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Was ist GA4?

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Definition​

GA4 (Google Analytics 4) ist Googles neueste Web- und App-Analyseplattform. Im Oktober 2020 eingeführt, hat sie am 1. Juli 2023 die vorherige Version Universal Analytics vollständig ersetzt. GA4 ist nicht einfach eine aktualisierte Version, sondern eine komplett neu gestaltete Plattform, die auf einer neuen Philosophie der Datenerfassung und -analyse basiert.

Das größte Merkmal von GA4 ist die Verwendung eines ereignisbasierten Datenmodells. Während Universal Analytics auf Sitzungen und Seitenaufrufen basierte, verfolgt GA4 alle Benutzerinteraktionen als Ereignisse. Jede Aktion wie Seitenaufrufe, Klicks, Scrollen und Videowiedergaben wird als Ereignis aufgezeichnet, was detailliertere Analysen ermöglicht. Zusätzlich können Sie Daten von Websites und mobilen Apps in einer einzigen Property analysieren, was sehr nützlich ist, um plattformübergreifende User Journeys zu verstehen.

GA4 hat die Machine-Learning- und KI-Funktionen erheblich erweitert. Durch prädiktive Metriken können Sie das zukünftige Verhalten von Benutzern vorhersagen, und automatisierte Insights erkennen und melden wichtige Trends automatisch. Es bietet auch cookielose Messung und Datenlebenszyklusverwaltung, um sich an die Ära des Datenschutzes anzupassen. Es wurde entwickelt, um effektive Analysen zu ermöglichen und gleichzeitig Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO in Europa und CCPA in den USA einzuhalten.

Merkmale​

  • Ereignisbasiertes Datenmodell: Verfolgt alle Benutzerinteraktionen als Ereignisse und ermöglicht flexiblere und detailliertere Analysen. Alles ist ein Ereignis: Seitenaufrufe, Klicks, Scrollen, Videowiedergaben, Dateidownloads usw.
  • Cross-Platform-Analyse: Analysieren Sie Daten von Websites und iOS/Android-Apps in einer Property und verfolgen Sie vollständig User Journeys über mehrere Geräte hinweg.
  • KI und Machine Learning: Bietet prädiktive Metriken wie Kaufwahrscheinlichkeit und Abwanderungswahrscheinlichkeit, und automatisierte Insights erkennen automatisch Traffic-Spitzen, anomale Muster usw.
  • Datenschutzorientiert: Bietet verschiedene Funktionen zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, einschließlich cookieloser Messung, IP-Anonymisierung und Datenaufbewahrungseinstellungen.
  • Kostenlose BigQuery-Integration: Alle GA4-Properties können Rohdaten kostenlos nach BigQuery exportieren, was erweiterte Analysen und Data-Warehouse-Integration ermöglicht. (Nur in der kostenpflichtigen Version von Universal Analytics verfügbar)

Verwendung​

So richten Sie GA4 effektiv ein und verwenden es:

Schritt 1: GA4-Property erstellen Nach der Anmeldung bei Ihrem Google Analytics-Konto erstellen Sie eine neue GA4-Property. Wählen Sie "Property erstellen" aus dem Admin-Menü und geben Sie Ihre Website- oder App-Informationen ein. Wenn Sie Ihre Geschäftskategorie und -größe auswählen, bietet GA4 automatisch relevante Berichte und Insights.

Schritt 2: Datenstream einrichten Erstellen Sie für Websites einen Web-Datenstream; für mobile Apps einen iOS- oder Android-Datenstream. Wenn Sie einen Web-Datenstream erstellen, erhalten Sie eine Mess-ID (im Format G-XXXXXXXXXX), die in alle Seiten Ihrer Website eingefügt werden muss. Die Verwendung von Google Tag Manager erleichtert die Verwaltung.

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

Schritt 3: Wichtige Ereignisse einrichten Zusätzlich zu automatisch erfassten Ereignissen (Seitenaufrufe, Scrollen usw.) ermöglicht GA4 die manuelle Verfolgung von Ereignissen, die für Ihre Geschäftsziele wichtig sind. Richten Sie beispielsweise Conversion-Ereignisse wie "Kauf abgeschlossen", "Registrierung", "Newsletter-Anmeldung", "Kontakt-Klick" ein. Indem Sie diese Ereignisse als "Conversions" markieren, können Sie sie in Berichten leicht verfolgen.

Schritt 4: Benutzerdefinierte Dimensionen und Messwerte erstellen Sie können benutzerdefinierte Dimensionen und Messwerte erstellen, um spezifische Daten zu verfolgen, die für Ihr Unternehmen erforderlich sind. Für einen Blog können Sie beispielsweise benutzerdefinierte Dimensionen wie "Artikelkategorie", "Autorenname", "Lesezeit" für detailliertere Analysen erstellen.

Schritt 5: Berichte anpassen Während die Standardberichte von GA4 nützlich sind, können Sie zusätzliche Berichte aus der Bibliothek aktivieren oder benutzerdefinierte Berichte mit Explorations erstellen. Es werden erweiterte Analysevorlagen wie Pfaderkundung, Trichtererkundung und Segmentüberschneidung bereitgestellt.

Schritt 6: Zielgruppen und prädiktive Metriken nutzen Eine der leistungsstarken Funktionen von GA4 sind Machine-Learning-basierte prädiktive Metriken. Sie können Marketingkampagnen mit Metriken wie "Kaufwahrscheinlichkeit", "Abwanderungswahrscheinlichkeit" und "Vorhergesagter Umsatz" optimieren. Die Erstellung benutzerdefinierter Zielgruppen auf dieser Grundlage und die Integration mit Google Ads verbessert die Targeting-Effizienz erheblich.

Schritt 7: Mit Google Ads und Search Console integrieren Die Integration von GA4 mit Ihrem Google Ads-Konto ermöglicht eine genauere Messung der Anzeigenleistung. Die Integration mit der Search Console ermöglicht es Ihnen, Suchanfragedaten in GA4 zu sehen, was bei der SEO-Analyse hilft. Die Integration kann im Abschnitt "Produktverknüpfungen" des Admin-Menüs eingerichtet werden.

Schritt 8: Regelmäßige Datenüberprüfung und Insights GA4 bietet Daten aus verschiedenen Perspektiven, einschließlich Echtzeitberichten, Benutzerberichten und Lebenszyklusberichten. Überprüfen Sie mindestens einmal pro Woche wichtige Metriken und überprüfen Sie automatisierte Insights, um Ihre Website zu verbessern. Es ist besonders wichtig, sich auf Engagement-Metriken und Conversion-Metriken zu konzentrieren.

Beispiele​

Beispiel 1: Grundlegender GA4-Installationscode

<!DOCTYPE html>
<html lang="de">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Zero Coke Blog</title>

  <!-- GA4-Installationscode -->
  <script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-ABC123XYZ"></script>
  <script>
    window.dataLayer = window.dataLayer || [];
    function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
    gtag('js', new Date());

    // Grundkonfiguration
    gtag('config', 'G-ABC123XYZ', {
      'send_page_view': true,
      'anonymize_ip': true  // IP-Anonymisierung
    });
  </script>
</head>
<body>
  <h1>Blog-Beitragstitel</h1>
  <p>Inhalt...</p>
</body>
</html>

Beispiel 2: Benutzerdefiniertes Event-Tracking (Button-Klick)

<button onclick="trackNewsletterSignup()">Newsletter abonnieren</button>

<script>
function trackNewsletterSignup() {
  // GA4-Ereignis senden
  gtag('event', 'newsletter_signup', {
    'event_category': 'engagement',
    'event_label': 'header_newsletter_form',
    'value': 1
  });

  // Tatsächliche Newsletter-Anmeldungslogik
  console.log('Newsletter-Anmeldung abgeschlossen');
}
</script>

Beispiel 3: E-Commerce-Event-Tracking

// Produktansichtsereignis
gtag('event', 'view_item', {
  currency: 'KRW',
  value: 129000,
  items: [
    {
      item_id: 'XYZ2000-BLK',
      item_name: 'Kabellose Bluetooth-Kopfhörer XYZ-2000',
      item_category: 'Elektronik',
      item_category2: 'Audio',
      item_brand: 'TechSound',
      price: 129000,
      quantity: 1
    }
  ]
});

// In den Warenkorb legen Ereignis
gtag('event', 'add_to_cart', {
  currency: 'KRW',
  value: 129000,
  items: [
    {
      item_id: 'XYZ2000-BLK',
      item_name: 'Kabellose Bluetooth-Kopfhörer XYZ-2000',
      price: 129000,
      quantity: 1
    }
  ]
});

// Kauf abgeschlossen Ereignis
gtag('event', 'purchase', {
  transaction_id: 'T_12345',
  currency: 'KRW',
  value: 129000,
  tax: 11727,
  shipping: 3000,
  items: [
    {
      item_id: 'XYZ2000-BLK',
      item_name: 'Kabellose Bluetooth-Kopfhörer XYZ-2000',
      price: 129000,
      quantity: 1
    }
  ]
});

Beispiel 4: Scroll-Tiefe-Tracking

// Ereignis senden, wenn zu bestimmten Punkten auf der Seite gescrollt wird
let scrollTracked = {
  '25': false,
  '50': false,
  '75': false,
  '100': false
};

window.addEventListener('scroll', function() {
  let scrollPercentage = (window.scrollY + window.innerHeight) / document.body.scrollHeight * 100;

  for (let threshold in scrollTracked) {
    if (scrollPercentage >= threshold && !scrollTracked[threshold]) {
      gtag('event', 'scroll_depth', {
        'event_category': 'engagement',
        'event_label': threshold + '%',
        'value': parseInt(threshold)
      });
      scrollTracked[threshold] = true;
    }
  }
});

Beispiel 5: Ausgehende Link-Klick-Tracking

// Alle ausgehenden Link-Klicks automatisch verfolgen
document.addEventListener('click', function(event) {
  let target = event.target.closest('a');

  if (target && target.hostname !== window.location.hostname) {
    gtag('event', 'click', {
      'event_category': 'outbound_link',
      'event_label': target.href,
      'transport_type': 'beacon'
    });
  }
});

Beispiel 6: Dateidownload-Tracking

<a href="/downloads/seo-guide.pdf" onclick="trackDownload(this)">SEO-Leitfaden herunterladen</a>

<script>
function trackDownload(element) {
  let fileName = element.href.split('/').pop();

  gtag('event', 'file_download', {
    'event_category': 'downloads',
    'event_label': fileName,
    'file_extension': fileName.split('.').pop(),
    'file_name': fileName
  });
}
</script>

Beispiel 7: Videowiedergabe-Tracking

<video id="tutorial-video" controls>
  <source src="tutorial.mp4" type="video/mp4">
</video>

<script>
let video = document.getElementById('tutorial-video');
let videoTracked = {
  'start': false,
  '25': false,
  '50': false,
  '75': false,
  'complete': false
};

video.addEventListener('play', function() {
  if (!videoTracked['start']) {
    gtag('event', 'video_start', {
      'event_category': 'video',
      'event_label': 'tutorial-video',
      'video_title': 'SEO Tutorial'
    });
    videoTracked['start'] = true;
  }
});

video.addEventListener('timeupdate', function() {
  let percentage = (video.currentTime / video.duration) * 100;

  if (percentage >= 25 && !videoTracked['25']) {
    gtag('event', 'video_progress', {
      'event_category': 'video',
      'event_label': 'tutorial-video',
      'video_percent': 25
    });
    videoTracked['25'] = true;
  }
  // Gleiches für 50%, 75%...
});

video.addEventListener('ended', function() {
  gtag('event', 'video_complete', {
    'event_category': 'video',
    'event_label': 'tutorial-video'
  });
  videoTracked['complete'] = true;
});
</script>

Vor- und Nachteile​

Vorteile​

  • Zukunftsorientierte Analyse: Das ereignisbasierte Modell und KI-Funktionen sind besser für die sich verändernde digitale Umgebung geeignet. Es wurde entwickelt, um auf Cookie-Beschränkungen und verstärkten Datenschutz zu reagieren.

  • Cross-Platform-Integration: Analysieren Sie Daten von Websites und mobilen Apps in einer Property, um die gesamte User Journey zu verstehen. Sie können Muster verfolgen, bei denen Benutzer Produkte in mobilen Apps durchsuchen und später auf der Website kaufen.

  • Prädiktive Fähigkeiten: Machine-Learning-basierte prädiktive Metriken ermöglichen es Ihnen, Benutzer mit hoher Abwanderungswahrscheinlichkeit oder hoher Kaufwahrscheinlichkeit proaktiv zu identifizieren und präventiv zu reagieren. Dies ist sehr nützlich für die effiziente Zuweisung von Marketingbudgets.

Nachteile​

  • Steile Lernkurve: Es hat eine völlig andere Struktur als Universal Analytics, sodass auch bestehende Benutzer neu lernen müssen. Es dauert eine Weile, sich an das ereignisbasierte Modell, die neue Berichtsstruktur, unterschiedliche Terminologie usw. anzupassen.

  • Begrenzte historische Daten: Universal Analytics-Daten können nicht automatisch migriert werden. GA4 sammelt Daten neu ab dem Zeitpunkt der Installation, was den Vergleich mit historischen Daten erschwert. Um historische Trends in Conversion-Berichten zu analysieren, müssen Universal Analytics-Daten separat gespeichert werden.

  • Komplexe Einrichtung: Die anfängliche Einrichtung ist komplexer als bei Universal Analytics. Insbesondere E-Commerce-Tracking, benutzerdefinierte Ereignisse und Conversion-Einrichtung erfordern technisches Wissen, und ohne ordnungsgemäße Einrichtung ist es schwierig, genaue Daten zu erhalten. Viele Unternehmen holen sich Hilfe von Experten für die Einrichtung.

FAQ​

F: Kann ich Universal Analytics und GA4 gleichzeitig verwenden? A: Ja, das ist möglich. Universal Analytics hat jedoch am 1. Juli 2023 die Datenerfassung vollständig eingestellt, sodass Sie jetzt nur noch GA4 verwenden müssen. Vor Juli 2023 konnten Sie beide Properties gleichzeitig betreiben, um Daten zu vergleichen und sich während der Übergangszeit mit GA4 vertraut zu machen. Wenn Sie jetzt beginnen, müssen Sie nur GA4 installieren.

F: Wie unterscheiden sich GA4-Ereignisse von Universal Analytics-Ereignissen? A: In Universal Analytics hatten Ereignisse eine feste Struktur aus "Kategorie, Aktion, Label, Wert". In GA4 sind alle Interaktionen Ereignisse, und Sie können jedem Ereignis beliebige Parameter hinzufügen. Es ist viel flexibler, aber Sie müssen konsistente Namenskonventionen und Datenstrukturen im Voraus planen. Beispielsweise werden Seitenaufrufe in GA4 auch als 'page_view'-Ereignisse verarbeitet.

F: Wie wird die Absprungrate in GA4 berechnet? A: Die Definition der Absprungrate in GA4 unterscheidet sich völlig von Universal Analytics. In Universal Analytics wurde ein Absprung als Sitzung definiert, bei der nur eine Seite angesehen wurde, bevor sie verlassen wurde, aber in GA4 wird die Absprungrate als Prozentsatz der Sitzungen definiert, die keine "engagierten Sitzungen" sind. Eine engagierte Sitzung ist eine, die 10 Sekunden oder länger dauert, 2 oder mehr Seiten ansieht oder ein Conversion-Ereignis aufweist. Daher erscheint die Absprungrate von GA4 im Allgemeinen niedriger.

F: Wie lange werden GA4-Daten aufbewahrt? A: Standardmäßig können Ereignisdaten für 2 Monate oder 14 Monate aufbewahrt werden (in der kostenlosen Version). Sie können die Aufbewahrungsdauer in den Einstellungen auswählen, und einmal eingestellt, gilt sie nicht rückwirkend für vergangene Daten. Daher ist es besser, sie von Anfang an auf 14 Monate einzustellen. Aggregierte Berichtsdaten werden unbegrenzt aufbewahrt. Wenn Sie Rohdaten langfristig speichern möchten, richten Sie den BigQuery-Export ein (kostenlos).