Google Analytics 4 Umstellung – Alle Neuerungen im Überblick
Die aktuelle Version von Google Analytics Universal (allgemein bekannt als Universal Analytics), das seit 2012 das Standard-Analysetool für Millionen von Webseiten ist, wird zum 01.07.2023 durch die neue Version Google Analytics 4 (GA4) abgelöst. Ab diesem Zeitpunkt werden in Universal Analytics-Properties keine neuen Treffer mehr verarbeitet.
Deshalb möchten wir im folgenden Tutorial alle wichtigen Änderungen und Neuerungen von Google Analytics 4 aufführen, über die man als Marketingmitarbeiter:in Bescheid wissen sollte. Damit wollen wir dir den Einstieg in die künftige Arbeit mit GA4 erleichtern.
Google Analytics 4 Umstellung – Alle Neuerungen im Überblick
Google hat in GA4 einige große Änderungen vorgenommen, an die man sich erst gewöhnen muss. Es handelt sich deshalb weniger um ein Update als vielmehr um ein neues Tool, mit einem komplett neuen Konzept, wie man die Interaktion der User auf einer Website trackt und auswertet.
Im Folgenden wollen wir auf die wichtigsten Änderungen eingehen, die die sich mit der Umstellung ergeben:
- Neue Benutzeroberfläche
- Neues Datenmodell
- Geänderte Begrifflichkeiten
- Veränderte Aufbewahrungsdauer und Aufbewahrungsmöglichkeiten der Daten
- Zielgruppen ersetzen Segmente
- Wegfall von Funktionen und Metriken
- Datenschutz und Cookieless Tracking
Neue Benutzeroberfläche
Öffnet man GA4 ist der auffälligste Unterschied zunächst die Benutzeroberfläche. Im Vergleich zu Universal Analytics wurde sie deutlich schlanker und aufgeräumter. Die Verbesserungen wurden unter anderem dadurch erzielt, indem einige der Ansichten und Berichte von Universal Analytics, entweder entfernt oder ersetzt wurden.
Die aktualisierte Oberfläche hat in der Darstellung große Ähnlichkeit mit Google Looker Studio (ehemals Google Data Studio). Wenn man also mit Data Studio vertraut ist, fällt einem die Umstellung auf die neue Oberfläche definitiv einfacher.
Dazu gibt es auch völlig neue Bereiche in GA4, wie z.B. den Bereich „Explorative Datenanalyse“. In diesem bekommt man detailliertere Informationen als in Standardberichten, was tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten ermöglicht. Damit lassen sich komplexere Analysefragestellungen beantworten, da man die Daten hier aufschlüsseln und genauer untersuchen kann. Mehr Informationen gibt es im Google Artikel Einführung in das explorative Analysetool.
Neues Datenmodell
Die vielleicht größte Änderung erfährt GA4 mit einem neuen Datenmodell. Universal Analytics und GA4 verwenden nämlich komplett unterschiedliche Datenmodelle und auch die Logik, wie Daten erfasst werden, unterscheidet sich grundlegend. Während Universal Analytics auf einem sitzungs- und seitenaufrufbasierten Datenmodell beruht, setzt GA4 auf ein ereignisbasiertes Modell.
Wo in Universal Analytics sich alles um Sitzungen gedreht hat und diese wohl die wichtigste Metrik waren, dreht sich nun in GA4 alles um Nutzer und Ereignisse. In GA4 werden nämlich alle Interaktionen der User als eigenständiges Ereignis aufgezeichnet. Das Ganze wird dann in einem sogenannten Datenstream gesammelt, der innerhalb einer Google Analytics 4 Property angelegt wird.
Da es in Universal Analytics bereits Ereignisse gab, muss man sich diese Änderung nochmals etwas genauer anschauen, um sie nicht zu verwechseln. Bisher hatte ein Ereignis in Universal Analytics eine Aktion, eine Kategorie, eine Bezeichnung und einen Hit-Typ.
Das neue ereignisgesteuerte Datenmodell schafft das Konzept eines Hit-Typs (Social, Pageview, Transaktion usw.) ab und ersetzt es durch drei einfache Komponenten: Ereignisse, Ereignisparameter und Benutzereigenschaften.
Wenn es nun zu einer Interaktion der User kommt, wird diese in GA4 mit einem Ereignis getrackt (z.B. link_clicked). In den Parametern werden Informationen festgehalten, die das Ereignis beschreiben (z.B. link_text). Die Benutzereigenschaften sind dann letztlich die Informationen, die den Benutzer beschreiben, der das Ereignis ausgelöst hat (current_customer).
Ein Ereignis kann einen oder mehrere Parameter enthalten, muss es aber nicht. Z.B. wird ein Seitenaufruf in GA4 als Ereignis page_view erfasst. Dieses Ereignis enthält die Parameter page_title, page_referrer (URL der vorherigen Seite) und page_location (URL der aktuellen Seite).
Ereignisse in GA4 sind dabei in vier Kategorien unterteilt:
- Automatisch erfasste Ereignisse: Diese müssen nicht manuell aktiviert werden, GA4 erfasst sie automatisch. Darunter fallen z.B. first_visit, session_start und user_engagement.
- Ereignisse für optimierte Analysen: GA4 sammelt auch diese Ereignisse automatisch, aber man muss „optimierte Analysen“ in den Einstellungen des Datenstreams aktiviert haben. Zu diesen Ereignissen gehören z.B. Klicks auf externe Links, Scrolls, Dateidownloads, Website-Suche, Engagement mit Videos oder Interaktionen mit Formularen.
- Empfohlene Ereignisse: Diese Ereignisse sind in GA4 nicht automatisch implementiert, müssen also selbst eingerichtet werden. Google empfiehlt es, diese einzurichten. Beispiele sind sign_up, login oder purchase. Eine Liste der empfohlenen Ereignisse findet sich in diesem Artikel.
- Benutzerdefinierte Ereignisse: Dies sind Ereignisse, die man selbst definiert und implementiert. Man nutzt sie nur, wenn das gewünschte Ereignis in den ersten drei Kategorien nicht erfasst wird. Hierzu benötigt es dann auch Programmierkenntnisse, da hier individueller Code geschrieben werden muss. Zu beachten ist, dass benutzerdefinierte Ereignisse in den meisten Standardberichten nicht angezeigt werden. Man muss daher benutzerdefinierte Berichte oder explorative Datenanalysen einrichten, um Zugriff auf die Daten zu haben.
Diese Umstellung hat zur Folge, dass Seitenaufrufe und Sitzungen nicht mehr im Fokus der Webanalyse stehen, wie noch in Universal Analytics. Sie sind immer noch vorhanden, man muss sie aber nicht mehr verwenden, wenn sie keinen Sinn ergeben. Der Fokus einer modernen Analyse ist nun ganz klar auf Nutzer und Ereignisse gerichtet.
Insgesamt betrachtet ermöglicht das neue ereignisbasierte Datenmodell mehr Flexibilität und mehr Konfigurationsmöglichkeiten, um alles erfassen zu können, was man für seine individuelle Analyse benötigt. Außerdem bietet die Umstellung auch Vorteile bei der plattformübergreifenden Analyse und auch mehr Möglichkeiten im Bereich der explorativen Pfadanalyse.
Mit dem mehr an Flexibilität geht natürlich auch ein höherer Aufwand bei der Einrichtung einher. Deshalb sollte unbedingt zuerst ein Trackingkonzept erstellt werden, was dann später implementiert wird.
Geänderte Begrifflichkeiten
Wenn man sich etwas näher mit GA4 beschäftigt und sich die Oberfläche genauer anschaut, stellt man sehr schnell fest, dass Google einige Begrifflichkeiten geändert hat. So wurde z.B. aus „Verhalten“ „Engagement“, aus „Segment“ wurde „Vergleich“ und aus „Kanäle“ wurde „Nutzergewinnung“. Der häufig genutzte Bericht „Alle Seiten“ wurde ebenso umbenannt und heißt jetzt „Seiten und Bildschirme“.
Auch die Berichte unter „Zielgruppe“ wurden erheblich umstrukturiert. Die Informationen, die früher hier enthalten waren, befinden sich jetzt in anderen Bereichen, unter anderem in „Nutzer“ und „Akquisition“.
Aufgrund der zahlreichen Begriffsänderungen wird die Nutzung von GA4 gerade am Beginn sicher nicht reibungslos sein und etwas mehr Zeit in Anspruch nehmen, bis man sich an die neue Aufteilung gewöhnt hat.
Veränderte Aufbewahrungsdauer und Aufbewahrungsmöglichkeiten der Daten
In GA4 werden Daten künftig für maximal 14 Monate gespeichert. In den Standardeinstellungen sind es sogar nur zwei Monate. Dies sollte man also gleich in den Einstellungen unter Datenaufbewahrung umstellen, falls noch nicht geschehen.
Durch die begrenzte Speicherdauer entfällt somit die Möglichkeit, einen Vergleich mit historischen Daten vorzunehmen. Selbst ein Jahresvergleich ist nicht mehr möglich.
Aus diesem Grund müssen die Daten extern gespeichert werden, um sie dort dann längerfristiger vorzuhalten. Der einfachste Weg ist die Verknüpfung zu BigQuery. Dieses kann mit GA4 nativ angebunden werden. Mit Universal Analytics konnte man nur mit der kostenpflichtigen Unternehmensversion GA360 Daten exportieren.
Um künftig keine Daten zu verlieren, sollte man also gleich beim Setup von GA4 auch den Export zu BigQuery einrichten.
Die historischen Daten in Universal Analytics will Google übrigens für mindestens sechs Monate nach der Einstellung im Juli 2023 zugänglich machen.
Zielgruppen ersetzen Segmente
In Universal Analytics war es möglich Nutzersegmente zu erstellen (z.B. alle Nutzer, die einen Artikel in den Warenkorb gelegt haben, aber nicht gekauft haben). Aus einem Segment heraus konnte man dann eine Zielgruppe anlegen und diese beispielsweise für eine Remarketing-Kampagne bei Google Ads verwenden.
In Google Analytics 4 werden Segmente nun mit Zielgruppen zusammengelegt. Ab sofort erstellt man nur noch Zielgruppen. Diese können dann sowohl innerhalb von GA4 auf Berichte angewandt werden, als auch extern z.B. mit Google Ads geteilt werden.
Die erstellten Zielgruppen sind automatisch für alle anderen Nutzer des Google Analytics 4 Kontos freigegeben und müssen nicht wie bisher bei den Segmenten erst geteilt werden.
Neue Engagement-Metriken
Um bisher in Universal Analytics Aussagen über die Qualität eines Besuchs zu machen, wurden in der Regel die Metriken Absprungrate, Seiten/Sitzung und durchschnittliche Sitzungsdauer ausgewertet. Diese wurden alle auf der Grundlage von Sitzungen berechnet, die es in der Form wie bisher künftig nicht mehr gibt.
In GA4 kommt eine neue Metrik hinzu: „Nutzer-Engagement“. Dies ist die Zeit, in der die User die Inhalte aktiv angesehen haben. Bei einer mobilen App ist dies die Zeit, in der die App im Vordergrund war. Bei einer Website ist es dies die Zeit, in der das Browser-Tab aktiv war.
Google Analytics 4 verwendet diese Metrik dann zur Berechnung der Metrik „Sitzungen mit Interaktionen“. Das sind Sitzungen, die mindestens 10 Sekunden gedauert, mindestens ein Conversion-Ereignis oder mindestens zwei Seiten- oder Bildschirmaufrufe umfasst haben. Die 10 Sekunden lassen sich übrigens manuell umstellen, da man schon hinterfragen darf, ob 10 Sekunden als qualitativer Besuch gelten.
Wenn man dann die Sitzungen mit Interaktionen durch die Gesamtzahl der Sitzungen teilt, erhält man eine weitere neue Metrik, die „Engagement-Rate“. Diese ist wesentlich aussagekräftiger als bisherige Metriken in Universal Analytics, wie z.B. die Absprungrate und deshalb eine deutliche Verbesserung.
Wegfall von Funktionen und Metriken
Bei genauerem Hinsehen stellt man schnell fest, dass einige Funktionen aus Universal Analytics in GA4 komplett entfernt wurden. Dazu gehören z.B. Datenansichten, benutzerdefinierte Metriken, Content-Gruppen und Zielvorhaben.
Als kleines Beispiel möchte ich die oft verwendeten Zielvorhaben aufführen. Mit GA4 wird das Konzept des Zielvorhabens, wie man es aus Universal Analytics kennt, abgeschafft und durch Conversion-Ereignisse ersetzt.
Ein Conversion-Ereignis ist also ein Ereignis, welches als wichtig für das Unternehmen eingestuft wurde, z.B. das Absenden eines Lead-Formulars. Unter Verwaltung > Ereignisse lässt sich mit der Option „Als Conversion markieren“ das entsprechende Ergebnis als Conversion definieren. Danach kann man diese Conversion z.B. in Google Ads importieren, wie das bisher mit Zielvorhaben möglich war.
Wie man sieht, müssen durch die Umstellung einige Funktionen über andere Wege eingerichtet werden. Es gibt aber auch Funktionen, die ganz entfallen sind. Wenn man seine Analyse bisher auf diesen Funktionen aufgebaut hat, muss man nun im Einzelfall genau schauen, ob und wie man diese entstehenden Messlücken schließen kann. Dies gelingt nicht immer oder nur mit größerem Aufwand. Auf jeden Fall nimmt es Zeit in Anspruch, die entsprechenden Lösungen zu finden.
Datenschutz und Cookieless Tracking
Ein großer Kritikpunkt an Google Analytics war schon immer der Datenschutz, vor allem seit der Einführung der DSGVO. Da das Bewusstsein für Datenschutz und Privatsphäre weltweit zunimmt und User dadurch mehr und mehr die Nutzung und Weitergabe ihrer Daten ablehnen, musste auch Google reagieren und mit GA4 Anpassungen vornehmen.
Mit der Umstellung auf GA4 entfallen diese Bedenken zwar nicht grundsätzlich, Google hat aber einige Anpassungen vorgenommen, um den Datenschutz zu verbessern. Zu den wichtigsten Änderungen im Bereich Datenschutz und DSGVO in Google Analytics 4 gehören im Einzelnen:
- IP-Adressen werden nicht mehr gespeichert, sondern lediglich kurzzeitig für die Geo-Lokalisierung verarbeitet
- Detaillierte Standort- und Gerätedaten können deaktiviert werden
- Einsatz von First-Party Cookies, die die Einhaltung der Datenschutzgesetze gewährleisten sollen
- Die Aufbewahrungsdauer der Daten ist fest limitiert, sodass die Daten nach maximal 14 Monaten im Tool selbst gelöscht werden (Ein etwaiger Export liegt dann ja nicht mehr in der Verantwortung von Google Analytics)
- Alle Daten von Endgeräten innerhalb der EU werden auf europäischen Servern verarbeitet und gespeichert
- Google Signals kann deaktiviert werden, um eine Zuordnung zu einem Google-Konto zu unterbinden
- Personalisierte Anzeigen, die im Rahmen von Remarketing-Kampagnen verwendet werden, können komplett deaktiviert oder nach Land ausgesteuert werden
- Falls man personalisierte Anzeigen nutzt, kann man einzelne Ereignisse ausschließen, um datenschutzrechtlich heikle Ereignisse auszuklammern
Im Google-Artikel „Daten und Datenschutz in der EU“ kann man die Änderungen nochmals im Detail nachvollziehen.
Grundsätzlich nutzt Google Analytics 4 weiterhin Cookies. Deshalb benötigt man auch künftig das Einverständnis der User (Opt-In), sodass getrackt werden darf. Da eine erhebliche Zahl an Nutzern die Zustimmung verweigert und damit ein großer Teil der Daten fehlt, musste Google auch hier Anpassungen vornehmen, um künftig auch korrekte und relevante Daten bereitzustellen.
Um in einer „cookieless world“ zu funktionieren, nutzt GA4 maschinelles Lernen und statistische Modellierung, um vorhandene Datenlücken zu schließen. Dieses Vorgehen bezeichnet man als „Blended Data“.
In einem Blogbeitrag über diese Änderung erklärt Google:
„Da sich die Technologielandschaft ständig weiterentwickelt, ist das neue Analytics so konzipiert, dass es sich an eine Zukunft mit oder ohne Cookies oder Identifikatoren anpassen kann. Es verwendet einen flexiblen Ansatz für die Messung und wird in Zukunft eine Modellierung beinhalten, um die Lücken dort zu füllen, wo die Daten möglicherweise unvollständig sind.“
Google ist also bestrebt, Google Analytics 4 so weiterzuentwickeln, dass es künftig auch komplett ohne Cookies funktioniert. Hier gilt es abzuwarten, welche technischen Lösungen Google hier entwickelt. Stand heute werden Cookies allerdings nach wie vor benötigt, um wichtige Analysedaten überhaupt erheben zu können.
Wie lässt sich die Umstellung abschließend bewerten?
In der Summe betrachtet ist die Umstellung von Universal Analytics zu Google Analytics 4 kein einfaches Projekt. Zunächst einmal muss man sich an die neue Oberfläche gewöhnen und dann auch lernen, mit den neuen Berichten und dem neuen Datenmodell zu arbeiten. Dazu kommen die neuen Begrifflichkeiten und der Wegfall von bisherigen Funktionen.
Deshalb ist es zum einen wichtig, dass allen Mitarbeitenden ausreichend Zeit zur Verfügung steht, sich intensiv mit GA4 auseinanderzusetzen, um das neue Tool zu lernen. Zum anderen ist es für die initiale Einrichtungsphase sehr wichtig ein gut durchdachtes Tracking-Konzept zu erstellen, sodass alle Anforderungen an die Analyse auch abgedeckt werden. Im Vergleich zu Universal Analytics ist man also gezwungen sich mehr damit zu beschäftigen, welche Daten man erfassen will und wie diese erfasst werden.
Nach wie vor gilt auch der altbekannte Ansatz, dass man für die kontinuierliche Auswertung die Daten besser in einem Tool zur Datenvisualisierung aufbereitet, wie z.B. in Google Looker Studio. Damit lässt sich die kontinuierliche Analyse wesentlich effizienter und übersichtlicher gestalten.
Mit Google Analytics 4 erhält man letztlich aber nicht nur ein umfangreicheres, sondern auch ein flexibleres und zugleich moderneres Tool, welches alle Anforderungen im Digitalen Marketing abdecken kann und dazu nach wie vor kostenlos zur Verfügung steht. Zumindest monetär. Bei Google bezahlt man ja immer mit den Daten. Aber das ist ein Thema für einen anderen Blogbeitrag.
