Google Analytics 4 - das umfassende Webanalyse-Tool

Sie können sich noch erinnern an die Besucherzähler bei Websites? Die konnten übrigens sehr hohe Startwerte haben, sodass sie mehrheitlich wohl nicht die Realität widerspiegelten.

Doch mit der digitalen Welt hatten sich in den letzten zwei Jahrzehnten auch die Werkzeuge weiterentwickelt, mit denen wir das Verhalten von Nutzer:innen im Web analysieren. Denn als Unternehmer/innen wollen wir wissen, über welche Kanäle die Besuche kommen, mit denen wir wirtschaftliche Ergebnisse erzielen können. Auf welche Kanäle wir also Liebe, Aufmerksamkeit und finanzielle Zuwendung richten müssen.

Historisches

Eine der bekanntesten und am weitesten verbreiteten Lösungen ist Google Analytics. Was heute als komplexes und leistungsfähiges Analyse-Tool gilt, begann einst als vergleichsweise einfaches Tracking-System des Unternehmens Urchin, das 2005 von Google übernommen wurde. Die gleichnamige Software legte den Grundstein für das, was bald als Google Analytics bekannt werden sollte.

Mit der Integration in Googles Produktlandschaft wurde Urchin zu einem kostenlosen, skalierbaren Analyse-Tool für Website-Betreiber weltweit. Google Analytics 1.0 war stark auf Seitenaufrufe und Sitzungsdaten ausgerichtet und blieb lange ein wichtiges Werkzeug für grundlegende Website-Statistiken. Spätere Versionen, insbesondere Universal Analytics (UA) ab 2012, brachten Verbesserungen in der Benutzerfreundlichkeit, Zieldefinition, E-Commerce-Tracking und benutzerdefinierten Berichten.

UA entwickelte sich zum Standard für Webanalyse und wurde über ein Jahrzehnt hinweg kontinuierlich erweitert.

Doch die Anforderungen an Tracking und Datenschutz änderten sich dramatisch: Mehrere Geräte pro Nutzer, komplexere Customer Journeys, zunehmende Regulierung durch DSGVO & Co. sowie die schrittweise Abkehr von Third-Party-Cookies machten eine grundlegende Neuausrichtung notwendig. Die Antwort darauf war Google Analytics 4 (GA4), das Ende 2020 offiziell eingeführt wurde.

GA4 wurde von Grund auf neu konzipiert, mit einem ereignisbasierten Datenmodell, das sämtliche Nutzerinteraktionen einheitlich erfasst, egal ob Klick, Seitenaufruf, Video-Start oder App-Nutzung. Zudem setzt GA4 stark auf maschinelles Lernen, um Lücken in der Datenerfassung durch Modellierung zu schließen. Es ist damit besser für die Zukunft gewappnet als seine Vorgänger, und bietet tiefergehende, plattformübergreifende Analysen sowie eine nahtlose Integration mit Google Ads und anderen Google-Diensten.

Geräteübergreifende Customer Journey

Schließlich soll die folgende Customer Journey als Beispiel erfasst werden können:

Eine Person sucht in der Früh einen Onlineshop mit dem Tablet auf
Dieselbe Person sieht sich auf dem Computer am Arbeitsplatz nochmals die Artikel im Onlineshop an
Dieselbe Person kauft abends auf dem privaten Computer einen oder mehrere der Artikel im Onlineshop

Eine Person, drei Geräte. Google Analytics 4 hat den Anspruch, das besser erkennen zu können.

In dieser Übersicht stellen wir die zentralen Funktionen und Konzepte von GA4 vor, von der Einrichtung über das Datenmodell bis hin zu Analysefunktionen und Kampagnentracking mit UTM-Parametern.

Google Analytics 4 lässt sich datenschutzkonform (DSGVO) einsetzen. Sie können allerdings Google Analytics nicht einfach so in Ihrer Website verankern, sondern müssen bereits vordem individuellen Besucher-Tracking erst die Website-Besucher/innen um deren Zustimmung bitten. Dazu benötigen Sie eine entsprechende Consent Management Plattform (CMP).

Einrichtung und Google Tag

Die Einrichtung von Google Analytics 4 (GA4) beginnt mit der Erstellung einer neuen Property im Google Analytics-Konto. Der Schlüssel zur Datenerfassung ist das Google Tag, das GA4 von früheren Trackingmethoden unterscheidet.

Das Google Tag ist ein Stück Programmiercode (JavaScript), der in allen Seiten einer Website vorhanden sein muss, die von Google Analytics erfasst werden sollen. Der Code sendet die Informationen über den aktuellen Website-Besuch an einen Google Analytics Server.

Ein Tipp vorab: Nutzen Sie den Zugriff auf das Google Analytics-Demokonto. Es ist ein voll funktionsfähiges Analytics-Konto, auf das jeder Google-Nutzer zugreifen kann. Mit dem Demokonto können Sie reale Geschäftsdaten untersuchen und Google Analytics-Funktionen testen.

Schritt 1: GA4-Property erstellen

In der Verwaltung von Google Analytics legt man über „Property erstellen“ eine neue GA4-Instanz an. Dabei gibt man Website-Name, Branche, Zeitzone und Währung an.

Schritt 2: Datenstream einrichten

Anschließend wird ein Datenstream erstellt, typischerweise ein Webdatenstream (für Websites) oder App-Stream (für Android/iOS). Beim Webstream erhält man eine Mess-ID (z. B. G-XXXXXXXXX), die man zur Datenerfassung braucht.

Schritt 3: Google Tag einbinden

Das Google Tag ist der universelle Code-Schnipsel, der auf der Website in alle Seiten eingefügt wird. Es sieht so aus:

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXXXX"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());
  gtag('config', 'G-XXXXXXXXX');
</script>

Alternativ kann man das Tag auch über den Google Tag Manager (GTM) einbinden, was besonders empfehlenswert ist, wenn viele Tags oder benutzerdefinierte Ereignisse verwaltet werden sollen.

Google Tag vs. Tag Manager

Tag Manager: Container-System, mit dem man Tracking-Codes zentral steuert, ohne die Website direkt zu bearbeiten. Stellen Sie sich unter dem Tag Manager Container eine Art Bananenschachtel vor, die in einer Website eingebaut ist. Diese Schachtel wird später alle Tracking Codes aufnehmen, ohne dass etwas direkt in die Website eingetragen werden muss. Der Eintrag des Google Analytics Tracking Codes erfolgt im Tag Manager und nicht mehr direkt in der Website.

Google Tag: Direktes Einfügen des Codes in den Seitenquelltext.

Datenmodell: Property und Datenstreams

Die GA4-Property – der zentrale Datencontainer

In GA4 ist die Property die oberste Ebene für die Datenerfassung und -analyse. Anders als in Universal Analytics (UA), wo eine Property meist nur für eine Website diente und dann mehrere „Datenansichten“ (Views) enthalten konnte, ist in GA4 eine Property für alle Plattformen zuständig – also Web, Android und iOS gemeinsam.

Was ist eine Property konkret?

Ein Container, der alle Interaktionen (Events) sammelt.
Die Property wird direkt im Google Analytics Konto erstellt

Vorteil:
Plattformübergreifende Analysen sind leichter möglich, da alle Daten zentral gesammelt und verarbeitet werden.

Datenstreams – die Quellen der Datenerhebung

Ein Datenstream ist in GA4 die Verbindung zwischen der Property und der Datenquelle (Website oder App). Man kann mehrere Streams in einer Property haben, zum Beispiel:

Einen Webdatenstream für die Website (z. B. www.meineseite.at)
Einen iOS-Datenstream für eine iPhone-App
Einen Android-Datenstream für eine Android-App

Jeder Datenstream hat eine eigene Mess-ID (beginnt mit „G-“ bei Webstreams), die im Tracking-Code eingebunden wird.

Einstellungen im Datenstream beinhalten z. B.:

Aktivierung automatischer Ereignisse (z. B. Scrolltiefe, Downloads, Seitenaufrufe)
Konfiguration von erweiterten Messoptionen (Site-Search, Video-Engagement etc.)
Einrichtung der Domain-Liste (zur Vermeidung von Self-Referrals)

Beispielhafte Struktur:

Property	Datenstream	Plattform
E-Werkstatt	www.ewerkstatt.com	Web
	E-Werkstatt iOS App	iOS
	E-Werkstatt Android App	Android

Warum das wichtig ist

Diese Struktur ermöglicht eine konsistente Erfassung von Nutzerdaten über verschiedene Geräte und Plattformen hinweg. GA4 kombiniert die Daten und erkennt Nutzer über verschiedene Sessions und Devices, sofern Nutzer-IDs oder Google Signals aktiviert sind.

Zusammengefasst:

Die Property ist der Analyse-Hub, hier laufen die erfassten Daten zusammen. Berichte werden auf Ebene der Property erstellt, die Berichte erhalten die Daten aus den Datenstreams.
Die Datenstreams sind die Quellen, aus denen Daten in die Property fließen
Die Trennung nach Streams ermöglicht gezielte Auswertungen pro Plattform oder auch in Kombination

Grundprinzip: Alles ist ein Ereignis

In GA4 hat Google das Datenmodell grundlegend geändert: Jede Nutzerinteraktion wird als Ereignis (Event) erfasst, und nicht mehr wie früher als Seitenaufruf, Transaktion oder Ziel.

Das bedeutet:

Kein separates Event-Tracking mehr wie in UA (eventCategory, eventAction, eventLabel)
Stattdessen: Einheitliche Struktur mit benutzerdefinierten oder vordefinierten Ereignisnamen und Parametern

Arten von Ereignissen in GA4

Google Analytics unterscheidet vier Kategorien:

a) Automatisch erfasste Ereignisse

Diese werden ohne zusätzliche Konfiguration erfasst – z. B.:

page_view
session_start
first_visit

✅ Vorteil: Ohne manuelle Einrichtung verfügbar

b) Erweiterte Messung (Enhanced Measurement)

Diese können im Datenstream aktiviert werden, z. B.:

Scrolltiefe (scroll)
Dateidownloads (file_download)
Interne Site-Suche (view_search_results)
Video-Interaktionen (video_start, video_progress, video_complete)
Klicks auf externe Links (click)

⚙️ Einstellung direkt im Datenstream unter „Erweiterte Messung“

c) Empfohlene Ereignisse

Diese empfiehlt Google für bestimmte Branchenzwecke (z. B. E-Commerce, Reisen), z. B.:

login
sign_up
purchase
begin_checkout
add_to_cart

Vorteile: Bessere Integration in Berichten und bei Google Ads

Eine Liste von empfohlenen Ereignissen (Events) sehen Sie unter https://support.google.com/analytics/answer/9267735

d) Benutzerdefinierte Ereignisse

Frei definierbare Ereignisse – z. B.:

tel_click
mail_click
kurs_anmeldung
newsletter_signup

Wichtig: Solche Events erscheinen erst nach dem ersten Auslösen in den Berichten und müssen ggf. manuell als Schlüsselereignis (Conversion) markiert werden.

Parameter – zusätzliche Kontextinfos

Ereignisse können mit Parametern angereichert werden, z. B.:

Ereignisname	Parameter	Beschreibung
`purchase`	`value`, `currency`, `transaction_id`	Betrag, Währung, Transaktionsnummer
`click`	`link_url`, `link_text`	Ziel-URL, Text des geklickten Links
`view_search_results`	`search_term`	Suchbegriff bei interner Suche

Standardparameter wie page_location, page_referrer oder language werden oft automatisch übergeben.

Zusätzliche benutzerdefinierte Parameter (Beispiele: phone_number, email_address) müssen ggf. in den „Benutzerdefinierte Definitionen“ in der GA4-Oberfläche registriert werden, damit sie in Berichten nutzbar sind.

Schlüsselereignisse (Conversions)

Ereignisse, die besonders wichtig für Geschäftsziele sind, kann man als Schlüsselereignis (Conversion) markieren. Zum Beispiel:

purchase bei einem Shop
lead_form_submit auf einer Website

Die Umwandlung eines Ereignisses zum Schlüsselereignis erfolgt mit einem Klick in der Ereignisverwaltung. Pro Property lassen sich bis zu 30 Conversions definieren.

Fazit: Flexibilität + Struktur

GA4 folgt einem sehr flexiblen, aber auch komplexen Tracking-Modell.
Die saubere Planung von Ereignisnamen und Parametern ist essenziell, um später aussagekräftige Analysen durchführen zu können.

Was sind Zielgruppen in GA4?

Zielgruppen („Audiences“) sind dynamische Nutzersegmente, die auf bestimmten Kriterien basieren – z. B. Verhalten, technische Merkmale oder demografische Daten.

Das kann man nutzen für:

Segmentierte Datenanalysen in GA4-Berichten
Remarketing in Google Ads
Zielgruppenvergleiche (z. B. Käufer vs. Nicht-Käufer)

Wie werden Zielgruppen erstellt?

Zielgruppen erstellt man direkt in der GA4-Oberfläche unter:
Verwalten > Zielgruppen > Neue Zielgruppe erstellen

Dabei lassen sich Kriterien kombinieren wie:

Technische Daten: Gerätetyp, Browser, Betriebssystem
Demografie: Alter, Geschlecht, Sprache, Standort
Verhalten: Ereignisse, Anzahl Seitenaufrufe, Scrolltiefe, Verweildauer
Kanalquellen: Nutzer von organischer Suche, Google Ads oder Social
Datum der letzten Interaktion (z. B. „letzte 7 Tage aktiv“)
Zeit seit erster Interaktion (z. B. „weniger als 30 Tage“)

Beispiel: Alle Nutzer, die ein Produkt in den Warenkorb gelegt, aber keinen Kauf abgeschlossen haben – in den letzten 14 Tagen.

Das erreicht man mit Bedingungen wie „enthält“, „ist gleich“, „größer als“, „zwischen“ etc. verwenden – ähnlich wie bei Filtern oder Segmenten.

Vordefinierte Zielgruppen

GA4 bringt bereits einige vorgefertigte Zielgruppen mit, etwa:

Alle Nutzer
Käufer
Zurückkehrende Nutzer
Nutzer mit Conversion

Diese kann man direkt verwenden oder als Basis für eigene Zielgruppen nehmen.

Zielgruppen in Google Ads nutzen

Ein großer Vorteil: Zielgruppen aus GA4 lassen sich direkt mit Google Ads verknüpfen, sofern das GA4-Konto mit Google Ads verknüpft ist.

Wichtig: Der Zielgruppenexport funktioniert nur, wenn die Zustimmung zu personalisierter Werbung (über Consent Mode) gegeben ist.

Anwendungsfälle:

Remarketing: Besucher der Website erneut ansprechen
Ausschlüsse: Z. B. Käufer aus Neukundenkampagnen ausschließen
Zielgruppen-Signale für Smart Bidding

Die Zielgruppen stehen automatisch in Google Ads zur Verfügung, inkl. Echtzeit-Aktualisierung.

Zielgruppenvergleiche in Berichten

In den Standardberichten von GA4 kann man Zielgruppen direkt vergleichen:

Conversion-Rate von Mobil- vs. Desktopnutzern
Kaufverhalten von Besuchern aus Österreich vs. Deutschland
Unterschiedliches Engagement je nach Trafficquelle

Diese Vergleiche helfen bei der Identifikation von Optimierungspotenzialen.

Best Practices

Benennen Sie Zielgruppen sprechend und konsistent (z. B. Remarketing-Korbabbrecher-14T)
Achten Sie auf die Speicherregeln: GA4 speichert Nutzer nur, solange sie die Zielgruppenkriterien erfüllen
Nutzen Sie zeitbasierte Bedingungen gezielt – etwa: »hat in den letzten 7 Tagen gekauft«

Fazit:
Zielgruppen in GA4 bieten tiefere Einblicke ins Nutzerverhalten und starke Synergien mit Google Ads. Mit durchdachten Zielgruppen kann man Marketingmaßnahmen effizienter und personalisierter gestalten.

Standardberichte und Vergleichsfunktionen

Standardberichte: Der Einstieg in die Analyse

GA4 bietet eine Reihe vordefinierter Standardberichte, die im Bereich „Berichte“ zu finden sind. Diese sind in folgende Bereiche gegliedert:

Akquisition: Woher kommen die Nutzer? (Quelle/Medium, Kampagnen, Channels)
Engagement: Was tun die Nutzer auf der Seite? (Seitenaufrufe, Ereignisse, Verweildauer)
Monetarisierung: Umsätze aus Käufen oder In-App-Aktivitäten
Demografische Merkmale: Alter, Geschlecht, Standort, Sprache
Technologie: Geräte, Browser, Betriebssysteme, Bildschirmgrößen

Sie können in den Berichten direkt mit Metriken wie „Sitzungsdauer“, „Conversions“, „Engagement-Rate“ oder „Ereigniszählungen“ arbeiten.

Vergleichsfunktionen (Vergleiche)

Oben in vielen Berichten kann man Vergleiche hinzufügen, ähnlich wie Segmente in Universal Analytics.

Beispielhafte Vergleiche:

Nutzer aus Österreich vs. Deutschland
Mobilnutzer vs. Desktopnutzer
Nutzer über Google Ads vs. organische Suche

Die Vergleiche helfen dabei, Muster im Verhalten zu erkennen und gezielte Hypothesen zu prüfen, beispielsweise ob bestimmte Zielgruppen häufiger konvertieren.

Explorative Datenanalyse („Erkundungen“) – maximale Flexibilität

Der Bereich „Erkundungen“ (Explorations) ist das Herzstück für individuelle Analysen in GA4.

Was ist das?

Ein Analysemodul mit Drag-and-Drop-Builder, in dem man Berichte komplett selbst gestalten kann. Das ist ideal, wenn Standardberichte nicht ausreichen.

Analyseformen (Vorlagen)

Trichteranalyse: Schritte bis zur Conversion visualisieren (z. B. Produkt angesehen → in den Warenkorb → gekauft)
Pfadanalyse: Klickpfade oder Ereignisfolgen analysieren
Segmentüberschneidungen: Nutzergruppen vergleichen, die mehreren Kriterien gleichzeitig entsprechen
Kohortenanalyse: Verhalten von Nutzergruppen über Zeiträume hinweg
Freie Form: Deine eigene Pivot-Tabelle mit beliebigen Dimensionen & Metriken

Anwendung

Finde Abbruchpunkte im Conversion Funnel
Erkenne, wie sich Nutzer mit bestimmten Features beschäftigen
Baue Ad-hoc-Berichte für Stakeholder

Hinweis: Diese Funktion ersetzt weitgehend die benutzerdefinierten Berichte in Universal Analytics.

Beispiel Explorative Datenanalyse »Verstrichene Zeit bei Kauf«

UTM-Parameter – Kampagnen präzise messen

Was sind UTM-Parameter?

UTM-Parameter sind URL-Erweiterungen, mit denen man Kampagnenquellen manuell kennzeichnet. Sie ermöglichen eine präzise Zuweisung von Besuchen und Conversions zu Marketingmaßnahmen.

Ein Beispiel-Link:

https://www.meineseite.at/?utm_source=facebook&utm_medium=paid&utm_campaign=fruehjahrsaktion&utm_term=blaues_kleid&utm_content=ad_variation_a

Wichtige Standardparameter

utm_source → z. B. facebook, newsletter, google, schaufenster
utm_medium → z. B. cpc, email, social, qr-code
utm_campaign → Name der Kampagne
utm_term → Suchbegriff bei Paid Search
utm_content → Anzeigen-Variation, Button-Variante o. ä.

Wie GA4 damit umgeht

GA4 erkennt diese Parameter automatisch und ordnet die Sitzungen entsprechenden Quellen und Kampagnen zu. Sie finden die Daten unter Akquisition > Nutzer-/Sitzungsakquisition.

Achtung: Saubere und konsistente Benennung ist entscheidend! Ein falsch gesetzter UTM kann schnell zu Datenchaos führen.

Tipp

Nutzen Sie einen UTM-Generator (z. B. den Campaign URL Builder von Google oder selbst gebaut), um Kampagnenlinks systematisch zu erstellen. Auch im Meta-Werbeanzeige Manager gibt es die Option, die Links zur Website mit UTM-Parametern zu erweitern.

Fazit:

Mit Standardberichten und Vergleichen behalten Sie den Überblick und können Hypothesen testen.
Die Erkundungen bieten tiefe, flexible Analysen, besonders für datengetriebene Entscheidungen.
UTM-Parameter sind das wichtigste Werkzeug für zuverlässiges Kampagnen-Tracking, vor allem bei Kampagnen, die nicht über Google Ads ausgespielt werden.

Fazit – Warum GA4 der neue Standard ist

Google Analytics 4 ist nicht einfach nur eine Weiterentwicklung von Universal Analytics, sondern ein vollständig neues Analysemodell, das auf die Anforderungen einer datenschutzbewussten und plattformübergreifenden digitalen Welt zugeschnitten ist. Mit seinem ereignisbasierten Ansatz bietet GA4 deutlich mehr Flexibilität und Detailtiefe bei der Erfassung von Nutzerinteraktionen.

Durch die Möglichkeit, Web- und App-Daten gemeinsam in einer Property zu analysieren, eröffnet GA4 völlig neue Perspektiven in der Nutzeranalyse. Die enge Integration mit Google Ads ermöglicht zudem eine präzise Nutzung von Zielgruppen und Conversion-Daten für personalisierte Kampagnen.

GA4 wurde mit Blick auf eine Welt mit weniger Cookies und mehr Datenschutzanforderungen konzipiert. Gleichzeitig stellt es Unternehmen vor neue Herausforderungen – unter anderem durch die ungewohnte Benutzeroberfläche, das neue Ereignismodell und die geringere Standard-Datenaufbewahrung.

Wer GA4 jedoch strategisch einführt und mit einem durchdachten Tracking-Konzept arbeitet, erhält ein mächtiges Werkzeug für datengetriebene Entscheidungen und zielgerichtetes Marketing.

Stärken von GA4

Eventbasiertes Tracking: Flexibler, detaillierter, besser individualisierbar
Plattformübergreifendes Datenmodell: Web- und App-Daten in einer einzigen Property
Zukunftssicher: Entwickelt für eine Welt mit weniger Cookies & mehr Datenschutz
Integration mit Google Ads: Nahtlose Nutzung von Zielgruppen & Conversion-Daten
Starke Analysefunktionen: Erkundungen & Zielgruppenvergleiche ermöglichen tiefe Einblicke

Herausforderungen

Höhere Komplexität: Mehr Planungsaufwand bei Ereignissen & Parametern
Eingewöhnung nötig: Neue Benutzeroberfläche, neues Denken
Datenaufbewahrung limitiert: Standardmäßig nur 2 Monate, erweiterbar auf 14

GA4 ist leistungsstark, aber erfordert aktives Umdenken und klare Tracking-Strategien.

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