Diese Vorteile hat Google Analytics 4

Lohnt sich ein Umsteig von einem anderen Analytics-Tool auf Google Analytics 4?

Wir sagen Ja. Heutzutage ist es schwer vorstellbar, dass ein Unternehmer seine Website aktiv führt, ohne deren Performance mit einem Tracking-Tool zu analysieren. Ein Webanalyse-Tool ermöglicht es Dir, zu sehen, wie Nutzer und Nutzerinnen Deine Website verwenden. Es liefert wertvolle Informationen darüber, wie viele Besuchende Du hast, welche Seiten sie sich anschauen, wie lange sie bleiben und woher sie kommen. Du kannst auch nachvollziehen, ob die Besucher und Besucherinnen bestimmte Aktionen auf Deiner Website durchführen, wie etwa einen Kauf tätigen. Diese Daten helfen Dir dabei, die Usability der Website und die User-Experience zu optimieren, SEO- und Marketingstrategien zu entwickeln und Dein Google-Ranking zu verbessern.

Der Markt bietet eine Vielzahl von Tracking-Tools mit unterschiedlichen Funktionen, Fähigkeiten und Kosten. Wie kannst Du also die richtige Auswahl für Deine Website treffen? In diesem Artikel beleuchten wir die Vorteile von Google Analytics 4 und erklären, warum es eines der effizientesten Webanalyse-Tools ist und warum ein Umstieg sich lohnt.

Google Analytics 4: Der Nachfolger von Universal Analytics

Google Analytics 4 (GA4) ist der Nachfolger von Universal Analytics (UA) und stellt ein Upgrade des bekannten Tracking-Tools von Google dar. Universal Analytics wurde im Juli 2023 endgültig durch GA4 ersetzt. Außerdem haben Nutzende seit 1. Juli 2024 keinen Zugriff mehr auf Universal Analytics und die UA-Benutzeroberfläche. 

Unsere Gründe für die Nutzung von Google Analytics 4

GA4 bietet ein aktualisiertes Tracking-Modell, zahlreiche neue Funktionen, ein verbessertes Benutzerinterface und ein neues Reporting-Tool. Diese Verbesserungen ermöglichen Dir eine präzisere und umfassendere Analyse des Nutzerverhaltens, sodass Du Deine digitalen Strategien effektiver gestalten und besser informierte Entscheidungen treffen kannst. Hier sind unsere Top-Vorteile: 

1. Optimierte Analysen (Enhanced Measurement)

Um den Einstieg in Google Analytics 4 so einfach wie möglich zu gestalten, hat Google die „Optimierten Analysen“ eingeführt. Dieses Feature ermöglicht es, eine Reihe von grundlegenden Events automatisch und ohne zusätzlichen Implementierungsaufwand zu erfassen. Dazu gehören unter anderem:

• Seitenaufrufe (Page Views)
• Scrollvorgänge (Scrolls)
• Klicks auf externe Links (Outbound Clicks)
• Website-Suche (Site Search)
• Interaktion mit Formular (Form Interactions)
• Engagement mit dem Video (Video Engagement)
• Dateidownloads (File Downloads)

Überblick der verfügbaren Optionen der „Optimierten Analysen“

Diese automatische Event-Erfassung ist besonders praktisch für kleine und mittlere Websites, da sie es ermöglicht, schnell und unkompliziert wertvolle Einblicke zu gewinnen. Gerade für Seitenbetreiber, die sich nicht mit den technischen Details auseinandersetzen möchten, bietet die optimierte Analyse eine ideale Lösung.

Für das Scroll-Event beispielsweise wird ein Event ausgelöst, sobald Nutzer 90 % einer Seite erreicht haben – was für die meisten Websites als das Seitenende betrachtet wird. Auch das File Download-Event erfasst automatisch eine Vielzahl gängiger Dateitypen, die als Downloads erkannt werden. Falls Deine Website jedoch eine komplexere Struktur verwendet, etwa wenn Downloads über ein PHP-Skript generiert werden, kann es sinnvoll sein, individuelle Anpassungen vorzunehmen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Events erfasst werden.

In den meisten Fällen bieten optimierte Analysen einen starken Startpunkt, der schnell zu aussagekräftigen Ergebnissen führt. Sollte die Automatisierung einmal nicht ausreichen, ermöglicht GA4 dennoch alle notwendigen Anpassungen, um spezifische Anforderungen abzudecken und das volle Potenzial der Analysen auszuschöpfen.

2. Verknüpfung zum Google Tag Manager

Die Verbindung zwischen Google Analytics 4 (GA4) und dem Google Tag Manager (GTM) bietet einige Vorteile:

• Einfache Implementierung: Mit GTM können Tags, Ereignisse und Konfigurationen einfacher erstellt, verwaltet und aktualisiert werden, ohne dass der Code direkt auf der Website geändert werden muss.
• Skalierbarkeit: GTM ermöglicht die dynamische Verwaltung von Tags und Ereignissen und deren Anpassung an Änderungen oder Anforderungen des Unternehmens. Dies ist besonders nützlich, wenn die Website oder die Tracking-Anforderungen komplexer werden.
• Besseres Datenmanagement: Durch die Festlegung von Filtern kannst Du die Qualität der erfassten Daten verbessern und steuern, welche Daten an GA4 gesendet werden.
• Verbesserte Möglichkeiten zur Datenverfolgung: Mit GA4 und GTM kannst Du Ereignisse und benutzerdefinierte Parameter leichter verfolgen, um bestimmte Aktionen oder Interaktionen auf Deiner Website zu messen.

3. End-2-End Tests mit dem DebugMode

Wer schon einmal eine Google Analytics Implementierung überprüfen durfte, kennt diese Frage sicherlich: „Welche PageViews und Events stammen eigentlich von mir?“. Das gilt besonders für Google Analytics-Instanzen mit sehr hohem Traffic oder wenn die Implementierung in einer App überprüft wird. Wie sollen die eigenen Hits im Meer der möglicherweise Millionen anderen Hits gefunden werden?

Auch für dieses Problem hat Google eine Lösung gefunden: den DebugMode.
Aber welche Vorteile hat dieses Feature?

• Der Debug-Modus überwacht in Echtzeit Tracking-Ereignisse, um Implementierungsfehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Die Live-Verfolgung von Ereignissen und Conversions ermöglicht die Analyse des Nutzerverhaltens in Echtzeit und eine schnelle Reaktion auf unvorhergesehene Entwicklungen.
• Er beschleunigt die Erkennung von Tracking-Problemen und die Fehlerbehebung.

Der DebugView in Google Analytics 4

4. Cross-Platform-Tracking 

Ein großes Argument für Google Analytics 4 ist das Cross-Platform-Tracking. Du hast die Möglichkeit, in Deinem Google Analytics-Konto eine Property anzulegen und kannst sogenannte Data Streams anschließen: eine Website, eine iOS-App und eine Android-App. Das Coole ist, dass Google Analytics 4 so gebaut ist, dass alle diese drei Data Streams in einer Property zusammengefügt werden können. Das hat folgende Vorteile:

• Du erhältst einen vollständigen Einblick über das Benutzerverhalten – unabhängig davon, ob Nutzer und Nutzerinnen auf Deiner Website oder in einer mobilen App interagieren.
• Du kannst Verhaltensmuster Plattform-übergreifend erkennen und Anpassungen vornehmen.
• Google Analytics 4 spart Zeit und Ressourcen, indem es Web- und App-Daten an einem Ort kombiniert.

Wenn Du also eine Website und eine App hast, dann ist Google Analytics 4 – meiner Meinung nach – definitiv die richtige Wahl.

5. Machine Learning 

Google Analytics 4 wurde an verschiedenen Stellen mit Machine-Learning-Algorithmen ausgestattet und erleichtert somit die tägliche Analysearbeit der Nutzer und Nutzerinnen:

• Google Analytics verwendet Machine-Learning-Algorithmen, um Muster und Trends in Deinen Daten automatisch zu erkennen. Dies ermöglicht Dir, nützliche Einblicke zu erhalten, ohne umfangreiche manuelle Analysen durchführen zu müssen.
• Die Vorhersage von Trends und Entwicklungen ist ein wichtiger Bestandteil strategischer Entscheidungen und ermöglicht es, frühzeitig auf Veränderungen im Benutzerverhalten zu reagieren.
• Darüber hinaus kannst Du Benutzergruppen genauer definieren und maßgeschneiderte Inhalte und Angebote bereitstellen, um die Benutzererfahrung zu optimieren und die Konversionsraten zu erhöhen.
• Es kann ungewöhnliche oder abnormale Verhaltensmuster identifizieren und Dich auf mögliche Probleme aufmerksam machen. Das ist besonders hilfreich, um Probleme wie Datenlecks oder unvorhergesehene Nutzerveränderungen zu erkennen.
• Für große Datenmengen und ein kleines Analysten-Team kann Machine Learning helfen, Fehler aufzudecken, die sonst übersehen werden.

Diese Vorteile machen die Integration von Machine Learning in Google Analytics 4 zu einem wertvollen Werkzeug für effiziente und präzise Datenanalyse.

6. Predictive Audiences/Metrics 

Das Thema Machine Learning ist auch bei den sogenannten „Predictive Audiences“ und „Predictive Metrics“ spürbar. Google ermöglicht es, in die Zukunft zu schauen und Nutzende zu identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Conversion ausführen oder die in den nächsten 7 Tagen möglicherweise nicht mehr wiederkommen werden. Diese Gruppen werden als „Predictive Audiences“ bezeichnet. Audiences können in Google Analytics 4 erstellt und mit Deinen Marketing-Tools geteilt werden. Beispielsweise lassen sich in Google Ads gezielt Nutzer und Nutzerinnen ansprechen, die in eine dieser Audiences fallen.

Die Voraussetzungen hierfür sind, dass Du das E-Commerce-Tracking integriert hast (inklusive Purchase Event) und eine ausreichende Menge an Daten für das Modell zur Verfügung steht, um diese Wahrscheinlichkeiten valide berechnen zu können.

Aktuell stehen einige Predictive Metrics zur Verfügung, wie zum Beispiel die Kaufwahrscheinlichkeit, die Abbruchwahrscheinlichkeit und der vorhergesagte Umsatzwert. Hier sind die Definitionen dieser Metriken:

7. Google Signals

Google Signals sind aus Datenschutzgründen ein heikles Thema. Bevor Du Google Signals aktivierst, solltest Du unbedingt mit Deinem Datenschutzbeauftragten sprechen. Diese Funktion gibt es in gab es auch schon in Universal Analytics (UA), jedoch gibt es zu Google Analytics 4 einige Unterschiede. 

Google Signals ist eine Technologie von Google, die es ermöglicht, Nutzende auf Deiner Website zu identifizieren, wenn sie zum Beispiel mit Chrome auf Deiner Website sind und mit ihrem Google-Konto eingeloggt sind. Dieses Feature ist bei jedem Google Account standardmäßig aktiv. Kommen User auf Deine Website und Du nutzt Google Signals, werden die ganzen demografischen Reports mit Inhalten gefüllt, die in der Regel leer sind. Dazu zählen das Geschlecht, das Alter, die Interessen usw.

Ein weiterer Vorteil bei Google Signals ist die Möglichkeit eines “Cross Device Trackings”. Stell Dir vor, eingeloggte Nutzer und Nutzerinnen kommen über Desktop auf Deine Website und einen Tag später mit ihrem Smartphone, so erkennt Google das und weiß, wenn es sich um dieselben Personen handelt. Die Überlappung von Desktop und Mobil ist etwas Neues. Auf der Basis von Google Signals kannst Du auch Audiences bilden und auch Cross Device diese Audience ansprechen und targeten.

8. Explorations 

Mit der explorativen Datenanalyse kannst Du verschiedene Datenvisualisierungen direkt in der Oberfläche von GA4 selbst erstellen. Dadurch erhältst Du Einblicke, die über die Standardberichte von Google Analytics hinausgehen und einen tieferen Einblick in das Nutzerverhalten, die Kampagnenleistung oder andere relevante Metriken bieten.

Es besteht zudem die Möglichkeit, eigene Reportings zu erstellen. Dieses Verfahren ist immer dann sinnvoll, wenn sehr spezifische Fragestellungen beantwortet werden sollen, die von den Standardberichten nicht abgedeckt werden können. Bevor Du mit der Erstellung von Berichten beginnst, solltest Du die Geschäftsanforderungen definieren, die zu erfüllen sind.  → Mehr erfahren

Die Usability ist jedoch noch nicht auf dem besten Stand. Google hat also noch genügend Raum, das Tool weiterzuentwickeln, was sicherlich auch passieren wird.

Für alle, die mehr Flexibilität und Funktionsumfang benötigen, gibt es zum Glück noch das Google Looker Studio-Tool.

9. Verbindung zum Google Looker Studio

Das Looker Studio, ehemals Google Data Studio, hat sich als kostenfreies Tool zur Visualisierung von Daten, insbesondere im Online-Marketing, etabliert. Es ermöglicht nicht nur das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Bericht, sondern bietet auch eine Plattform, auf der Nutzer und Nutzerinnen individuelle Dashboards erstellen, anpassen und erweitern können. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Zusammenarbeit. Teams können gemeinsam an Dashboards arbeiten, diese austauschen und so in einer kollaborativen Umgebung datenbasierte Entscheidungen treffen.

Diese Funktionen machen das Looker Studio zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenvisualisierung und -analyse, das die Teamarbeit und die Entscheidungsfindung erheblich erleichtert.

10. Google Analytics 4 ist kostengünstiger 

Google Analytics 4 wird in einer kostenlosen Standardversion bereitgestellt, die besonders für Kleinunternehmen attraktiv ist. Diese Variante bietet zahlreiche Funktionen wie Daten in Echtzeit, individuelle Berichterstattung, erweiterte Segmentierung, Visualisierung des Verhaltensflusses, Tracking für mobile Geräte und Anwendungen, Messung der Videoleistung und Integration mit anderen Google-Diensten. Allerdings hat die Standardversion einige Einschränkungen, darunter eine Kapazitätsgrenze von bis zu 10 Millionen Aufrufen pro Monat und eine Datenaktualität von mehr als 24 Stunden.

Für größere Unternehmen, die umfangreichere Anforderungen haben, gibt es die kostenpflichtige Version namens Google Analytics 360. Diese bietet erweiterte Funktionen und eine höhere Kapazität. Die Kosten für eine Google Analytics 360-Lizenz hängen vom Nutzungsvolumen ab, insbesondere von der Anzahl der Hits, die die Property generiert. Unternehmen können mit Google oder einem autorisierten Wiederverkäufer individuelle Verträge abschließen, die auf ihren spezifischen Anforderungen und dem erwarteten Datenverkehr basieren. Es wäre nicht ungewöhnlich, über 135.000 € pro Jahr für diese erweiterte Version zu zahlen.
Die kostenpflichtige Version bietet zusätzliche Funktionen, die in der Standardversion nicht verfügbar sind und kann sich für Unternehmen mit großen Datenmengen und komplexen Anforderungen lohnen.

Fazit: Ein Umstieg auf Google Analytics 4 lohnt sich!

Google Analytics 4, der Nachfolger von Universal Analytics (UA), bietet Unternehmen eine effiziente und kostengünstige Datenanalyse durch die Zusammenführung von Web- und App-Daten, automatisiertes Tracking, eingebaute Testing-Möglichkeiten, integrierte Reporting-Tools und Machine-Learning-Anwendungen. Du sparst Zeit und Ressourcen und kannst individuelle Berichte erstellen, um besser auf Nutzerinteraktionen reagieren zu können. Mit diesen umfassenden Funktionen ist Google Analytics 4 eine hervorragende Wahl, um die Performance Deiner Website und Apps zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.