Universal Analytics vs. Google Analytics 4: Datenmodelle und andere Hauptunterschiede erklärt

Der Übergang von Universal Analytics (GA3 oder UA) zu Google Analytics 4 (GA4) bringt eine Vielzahl von Änderungen mit sich, darunter den Wechsel des verwendeten Datenmodells.

Das Datenmodell von GA3 basiert auf Sitzungen (Sessions) und Seitenaufrufen. Im Gegensatz dazu basiert das GA4-Datenmodell auf Ereignissen (Events) und Parametern. Dies bedeutet, dass die beiden Analyse-Plattformen dieselben Daten unterschiedlich erfassen, verarbeiten und auswerten. Doch die Unterschiede strecken sich weiter. GA4 führt eine neue Benutzeroberfläche ein. Es fehlt an bekannten Schlüsselfunktionen seines Vorgängers, schränkt einige von ihnen ein oder führt ganz neue ein. 

Unternehmen und Fachleute, die Funktionen von UA schätzen, haben darauf einen von zwei Wegen eingeschlagen. Entweder implementierten sie eine Analytics Plattform, die eine völlig neue Tracking-Logik verwendet, oder suchten nach einer neuen Plattform, die auf bekannten Datenmodellen basiert. 

In diesem Artikel beschreiben wir die Unterschiede zwischen GA3 und GA4, um Ihnen zu helfen, die Stärken und Schwächen der neuen Plattform von Google zu verstehen. Welche Analysemethode ist für Sie besser geeignet? Möchten Sie auf GA4 umsteigen oder sich eher nach einer Alternative umsehen, die die Lücken der Plattform schließt? Beachten Sie dabei, dass wir uns in diesem Vergleich hauptsächlich auf die Standardeinstellungen der Plattformen stützen.

Und falls Sie entscheiden, dass das nutzerzentrierte GA4 keine gute Wahl für Sie ist, zeigen wir Ihnen die Alternativen.

Inhaltsverzeichnis

1. Universal Analytics (GA3) vs. Google Analytics 4 (GA4)
   1. Messmodelle von Universal Analytics und Google Analytics 4
   2. Conversion-Attribution
   3. Akquisitionsberichte
   4. Ziel-Conversions
   5. Absprungrate und Interaktionsrate
   6. Cookies und Einwilligungen
   7. Customer Journey-Analyse: Funnels, Nutzerströme und mehr
   8. Umfangreiche Funktionen zum E-Commerce-Tracking
   9. Datensampling
   10. Mobile und App-Analytics
   11. Erforderliche Kompetenzen
2. Privatsphäre der Nutzer ist wichtig
3. Ein kurzer Überblick über das Potenzial der Plattform
   1. Vorteile und Nachteile von GA3
      1. Vorteile
      2. Nachteile
   2. Vorteile und Nachteile von GA4
      1. Vorteile
      2. Nachteile
4. Fazit
   1. Ist GA4 die richtige Wahl für Ihr Unternehmen?
      1. GA4 ist eine gute Wahl:
      2. GA4 ist eine schlechte Wahl:
5. Was ist die Alternative zu GA4?

Universal Analytics (GA3) vs. Google Analytics 4 (GA4)

Eines der ersten Dinge, das Ihnen bei Google Analytics 4 auffallen, ist die Struktur der Plattform. Sie unterscheidet sich deutlich von Universal Analytics. Wo Sie früher Ansichten hatten, haben Sie jetzt Datenströme. Beide Plattformen ermöglichen es Ihnen, die gleiche Menge an Details zu verfolgen, aber sie messen sie unterschiedlich. 

Google Analytics 4 ist in mancher Hinsicht vereinfacht. Sie konfiguriert nämlich ein paar Dinge automatisch für Sie. Für den Web-Datenstrom, den Sie in einer Property einrichten, erfasst sie beispielsweise automatisch Seitenaufrufe, Scrolls, Videowiedergaben, Dateidownloads, Website-Suche, Klicks und ausgehende Links. Da Google einige dieser Schlüsseleinstellungen vorausgewählt hat, ist es einfacher, die Analyse zu starten. Die standardmäßig erfassten Daten sind jedoch deutlich stärker eingeschränkt und Sie müssen sie weiter anpassen. Dies bedeutet, dass die Implementierung viel schwieriger wird, wenn Sie Ihren Datensatz in GA4 personalisieren möchten.

Messmodelle von Universal Analytics und Google Analytics 4

UA ist eine sitzungsbasierte Analytics-Plattform. Dies bedeutet, dass alle Berichte auf Sitzungen basieren. Eine Sitzung bezieht sich auf verschiedene Interaktionen, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens stattfinden. Stellen Sie sich eine Sitzung als einen Container für alle Nutzeraktionen vor, die auf Ihrer Website passieren.  

Folgende Fragen sind bei der sitzungsbasierten Analyse entscheidend: Wie begann die Sitzung? Also z. B. von welchem Kanal kam der Nutzer. Wie endete die Sitzung? Nämlich auf welcher Seite der Nutzer sie abbrach. Und was sind die durchschnittlichen Sitzungszeiten und Seiten pro Besuch?

Der ereignisbasierte Ansatz ändert die Art und Weise, wie GA4 die Daten misst. GA4 basiert auf nutzerbezogenem Tracking und konzentriert sich auf Nutzerinteraktionen und Ereignisse auf verschiedenen digitalen Plattformen. Während die sitzungsbasierte Analyse Informationen wie Seitenaufrufe, Nutzer-Timing und App-/Bildschirmaufrufe als Hit-Typen klassifiziert, zählt sie GA4 als Ereignisse.

Lassen Sie uns dies näher erklären. Ereignisse in UA verfolgen Informationen über bestimmte Nutzeraktionen auf Ihrer Seite, wie Button-Klicks oder Scrollen. Damit sie funktionieren, müssen Sie sie entsprechend einrichten. In GA4 bietet das ereignisbasierte Datenmessungsmodell eine nutzerzentriertere Sicht auf die Daten, die über das Tracking von Sitzungen und Seitenaufrufen hinausgeht. Alle Daten, die in Ihre Berichte einfließen, sind Ereignisse. Dazu zählen auch Informationen über Nutzer, Aktionen sowie Daten aus Ihrer Website und/oder mobilen Apps.

UA verwaltet Ereignisse mit dem Google Tag Manager oder einem Code, den sie auf der Website einfügt. GA4 bearbeitet hingegen einige Ereignisse direkt in der Benutzeroberfläche von Google Analytics.

Conversion-Attribution

Wegen der verschiedenen Datenmodelle ist auch die Attributionsmodellierung in UA und GA4 unterschiedlich.

UA verfügt über robuste Funktionen zur Attributionsmodellierung – mit Multi-Channel-Trichtern und umfangreichen Attributionsberichten. Sie sind unerlässlich, wenn Sie die Konversionen bewerten. Überdies segmentieren Sie mit Universal Analytics Ihre Attributionsberichte. Sie bietet datengesteuerte Attributionsberichte, die auf Algorithmen basieren. Mit diesen Berichten bewerten Sie konvertierende und nicht konvertierende Pfade.

Die Attributionsmodellierung in GA4 ist datengesteuert und nutzt fortschrittliche KI, um den Einfluss der einzelnen Touchpoints auf die Conversion zu verstehen.

Akquisitionsberichte

UA gibt Ihnen Einblicke in die Performance verschiedener Kanäle für die Kundenakquise, wie organische oder bezahlte Anzeigen. Somit finden Sie heraus, wie Besucher auf Ihre Website gelangen, welche Traffic-Quelle für Sie funktioniert und welche Seiten zu optimieren sind.

Berichte zur Traffic-Akquise sind besonders hilfreich. Sie zeigen Ihnen, wie die Traffic-Quellen in Bezug auf die Gesamtzahl der Sitzungen auf der Website und auf die Conversion-Rate abschneiden.

Betrachten wir jetzt den Bericht „Source/Medium“. Dieser Bericht ist die richtige Anlaufstelle, wenn Sie die Performance verschiedener Traffic-Quellen und -Medien verstehen möchten. Sie finden die Referrals auch unter der Registerkarte „Acquisition“ – in den Berichten „All Traffic“ und „All Referrals“. Nutzen Sie dann die Informationen über die „Startpunkt der Sitzung“ (d. h., wo der Nutzer die Website gefunden hat), um die Ergebnisse Ihrer Referral-Marketingkampagnen zu optimieren.

In Google Analytics 4 sind ursprünglich nur 3 Akquisitionsberichte verfügbar. Daher bietet GA4 möglicherweise weniger nützliche Analyseeinblicke als Universal Analytics. Die verfügbaren Informationen reichen einfach nicht, um sich ein vollständiges Bild davon zu machen, was auf Ihrer Website passiert.

Ziel-Conversions

In Universal Analytics verfolgen und analysieren Sie die Conversion-Rate von jeder Traffic-Quelle für jedes Ziel. Nutzen Sie die Metrik „Endpunkt der Sitzung“, um die Conversionsrate zu analysieren und zu optimieren.

So zeigt Ihnen etwa der Bericht „Ziel-URLs“ die URLs an, wo die meisten Ziele erreicht werden. Häufig wird so ein Bericht die URLs enthalten, die Sie als den gewünschten Endpunkt definiert haben (z. B. ein Anmeldeformular auf Ihrer Dankesseite). Und wenn Sie Ziele basierend auf Ereignissen definieren, erweist sich dieser Bericht als noch nützlicher. Er zeigt nämlich, welche Elemente der Website am besten zu Conversions beitragen. Implementieren Sie dazu den Code auf jeder Seite Ihrer Website und sammeln Sie damit Daten über Klicks auf Schaltflächen, Links, Social-Media-Profile und mehr.

In GA4 sind die Ziele wie Conversions nicht URL-basiert. Sie können nicht etwa wie in GA3 den „Endpunkt der Sitzung” verwenden, so dass es schwierig ist, tatsächliche Abbrüche ohne Sitzungen zu ermitteln. 

Sie sehen nur Conversions, die auf Ereignissen basieren, weshalb Sie den Google Tag Manager für die meisten Conversion-Elemente verwenden müssen. Um die Ereignisse als Conversion festzulegen, müssen Sie sie in vorhandenen Ereignissen als Conversion markieren.

Ein solches Conversion-Tracking-Setup bietet Ihnen einerseits mehr Flexibilität und ermöglicht die Verfolgung auch sehr komplexer Ereignisabläufe. Aber die Notwendigkeit, GTM auch für einfache Conversions zu verwenden, erschwert das Setup. Ferner können in GA4 bestimmte als Conversions markierte Ereignisse nicht als separate Metriken im Reporting isoliert werden.

Absprungrate und Interaktionsrate

Laut Google ist GA4 kundenorientierter, weil sie die Kundenaktionen nicht mehr nur nach einzelnen Geräten oder Plattformen misst. Stattdessen soll GA4 dieses Verhalten auf andere Weise bewerten: Basierend auf den Interaktionen der Kunden mit Ihrem Unternehmen. Deswegen sind einige einst vertraute Metriken nun nicht vorhanden.

Die Absprungrate von Universal Analytics wurde geändert. In GA4 gibt es eine Interaktionsrate und eine Absprungrate. Beide Metriken sind in Bezug auf bearbeitete Sitzungen definiert.

• Eine Sitzung ist ein Zeitraum, in dem ein Nutzer mit Ihrer Website oder App interagiert.
• Eine Sitzung mit Interaktion ist eine Sitzung, die länger als 10 Sekunden dauert und ein Conversion-Ereignis oder mindestens 2 Seiten- oder Bildschirmaufrufe umfasst.

Die Interaktionsrate ist der Prozentsatz der Sitzungen mit Interaktionen auf Ihrer Website oder in Ihrer App. Die Absprungrate ist der Prozentsatz der Sitzungen an, bei denen es keine Interaktionen gab.

Die Interaktionsrate ist hilfreich, aber weniger spezifisch als die Absprungrate. Mit GA4 haben Sie also weniger Kontrolle, da die Zeit für eine engagierte Sitzung bis zu 55 Sekunden beträgt und Sie können nicht verhindern, dass sich Conversion-Ereignisse auf die Absprungrate auswirken.

Die Möglichkeit, Landing-Pages nach den niedrigsten und höchsten Absprungrate zu betrachten, ist ein unschätzbarer Einblick für Digital Marketer. Er liefert nämlich Informationen, welche Seiten am besten funktionieren und welche zu optimieren sind. Wenn also die Absprungrate eine wichtige Metrik für Ihr Unternehmen ist, müssen Sie einen neuen Weg finden, um Ihre besten und schlechtesten Seiten zu identifizieren.

Bemerken Sie dabei, dass die Absprungrate in UA keine Zeitschwelle hat. Dies bedeutet, dass Universal Analytics eine Sitzung als Null-Sekunden-Sitzung aufzeichnet, wenn ein Website-Besucher von einer Webseite abspringt. Im Gegensatz zur Absprungrate ist die Interaktionsrate mit einem Zeitschwellenwert verbunden. Daher ist sie nützlicher, wenn Sie Nutzeraktivität auf einer einzelnen Seite einer Website/App messen möchten.

*Dieser Parameter ist konfigurierbar. Er macht die Analyse flexibler, aber auch schwieriger, da Sie die Standardeinstellung dafür kennen müssen.

Cookies und Einwilligungen

Bei UA fließen die Daten über Cookie-basiertes Tracking in die Analytics-Plattform. Die Website sendet Cookies (oder ähnliche Identifikatoren) an den Webbrowser eines Nutzers und ermöglicht so die Überwachung der Webaktivitäten während dessen Sitzung. 

Wenn Ihr Unternehmen personenbezogene Daten von EU-Bürgern bearbeitet, unterliegen Sie der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Die DSGVO verlangt von Websitebetreibern, dass sie Details zu der Quelle und dem Zweck der Datenerfassung offenlegen und darüber informieren, mit wem sie diese Daten teilen. Gemäß der DSGVO müssen Sie eine ausdrückliche Einwilligung eines EU-Bürgers einholen, um seine personenbezogenen Daten erheben und verarbeiten zu dürfen. Wenn der Nutzer seine Einwilligung verweigert, dürfen Sie dies nicht tun.

Wenn Sie ein Tool wie Universal Analytics verwenden, um Nutzer zu tracken, müssen Sie über ein Cookie-Banner um Einwilligung bitten. Denn die von Plattformen wie GA verwendeten Cookies enthalten potenziell viele personenbezogene Daten über die Identität, den Standort und die Online-Aktivitäten eines Besuchers. 

Je nachdem, wie viele Nutzer sich dafür entscheiden, führt dies möglicherweise zum Rückgang des messbaren Website-Traffics.

GA4 verlässt sich nicht auf Cookies und JavaScript-Variablen, um jeden Seitenaufruf zu verfolgen. Zu diesem Zweck ruft sie Daten auf Basis bestimmter Ereignisse ab. Wenn aber Cookies für das Trackingverfügbar sind, nutzt sie GA4 aus.

Sie müssen immer noch ein Cookie-Banner auf Ihrer Website anzeigen, um GA4-Tags auszulösen und Nutzerdaten zu erfassen. Erteilt der Nutzer keine Einwilligung, werden die Daten ohne Identifikatoren erfasst.

Die gesammelten Daten bestehen nur aus Ereignissen mit begrenzten Nutzerinformationen, was die Analyse der Customer Journey, die Conversion-Attribution oder die Funnel-Analyse erschwert. Die Ereignisse werden nicht mit einer Sitzung verknüpft.

Google wendet Verhaltensmodellierung an. Mithilfe von maschinellem Lernen wird das Verhalten von Nutzern, die Analytics-Cookies ablehnen, auf der Grundlage des Verhaltens ähnlicher Nutzer, die Analytics-Cookies akzeptieren, modelliert. Das bedeutet, dass die Berichte, die Sie in GA4 analysieren, modellierte Daten anzeigen und nicht das tatsächliche Verhalten der Besucher Ihrer Website. Deswegen ist Privacy by Design von GA4 möglicherweise keine geeignete Lösung, wenn Sie hundertprozentig zuverlässige Daten sammeln möchten und wenn die Benutzer dem Tracking nicht zustimmen.

Customer Journey-Analyse: Funnels, Nutzerströme und mehr

Beim sitzungsbasierten Modell von UA beruhen die Nutzerströme und Funnels auf Events, die innerhalb eines Besuchs (einer Session) stattfinden. Dies liefert weniger genaue Einblicke, wenn Nutzer die Schritte in einem Conversion-Funnel bei verschiedenen Besuchen abschließen.

GA4 bietet Ihnen kundenzentrierte Messwerte von mehreren Touchpoints aus. Diese Daten sind nicht nach Geräten oder Plattformen fragmentiert. Dank der kundenzentrierten Einblicke erhalten Sie ein umfassenderes Bild des Buyer-Funnels. Insbesondere, wenn Ihr Conversion-Funnel aus vielen Schritten besteht, die bei separaten Besuchen abgeschlossen werden können. 

Lassen Sie uns dies im Detail besprechen. Nutzer von Google Analytics 4 haben Zugriff auf die Explorative Trichteranalyse. GA4 verwendet für die Trichteranalyse bereits gesammelte Daten. In Universal Analytics müssen Sie zuerst ein Ziel definieren, um die Trichteranalyse zu nutzen. Der Bericht zeigt nämlich nur Daten an, die ab diesem Punkt gesammelt wurden. Während Universal Analytics die Schritte auf Basis der „Page”-Dimension anpasst, nutzt GA4 Ereignisse dafür – mit Filterung nach anderen Dimensionen.

Universal Analytics bietet viele Arten von Flow-Berichten zum:

• Verhaltensfluss
• Zielvorhabenfluss
• Nuzterfluss
• Ereignisfluss
• Trichter-Visualisierung
• Google Play-Verweisfluss

GA4 verfügt über keinen Verhaltensfluss-Bericht. Stattdessen verwenden Sie die Vorlagen zur explorativen Trichteranalyse, um die User-Journey zu tracken. Nutzen Sie die Explorative Trichteranalyse, um einen vorbestimmten Pfad zu tracken, oder die Explorative Pfadanalyse für das freie Tracking.

Umfangreiche Funktionen zum E-Commerce-Tracking

UA bietet eine Fülle von Daten für E-Commerce-Analytics. Sie verfolgen und analysieren damit Transaktionen, Einnahmen oder verkaufte Produkte.

Die E-Commerce-Daten in UA geben Ihnen wertvolle Einblicke in:

• Produkte mit einer hohen (oder niedrigen) Anzahl von Verkäufen
• Den durchschnittlichen Umsatz
• Die Anzahl der Produkte pro Transaktion
• Die Conversion-Rate Ihres Online-Shops 
• Änderungen sowie Trends bei Transaktionen und Umsatz im Laufe der Zeit

GA4 fehlt das in UA verfügbare erweiterte E-Commerce-Modul. E-Commerce-Berichte in GA4 scheinen viel weniger Informationen zu liefern als die von Universal Analytics. Das Fehlen von benutzerdefinierten Dimensionen auf Produktebene in GA4 kann Sie beispielsweise überraschen, wenn Sie stark auf E-Commerce angewiesen sind. Darüber hinaus fehlen in GA4 einige wichtige Metriken, mit denen Sie die Leistung auf Artikelebene bestimmen: Add-to-Detail und Buy-to-Detail Rate. Sie waren in UA verfügbar.

Wegen des unterschiedlichen Conversion-Modells werden Sie komplexere Konversionen, wie Click-to-Call oder Käufe, im Google Tag Manager (GTM) verfolgen müssen. Um diese jedoch einzurichten, benötigen Sie technisches Wissen. Dies wird potenziell Probleme für Betreiber von E-Commerce-Websites verursachen, die mehrere komplexe Konversionen verfolgen.

Also, wenn Ihr Unternehmen auf detaillierte E-Commerce-Berichte angewiesen ist, verlassen  Sie sich nicht ausschließlich auf GA4. Zumindest noch nicht.

Datensampling

Universal Analytics wendet Datensampling automatisch an, sobald Sie das monatliche Limit von 500.000 Sitzungen erreichen. 

In GA4 erfolgt Sampling in der standardmäßigen und erweiterten Berichterstattung, wenn die Daten 10 Millionen Hits überschreiten (oder 1 Milliarde Hits im Fall von GA4 360).

Mobile und App-Analytics

Das ereignisbasierte Datenmodell von GA4 ermöglicht ein einheitliches Tracking-System für Web und App.

Früher mussten Sie Google Analytics für Ihr Website-Tracking und Firebase für Ihr App-Tracking verwenden. Jetzt erledigen Sie alles an einem Ort.

Erforderliche Kompetenzen

Das neue Layout schüchtert manchmal neue GA4-Nutzer ein. Die vertraute Universal Analytics-Oberfläche ist verschwunden. Zusammen mit den Standardberichten und -metriken.

Google Analytics 4 verzichtet auf eine vorgefertigte Berichtsschnittstelle. Die neue Oberfläche ist eher ein Schritt hin zu einem Do-it-yourself-Tool für Berichte. Die Explorative Trichteranalyse in GA4 ist eine Kollektion von fortgeschrittenen Techniken, die über die Standardberichte hinausgehen. Sie helfen Ihnen, Einsicht in das Verhalten Ihrer Kunden zu gewinnen. Das neue Interface lässt sich also besser personalisieren, erfordert aber auch mehr analytisches Wissen. 

Außerdem scheint GA4 eher als ein Tool zum Sammeln vieler Daten konzipiert zu sein. Dabei findet ein Großteil der Analyse außerhalb der Plattform statt. Wie geschieht das? Da die GA4-Standardberichte begrenzt sind, erstellen viele Nutzer ihre GA4-Berichte in Looker Studio oder exportieren ihre Daten nach BigQuery. Dies erfordert tiefes Verständnis der Daten.

Privatsphäre der Nutzer ist wichtig

Lassen Sie uns zu guter Letzt noch über die Datenschutzstandards der beiden Plattformen sprechen.

Mehrere EU-Datenschutzbehörden (DSB) finden, dass der Einsatz von Universal Analytics und GA4 gemäß der DSGVO rechtswidrig ist. Bislang liegen Stellungnahmen der österreichischen, französischen, dänischen, norwegischen, italienischen und schwedischen DBS vor. Die Unternehmen wurden angewiesen, Google Analytics nicht mehr zu verwenden. Beide Plattformen übermitteln personenbezogene Daten der EU-Bürger an die USA. So machen sie die Informationen für die Überwachung durch US-Behörden zugänglich. Ferner sammelt Google nach wie vor Nutzer-IDs, die nicht DSGVO-konform anonymisiert werden. 

Google veröffentlichte zusätzliche Datenschutzkontrollen für GA4, um auf diese Datenschutzbedenken zu reagieren. Dazu gehören die standardmäßige IP-Anonymisierung und der Einwilligungsmodus. Mit der letzten Funktion ändern Sie das Verhalten von Google-Tags gemäß dem Einwilligungsstatus des Nutzers. Google führte auch kürzere Datenspeicherdauer, und die Option, personenbezogene Nutzerdaten innerhalb bestimmter Zeitspanne zu löschen, ein.  

Obwohl die Datenschutzfunktionen von GA4 auf dem Papier gut aussehen, bleiben sie unzureichend. Google schützt die Daten von EU-Bürgern weiterhin nicht ausreichend vor den US-Überwachungsgesetzen. GA4 verfügt über keinen Mechanismus, der die Datenspeicherung innerhalb der EU gewährleistet. Es lässt Sie auch nicht einen bestimmten regionalen Speicherort auswählen. Google informiert seine Nutzer auch nicht über Datenspeicherorte oder Datentransfers außerhalb der EU.

GA4 ist besucherorientiert, weshalb es auf die Erhebung von Daten über Einzelpersonen angewiesen ist. Es kann auch an der Einwilligungspflicht scheitern. Sie werden mit einem begrenzten Datensatz arbeiten. Wie bereits erwähnt, ist Google zwar bestrebt, mithilfe seiner prädiktiven Datenmodelle und Treffer-Tracking „Lücken zu schließen“, dies ist jedoch nicht mit Sitzungen (einschließlich Kanälen usw.) verknüpft und bietet Ihnen keinen vollständigen Einblick in Ihre Zielgruppe.

Ein kurzer Überblick über das Potenzial der Plattform

Vorteile und Nachteile von GA3

Vorteile und Nachteile von GA4

Fazit

Universal Analytics liefert Ihnen Informationen wie die Anzahl der Einzelbesucher und Seitenaufrufe auf Ihrer Website. Sie bietet eine Vielzahl von integrierten Berichten, wie Akquisitionsberichte, mit denen Sie Daten und Einblicke über Nutzerinteraktionen mit Ihrer Website erhalten. Und wenn Sie ein benutzerdefiniertes Ereignis-Tracking auf Ihrer Website einrichten, können Sie das Nutzerverhalten auf Ihrer Website noch besser verstehen. 

Somit liefert Ihnen UA Daten über Ihre Nutzer und tiefere Einblicke in die Performance Ihrer Website. GA4 bietet Ihnen hingegen mehr kundenorientierte Einsichten. 

Wenn Sie sich also auf das vollständig ereignisbasierte Datenmodell verlassen, ist das ein radikaler Wechsel. Das Datenmodell ist ein völlig anderes Produkt, mit einer neuen Benutzeroberfläche und sehr wenigen vordefinierten Funktionen.

Ist GA4 die richtige Wahl für Ihr Unternehmen?

Da wir jetzt ein besseres Bild davon haben, was GA4 ist und wie sie sich von GA3 unterscheidet, stellt sich die Frage: Für wen ist die neue Plattform geeignet? Vielleicht nicht für jeden.

GA4 ist eine gute Wahl:

1. Für größere Unternehmen. Sie benötigen Zeit und Ressourcen, um Ihre Datenpipeline zu überdenken, neu zu gestalten und neu aufzubauen. Insgesamt ist die Datenerfassung standardmäßig viel eingeschränkter. Sie erfordert manuelle Anpassungen und eine komplexe Implementierung, damit Sie Daten in GA4 gezielter erfassen. Dies wiederum ermöglicht es Unternehmen, das System wirklich auf ihren Bedarf zuzuschneiden. Erfordert aber dabei eine viel größere Investition in die Datenstrategie und -konfiguration.

2. Für einen Profi-Analytiker, der sich nicht scheut, sein Analytics-Setup anzupassen. In GA4 müssen Sie Ihr eigenes Ereignis-Tracking definieren und einsetzen, anstatt einfachere, standardmäßige und ältere Industriestandards zu verwenden. 

3. Für diejenigen, die eine detaillierte Funnel-Modellierung benötigen. In dem sitzungsbasierten Datenmodell von UA stützen Nutzerströme und Funnels auf Ereignisse, die innerhalb eines Besuchs (einer Sitzung) geschehen. Die ereignisbasierte Analyse von GA4 verwendet hingegen die Besucher-ID, um Ströme und Funnels zu generieren. Sie ist daher möglicherweise genauer, wenn der Conversion-Funnel aus mehreren Schritten besteht, die bei verschiedenen Besuchen abgeschlossen werden können.

4. Für Unternehmen, die einen App-First-Ansatz verfolgen. Sie sind bereits an das Firebase-Modell und die Berichterstattung gewöhnt, da GA4 das Analytics-Datenmodell von Firebase übernommen hat.

GA4 ist eine schlechte Wahl:

 1. Wenn Ihr Unternehmen kleine Datenteams hat. Kleinere Teams, die nicht viel mit der Datenerfassung zu tun haben, können die Vorteile von GA4 nur schwer nutzen. Es ist so, weil GA4 sich auf die Verwaltung und den Aufbau verschiedener Datenpipelines stützt.

2. Wenn Sie keine Kapazität und Ressourcen haben, um ein benutzerdefiniertes Ereignis-Tracking zu erstellen oder die Zeit, um benutzerdefinierte Berichte zu entwerfen und bereitzustellen. Dabei nehmen Sie keine externe Hilfe in Anspruch. 

3. Wenn Sie sich auf Verhaltensberichte, Benchmarking und E-Commerce-Flow-Berichte aus GA3 verlassen. Diese Funktionen gibt es in GA4 nicht mehr. Dies bedeutet, dass Sie bei null anfangen und stattdessen Ereignisse messen müssen. 

4. Wenn Sie detailliertere Informationen über Nutzerinteraktionen benötigen. Wenn Ihre Website nur eine Seite hat oder wenn Sie ganz viele On-Page-Aktionen (Ereignissen) messen möchten, kann es schwierig sein, diese ohne den Google Tag Manager zu verfolgen und Ereignisdaten an Google Analytics zu übertragen.

Was ist die Alternative zu GA4?

Die Realität ist, nichts zwingt Sie, auf GA4 umzusteigen. Viele alternative Plattformen erfordern kein so komplexes Setup, benutzerdefinierte Implementierungen für grundlegende Anwendungsfälle und fortgeschrittenes technisches Know-how, um nur einige lästige Probleme zu nennen.

Piwik PRO Analytics Suite ist einfach einzurichten. Sie macht es mühelos möglich, wichtige Einstellungen für die Datenerfassung zu konfigurieren, wie den Einsatz von Cookies, ohne die Benutzeroberfläche verlassen oder Code schreiben zu müssen. Die Plattform verfügt über eine Reihe integrierter Berichten, die denen von Universal Analytics ähneln. Sie bietet ein hohes Maß an Anpassungsoptionen, so dass Benutzer die Plattform auf ihren spezifischen Bedarf zuschneiden. Sie stellt auch offene APIs bereit, um die Integration mit anderen Tools und Systemen zu erleichtern. 

Was das Datenmodell betrifft, so unterstützt Piwik PRO Analytics Suite sowohl sitzungs- als auch ereignisbasierte Anwendungsfälle. Sie verwendet ereignisbasiertes Tracking, sammelt und verarbeitet aber Nutzerinteraktionen auf Sitzungsebene. Piwik PRO Analytics Suite erfüllt die Anforderungen von Analysten und Marketern gleichermaßen und ist somit universeller.

Ferner ist Piwik PRO Analytics Suite auf den Datenschutz ausgelegt. Sie verfügt über einen integrierten Consent Manager, der es einfach macht, Gesetze wie DSGVO oder TTDSG einzuhalten. Andere Funktionen, wie anonyme Datentracking-Methoden, ermöglichen es Ihnen, Daten ohne Einwilligung zu sammeln oder HIPAA einzuhalten. Sie profitieren außerdem von der vollen Kontrolle über die von Ihnen erfassten Daten. In Kombination mit flexiblem Hosting und Datenresidenz (einschließlich EU-basiertem Hosting) können Sie Analysen in mehr Kontexten einsetzen, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu verletzen.

Sehen Sie sich an, wie Piwik PRO Analytics Suite im Vergleich zu Google Analytics abschneidet: Piwik PRO vs. Universal Analytics & Google Analytics 4.

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