Von Universal Analytics zu Google Analytics 4

AllgemeinGoogle Ads 23. September 2023

Von Universal Analytics zu Google Analytics 4: Das hat sich verÀndert

Seit dem 01. Juli 2023 wurde Universal Analytics von Google Analytics 4 abgelöst. Das bedeutet vor allem, dass in Universal Analytics ab diesem Zeitpunkt keine Daten mehr einfließen. FĂŒr viele ist Google Analytics DAS Hilfsmittel, um ihre Kunden besser zu verstehen. Grund genug, um schnellstmöglich auf Google Analytics 4 und somit der ereignisbasierten Erhebung von Website- und App-Daten umzustellen, aber was Ă€ndert sich?

Ruft man Google Analytics 4 auf, fĂ€llt einem sofort etwas auf – es ist anders. Neben einem anderen Datenmodell hat sich auch die gesamte Übersicht verĂ€ndert. Der Umstieg ist also gewöhnungsbedĂŒrftig. In diesem Artikel haben wir fĂŒr Sie die 5 wesentlichen Unterschiede von Universal Analytics und Google Analytics 4 zusammengefasst.

  1. Das ereignisbasierte Datenmodell 
  2. Datenansichten sind jetzt Datenströme
  3. Die neue Ansicht ist Ansichtssache
  4. Nutzerzentrierter Ansatz
  5. Machine Learning 

Das ereignisbasierte Datenmodell

WĂ€hrend Universal Analytics einen seitenbasierten Ansatz verfolgt, bei dem Seitenaufrufe und Sitzungen im Vordergrund stehen, setzt Google Analytics 4 auf ein ereignisbasiertes Modell, das sich auf Aktionen und Interaktionen konzentriert.

Unter Universal Analytics werden hauptsĂ€chlich Seitenaufrufe und Ereignisse verfolgt, was zu einer begrenzten Sicht auf das Nutzerverhalten fĂŒhrt. Die Verfolgung von Nutzern ĂŒber verschiedene GerĂ€te hinweg gestaltet sich schwierig, da Universal Analytics auf Cookies angewiesen ist. Die Analyse dreht sich oft um Kennzahlen wie Seitenaufrufe, Absprungraten und Sitzungsdauer.

Dagegen erfasst Google Analytics 4 mit seinem ereignisbasierten Ansatz eine breitere Palette von Nutzeraktionen, unabhÀngig von Seitenaufrufen.

Die Ereignisse werden in vier Hauptkategorien unterteilt:

Google Analytics 4 bietet erweiterte Erfassungsoptionen fĂŒr Ereignisse, wie Seitenaufrufe, scrollbasierte Ereignisse, Auswahlen in Dropdown-MenĂŒs und mehr. Diese Verbesserungen erlauben eine genauere Erfassung des Nutzerverhaltens.

Google Analytics 4 bietet eine Reihe von vordefinierten Ereignissen, die auf bestimmte Aktionen abzielen, wie z.B. das HinzufĂŒgen von Artikeln in den Warenkorb, das Starten der Kasse oder das Abschließen eines Einkaufs.

Benutzerdefinierte Ereignisse sind individuell anpassbare Ereignisse, die von den Website-Betreibern definiert werden können, um spezifische Aktionen zu verfolgen, die fĂŒr ihre GeschĂ€ftsziele relevant sind. Dies könnte beispielsweise das Klicken auf ein spezielles Element auf der Website sein.

Diese Ereignisse werden automatisch von Google Analytics 4 erfasst, ohne, dass eine spezielle Konfiguration erforderlich ist. Dazu gehören Standardaktionen wie Seitenaufrufe, Erstbesuche, RĂŒckkehrbesuche, Seitenaufruf-Dauer und Seitenabsprungrate.

Datenansichten sind jetzt Datenströme

Wo ist meine Datenansicht? Diese Frage kommt mit hoher Wahrscheinlichkeit als erstes beim Öffnen von Google Analytics 4 auf. Datenansichten waren in Universal Analytics eine Möglichkeit, innerhalb einer Property bestimmte Reporting-Ansichten zu erstellen, fĂŒr die unterschiedliche Filter greifen können.

Auch wenn die Datenansicht innerhalb der administrativen Struktur in Google Analytics 4 weggefallen ist, gibt es hierfĂŒr ein Äquivalent: Datenströme. Jeder Datenstrom hat, wie bei Universal Analytics eine Property, eine eigene Tracking ID. Einer der grĂ¶ĂŸten Unterschiede zu Universal Analytics ist hierbei, dass mehrere Ströme gleichzeitig betrachtet werden können, wĂ€hrend manche ausgeschlossen werden.

Die neue Ansicht ist Ansichtssache

Der wohl offensichtlichste Unterschied von Universal Analytics und Google Analytics 4 ist die Darstellung der BenutzeroberflÀche. WÀhrend man in Universal Analytics noch zwischen den Berichtskategorien Echtzeit, Zielgruppe, Akquisition, Verhalten und Conversions wÀhlen kann, sind diese in Google Analytics 4 nicht nur anders benannt, sondern auch verÀndert. 

Google Analytics 4 bietet zu Beginn eine Übersicht der wichtigsten Metriken. Um tiefere Einblicke zu erhalten, leiten einzelne Widgets auf weitere Kategorien mit wiederum spezielleren Metriken. Auch die seitliche Navigation kann hierfĂŒr genutzt werden. Das MenĂŒ hat sich zwar verschmĂ€lert, ist aber sehr verschachtelt.

DafĂŒr bietet Google Analytics 4 die Möglichkeit der Custom Reportings, in dem Berichte durch Drag & Drop der Widgets ganz individuell erstellt werden können.

Nutzerzentrierter Ansatz

User First und Customer Centricity sind die Zukunft. Auch der Google Consent Mode und das Modelling, welches DatenlĂŒcken in Reports auffĂŒllt, schlĂ€gt diese Richtung ein.

Anstatt sich auf seitenbasierte Metriken zu konzentrieren, wie es in Universal Analytics der Fall war, legt das nutzerzentrierte Design von Google Analytics 4 den Fokus auf den individuellen Nutzer und dessen Interaktionen ĂŒber verschiedene Plattformen und GerĂ€te hinweg.

Das Tracking von Nutzern erfolgt in Universal Analytics oft ĂŒber Cookies und Sitzungen, was zu LĂŒcken in der Customer Journey fĂŒhren kann – die Customer Journey wird aufgrund fehlender nutzerzentrierter Daten möglicherweise nicht umfassend erfasst.

In Google Analytics 4 erhÀlt jeder Nutzer eine eindeutige User-ID. Dies ermöglicht eine umfassende Darstellung der Customer Journey, unabhÀngig von Seitenaufrufen oder Sitzungen. Ereignisse wie Klicks, Aktionen und Interaktionen stehen im Fokus, was eine prÀzisere Analyse des individuellen Verhaltens ermöglicht.

Machine Learning

Bereits in unserem Artikel zu den 4 Digital Marketing Trends fĂŒr 2023, die Sie kennen sollten sind Google Analytics 4 und Automation ein wesentliches Thema, welches auch weiterhin immer mehr Relevanz erhĂ€lt.

Mit dem Machine Learning und Modelling liefert Google Analytics 4 Prognosen ĂŒber das Verhalten der Nutzer. Gesammelte Daten werden automatisch angereichert und die Prognosen helfen dabei, LĂŒcken in den Daten zu fĂŒllen, die beispielsweise durch Trackingfehler entstehen können. Diese Prognosen können unter anderem dafĂŒr genutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit von Churn oder KĂ€ufen zu berechnen.

Unsere 5 Best Practices fĂŒr die erfolgreiche Migration von Google Analytics 4

  1. Sichten und analysieren Sie ihr aktuelles Analytics-Setup
  2. Erstellen Sie eine GA4-Property und implementieren Sie das Tracking
  3. Planen und aktualisieren Sie ihre aktuelle Datenerfassung
  4. VerknĂŒpfen Sie Ihre GA4-Property mit Google Ads
  5. Testen und Optimieren

 

Noch Fragen? Wir unterstĂŒtzen Sie gerne bei der erfolgreichen Implementation von Google Analytics 4 und der VerknĂŒpfung mit Ihren Google Ads Kampagnen.