Die Zukunft der Analytik ist ereignisbasiert.
Google Analytics 4 (GA4) hat Universal Analytics im Juli 2023 ersetzt, aber viele Unternehmen haben immer noch Probleme mit der Migration. GA4 verwendet ein ereignisbasiertes Datenmodell anstelle des sitzungsbasierten Modells von Universal Analytics. Laut einer Search Engine Land-Umfrage haben bis 2025 nur 55 % der Unternehmen vollständig auf GA4 migriert. GA4 bietet leistungsstarke Funktionen, darunter plattformübergreifendes Tracking, Erkenntnisse aus maschinellem Lernen und datenschutzorientierte Messungen. Für genaue Analysen ist es wichtig, die GA4-Unterschiede zu verstehen.
Bei x13apps begleiten wir Kunden durch die GA4-Migration. Hier ist unser Ansatz.
Hauptunterschiede zwischen UA und GA4
Datenmodell: UA verwendet Sitzungen und Seitenaufrufe. GA4 verwendet Ereignisse und Parameter. Jede Interaktion ist ein Ereignis. Metriken: GA4 verwendet aktive Sitzungen anstelle der Absprungrate und aktive Sitzungen pro Benutzer anstelle von Seiten pro Sitzung. Berichterstellung: UA verfügt über vordefinierte Berichte. GA4 verwendet explorative Berichte mit Drag-and-Drop-Anpassung. Ansichten: UA verfügt über Ansichten zur Datenfilterung. GA4 nutzt Datenströme und filtert Daten auf Objektebene. Probenahme: GA4 hat unterschiedliche Probenahmeschwellenwerte. Ereignisparameter liefern umfangreichere Daten als benutzerdefinierte UA-Dimensionen.
GA4-Migrationsschritte
Schritt 1: Erstellen Sie eine GA4-Eigenschaft neben Ihrer bestehenden UA-Eigenschaft. Führen Sie beide parallel aus, um historische Daten zu vergleichen. Schritt 2: GA4-Tracking über Google Tag Manager oder gtag.js implementieren. Ordnen Sie UA-Ereignisse den GA4-Ereignisparametern zu. Schritt 3: Konvertierungen einrichten (GA4-Äquivalent von Zielen). Definieren Sie Schlüsselereignisse und markieren Sie sie als Conversions. Schritt 4: Zielgruppen, benutzerdefinierte Definitionen und Integrationen konfigurieren (Google Ads, Search Console, BigQuery). Schritt 5: Exportieren Sie historische UA-Daten, bevor sie gelöscht werden (GA4 importiert keine historischen UA-Daten).
Erweiterte GA4-Funktionen
Vorhersagemetriken: GA4 nutzt maschinelles Lernen, um Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungswahrscheinlichkeit und Umsatzvorhersage vorherzusagen. Zielgruppen: Erstellen Sie prädiktive Zielgruppen basierend auf Modellen des maschinellen Lernens. Trichteranalyse: Erstellen Sie Schritt-für-Schritt-Trichter mit dem Funnel-Explorationstool. Pfadanalyse: Visualisieren Sie Benutzerreisen mit dem Pfaderkundungstool. Segmentüberlappung: Verstehen Sie, wie sich Benutzersegmente überschneiden. BigQuery-Export: Rohe Ereignisdaten für benutzerdefinierte Analysen exportieren. Bei x13apps unterstützen wir Unternehmen dabei, die erweiterten GA4-Funktionen für tiefere Einblicke zu nutzen. Weitere Informationen finden Sie in unseremLeitfaden zur datengesteuerten Entscheidungsfindung.