Google Analytics 4: Revolution in der Digitalen Analyse?

Google prägt und beeinflusst mit Google Analytics nun seit mehr als 15 Jahren die Landschaft der Web-Analyse. Mit der Ankündigung und Präsentation der “App+Web Property” im Juli 2019, gab Google erstmals seit Start von Universal Analytics vor circa 8 Jahren eine vollständige Überarbeitung des bestehenden Measurement-Modells bekannt. Basierend auf Firebase, stehen mit Google Analytics 4 Themen wie die Vereinheitlichung von App- und Web-Daten, Echtzeitoptimierung von Marketingkanälen durch den BigQuery Realtime Export sowie verbesserte Analyse-Features im Vordergrund. In diesem Artikel zeigen wir, warum dieser Schritt notwendig war und wie er unser zukünftiges Verständnis der Digitalen Analyse beeinflusst.

Beitrag geschrieben von Isabel Lang, Head of Marketing DACH bei OVERDOSE

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Abstecher in die Vergangenheit

Die Ankündigung, Firebase (bisher für App-Tracking verwendet) als zentrales Modell zu nutzen, stellt nicht die erste große Veränderung von Google Analytics dar, jedoch die bisher radikalste. Doch auch der radikalste Wandel findet Sinn in seinem Ursprung. Daher nun ein Blick auf die Entwicklung der folgenden Zeitachse:

Die Übernahme der Firma Urchin legte die technologische Grundlage für die Entstehung von Google Analytics im November 2005. Nach knapp einem Jahrzehnt Weiterentwicklung der Plattform sowie dem Launch des Google Tag Managers gegen Ende des Jahres 2012, gab Google die Übernahme der App Analytics & Development-Software Firebase bekannt.

Nach jahrelangen Gerüchten über eine mögliche Abschaffung von Universal Analytics, veröffentlichte Google die erste Beta-Version der Google Analytics App + Web Property im Juli 2019, welche seit Oktober letzten Jahres unter dem Namen “Google Analytics 4” läuft.

Ein notwendiger Wandel?

Mit dem Kauf und der Weiterentwicklung von Firebase wurde das App-Tracking seitens Google revolutioniert. Hit-Types wie Pageviews und Sessions weichen dem Fokus auf User und Events. Statt Dimension-Scopes gibt es in Firebase User Properties und Event Parameter. Hit-Limit und Sampling sind Geschichte. Schon im Jahr 2016 war klar, dass Google damit einen neuen Grundstein für die zukünftige Datenaggregierung gelegt hat. Und das nicht nur für mobile Anwendungen.

Mit der Bekanntgabe zur Einstellung des Legacy SDK für Google Analytics im Februar 2020, wurden Free User des Tools gezwungen, auf Firebase umzusteigen, da mit der Einstellung des SLA auch die Datenerhebung und -verarbeitung der legacy App-Properties endete. Auf historische Daten konnte ab dato weder über das Interface noch über die API zugegriffen werden.

Dieses radikale Commitment seitens Google schaffte auf den ersten Blick jedoch ein neues Problem: Zwei Tools, völlig isoliert voneinander. Unterschiedlicher Processing-Logik und mit Ausnahme einiger Workarounds keine gute Möglichkeit für eine Zusammenführung und Analyse der Daten im Interface.

Doch was ist die Intention dahinter? – Es ist eine langfristige Strategie. Werfen wir erneut einen Blick auf den oben aufgeführten Zeitstrahl, wird klar, dass Universal Analytics uns schon ca. 8 Jahre als Plattform zur Analyse web-basierter Daten begleitet. Ohne fundamentale Änderungen an seinem Datenmodell. Ein bestehendes Konzept, das über die Jahre lediglich durch Features erweitert wurde. Ein Modell, in dem Nutzer und Ereignisse die Basis darstellen, scheint dem stark aggregierten und sitzungsbezogenen Modell von Universal Analytics überlegen zu sein und schafft die Grundlage für flexibleres als auch komplexeres Data-Processing. Die Zusammenführung beider Plattformen und die Verwendung einer gemeinsamen technischen Grundlage scheint also überaus sinnvoll und längst überflüssig zu sein.

Elementare Veränderungen im Überblick

Die elementarsten Veränderungen sind die Vereinheitlichung der Messung von App- und Web- Anwendungen sowie die kostenlose Verknüpfung mit BigQuery, auch für Nutzer ohne Google Analytics 360 Lizenz. Durch den BigQuery Realtime Streaming Export erschließen sich außerdem völlig neue Möglichkeiten für die Digitale Analyse und Optimierung. Auf Grundlage der Realtime-Rohdaten lassen sich zum Beispiel Realtime-Analysen und anschließende Optimierungen auf der Webseite vornehmen, während der Nutzer sich noch auf der Website befindet. Ein weiterer spannender Anwendungsfall könnte sein, dass Marketing-Touchpoints einer Customer Journey in Realtime attribuiert und die Ergebnisse direkt an die jeweiligen Werbesysteme (z.B. Google Ads, Facebook etc.) zurückgespielt werden.

Auch der datenschutzkonforme Einsatz der Tools ist ein Teil der Agenda. In Google Analytics 4 werden IP-Adressen bereits ohne Konfiguration standardmäßig anonymisiert. Zukünftig wird stärker an einer Datenverknüpfung ohne Unique Identifier wie Cookies gearbeitet.

Folgend ein Vergleich der wichtigsten Key-Facts.

Mit GA4 wurde ein neuer Maßstab für die Zukunft der Web Analyse gesetzt. Auch wenn GA4 offiziell nicht mehr unter dem Status einer Beta geführt wird, ist es in seiner aktuellen Entwicklung noch nicht für den Produktiveinsatz geeignet.

Neben der Vereinheitlichung des historisch gewachsenen Hit-Modells mit seiner Trennung von Pageviews und Events, einem integrierten Debug-View steht nun auch Nutzern ohne Google Analytics 360-Lizenz die Möglichkeit zur Verfügung, eine Property mit einem BigQuery-Projekt zu verknüpfen. Somit bietet GA4 auch kleineren Unternehmen völlig neue Möglichkeiten hinsichtlich der Analyse von App und Web Daten sowie deren Realtime Optimierung. Dennoch gibt es zurzeit wie folgt einige Schwachstellen.

Momentane Schwachstellen von Google Analytics 4

Zielvorhaben (Conversions)
Conversions können nur auf Basis bereits bestehender Events angewandt werden. Komplexere Zielvorhaben, wie bspw. Engagement-Ziele, können nicht durch Bedingungs-Muster in GA4 abgebildet werden. Das führt entweder zur Nutzung der definierten Standards in GA4, der Abbildung der genutzten Logik im Google Tag Manager oder der Aufbereitung der Daten im BigQuery Export. Ein Beispiel hierfür ist die Engaged Rate, welche die Bounce Rate in GA4 ablöst. Damit eine Session als „engaged“ eingestuft werden kann, muss der Nutzer während seiner Verweildauer mindestens eine der folgenden Aktionen ausführen:

  • Aktive Beschäftigung von mind. 10 Sekunden
  • Ein Conversion-Event auslösen
  • ≤ 2 Page-/ Screenviews auslösen

Verknüpfungen
Google AdSense, Search Console, etc. können je nach Nutzungsintention von GA von hoher Bedeutung sein. Eine Möglichkeit zur Verknüpfung ist derzeit jedoch noch nicht vorhanden.

Datenansichten
Für eine getrennte Analyse einzelner Website-Bereiche oder Subdomains muss ein neuer Data-Stream angelegt werden, welcher in eine dedizierte Property sendet. Ebenso ist ein gesonderter Data-Stream für jede App notwendig.

Firebase Projekt Integration
Derzeit lässt sich nur ein Firebase Projekt mit einer GA4-Property verbinden. Laufen verschiedene Varianten einer App in unterschiedlichen Firebase Projekten, ist ggf. eine Migration erforderlich.


Empfehlung

Eines sollte klar sein: GA4 steckt noch in den Kinderschuhen und weist zu diesem Zeitpunkt neben vielversprechenden Änderungen und Features noch Schwachstellen auf.

Auch wenn nach offiziellen Angaben keine weiteren Updates mehr für Universal Analytics folgen, sollte ein vollständiger Wechsel nicht überstürzt werden. Da GA4 ein komplett unterschiedliches Datenmodell verwendet, gibt es hinsichtlich der Datenhistorie keinen nahtlosen Übergang.

Unsere Empfehlung ist es ab sofort Google Analytics 4 und Universal Analytics parallel laufen zu lassen. Dieser hybride Ansatz gewährleistet, sich optimal mit dem neuen Measurement-Modell und dem Interface vertraut machen zu können, ohne das bestehende Tagesgeschäft zu beeinträchtigen. Bei einem vollständigen Umstieg auf GA4 bestehen dann zudem bereits historische Daten die für spätere Vergleichsanalysen sinnvoll sein können.

Gastbeitrag in Zusammenarbeit mit mohrstade

Beitrag geschrieben von Isabel Lang, Head of Marketing DACH bei OVERDOSE

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