Google Analytics 4 Updates – Was Du jetzt wissen musst!

Mit dem Launch von Google Analytics 4 im Jahr 2020 hat Google eine neue Version des weltweit meist genutzten Analyse Tools herausgebracht. Dieses soll zukünftig das bisherige Universal Analytics ablösen. Seit dem feilt der amerikanische Tech Konzern immer wieder an dem Tool, um den Webseitenbetreibenden nutzerorientierte Analysen zu liefern.

In diesem Artikel gebe ich Dir einen Überblick über die zuletzt erfolgten Updates zur neuen Google Analytics Property. Falls Du bei GA4 generell gerade nur Bahnhof verstehst, kann ich Dir den Artikel meiner Kollegin Martina empfehlen. In diesem gibt sie eine kurze Einführung über die Neuerungen und Unterschiede zu dem bisherigen Universal Analytics.

Wann wird Universal Analytics abgeschaltet?

Die Universal Analytics Properties werden ab dem 01.Juli 2023 keine neuen Daten mehr erfassen, aber die Daten stehen noch 6 Monate danach zur Verfügung. Für Universal Analytics 360 Properties endet die Datenerfassung zum 01. Oktober 2023.

Können Daten rübergeschoben werden?

Nein, weil das Messmodell anders ist. Aber die Daten können z.B. per BigQuery exportiert werden. Das Standard Universal Analytics kann jedoch keine Rohdaten exportieren, jedoch lassen sich die Berichte in UA nachbilden. Bei 360 kannst Du Dir aber alle Rohdaten ohne Probleme exportieren. Aus diesen Daten kannst Du Dir ein Google Looker Studio bauen, in dem Du die alten Daten mit den neuen aus GA4 vergleichen kannst.

Neue Standard-Channelgruppierungen in GA4

Mit der neuen GA4-Property hat Google auch die Standard-Channelgruppierungen überarbeitet. Einige Kanäle wie „Direct“ oder „E-Mail“ sind bereits bekannt. Jetzt hat Google weitere Kanäle für eine differenzierte Betrachtung hinzugefügt. Während es beispielsweise in Universal Analytics nur den allgemeinen Kanal „Social“ gab, wird dieser Traffic nun in GA4 automatisch aufgeteilt. Es wird zwischen „Paid Social“ und „Organic Social“ unterschieden.

In dem Artikel des Google Supports lässt sich eine Liste mit den Quellen finden und wie diese den Kanälen zugeordnet werden. Ist eine Seite, auf der Du wirbst, nicht vorhanden, kannst Du eine Anfrage an Google stellen. Google prüft diese Anfragen regelmäßig und entscheidet nach verschiedenen Faktoren, wie beispielsweise generierten Traffic, ob die entsprechende Webseite in der Liste aufgenommen wird.

Während in Universal Analytics noch eine benutzerdefinierte Channelgruppierung angelegt werden konnte, ist dies in der neuen Property bislang nicht möglich.

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Keine Absprungrate mehr und was Du dir stattdessen  anschauen solltest

Mit der Einführung des neuen GA4 verabschiedet sich Google von der Absprungrate. Ein Absprung wurde bisher in Universal Analytics folgendermaßen definiert: Wenn Benutzer:innen die Website betreten und keine anderen Interaktionen in der Sitzung aufgezeichnet werden, zählt dies als Absprung. Folglich ist die Absprungrate abhängig von der verwendeten Ereignisstruktur und dem automatischen Sitzungs-Timeout. Ist auf einer Webseite Scroll-Tracking aktiviert, wird jedes Mal, wenn User über eine definierte Seitenlänge scrollen, ein Treffer, bzw. eine Interaktion an Analytics gesendet. Ist dieses Scroll-Ereignis als Treffer eingerichtet, wird dies nicht als Absprung angesehen. Selbst wenn sich der Nutzer die Seite gar nicht richtig angeschaut und schnell wieder verlassen hat.

Da GA4 die Nutzer:innen und die Ereignisse auf der Seite stärker in den Vordergrund rückt, wird die bisherige Absprungrate durch Engagement-Messwerte ersetzt.

Sitzungen mit Interaktionen („Engaged Sessions“) zeichnen sich folgendermaßen aus:

• dauern 10 Sekunden oder länger und umfassen mindestens ein Conversion-Ereignis oder
• dauern 10 Sekunden oder länger und umfassen mindestens zwei Seitenaufrufe.

Diesen Messwert kannst Du Dir zum Beispiel in den Reports unter Akquisition ansehen:

Google Analytics 4 bietet darüber hinaus noch folgende Messwerte:

• Sitzungen mit Interaktionen pro Nutzende: Anzahl der Sitzungen mit Interaktionen geteilt durch die Anzahl der Nutzer:innen
• Interaktionsrate: Sitzungen mit Interaktionen geteilt durch die Anzahl der Sitzungen

Die Interaktionsrate wird folglich nur sinken, wenn User die Website besuchen und ohne Conversion oder weiteren Seitenaufruf wieder verlassen. Das macht diese Metrik objektiver und weniger fehleranfällig.

Mindestens 5,8 Millionen Websites benutzen bereits Google Analytics 4
(The Social Shepherd, 2022)

Kanalübergreifende datengesteuerte Attribution

Anfang Januar wurde das kanalübergreifende datengetriebene Attributionsmodell für den Advertising Report von GA4 veröffentlicht. Dieses wird nun auch als Standardeinstellung auf der Property-Ebene ausgewählt. Aber keine Sorge: Du kannst dies ganz einfach unter den Attributionseinstellungen wieder ändern und eines der anderen Attributionsmodelle auswählen.

Die datengetriebene Attribution bewertet die Conversion auf Basis von Daten jedes Conversion-Ereignisses. Bei der Attribution werden Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet, um sowohl konvertierende als auch nicht konvertierende Pfade zu bewerten. Das daraus resultierende datengesteuerte Modell lernt, wie sich verschiedene Touchpoints auf die Conversions auswirken. Dabei werden Faktoren wie die Zeit bis zur Conversion, der Gerätetyp, die Anzahl der Anzeigeninteraktionen und die Reihenfolge der Anzeigenschaltung berücksichtigt. Das Modell ordnet anschließend den Touchpoints den Conversions-Credit basierend auf deren Wahrscheinlichkeit zu.

Das eingestellte Attributionsmodell gilt für die Metriken Gesamt-Conversions, Gesamtumsatz, Gesamtanzeigenumsatz und Kaufumsatz. Dies bezieht sich auf alle Berichte, in denen Du ereignisbezogene Zugriffsdimensionen wie Kampagne, Quelle oder Medium verwenden kannst.

Während unter Universal Analytics die datengetriebene Attribution nur für die kostenpflichtige 360-Version verfügbar war (bzw. nur in Attribution Beta), kann nun unter Google Analytics 4 jeder dieses Attributionsmodell nutzen. Mit der datengetriebenen Attribution kannst Du den Einfluss verschiedener Touchpoints auf die Conversions besser nachvollziehen. Zum Start eignet sich der Modellvergleich im Attributionsbericht, wo Du beliebige Attributionsmodelle und deren Conversion-Zuordnung vergleichen kannst:

Neue Nutzerrollen zur Beschränkung des Datenzugriffs

Bisher war es in Universal Analytics möglich, Nutzer:innen verschiedene Rollen und somit verschiedene Berechtigungen zuzuweisen. In Google Analytics 4 kann nun der Zugriff der einzelnen Nutzerrollen auf bestimmte Daten beschränkt werden.

Folgende zwei Einschränkungen sind möglich:

• Es sind keine Messwerte zu Kosten sichtbar. Somit sind Kostenmesswerte in Berichten, explorativen Datenanalysen, Zielgruppen, Statistiken und Benachrichtigungen nicht verfügbar.
• Es sind keine Messwerte zum Umsatz sichtbar. Dadurch können keine Umsatzmesswerte in Berichten, explorativen Datenanalysen, Zielgruppen, Statistiken und Benachrichtigungen betrachtet werden.

Mit diesen Einstellungen hast Du eine bessere Kontrolle darüber, welche Daten außenstehende Personen betrachten dürfen.

Google Analytics wird momentan auf knapp 60% der Webseiten zur Auswertung der Besucher:innen genutzt
(W3Techs, 2021)

Conversion-Modellierung

Wahrscheinlich kennst auch Du das Problem, dass viele Nutzer:innen und somit Conversion-Interaktionen auf Deiner Webseite aufgrund gesetzlicher Bestimmungen und Browsereinstellungen nicht erfasst werden. Mit der Conversion-Modellierung in GA4 werden die Lücken geschlossen, die entstehen, wenn keine erfassten Daten vorhanden sind.

Die von Google entwickelten Modelle suchen nach Tendenzen bei erfassten Conversions im Vergleich zu nicht-erfassten Conversions. Wenn die zugeordneten Conversions in einem bestimmten Browser ähnlich aussehen wie die nicht Zugeordneten in einem anderen Browser, erstellt das Modell mittels maschinellen Lernens eine Prognose über die Gesamtzuordnung . Anhand dieser Vorhersage werden die Conversions aggregiert und umfassen damit sowohl geschätzte als auch erfasste Conversions. In allen Google Analytics 4-Properties wird Modellierung verwendet, um genauere Daten in den Berichten zur Verfügung zu stellen. Mit Hilfe des Einwilligungsmodus (Consent Mode) werden Conversions für Nutzer:innen geschätzt, die auf Deiner Seite keine Trackingzustimmung erteilt haben. Hast Du Fragen zur Implementierung? Dann melde Dich jetzt bei uns!

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Fazit: Und was kannst Du jetzt tun?

Natürlich ist das nur eine Auswahl der wichtigsten Updates der vergangenen Zeit. Du kannst aber davon ausgehen, dass Google weiterhin an GA4 arbeiten wird. Mache Dich also kontinuierlich mit dem Tool vertraut und setze eine GA4 Property auf, falls das noch nicht geschehen ist. So kannst Du bereits parallel zu Deinem Universal Analytics Daten sammeln und bist bestens vorbereitet, wenn Google das Tracking komplett umstellt. Wenn Du Hilfe bei der Einrichtung von GA4 brauchst, komme gerne auf uns zu!

Können Daten rübergeschoben werden?

Nein, weil das Messmodell anders ist. Aber die Daten können z.B. per BigQuery exportiert werden. Das Standard Universal Analytics kann jedoch keine Rohdaten exportieren, jedoch lassen sich die Berichte in UA nachbilden. Bei 360 kannst Du Dir aber alle Rohdaten ohne Probleme exportieren. Aus diesen Daten kannst Du Dir ein Google Looker Studio bauen, in dem Du die alten Daten mit den neuen aus GA4 vergleichen kannst.

Wie solltest Du bei der Implementation vorgehen?

Zuerst solltest Du das bestehende Tracking anschauen und Dir überlegen, was Du übernehmen willst. Dabei kannst Du auch “Frühjahrsputz” machen, d.h. Trackings aussortieren, etc. 

Nachdem Du bestimmt hast, was Du übernehmen willst, kannst Du die Umsetzung in Google Analytics 4 planen und mit der Implementation des Trackings beginnen. Das Setup ist ähnlich wie bei GA4 und läuft über den Google Tag Manager.

Was Google zukünftig noch mit GA4 verändern wird? We will keep you posted!