In diesem Artikel vergleichen wir Google Analytics 4 mit Universal Analytics. Wenn Sie fragen: „Sollten wir GA4 einf\u00fchren?<\/em>“ lautet die Antwort: „Es bleibt Ihnen keine andere Wahl!<\/i>“ Da GA4 einen neuen Ansatz anwendet<\/a>, liefert es eventuell nicht die Daten, die Ihrem Marketingteam vertraut sind oder die es ben\u00f6tigt.<\/p>\n Was GA4 bietet, ist ein neues Paradigma f\u00fcr die Analyse der User Journey<\/a>. Wenn Sie sich fragen, ob es m\u00f6glich ist, die Nutzerdaten \u00fcber Web- und App-Touchpoints hinweg zusammenzuf\u00fchren<\/em>, ist die Antwort „ja<\/em>“ und GA4 ist hier wahrscheinlich die beste L\u00f6sung f\u00fcr Sie.<\/p>\n Durch das kostenlose Universal Analytics (mit Google Tag Manager) wurde Website-Tracking allgemein zug\u00e4nglich gemacht. Mit dem sprunghaften Anstieg der Smartphone-Verk\u00e4ufe und der wachsenden Zahl von Apps stieg jedoch die Notwendigkeit, die App-Nutzung zu messen und hat die Nachfrage nach einer differenzierteren Datenerfassung explodieren lassen.<\/p>\n Als Reaktion darauf trat im Jahr 2016 GA4 als Firebase Analytics auf den Plan, das vor allem die Analyse von Apps erm\u00f6glichte. Seit kurzem bietet die Beta-Version des GA4 eine Vereinheitlichung des Nutzerdaten-Streamings von Apps und<\/em> Websites. Durch die F\u00e4higkeit von GA4, Nutzerdaten zusammenzuf\u00fchren (ob in der App oder vor Ort), wird die F\u00e4higkeit, das Nutzerverhalten zu verfolgen und somit besser zu verstehen, deutlich gesteigert.<\/p>\n Es ist wichtig, den Wert von GA4 zu verstehen, da die meisten Ihrer Kollegen Probleme mit Ver\u00e4nderungen haben<\/a>. In unserer heutigen Welt kann Software so kompliziert sein kann, dass Spezialisten ben\u00f6tigt werden, um ein Tool zu nutzen oder k\u00fcnstliche Intelligenz die Nutzer beim Erlernen der Verwendung von Spezialsoftware unterst\u00fctzt. Einige werden sich verst\u00e4ndlicherweise fragen, ob das schwierig wird, wie kostspielig das wird oder ob das vielleicht reine Zeitverschwendung ist.<\/p>\n Lassen Sie uns Universal Analytics und GA4 vergleichen<\/a>, damit Sie solche Fragen selbst beantworten k\u00f6nnen.<\/p>\n Klarer Sieger oder noch in Arbeit? Schauen wir mal, was GA4 zu bieten hat.<\/p>\n GA4 zeichnet keine Hits, sondern Events auf. Das klingt jetzt vielleicht eher unspektakul\u00e4r, es gibt jedoch einen Unterschied zu beachten: Universal Analytics unterscheidet zwischen insgesamt acht verschiedenen Hit-Typen:<\/p>\n In GA4 werden diese Hit-Typen nicht mehr unterschieden; sie werden alle als Events erfasst. Da in GA4 alles ein Event ist, ist es wichtig, zwischen den Events von GA4 und denen von Universal Analytics zu unterscheiden.<\/p>\n Mit Universal Analytics ist es m\u00f6glich, bis zu vier Parameter zusammen mit einem Hit zu senden: Event-Kategorie, Event-Aktion, Event-Bezeichnung und Event-Wert. Das ist manchmal einschr\u00e4nkend, wenn Sie mehr Daten mit dem Event-Hit \u00fcbergeben wollen.<\/p>\n GA4 l\u00f6st dieses Problem, indem bis zu 25 zus\u00e4tzliche Parameter mit jedem Event gesendet werden k\u00f6nnen. Aber Vorsicht: Jeder einzelne Parameter, den Sie verwenden, muss entweder mit vordefinierten Parametern \u00fcbereinstimmen oder Sie m\u00fcssen sie als benutzerdefinierte Dimensionen oder benutzerdefinierte Metriken erstellen. Dies ist einer der Gr\u00fcnde, warum die Verwendung von GA4 eine gewisse Herausforderung darstellt und warum Universal Analytics ein Produkt f\u00fcr Vermarkter ist, w\u00e4hrend GA4 ein Produkt f\u00fcr Entwickler ist.<\/p>\n In Universal Analytics werden Sitzungen serverseitig berechnet. Dies ist ein sehr aufwendiger Prozess, bei dem die Berechnung \u00fcber die Benutzerprotokolle erfolgt, was bedeutet, dass bis zum Ende des Tages keine genaue Sitzungszahl zur Verf\u00fcgung steht GA4 ist hingegen eine clientseitige Sensibilisierung, die es zu einem wesentlich skalierbareren Produkt macht und mehr Funktionen bei h\u00f6herem Volumen bietet, als dies mit Universal Analytics m\u00f6glich ist.<\/p>\n Das Tracking-Skript \u201egtag.js\u201c wurde mit Universal Analytics eingef\u00fchrt und f\u00fcr die Verwendung in GA4 weiterentwickelt. In GA4 ist \u201egtag.js\u201c keine reine Google Analytics-Bibliothek mehr, sondern eher ein Tagging-Framework, daher das Akronym \u201egtag\u201c, welches f\u00fcr \u201eGlobal Site Tag\u201c steht. Dieses Framework verf\u00fcgt \u00fcber eine interne API und kann daher Daten an die folgenden Google-Produkte senden:<\/p>\n Universal Analytics, insbesondere Google Analytics 360 (GA360), hat einige hervorragende Standardberichte sowie auch anpassbare Berichte (mehr als 150 vordefinierte). Unternehmen wollen in der Regel mehr als das Standard-GA-Konto und implementieren daher ein GA360-Konto. Damit stehen einige sehr n\u00fctzliche, anpassbare Berichte zur Verf\u00fcgung, wie z. B:<\/p>\n 1. Roll-Up Reporting<\/strong><\/p>\n Eine Enterprise-Funktion, mit der Kunden Nutzerdaten aus zwei oder mehr Properties konsolidieren k\u00f6nnen.<\/p>\n 2. H\u00f6heres Hit-Limit<\/strong><\/p>\n W\u00e4hrend GA-Standard auf 10 Millionen Hits pro Monat begrenzt ist, kann GA360 auf 20 Milliarden Hits pro Monat skaliert werden.<\/p>\n 3. Sampling<\/strong><\/p>\n Bei GA Standard erfolgt das Sampling bei 500.000 Sitzungen, bei GA360 erst bei ca. 100.000.000 Sitzungen.<\/p>\n 4. Benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken<\/strong><\/p>\n Um Nutzerdaten sammeln zu k\u00f6nnen, die nicht per Design getrackt werden, bietet GA360 bis zu 200 benutzerdefinierte Dimensionen und 200 benutzerdefinierte Metriken. GA Standard liefert nur ein Zehntel davon.<\/p>\n Beide erm\u00f6glichen den Datenexport f\u00fcr eine umfangreichere Berichterstattung. Universal Analytics unterst\u00fctzt einen CSV-Dump oder exportiert Daten \u00fcber die vorhandene Reporting-API. GA360 erm\u00f6glicht auch die \u00dcbertragung von Daten an Big Query.<\/p>\n \u00dcber die Benutzeroberfl\u00e4che von Universal Analytics k\u00f6nnen Universal Analytics-Berichte heruntergeladen und geteilt werden. Das gilt auch f\u00fcr GA4, mit dem zus\u00e4tzlichen Vorteil, dass GA4 einen moderneren Link-Sharing-Ansatz unterst\u00fctzt, anstatt den Export oder das E-Mailen von Daten zu erzwingen.<\/p>\n Trotz des flexiblen Datenmodells ersetzt GA4 nicht das umfangreiche Reporting, das viele Unternehmen und E-Commerce-Kunden im aktuellen Universal Analytics implementiert haben. GA4 bietet jedoch ein gutes Reporting auf Grundlage von Daten, die zur Beschreibung der User Journeys optimiert sind. Der Exploration-Report von GA4 stellt Ihre Daten in einem dynamischen Tabellenlayout dar und bietet die M\u00f6glichkeit, Ihre Datenansicht aufzuteilen, um die gesuchten Informationen zu erhalten. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht das ereignisgesteuerte Datenmodell in Kombination mit den Google Machine-Learing-Tools ausgezeichnete pr\u00e4diktive Analysen.<\/p>\n Und doch ist Universal Analytics immer noch das Nonplusultra, wenn es um Reporting und Attributionsmodellierung geht. Dies liegt daran, dass die leistungsstarke Attributionsmodellierung von Universal Analytics in GA4 derzeit nicht vorhanden ist. Der Workaround besteht darin, Ihre GA4-Daten in Google’s Big Query zu exportieren, danach Ihren Google Data Studio Report oder ein anderes BI-Tool mit Google Big Query zu verbinden, um die Daten dort abzurufen und anschlie\u00dfend auszuwerten.<\/p>\n Die API-Landschaft f\u00fcr Universal Analytics ist sehr gut entwickelt. Universal Analytics verf\u00fcgt \u00fcber eine Reporting-API, eine Management-API und das Measurement Protocol. F\u00fcr GA4 steht nur die Google Analytics Data API<\/a> (Beta) zur Verf\u00fcgung, die programmatischen Zugriff auf die Berichtsdaten von Google Analytics 4 (GA4) bietet.<\/p>\n Aus Unternehmenssicht bietet Universal Analytics einige wichtige Unternehmenskonstrukte, wie z.B. die M\u00f6glichkeit, Ansichten zu erstellen, welche Daten, basierend auf verschiedenen Personen innerhalb des Unternehmens, segmentieren sowie deren F\u00e4higkeit, auf bestimmte Arten von Daten zuzugreifen. Au\u00dferdem gibt es das Konzept der Roll-up-Properties, bei dem Sie verschiedene Properties zusammenfassen und \u00fcber einen zentralen Hub berichten k\u00f6nnen. GA4 bietet diese Funktionalit\u00e4t nicht.<\/p>\n In Universal Analytics ist einer der wichtigsten KPIs die Bounce-Rate, die das Engagement der Nutzer oder das Interesse am Seiteninhalt misst. Dieser errechnete Messwert kann jedoch auch manipuliert werden und verliert damit an Aussagekraft.<\/p>\n In GA4 wurde die Bounce-Rate durch die Engagement-Rate ersetzt. Diese ergibt sich aus dem Verh\u00e4ltnis zwischen \u201eEngaged Sessions\u201c und allen Sessions. Die Engagement-Rate setzt sich aus mehreren Faktoren zusammen, die Google, je nach Branche, unterschiedlich definiert:<\/p>\n Im Allgemeinen umfasst „Engaged Sessions“ das Nutzerverhalten, bei dem die Nutzer<\/p>\n Der einzige kritische Punkt, bei dem Sie die Bounce Rate in GA4 vermissen werden, ist die Landing Page-Analyse. Dies liegt daran, dass eine hohe Bounce-Rate einen finanziellen Verlust bedeutet, da Sie f\u00fcr den erworbenen Traffic von Nutzern zahlen, die Sie konvertieren m\u00f6chten<\/p>\n In diesem Fall k\u00f6nnen wir noch keinen Gewinner ausw\u00e4hlen!<\/p>\n GA4 befindet sich zwar noch in der Beta-Phase, in Bezug auf die Nutzerbindung steht es jedoch mit Sicherheit an der Spitze. In Universal Analytics w\u00fcrde ein Nutzer, der eine Marke \u00fcber eine App besucht und der gleiche Nutzer, der sie \u00fcber das Web besucht, doppelt gez\u00e4hlt.<\/p>\n GA4 ist die einzige Version von GA, die Nutzerbindung unterst\u00fctzt und Ihnen daher ein vollst\u00e4ndiges Bild des Nutzerverhaltens auf den verschiedenen Plattformen und Ger\u00e4ten liefert.<\/p>\n GA4 ist vielleicht noch nicht v\u00f6llig \u201eausgegoren\u201c, aber selbst im Prozess der kontinuierlichen Weiterentwicklung hat es seine St\u00e4rken. Als Website- und<\/em><\/strong> App-Eigent\u00fcmer bietet GA4 Ihnen Funktionen, die Sie lieben werden: Sie k\u00f6nnen damit starten, Ihre Nutzer auf eine viel differenziertere Weise zu erfassen und zu verstehen. Sie k\u00f6nnen jetzt auf Nutzerdaten zugreifen, die nicht mehr in App und Web getrennt sind und Sie k\u00f6nnen Ihre Metriken sind anpassen. Die Machine-Learning-Tools von Google stehen bereit und k\u00f6nnen von Ihnen implementiert werden.<\/p>\n Obwohl Marketingteams wahrscheinlich lieber mit den vertrauten Berichten arbeiten w\u00fcrden, werden ab dem 1. Juli 2023 die Standard-Universal Analytics-Properties keine neuen Hits mehr verarbeiten. Da die Nutzer ein ausgefeilteres und offeneres Datenmodell anwenden m\u00fcssen, ist die GA4-Implementierung sehr zeitaufwendig und erfordert zudem eine solide Integrationsplanung. Unser n\u00e4chster Artikel geht auf die wichtigsten \u00dcberlegungen ein, die Marketing-Teams ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen.<\/p>\n Wir von e-CENS wissen um die Herausforderungen, denen sich die Nutzer bei der Implementierung von Google Analytics-L\u00f6sungen<\/a> stellen m\u00fcssen. e-CENS ist ein international anerkanntes Team von Datenwissenschaftlern, Analytikern, Technologen und Strategen. Als Google Marketing Plattform-Vertriebspartner<\/a> unterst\u00fctzt e-CENS Kunden mit fortschrittlichen Analysen, um umsetzbare Erkenntnisse \u00fcber ihr Kundenverhalten und ihre Gesch\u00e4ftsaussichten zu gewinnen. Um mehr zu erfahren, kontaktieren Sie uns<\/a>.<\/p>\n \t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t Ist GA4 ein klarer Sieger oder noch in Arbeit? e-CENS vergleicht, was GA4 und Universal Analytics jeweils an Funktionen anbieten.<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":15964,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","content-type":"","ub_ctt_via":"","footnotes":""},"categories":[86,77,97],"tags":[],"class_list":["post-16228","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitale-analyse","category-google-analytics-de","category-google-analytics-360-de"],"acf":[],"featured_image_src":"https:\/\/e-cens.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/analytics.jpg","author_info":{"display_name":"e-CENS","author_link":"https:\/\/e-cens.com\/de\/author\/e-cens\/"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16228","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/26"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16228"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16228\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15964"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16228"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16228"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e-cens.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16228"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Google Analytics 4: Eine Revolution in der Nutzeranalyse<\/h2>\n
Google Analytics 4 vs. Universal Analytics<\/h2>\n
Das Datenmodell \u2013 Hits vs. Events<\/h3>\n
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<\/u><\/figure>\nSitzung: Clientseitig vs. Serverseitig<\/h3>\n
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Reporting & Attribution<\/h3>\n
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<\/figure>\nAPI-Landschaft<\/h3>\n
<\/figure>\nEnterprise-Funktionen<\/h3>\n
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![\"Bounce-Rate\"](\"https:\/\/e-cens.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/e-cens_lightbulb_4-1-1024x273.png\")
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Nutzerbindung<\/h3>\n
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<\/figure>\nGoogle Analytics 4 vs. Universal Analytics – Warum der Wechsel ein „Muss“ ist<\/h2>\n
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