf die Darstellung dieser bestimmten Ereignisse, die als Conversions betrachtet werden sollen.

Mehr dazu wieder in der Google Analytics Hilfe.

Google Analytics und die DSGVO

Das neue Google Analytics soll laut Google „von Natur aus datenschutzorientiert“ sein, gleichzeitig aber auch das Fehlen von Cookies und Identifiern ausgleichen. Damit könne man auf Analytics setzen, selbst „wenn Änderungen in der Branche wie Einschränkungen bei Cookies und Identifiern“ zu weniger Daten führen sollten. Das neue Google Analytics geht davon aus, dass in Zukunft der Einsatz von Third-Party Cookies gar nicht mehr möglich sein wird. Die entstehenden Datenlücken sollen mittels “Modelling” ausgeglichen werden.

Wer Google Analytics 4 einsetzt, kann darüber hinaus entscheiden, wie Nutzerdaten gesammelt und eingesetzt werden sollen, also etwa inwieweit eine Anzeige auf den erhobenen Analyse-Daten beruht. Dazu können Ereignisse als »NPA« markiert werden, was dazu führt, dass diese Ereignisse beim auslösenden User nicht für personalisierte Werbung zugelassen werden. Das ist ganz sicher im Sinne des Datenschutzes eine positive Nachricht.

Seit Ende 2021 steht Google Analytics dennoch stark im Kreuzfeuer europäischer Datenschützer und Datenschutzbehörden. Auslöser sind Behördenentscheidungen nach Beschwerden des Datenschutzvereins noyb. Ob und wie man das Tool DSGVO-konform einsetzen kann, damit beschäftigen wir uns in diesen Online-Marketing News.

Sonst noch

Cross-Domain Messungen: In UA-Properties ist das gar nicht so einfach einzurichten. In GA4 ist es hingegen ein weiterer Datenstream in derselben Property.

Vorlagengalerie (unter »Erkunden«): hier bietet Google umfangreiche und komplexe Berichte an. Dazu zählen diese Verfahren:

  • Bei der explorativen Datenanalyse werden Ihre Daten im bekannten Kreuztabellenlayout dargestellt. Sie können aber auch einen anderen Stil auswählen, z. B. ein Balken-, Kreis-, Linien- oder Streudiagramm oder eine Landkarte. 
  • Bei der Trichteranalyse  werden die Kaufprozesse der Nutzer auf Ihrer Website oder in Ihrer App visuell dargestellt.
  • Bei der Segmentüberschneidung (Beispielbild weiter unten) wird anhand von Venn-Diagrammen veranschaulicht, wie verschiedene Nutzersegmente zueinander in Beziehung stehen. So können Sie neue Segmente von Nutzern ermitteln, die komplexe Kriterien erfüllen. 
  • Im Nutzer-Explorer werden die Nutzer angezeigt, aus denen die Segmente bestehen, die Sie erstellen oder importieren. Sie können auch Details zu einzelnen Nutzeraktivitäten aufrufen. 
  • Bei der Pfadanalyse werden die Nutzerpfade in einem Baumdiagramm dargestellt. So können Sie untersuchen, wie Nutzer mit Ihrer Website und App interagieren. 
Hub des Analysetools: Segmentüberschneidung

Fazit

There is a new guy in town. Und er ist gekommen um zu bleiben.

Empfohlen wird, eine zusätzliche GA4-Property anzulegen und parallel zum bestehenden Setup einzubinden. Löschen oder deaktivieren Sie keinesfalls eine existierende UA-Property, sie würden dabei alle historischen Daten und Zahlen verlieren.

Diese Gründe sprechen für den parallelen Einsatz von Google Analytics 4:

  • Die Entwicklung der bisherigen UA-Properties wird eingestellt.
  • Maschinen-unterstützte Analysen erleichtern die Auswertung und Interpretation der Website-Daten
  • Berichte können nun plattform-übergreifend erstellt werden, das lässt die Customer Journey über Geräte hinweg besser verfolgen
  • Das neue Datenmodell basiert nicht mehr auf Sitzungen, sondern auf Ereignissen. Und ist damit wesentlich flexibler in der Anwendung. 
  • Traffic-starke Websites können »vorhersagbare Zielgruppen« erstellen.

Das neue Google Analytics 4 sieht vielversprechend aus. Es gibt aber einiges zu lernen.


Wir unterstützen Sie gerne bei der Einrichtung, Erweiterung und Interpretation von Google Analytics 4.

Und wir bieten einen eintägigen Kurs an, nach dem Sie Google Analytics 4 verstehen, einrichten und erweitern können.

Standardbild
Heinz Duschanek

Heinz Duschanek hat 2003 die Online-Marketing Agentur E-Werkstatt gegründet. Da er vorher auch beim Radio gearbeitet hatte (Radio CD International, Ö1, Ö3), freut er sich jetzt ganz besonders über die Richtung, die das Online-Marketing nimmt. Denn das liefert einen Vorwand dafür, viele elektrischen Geräte und Gadgets rund um Audio und Video anzuschaffen.

Daneben interessiert sich Heinz auch für Tango Argentino (seit 2009), Lindy Hop, Wing-Tsun, Boxen, (Jazz-/Blues-)Gitarre.

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