Einführung in Google Analytics 4
Google Analytics ist eines der bekanntesten Tools zur Analyse von Website- und App-Daten. Es hilft Unternehmen, ihre Zielgruppen besser zu verstehen, ihre Marketingstrategien zu optimieren und ihre Geschäftsentscheidungen auf Daten zu stützen. Im Jahr 2020 hat Google jedoch eine neue Version von Google Analytics eingeführt: Google Analytics 4. In diesem Artikel werden wir uns die neuen Features, die Unterschiede zu Universal Analytics und Best Practices für die Verwendung ansehen.
Warum braucht man Google Analytics 4?
Es bietet viele neue Funktionen und Verbesserungen gegenüber der älteren Version, Universal Analytics. Es nutzt Machine Learning, um Nutzerinteraktionen auf Ihrer Website oder in Ihrer App besser zu verstehen und um Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen. Außerdem ermöglicht es auch eine bessere Integration mit anderen Google-Produkten wie Google Ads und bietet eine verbesserte Datenschutzverwaltung.
Neue Features
Event-basierte Tracking
Eine der größten Veränderungen ist das Event-basierte Tracking. Im Gegensatz zum seitenbasierten Tracking von Universal Analytics ermöglicht das Event-basierte Tracking von Google Analytics 4 die Erfassung von Nutzerinteraktionen auf einer tieferen Ebene. Es ermöglicht die Erfassung von Ereignissen wie Klicks, Seitenaufrufen und Aktionen, die von Nutzern auf Ihrer Website oder in Ihrer App durchgeführt werden.
Datastream-API
Google Analytics 4 ermöglicht auch die Integration von Daten aus anderen Quellen mithilfe der Datastream-API. Dies ermöglicht eine umfassendere Analyse von Daten, die nicht unbedingt von Ihrer Website oder Ihrer App stammen. Beispiele für solche Datenquellen sind CRM-Systeme, Offline-Verkäufe oder Telefonanrufe.
Integration mit Google Ads
Eine weitere wichtige Neuerung ist die verbesserte Integration mit Google Ads. Google Analytics 4 bietet eine nahtlose Verknüpfung mit Google Ads, die es ermöglicht, die Effektivität von Anzeigen besser zu messen und zu optimieren. Mit dieser Integration können Sie beispielsweise sehen, wie viele Nutzer Ihre Website besuchen, nachdem sie auf eine Anzeige geklickt haben, und wie sich diese Nutzer auf Ihrer Website verhalten.
Machine Learning und Predictive Analytics
Ein weiteres Highlight ist die Nutzung von Machine Learning und Predictive Analytics. Google nutzt Machine Learning-Modelle, um Ihre Daten automatisch zu analysieren und Vorhersagen über das Verhalten von Nutzern zu treffen. Diese Vorhersagen können Ihnen helfen, Ihre Marketingstrategien besser zu planen und zu optimieren.
Unterschiede zwischen Google Analytics 4 und Universal Analytics
Datenmodell und Datenerfassung
Der größte Unterschied zwischen Google Analytics 4 und Universal Analytics besteht im Datenmodell und der Datenerfassung. Universal Analytics nutzt ein seitenbasiertes Modell, bei dem jeder Seitenaufruf als eine separate Sitzung betrachtet wird. Google Analytics 4 hingegen nutzt ein ereignisbasiertes Modell, das es ermöglicht, alle Nutzerinteraktionen innerhalb einer Sitzung zu erfassen.
Datenschutz und Datenverwaltung
Ein weiterer wichtiger Unterschied besteht in der Datenschutzverwaltung und Datenverwaltung. Google Analytics 4 bietet bessere Kontrollmöglichkeiten für den Datenschutz und ermöglicht es, Nutzerdaten zu anonymisieren oder zu löschen. Es ermöglicht auch die Erstellung von Datenverwaltungspolicies, um sicherzustellen, dass Daten auf eine sichere und verantwortungsvolle Weise gespeichert werden.
Berichterstellung und Analyse
Ein weiterer Unterschied zu Universal Analytics besteht in der Berichterstellung und Analyse. Google Analytics 4 bietet eine verbesserte Berichterstellung mit neuen Visualisierungsmöglichkeiten und der Möglichkeit, benutzerdefinierte Berichte zu erstellen. Es bietet auch eine bessere Integration mit anderen Google-Produkten wie Google Ads und Google BigQuery.
Erste Schritte
Datenstruktur und Datenfluss
Bevor Sie Google Analytics 4 nutzen können, müssen Sie die Datenstruktur und den Datenfluss verstehen. Es verwendet einen anderen Datenfluss als Universal Analytics, der es ermöglicht, Ereignisdaten zu sammeln und zu speichern. Deswegen ist es wichtig, den Datenfluss und die Datenstruktur zu verstehen, bevor Sie den Tracking-Code einrichten.
Tracking-Code einrichten
Um Google Analytics 4 nutzen zu können, müssen Sie den Tracking-Code auf Ihrer Website oder in Ihrer App einrichten. Der Tracking-Code muss auf jeder Seite Ihrer Website oder in jeder relevanten App-Seite platziert werden. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass der Tracking-Code korrekt eingerichtet ist, damit alle Ereignisse und Nutzerinteraktionen korrekt erfasst werden können.
Einrichten von Conversion-Tracking
Google Analytics 4 bietet auch eine verbesserte Conversion-Tracking-Funktionalität. Sie können Conversion-Tracking einrichten, indem Sie Ziele oder Ereignisse definieren, die für Ihr Unternehmen wichtig sind. Sie können dann die Ergebnisse dieser Conversion-Tracking-Funktionen in Berichten analysieren und optimieren.
Best Practices
Datenqualität sicherstellen
Um sicherzustellen, dass Ihre Daten von hoher Qualität sind, sollten Sie sicherstellen, dass Sie relevante Ereignisse definieren und sicherstellen, dass alle Ereignisse korrekt erfasst werden. Sie sollten auch sicherstellen, dass Ihre Datenquellen korrekt konfiguriert sind und dass Sie eine gute Datenqualitätskontrolle durchführen.
Zielgruppensegmentierung nutzen
Google Analytics 4 bietet eine verbesserte Zielgruppensegmentierungsfunktion. Sie können Nutzer nach verschiedenen Kriterien segmentieren, wie z.B. nach demografischen Merkmalen, Interessen oder Verhaltensweisen. Die Nutzung dieser Funktionen kann Ihnen helfen, bessere Einblicke in Ihre Zielgruppen zu erhalten und bessere Marketingstrategien zu entwickeln.
Machine Learning Funktionen verwenden
Google Analytics 4 nutzt Machine Learning, um Vorhersagen über das Verhalten von Nutzern zu treffen. Sie sollten diese Funktionen nutzen, um bessere Einblicke in Ihre Zielgruppen zu erhalten und Ihre Marketingstrategien zu optimieren. Sie können z.B. die Machine Learning-Funktionen nutzen, um Vorhersagen über das zukünftige Verhalten von Nutzern zu treffen und um bessere Marketingkampagnen zu planen.
Herausforderungen bei der Verwendung von Google Analytics 4
Komplexität der Datenmodellierung
Die Verwendung kann aufgrund der Komplexität des Datenmodellierungsprozesses herausfordernd sein. Es erfordert ein tiefes Verständnis der Datenstruktur und des Datenflusses, um sicherzustellen, dass alle Ereignisse korrekt erfasst werden. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass Sie die notwendigen Ressourcen und Kenntnisse haben, um das Datenmodellierungsverfahren durchzuführen.
Mangelnde Dokumentation
Ein weiteres Problem bei der Verwendung ist die mangelnde Dokumentation. Da es sich um eine relativ neue Version handelt, gibt es möglicherweise noch nicht genügend Dokumentationen und Support-Ressourcen, um alle Fragen zu beantworten. Es ist wichtig, dass Sie die verfügbaren Ressourcen nutzen und sich an Experten wenden, wenn Sie Unterstützung benötigen.
Benutzerfreundlichkeit der Benutzeroberfläche
Ein weiteres Problem bei der Verwendung ist die Benutzerfreundlichkeit der Benutzeroberfläche. Es kann schwierig sein, die richtigen Berichte und Daten zu finden, insbesondere für Benutzer, die nicht mit der Plattform vertraut sind. Es ist wichtig, dass Sie sich Zeit nehmen, um sich mit der Plattform vertraut zu machen und die verfügbaren Schulungsressourcen zu nutzen.
Fazit
Google Analytics 4 ist eine leistungsstarke Plattform für die Analyse von Website- und App-Daten. Es bietet viele neue Funktionen und Verbesserungen gegenüber der älteren Version, Universal Analytics. Es nutzt Machine Learning, um Nutzerinteraktionen besser zu verstehen und um Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen. Außerdem ermöglicht es auch eine bessere Integration mit anderen Google-Produkten wie Google Ads und bietet eine verbesserte Datenschutzverwaltung.
