Wer sich in Analytics einloggt, sieht sofort, dass Google sich sehr f\u00fcr die Umstellung einsetzt. Es gibt nicht nur eine, sondern gleich zwei Warnungen, die dich dazu auffordern, auf GA4 umzusteigen.<\/p>\n Google hat auch eine Reihe von E-Mails verschickt, in denen die Nutzer\/innen aufgefordert werden, vor Ablauf der Frist umzusteigen. In diesen E-Mails wurden die Nutzer\/innen aufgefordert, einen Termin mit einem Google-Experten zu vereinbaren, der sie bei der Umstellung ihrer Konten unterst\u00fctzt.<\/p>\n Google wies sogar darauf hin, dass GA4-Konten f\u00fcr alle UA-Objekte, die noch nicht umgestellt wurden, automatisch erstellt werden.<\/p>\n GA4 ist die n\u00e4chste Generation von Google Analytics<\/a>, die einen datenschutzfreundlicheren Ansatz f\u00fcr das Tracking von Nutzern auf Websites und in Anwendungen bietet und sich weniger auf First-Party-Cookies verl\u00e4sst, um den zuk\u00fcnftigen Entwicklungen der Datenschutzbestimmungen gerecht zu werden.<\/p>\n Google hat dies erreicht, indem es das Machine Learning verbessert hat und Modelle verwendet<\/a>, um die L\u00fccken zu f\u00fcllen, wenn Nutzer\/innen sich entscheiden, keine Cookies zu akzeptieren.<\/p>\n W\u00e4hrend es derzeit noch m\u00f6glich ist, Universal Analytics zu installieren, ist GA4 jetzt die Standardversion f\u00fcr alle neuen GA-Properties.<\/p>\n Google k\u00fcndigte die Ver\u00f6ffentlichung von GA4 erstmals im Juli 2019<\/a> an (als Beta-Version). Im Oktober 2020 wurde es dann als Standardplattform f\u00fcr alle neuen Websites eingef\u00fchrt.<\/p>\n Obwohl GA4 von den meisten Marketern noch nicht vollst\u00e4ndig angenommen wurde, sind sich die Unternehmen des Themas Datenschutz immer bewusster geworden, und es werden Fragen gestellt, wie gut Universal Analytics damit umgeht.<\/p>\n Unternehmen verlassen sich seit mehr als einem Jahrzehnt auf die Erkenntnisse von Google Analytics. Sie messen das Nutzerengagement, um ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr ihre Online-Performance zu bekommen und nutzen die Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n GA4 bietet zwar \u00e4hnliche Einblicke, aber Google hat Universal Analytics und die darauf basierenden Datenmodelle komplett \u00fcberarbeitet, sodass es nicht m\u00f6glich ist, Daten von Universal Analytics zu GA zu migrieren.<\/p>\n Das hat in der digitalen Marketing-Community f\u00fcr Aufruhr gesorgt, denn viele Website-Betreiber\/innen sammeln schon seit vielen Jahren Daten und verfolgen saisonale Trends. Die Idee, bei Null anzufangen, ist alles andere als ideal.<\/p>\n Mit der Einf\u00fchrung der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR<\/a>) im Jahr 2018 waren die Unternehmen gezwungen, den Datenschutz ernster zu nehmen und besser zu verstehen, wie sie mit Nutzerdaten umgehen.<\/p>\n Universal Analytics von Google ist ein Paradebeispiel f\u00fcr ein Analysetool<\/a>, mit dem Daten \u00fcber Nutzer\/innen gesammelt werden. In den letzten Jahren hat das Tool viel Aufmerksamkeit erregt, da die Sorge w\u00e4chst, dass Websites mit seiner Nutzung gegen die GDPR-Vorschriften versto\u00dfen.<\/p>\n GA4 ist Googles Antwort auf eine Zukunft ohne Cookies<\/a> und soll es Unternehmen erm\u00f6glichen, das Nutzerengagement mit Hilfe von KI und Machine Learning weiter zu verfolgen, um die „L\u00fccken“ f\u00fcr Nutzer\/innen zu schlie\u00dfen, die ihre Zustimmung zum Tracking nicht geben.<\/p>\n Google hat angek\u00fcndigt, Universal Analytics am 1. Juli 2023 einzustellen. Laut Google werden bei einigen Websites auch nach diesem Datum noch neue Daten verarbeitet, allerdings nur f\u00fcr einen kurzen Zeitraum.<\/p>\n Google hatte zun\u00e4chst angedeutet, dass es den Zugang zu allen UA-Properties 6 Monate nach diesem Datum entfernen w\u00fcrde, hat aber jetzt best\u00e4tigt<\/a>, dass die Nutzer\/innen bis zum 1. Juli 2024 weiterhin historische Daten einsehen k\u00f6nnen.<\/p>\n Wenn du Google Analytics nach dem 14. Oktober 2020 genutzt hast, ist es wahrscheinlich, dass du bereits eine GA4-Property verwendest. Wenn das nicht der Fall ist, verwendest du wahrscheinlich eine Universal Analytics Property.<\/p>\n Unabh\u00e4ngig davon, ob du bereits auf GA4 umgestiegen bist oder noch stark auf Universal Analytics angewiesen bist, solltest du zumindest mit einem GA4-Konto beginnen, um historische Daten zu sammeln. Mit den Daten von mindestens einem Jahr kannst du deine Berichte mit denen des Vorjahres vergleichen, was wichtig ist, um saisonale Trends zu erkennen.<\/p>\n Google f\u00fchrte Universal Analytics 2012 mit dem Ziel ein, den Nutzern von Google Analytics einen robusteren Ansatz f\u00fcr die Datenerfassung zu bieten. Leider basiert die Plattform immer noch auf Grundlagen, die f\u00fcr das Web, wie wir es heute kennen, einfach nicht geeignet sind.<\/p>\n GA4 ist eine komplette \u00dcberarbeitung von Universal Analytics, bei welcher der Schwerpunkt auf der Nachverfolgung kompletter User Journeys \u00fcber mehrere Ger\u00e4te hinweg liegt, so dass die Sitzungen der Nutzer\/innen zwischen Laptops, Handys, Anwendungen, Tablets und anderen Ger\u00e4ten verfolgt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Datenmodelle dienen dazu, Google Analytics anzuweisen, wie die von den Nutzern einer bestimmten Website gesammelten Informationen zu verwalten sind. Einer der gr\u00f6\u00dften Unterschiede zwischen GA4 und Universal Analytics ist die Funktionsweise dieser Datenmodelle. Das ist der Hauptgrund, warum Google nicht in der Lage ist, Nutzer\/innen nahtlos von Universal Analytics zu GA4 zu migrieren.<\/p>\n Das Datenmodell von Universal Analytics verwendet Sitzungen und Seitenaufrufe, die vor \u00fcber 15 Jahren entwickelt wurden, als Smartphones und Tablets noch nicht voll entwickelt waren.<\/p>\n Das sitzungsbasierte Modell sammelt Daten aus Nutzerinteraktionen, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens stattfinden. Dieses System war schon immer fehlerhaft, da ein einzelner Nutzer innerhalb einer Sitzung mehrere Ziele ausl\u00f6sen kann, in Universal Analytics aber nur eine Konversion gez\u00e4hlt wird.<\/p>\n Das GA4-Datenmodell verwendet Ereignisse und Parameter und wurde mit plattform\u00fcbergreifendem Tracking entwickelt, was bedeutet, dass du genauere Berichte erwarten kannst, wenn deine Nutzer\/innen zwischen verschiedenen Ger\u00e4ten wechseln.<\/p>\n Google k\u00fcndigte au\u00dferdem das Ende von vier Attributionsmodellen<\/a> in Ads und Analytics an:<\/p>\n W\u00e4hrend das Modell des letzten Klicks weiterhin zur Verf\u00fcgung steht (wenn der Werbetreibende es manuell ausw\u00e4hlt), wird die datengesteuerte Zuteilung das Standardmodell f\u00fcr die Zuteilung sein.<\/p>\n Laut Google sind diese Modelle nicht daf\u00fcr geeignet, die sich entwickelnde Customer Journey zu bew\u00e4ltigen. Hinzu kommt, dass nur sehr wenige Conversions in Google Ads eines der vier Modelle nutzten, weshalb Google sich entschied, die Dinge einfach zu halten und diese Optionen komplett zu entfernen.<\/p>\n Da sich die Methoden zur Erfassung von Nutzerdaten ge\u00e4ndert haben, ist es unwahrscheinlich, dass deine Traffic-Daten zwischen den beiden Versionen von Google Analytics \u00fcbereinstimmen. Deshalb gibt es keine einfache M\u00f6glichkeit, von Universal Analytics zu GA4 zu wechseln. Das Gleiche gilt f\u00fcr andere Kennzahlen wie Absprungrate<\/a> und Conversions<\/a>.<\/p>\n Du kannst deine UA- und GA4-Eigenschaften Seite an Seite \u00fcberpr\u00fcfen, um zu sehen, wie gut die Zahlen \u00fcbereinstimmen. Dazu dient dieser sehr n\u00fctzliche Looker Studio-Bericht<\/a> von KS Digital<\/a>. Es gibt ein Erkl\u00e4rvideo, das dir zeigt, wie du es einrichtest (nur ein paar Klicks) und wie du die Daten lesen kannst.<\/p>\n Da sich Websites st\u00e4ndig weiterentwickeln und die Nutzer\/innen sich immer mehr des Datenschutzes bewusst werden, indem sie sich dagegen entscheiden, dass ihre Sitzungen aufgezeichnet werden, musste Google Analytics einige gro\u00dfe \u00c4nderungen vornehmen, um den Website-Betreiber\/innen weiterhin relevante Einblicke zu geben.<\/p>\n GA4 hat einige dieser Probleme in Angriff genommen und nutzt KI, um auf der Grundlage der vorhandenen Nutzerdaten Modelle zu erstellen, die ein gutes Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr vermitteln, wie Nutzer, die nicht getrackt werden, mit Websites interagieren.<\/p>\n GA4 nimmt den Datenschutz viel ernster als sein Vorg\u00e4nger und bietet eine Reihe von Datenschutzeinstellungen<\/a>, mit denen das Tracking eingeschr\u00e4nkt werden kann. Tatsache ist jedoch, dass Google die Nutzerdaten immer noch auf US-amerikanischen Servern speichert, was laut Matomo<\/a> gegen die Allgemeine Datenschutzverordnung<\/a> (GDPR) verst\u00f6\u00dft. Das bedeutet, dass alle Websites, die Daten von Nutzern aus der EU sammeln, nicht GDPR-konform sind.<\/p>\n In Europa gab es bereits mehrere \u00f6ffentlichkeitswirksame F\u00e4lle, die dazu f\u00fchrten, dass Websites gezwungen wurden, Google Analytics zu entfernen, um die GDPR-Richtlinien zu befolgen. Dies hat viele Website-Betreiber dazu veranlasst, andere Google Analytics-Alternativen<\/a> in Betracht zu ziehen.<\/p>\n Eine Twitter-Umfrage des SEO-Gurus Aleyda Solis ergab sogar, dass bis zu einem Drittel der Nutzer\/innen Google Analytics ganz aufgeben wollen.<\/p>\n Die italienische Datenschutzbeh\u00f6rde (Garante della privacy) stellte fest, dass<\/a> Google rechtswidrig Nutzerdaten in die USA \u00fcbermittelt, darunter IP-Adressen<\/a>, Browserdetails, Betriebssysteme, Bildschirmaufl\u00f6sungen, ausgew\u00e4hlte Sprachen sowie Datum und Uhrzeit der Websitebesuche. Damit verst\u00f6\u00dft die Website gegen die GDPR<\/a>.<\/p>\n Einige der Funktionen von Universal Analytics, die du kennst und liebst, wurden nicht in GA4 \u00fcbernommen, aber es gibt einige neue Funktionen, \u00fcber die du dich freuen wirst.<\/p>\n Mit Universal Analytics k\u00f6nnen Ziele mithilfe von Ereignissen, Zwecken und Laufzeit<\/a> konfiguriert werden. Du k\u00f6nntest z.B. das Ziel „Formular abschicken“ erstellen und es mit einem Ereignis verkn\u00fcpfen, das ausgel\u00f6st wird, wenn ein Besucher ein Formular abschickt, oder ein Ziel „Checkout Completion“ hinzuf\u00fcgen, das ausgel\u00f6st wird, wenn ein Besucher auf deiner Checkout-Seite<\/a> landet.<\/p>\n Universal Analytics ist bei der Z\u00e4hlung von Conversions eingeschr\u00e4nkt und zeichnet f\u00fcr jedes Ziel nur eine Conversion pro Sitzung auf. Das hei\u00dft, wenn ein Nutzer ein Formular mehr als einmal w\u00e4hrend einer Sitzung ausf\u00fcllt<\/a>, zeigt das UA Conversion Tracking<\/a> nur eine einzige Conversion an. Universal Analytics begrenzt auch die Anzahl der Ziele, die in der kostenlosen Version zu jeder Ansicht hinzugef\u00fcgt werden k\u00f6nnen, auf maximal 20.<\/p>\n GA4 hingegen hat die „Ziele“ gestrichen und verfolgt jetzt die Conversions und erh\u00f6ht die maximale Anzahl der Conversions pro Objekt auf 30 (50 bei Google Analytics 360). Das mag wie ein Upgrade erscheinen, aber bisher waren 20 Ziele f\u00fcr jede Ansicht m\u00f6glich. Daher sind 30 Conversions m\u00f6glicherweise nicht ausreichend, wenn du UA-Eigenschaften mit mehreren Ansichten und mehreren Zielen umstellst.<\/p>\n GA4-Conversions\u00a0k\u00f6nnen nur mit ereignisbasiertem Tracking erstellt werden, das auf Seitenaufrufen, Scrollen, ausgehenden Klicks, Site-Suche, Video-Engagement und Datei-Downloads basiert.<\/p>\n Um das Conversion-Tracking in GA4 einzurichten, musst du nur ein bestimmtes Ereignis mit einer Conversion verkn\u00fcpfen.<\/p>\n GA4 z\u00e4hlt auch alle Conversions-Ereignisse, unabh\u00e4ngig davon, wie viele Conversions von einem einzelnen Nutzer in einer einzigen Sitzung stattfinden. Aus diesem Grund kann es zu Abweichungen kommen, wenn du die Conversion-Daten von GA4 mit denen von UA vergleichst.<\/p>\n Klicke zun\u00e4chst auf Konfigurieren und dann auf Ereignisse im linken Men\u00fc. W\u00e4hle dann alle Ereignisse aus, die du als Conversions verfolgen m\u00f6chtest, und markiere sie als Conversions-Ereignisse.<\/p>\n Klicke nun auf Conversions, um die Liste der von dir hinzugef\u00fcgten Conversions anzuzeigen.<\/p>\n \u00c4hnlich wie Universal Analytics Conversions werden GA4-Conversions nur ab dem Zeitpunkt ihrer Erstellung verfolgt, du wirst also keine neuen Conversions in deinen historischen Daten sehen.<\/p>\n Um eine benutzerdefinierte Conversion in GA4 zu erstellen, kannst du entweder „Ereignis erstellen“ w\u00e4hlen, um ein neues Ereignis zu erstellen, oder „Ereignis \u00e4ndern“, um ein bestehendes Ereignis zu bearbeiten. Achte darauf, dass du den Ereignisnamen in der richtigen Schreibweise angibst. Nach dem Speichern markierst du dein neues Ereignis als Umwandlung.<\/p>\n Weitere Informationen zum Einrichten von benutzerdefinierten Ereignissen<\/a> findest du in der ausf\u00fchrlichen Anleitung von Google.<\/p>\n Du kannst die Conversion-Rate eines Conversion-Ereignisses verfolgen, indem du die Conversion-Rate der Nutzer<\/em>, d.h. den Prozentsatz der Nutzer, die ein Conversion-Ereignis ausgel\u00f6st haben, und die Conversion-Rate der Sitzungen<\/em>, d.h. den Prozentsatz der Sitzungen, in denen ein Conversion-Ereignis ausgel\u00f6st wurde, verwendest.<\/p>\n Anhand dieser Daten kannst du nachvollziehen, wie deine Conversion-Events abschneiden, und so die Conversion-Rate<\/a> optimieren.<\/p>\n GA4 bietet neue E-Commerce-Dimensionen und -Metriken, mit denen du ganz einfach den Namen eines Produkts \u00fcberpr\u00fcfen kannst und wie oft es gekauft wurde (in deinem Land und in anderen, falls das bei dir der Fall ist).<\/p>\n Die Plattform kann jetzt auch benutzerdefinierte Parameter auf Artikelebene verarbeiten. Das hei\u00dft, du kannst Parameter erstellen, um Daten zu Farbe, Gr\u00f6\u00dfe oder Bewertung eines Artikels zu sammeln.<\/p>\n Apropos Berichte: Mit den Monetarisierungsberichten in GA4 kannst du nachverfolgen, wie viel Umsatz du mit deiner Website gemacht<\/a> hast und welche Bereiche deiner Website am erfolgreichsten waren. Um die Monetarisierungsberichte zu pr\u00fcfen, klicke in der linken Navigation auf Berichte und dann auf Monetarisierung.<\/p>\n Der \u00dcbersichtsbericht zur Monetarisierung<\/em> gibt dir einen \u00dcberblick \u00fcber deine Einnahmen auf deiner Website und in deiner Anwendung.<\/p>\n Der Bericht \u00fcber E-Commerce-Eink\u00e4ufe<\/em> zeigt dir detailliertere Daten zu den Einnahmen, die mit bestimmten Produkten und Interaktionen mit diesen Produkten erzielt wurden.<\/p>\n Erfahre mehr \u00fcber die Einrichtung von E-Commerce-Ereignisverfolgung<\/a> f\u00fcr deine Websites<\/a> und\/oder Anwendungen<\/a>.<\/p>\n GA4 enth\u00e4lt eine Vielzahl von vorgefertigten Berichten, mit denen du deine Websites und Anwendungen verfolgen kannst.<\/p>\n GA4-Berichte findest du unter den einzelnen Abschnitten im linken Men\u00fc, aber auch in den Snapshot-Berichten im Haupt-Dashboard auf der Startseite. Du kannst jeden der Snapshot-Berichte erweitern, indem du auf die Links in jeder Berichtskarte klickst.<\/p>\n \u00c4hnlich wie bei Universal Analytics gibt es auch bei GA4 f\u00fcr jeden Berichtsbereich ein \u00dcbersichts-Dashboard mit einigen wichtigen Berichten. Diese sind vollst\u00e4ndig anpassbar, sodass du Berichte erstellen kannst, die sich auf die Kennzahlen und Dimensionen konzentrieren, die f\u00fcr dein Unternehmen am wichtigsten sind.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus kannst du auch Vergleiche hinzuf\u00fcgen, indem du Filter anwendest, um mit den Standarddaten zu vergleichen. Dadurch werden dem Diagramm zus\u00e4tzliche Reihen hinzugef\u00fcgt, mit denen du Trends f\u00fcr verschiedene Segmente im Laufe der Zeit leicht vergleichen kannst. Jeder Vergleich kann einen oder mehrere Filter enthalten (z. B. Land, Ger\u00e4t, Betriebssystem usw.)<\/p>\n Du hast vielleicht bemerkt, dass es in GA4 keine Registerkarte f\u00fcr benutzerdefinierte Berichte gibt. Um benutzerdefinierte Berichte in GA4 zu erstellen, musst du im linken Men\u00fc zum Bereich Erkunden gehen und eine neue Erkundung starten. Du kannst entweder einen neuen Bericht mit der Option Leer erstellen oder eine der vorgefertigten Vorlagen verwenden.<\/p>\n Wir sind alle mit Berichten vertraut, die die Besuche auf bestimmten Landing Pages im Laufe der Zeit aufzeigen, egal ob du die am h\u00e4ufigsten besuchten Seiten in einem bestimmten Zeitraum suchst oder Filter verwendest, um nach bestimmten Landing Pages<\/a> zu suchen.<\/p>\n GA4 verf\u00fcgt zwar nicht \u00fcber einen Landing Page Report in den Standard-Dashboards, aber du kannst ihn ganz einfach einrichten.<\/p>\n Du kannst die Art des Berichts ausw\u00e4hlen (z. B. Tabelle, Donut-Diagramm, Liniendiagramm usw.), indem du eine der Optionen unter Visualisierung ausw\u00e4hlst.<\/p>\n Wenn du mehr als eine Visualisierung hinzuf\u00fcgen m\u00f6chtest (z. B. Tabelle und Liniendiagramm), kannst du das erste Formular duplizieren und die Visualisierung f\u00fcr den duplizierten Bericht wechseln.<\/p>\n Anschlie\u00dfend kannst du die Formularnamen aktualisieren und ihnen einen passenden Titel geben, indem du auf den Titel doppelklickst.<\/p>\n Benutzerdefinierte Trichterberichte sind f\u00fcr alle GA4-Nutzer verf\u00fcgbar. Du kannst dir jeden Schritt ansehen, den deine Nutzer\/innen gemacht haben, um eine gew\u00fcnschte Aktion abzuschlie\u00dfen. Au\u00dferdem gibt es einen neuen Bericht zur User Purchase Journey<\/a>, der dir zeigt, wie viele Nutzer\/innen zwischen den einzelnen Schritten in deinem Kauftrichter abspringen.<\/p>\n In Universal Analytics erm\u00f6glichen Ansichten den Website-Betreibern, Untergruppen von Eigenschaften mit ihren eigenen Konfigurationseinstellungen zu erstellen. In GA4 wurden die Ansichten durch Datenstr\u00f6me ersetzt.<\/p>\n Datenstr\u00f6me sind die Antwort von GA4 auf die Ansichten<\/em> in Universal Analytics. Laut Google ist ein Datenstrom „ein Datenfluss von deiner Website oder Anwendung zu Analytics<\/em>“ Datenstr\u00f6me werden in 3 Typen eingeteilt:<\/p>\n Ein g\u00e4ngiges Universal Analytics-Setup besteht darin, eine „ungefilterte Ansicht“ f\u00fcr alle Daten zu erstellen, in der keine Filter eingesetzt werden (z. B. IP-Filter, um internen Datenverkehr auszuschlie\u00dfen, oder Spam-Filter<\/a>, um Muster auszuschlie\u00dfen, die mit Spam in Verbindung gebracht werden); eine „Testansicht“, in der die Filter getestet werden, um sicherzustellen, dass sie keine unerwarteten Ergebnisse haben; und eine „Hauptansicht“, in der alle Filter angewendet werden und die Zielverfolgung eingerichtet ist.<\/p>\n In GA4 hast du nicht die M\u00f6glichkeit, mehrere Ansichten zu erstellen, sondern kannst stattdessen mehrere Datenstr\u00f6me erstellen.<\/p>\n Um einen Datenstrom hinzuzuf\u00fcgen, klicke unten im linken Men\u00fc auf Verwaltung. W\u00e4hle zun\u00e4chst das Konto und die Eigenschaft aus, die du aktualisieren m\u00f6chtest, klicke dann in der Eigenschaftsspalte auf Datenstr\u00f6me<\/strong> und dann auf Stream hinzuf\u00fcgen<\/strong> und w\u00e4hle entweder iOS-Anwendung, Android-Anwendung oder Web.<\/p>\n Um einen Datenstrom f\u00fcr deine Website hinzuzuf\u00fcgen, gibst du die URL deiner Website ein (das ist deine Domain, z. B. domain.com) und gibst einen Stream-Namen an, z. B. „Kinsta Webstream“.<\/p>\n Standardm\u00e4\u00dfig ist die erweiterte Messung ausgew\u00e4hlt, die automatisch Seitenaufrufe und andere Ereignisse sammelt. Du kannst dies deaktivieren, indem du auf den Kippschalter klickst (das kannst du bei Bedarf auch sp\u00e4ter tun).<\/p>\n Google r\u00e4t, dass in den meisten F\u00e4llen nur ein Datenstrom f\u00fcr jeden Typ (Web\/Anwendung) notwendig ist, da das Hinzuf\u00fcgen mehrerer Web-Streams zu Unstimmigkeiten f\u00fchren kann. Mehr dazu erf\u00e4hrst du in Googles Anleitung zur Strukturierung deines GA4-Kontos<\/a>.<\/p>\n Du musst das Analytics-Tag zu deiner Website hinzuf\u00fcgen, bevor die Daten in deiner neuen GA4-Eigenschaft angezeigt werden. In dieser Anleitung erf\u00e4hrst du, wie du das GA4-Tag<\/a> auf deiner WordPress-Website hinzuf\u00fcgst.<\/p>\n Einer der Hauptvorteile des neuen gtag.js Snippets ist, dass es Cookies auf der h\u00f6chstm\u00f6glichen Domain-Ebene setzt, d.h. GA4 kann Nutzer\/innen \u00fcber alle Subdomains hinweg verfolgen, ohne dass eine zus\u00e4tzliche Konfiguration erforderlich ist. Du musst nur deinen Tracking-Code auf allen Seiten der Subdomains hinzuf\u00fcgen, die du tracken willst. Du kannst sogar denselben Datenstrom verwenden, du musst dich also nicht um weitere Einstellungen k\u00fcmmern.<\/p>\n Google hat Unterst\u00fctzung f\u00fcr die meisten UTM-Tracking-Parameter<\/a> hinzugef\u00fcgt, so dass du diese auch weiterhin hinzuf\u00fcgen kannst, um Kampagnen in GA4 zu verfolgen. Diese k\u00f6nnen dann im Bericht zur Traffic-Erfassung gefunden werden.<\/p>\n Die Suchleiste in GA4 erm\u00f6glicht es dir, sofort Berichte zu erhalten, die auf deiner Suche basieren. Die automatische Vorschlagsfunktion kann dir helfen, verwandte Fragen zu finden, w\u00e4hrend du anf\u00e4ngst zu tippen, was dir Zeit spart und dir hilft, Berichte zu finden.<\/p>\n Das GA4-Suchfeld unterst\u00fctzt auch Sofortantworten, sodass du Fragen stellen kannst wie „Wie viele Konversionen hatten wir letzte Woche?“<\/p>\n Das GA4-Suchfeld verweist auch auf die Google-Support-Dokumente, die dir bei Fragen zur Einrichtung deines GA4-Kontos sehr n\u00fctzlich sein k\u00f6nnen.<\/p>\n Es gibt auch die M\u00f6glichkeit, mehr Informationen \u00fcber den Web- oder Anwendungs-Datenstrom zu finden, indem du das Stichwort „Tracking“ oder die Anwendungs-Stream-ID eingibst. Dasselbe gilt, wenn du das Stichwort „Property“ oder die aktuelle Property-ID eingibst.<\/p>\n Data Sampling erm\u00f6glicht es uns, gro\u00dfe Datenmengen durch die Analyse kleinerer Teilmengen einzusch\u00e4tzen und so aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n Google nennt ein Beispiel: Stell dir vor, du sollst die Anzahl der B\u00e4ume in einem 100 Hektar gro\u00dfen Gebiet mit gleichm\u00e4\u00dfiger Baumverteilung sch\u00e4tzen. Man k\u00f6nnte entweder alle B\u00e4ume auf einem Hektar z\u00e4hlen und mit 100 multiplizieren oder alle B\u00e4ume auf einem halben Hektar z\u00e4hlen und mit 200 multiplizieren. Dies w\u00fcrde eine ziemlich genaue Darstellung des gesamten Gebiets ergeben.<\/p>\n Mit Stichproben k\u00f6nnen zwar gro\u00dfe Datenmengen schnell analysiert werden, aber die Ergebnisse sind nicht 100%ig genau. Das mag in Ordnung sein, wenn du dir einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber allgemeine Trends verschaffen willst, aber wenn es um kritischere Daten geht, wie z. B. Ums\u00e4tze, willst du wahrscheinlich die echten Daten sehen.<\/p>\n Wenn du oben links neben dem Titel des Berichts ein gr\u00fcnes H\u00e4kchen siehst, sind deine Daten nicht in der Stichprobe enthalten.<\/p>\n Wenn das Schild mit dem H\u00e4kchen jedoch gelb oder rot ist, werden deine Daten entweder in die Stichprobe aufgenommen oder es werden Schwellenwerte angewendet (mehr dazu weiter unten).<\/p>\n Eine M\u00f6glichkeit, das Problem der Stichprobenbildung zu l\u00f6sen, besteht darin, den Datumsbereich zu verringern. Je weniger Daten analysiert werden m\u00fcssen, desto bessere Ergebnisse liefert die Plattform.<\/p>\n Du kannst auch die Standardberichte verwenden, die unter dem Men\u00fcpunkt Berichte<\/strong><\/em> zu finden sind, die immer ohne Stichproben sind. Diese sind zwar wesentlich eingeschr\u00e4nkter als die Erstellung eigener Berichte, eignen sich aber hervorragend, um einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber deinen Traffic und dein Engagement zu erhalten.<\/p>\n Eine weitere M\u00f6glichkeit ist die Verwendung von BigQuery<\/a>, um die unbearbeiteten Daten deiner Website in einem Cloud-Speicher zu speichern. Dieser Prozess ist bei GA4 jetzt kostenlos (mit einigen Einschr\u00e4nkungen), bei UA ist er jedoch nur in der kostenpflichtigen Version (Google Analytics 360)<\/a> verf\u00fcgbar.<\/p>\n Wenn du feststellst, dass deine Explorationsberichte bei Zeitr\u00e4umen von 10 Tagen oder mehr st\u00e4ndig Stichproben enthalten, solltest du deine Kontoeinstellungen \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n Navigiere zu deinem GA4 Admin Panel und klicke auf Dateneinstellungen<\/strong><\/em> > Datenerhebung<\/strong><\/em>. Wenn Google Signals-Datenerfassung<\/strong><\/em>\u00a0 auf Ein <\/em><\/strong>eingestellt ist, liegt das Problem wahrscheinlich hier. Mit Google Signals kannst du auf der Grundlage der demografischen Daten und Interessen deiner Nutzer\/innen Zielgruppen erstellen, die f\u00fcr Remarketing-Kampagnen genutzt werden k\u00f6nnen. Um jedoch zu verhindern, dass einzelne Nutzer\/innen aufgrund ihrer Demografie, ihrer Interessen oder anderer Signale identifiziert werden, werden Datenschwellen und Stichproben verwendet.<\/p>\n Wenn du nicht vorhast, Remarketing-Kampagnen durchzuf\u00fchren, bist du ohne Google Signals wahrscheinlich besser dran.<\/p>\n Du kannst nun zur Berichtsidentit\u00e4t-Einstellung<\/strong> <\/em>gehen und sicherstellen, dass diese auf Ger\u00e4tebasiert <\/strong><\/em>eingestellt ist. Gehe nun zur\u00fcck zu deinen Explorationsberichten und genie\u00dfe die nicht erfassten Daten, ohne dass Schwellenwerte angewendet werden.<\/p>\n In UA konnten wir mit Hilfe von Ansichten gefilterte Abschnitte f\u00fcr eine einzelne Website erstellen, was es einfach machte, irrelevante Daten auszuschlie\u00dfen, wenn wir uns auf einen bestimmten Teil der Website konzentrieren wollten. Kinsta.com ist zum Beispiel in 10 Sprachen verf\u00fcgbar, also haben wir die Ansichten genutzt, um jede Sprache separat auszuwerten. In GA4 gibt es jedoch keine Ansichten, also musst du mit Berichten und Filtern kreativ werden, wenn du etwas \u00c4hnliches erreichen willst.<\/p>\n Ein effektiver Workaround ist die Verwendung von Collections. Das sind Sammlungen von Berichten, die gruppiert und zusammen mit den Standardberichten angezeigt werden k\u00f6nnen, und zwar unter dem Abschnitt Berichte<\/strong><\/em>.<\/p>\n Um einen benutzerdefinierten Bericht zu erstellen, \u00f6ffnest du einfach Berichte<\/strong><\/em> und w\u00e4hlst einen Standardbericht aus, den du als Vorlage verwenden m\u00f6chtest. Klicke dann auf das Bearbeitungssymbol (du brauchst Editor-Zugang<\/em>, um Berichte zu bearbeiten\/hinzuf\u00fcgen).<\/p>\n Jetzt kannst du die Dimensionen und Kennzahlen im Bericht bearbeiten und deine Filter anwenden. Leider ist es derzeit nicht m\u00f6glich, Regex-Filter hinzuzuf\u00fcgen, was bedeutet, dass sie viel eingeschr\u00e4nkter sind.<\/p>\n Wenn wir z. B. einen Bericht f\u00fcr unsere spanischsprachigen Nutzer erstellen wollten, w\u00fcrden wir einen Filter hinzuf\u00fcgen, der nur Besuche von Seiten ausweist, die \/es\/ <\/strong><\/em>enthalten.<\/p>\n Wenn du mit dem Bericht zufrieden bist, klicke auf Speichern <\/strong><\/em>und dann Als neuen Bericht speichern<\/strong>.<\/em> Wenn du den Standardbericht aktualisieren m\u00f6chtest, klicke auf \u00c4nderungen am aktuellen Bericht<\/strong> speichern<\/strong><\/em>, aber beachte, dass dadurch der Bericht f\u00fcr alle Nutzer ge\u00e4ndert wird, die auf diese GA4-Eigenschaft zugreifen.<\/p>\n Um den neuen Bericht zu deinem Standardberichtsmen\u00fc hinzuzuf\u00fcgen, klicke auf Bibliothek<\/strong><\/em> im Men\u00fc unter Berichte<\/strong><\/em>. Klicke nun auf Neue Sammlung erstellen,<\/em><\/strong> gib ihr einen passenden Namen und ziehe dann deinen neuen Bericht r\u00fcber.<\/p>\n Klicke auf Speichern <\/em><\/strong>und klicke dann auf das 3-Punkte-Men\u00fcsymbol und dann auf Ver\u00f6ffentlichen<\/strong><\/em>. Du solltest jetzt einen neuen Abschnitt im Men\u00fc Standardberichte sehen, der deinen benutzerdefinierten Bericht enth\u00e4lt. Dieser wird allen Nutzern angezeigt, die auf dein GA4-Grundst\u00fcck zugreifen.<\/p>\n Auch wenn die Verwendung von Regex in GA4 im Vergleich zu UA weniger verbreitet ist, gibt es einige Stellen, an denen du sie dennoch nutzen kannst. Wenn du Regex zur Erstellung von Filtern in GA4 verwendest, ist dir vielleicht aufgefallen, dass sie nicht immer wie erwartet funktionieren. W\u00e4hrend die Standard-Regex in UA eine partielle \u00dcbereinstimmung<\/em> ist, verwendet GA4 eine vollst\u00e4ndige \u00dcbereinstimmung<\/em>. Das bedeutet, dass du wahrscheinlich unterschiedliche Ergebnisse in UA und GA4 sehen wirst, wenn du die gleiche Regex verwendest.<\/p>\n In UA h\u00e4tte die Regex \/blog\/<\/em> zum Beispiel alle URLs erfasst, die dieses Muster enthalten (also alle unsere Blogbeitr\u00e4ge). In GA4 w\u00fcrde dies jedoch nur die Seite \/blog\/<\/em> einschlie\u00dfen. Wenn du alle Blogposts einbeziehen m\u00f6chtest, musst du \/blog\/.*<\/em> verwenden, was bedeutet, dass der Filter URLs einbeziehen soll, die alle Zeichen nach \/blog\/ enthalten.<\/p>\n Standardm\u00e4\u00dfig werden die Ereignisdaten in GA4 f\u00fcr 2 Monate gespeichert. Das bedeutet, dass du in deinen Explorationsberichten nur Daten aus den letzten 2 Monaten analysieren kannst.<\/p>\n Um die Aufbewahrungsfrist auf 14 Monate zu erh\u00f6hen, gehst du zu Verwaltung<\/strong><\/em> > Dateneinstellungen<\/strong><\/em> > Datenaufbewahrung<\/strong><\/em> und w\u00e4hlst 14 Monate aus dem Dropdown-Men\u00fc und klicke dann auf Speichern.<\/p>\n Bist du bereit, auf GA4 umzusteigen? Befolge einfach die folgenden Schritte:<\/p>\n Google hat bereits darauf hingewiesen, dass es nicht m\u00f6glich ist, deine Daten von Universal Analytics zu GA4 zu migrieren, da die neue Plattform andere Datenmodelle verwendet (wir haben das oben kurz beschrieben, aber Google geht in seiner Dokumentation<\/a> noch weiter ins Detail). Du kannst jedoch bereits damit beginnen, deine historischen Daten aus Universal Analytics herunterzuladen.<\/p>\n Um Daten manuell zu exportieren, \u00f6ffne den Bericht<\/a>, den du herunterladen m\u00f6chtest, in Google Analytics. Zum Beispiel: Akquisition > Gesamter Traffic > Kan\u00e4le<\/strong>. W\u00e4hle die Filter und Segmente aus, die du anwenden m\u00f6chtest, und klicke dann auf EXPORT<\/strong> aus den Men\u00fcsymbolen in der oberen rechten Ecke. Du kannst die Datei als PDF, Google Sheet, Excel-Datei oder CSV herunterladen.<\/p>\n Wenn du nach weiteren Optionen suchst, findest du in diesem Artikel von SEJ eine Reihe von <\/em>alternative Methoden zum Herunterladen deiner Daten<\/a><\/em>![\"Ein](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/google-analytics-warnings.png\")
Was ist GA4?<\/strong><\/h2>\n
Wann wurde GA4 erstmals eingef\u00fchrt?<\/strong><\/h3>\n
Warum hat Google Universal Analytics auf GA4 aktualisiert?<\/strong><\/h2>\n
Die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)<\/h3>\n
GA4 und die Zukunft von Analytics<\/h3>\n
![\"Cookie-Anfrage](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/cookie-message-1024x220-1.png\")
Was bedeutet das f\u00fcr die Nutzer von Google Analytics?<\/strong><\/h3>\n
GA4 vs. Universal Analytics: Die wichtigsten Unterschiede<\/strong><\/h2>\n
1. Datenmodelle<\/strong><\/h3>\n
Das Ende der vier Attributionsmodelle<\/strong><\/h4>\n
\n
Warum ist mein Traffic in GA4 anders?<\/strong>?<\/strong><\/h4>\n
2. Datenschutz<\/strong><\/h3>\n
Ist GA4 GDPR-konform?<\/strong><\/h4>\n
Google Analytics 4 Funktionen, die du kennen musst<\/strong><\/h2>\n
1. <\/strong>GA4 Conversion Tracking<\/strong><\/h3>\n
Unterschied zwischen GA4 & UA Conversion Tracking<\/h4>\n
So f\u00fcgst du Conversions in GA4 hinzu<\/strong><\/h4>\n
![\"Ausw\u00e4hlen](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/selecting-events-as-conversions-ga4.png\")
So erstellst du benutzerdefinierte Conversions in GA4<\/strong><\/h4>\n
GA4 Conversionrate<\/strong><\/h4>\n
2. <\/strong>GA4 E-Commerce Tracking<\/strong><\/h3>\n
3. <\/strong>GA4 Berichte<\/strong><\/h3>\n
GA4 Reporting UI<\/strong><\/h4>\n
Speichern von Berichten in GA4<\/strong><\/h4>\n
So erstellst du den Landing Pages Bericht in GA4<\/strong><\/h4>\n
\n
![\"Auswahl](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/ga4-reports-filter-249x300-1.png\")
![\"Auswahl](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/ga4-report-visualization.png\")
![\"Duplizieren](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/duplicating-table-ga4.png\")
![\"Berichtstitel](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/updating-report-name-ga4-1024x536-1.png\")
Trichterberichte<\/strong><\/h4>\n
4. <\/strong>Datenstr\u00f6me<\/strong><\/h3>\n
Was sind GA4-Datenstr\u00f6me?<\/strong><\/h4>\n
\n
So richtest du Datenstr\u00f6me ein<\/strong><\/h4>\n
5. <\/strong>Subdomain-Tracking<\/h3>\n
6. <\/strong>GA4 UTM Tracking<\/strong><\/h3>\n
7. <\/strong>GA4-Suchfeld<\/strong><\/h3>\n
![\"Suche](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/search-box-query.png\")
8. Data Sampling<\/h3>\n
![\"Gr\u00fcnes](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/unsampled-data-example.png\")
<\/a>![\"Rotes](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/sampled-data-example.png\")
<\/a>Explorationsberichte stark beprobt?<\/h4>\n
9. Ansichten (oder das Fehlen von Ansichten)<\/h3>\n
![\"Bearbeiten](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/ga4-edit-standard-report.png\")
10. Regul\u00e4rer Ausdruck (regex)<\/h3>\n
11. Datenspeicherung<\/h3>\n
![\"Einstellungen](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/data-retention-duration.png\")
Wie kann ich zu GA4 migrieren?<\/strong><\/h2>\n
1. Lade deine historischen Daten von UA herunter<\/strong><\/h3>\n