Universal Analytics vs. Google Analytics 4: Alle Unterschiede im Vergleich – für den einfachsten Umstieg aller Zeiten46 min Lesezeit

Mit dem Launch von Google Analytics 4 (GA4) im Oktober 2020 hat sich einiges verändert: Im Vergleich zu Universal Analytics ist nicht nur das User Interface neu sondern auch das zugrundeliegende Datenmodell sowie das Tracking.

Google Analytics 4 ist mehr als nur ein Upgrade.

Es ist eine neue Generation von Google Analytics.

Der Umstieg von Universal Analytics auf Google Analytics 4 ähnelt dem eines Tool-Switch, weil tatsächlich ALLES ANDERS ist.

Alle Vorteile und warum du jetzt auf Google Analytics 4 umsteigen sollst, erfährst du hier: >> Hurra, hurra GA4 ist da!

Den ultimativen Einsteiger- und Durchstarter Guide findest du hier.

Was alles anders ist und wie Google Analytics ALT im Vergleich zu Google Analytics NEU funktioniert, zeige ich dir im Folgenden. Dabei starte ich von “unten nach oben” – von der untersten Ebene, der Datenerhebung (dem Tracking), bis zur obersten Ebene zum User Interface.

Hinweis: In diesem Blogartikel wird links die Bezeichnung aus Universal Analytics angeführt und rechts die Bezeichnung in Google Analytics 4.

Zum Beispiel: Seitenaufrufe vs. Events. Seitenaufrufe ist der Begriff in Universal Analytics. Events ist der Begriff in Google Analytics 4.

Aufgeklärt: Google Analytics 4 – warum 4?

Bevor wir direkt mit dem Tool-Vergleich loslegen hast du dich eventuell gefragt: Warum Google Analytics 4? Was hat es mit der 4 auf sich?

Alles begann mit Universal Analytics damals in 2015: Google hat seinem Analytics den neuen Namen “universal” gegeben um sich von der Vorversion, dem “Classic” Analytics, abzuheben.

Der Name passte, denn mit Universal Analytics (UA) konnte man plötzlich ALLE möglichen Daten in Google Analytics tracken: Nicht mehr nur Website Daten sondern auch Offline- und Offsite Daten. Google Analytics ist damit zum universalen, unternehmensweiten Datensammler aufgestiegen.

Aber universeller als universal geht es nun mal nicht und so musste sich Google für die aktuelle Version von Google Analytics einen neuen Namen überlegen – und der war ursprünglich App+Web Property.

App+Web Property: Das ist kein allzu schöner Name, weil zu lang, zu kompliziert. Irgendwie uncool…

Deswegen sprach die Welt (oder Krista Seiden) von “Google Analytics for Firebase bzw. GA4F“ und Simo Ahava gar von „Google Analytics V2 bzw. GAv2“, weil die aktuelle Version von Google Analytics mit dem ursprünglichen GA nichts mehr zu tun hat – garnichts mehr. Nicht nur das User Interface sondern auch das dahinter liegende Datenmodell und das Tracking haben sich komplett geändert.

Es ist tatsächlich eine neue Generation von Google Analytics. Der Umstieg darauf ähnelt dem eines Tool-Switch, weil tatsächlich ALLES ANDERS ist. GAv2 ist daher eigentlich eine ganz gute Bezeichnung.

Aber Google hat er nicht gefallen.

Stattdessen hat sich Google für „Google Analytics 4 bzw. GA4“ entschieden.

Warum 4?

Weil es tatsächlich schon die vierte Version von Google Analytics ist:

• Google Analytics V1: Urchin
• Google Analytics V2: Classic Analytics
• Google Analytics V3: Universal Analytics (bzw. GA3)
• Google Analytics V4: App+Web bzw. GA4

Ganz wichtig: App+Web Property ist die alte Bezeichnung von Google Analytics 4. Die App+Web Property ist nicht mehr aktuell!

Außerdem: Wenn du im großen WWW nach Infos zu Google Analytics suchst, pass immer gut auf um welche Version es sich handelt: Universal Analytics (=alt) oder Google Analytics 4 (=neu).

Hinweis: Manche verwenden jetzt verwirrenderweise den Begriff GA3 für Universal Analytics. 🤯 Das finde ich nicht sinnvoll, denn GA3 hat es in dem Sinn nie gegeben. GA3 = Universal Analytics. 

Wir befinden uns jetzt also im Zeitalter von Google Analytics 4.

Die enormen Unterschiede von Google Analytics 4 im Vergleich zu Universal Analytics schauen wir uns jetzt im Detail an:

Alles Neu: Tracking in Google Analytics 4

Im Vergleich zu Universal Analytics ändert sich mit Google Analytics 4 so einiges beim Tracking. Die Details:

analytics.js vs gtag.js

Mit jeder neuen Version von Google Analytics hat sich auch das zugrundeliegende Tracking-Script eändert:

• GA V1 Urchin: urchin.js
• GA V2 Classic Analytics: ga.js
• GA V3 Universal Analytics (bzw. GA3): analytics.js
• GA V4 App+Web bzw. GA4: gtag.js

Wir befinden uns jetzt im Zeitalter von gtag.js, da Google Analytics 4 über den gtag auf der Website implementiert wird.

gtag ist die Abkürzung für Global Site Tag.

Anders als analytics.js ist der gtag keine reine Google Analytics Library mehr, sondern ein ganzes Tagging Framework, welches über eine API verfügt, mit dem Daten an folgende Google Produkte gesendet werden können:

• Google Analytics 4
• Google Ads
• Campaign Manager
• Display & Video 360
• Search Ads 360

Wichtig: gtag ersetzt also das Google Ads Conversion Tracking (conversion.js) und unterstützt und präzisiert das Floodlight Tracking.

Damit setzt Google auf die technische Vereinheitlichung seiner Google Produkte.

Die Vorteile?

• Erhebliche Erleichterung beim Einbau des Tracking Codes für ALLE Google Produkte.
• Noch präziseres Conversion Tracking.
• Minimierung technische Fehlerquellen.

Hinweis: Alle Details zum gtag findest du in diesem Blogartikel: gtag.js – Die geniale Zukunft Gegenwart von Google Analytics

Wie du das Tracking für Google Analytics 4 einrichtest und dabei Schritt für Schritt vorgehst erfährst du hier: GA4 – Der ultimative Einsteiger- und Durchstarter Guide

Hits vs Events: Das neue Datenmodell

Die wohl wichtigste, bahnbrechendste🚆 und größte Veränderung von Google Analytics 4 ist: Das Datenmodell.

Denn statt auf Hits (auf Deutsch: Treffer) fokussiert sich Google Analytics 4 auf Ereignisse (Events).

Das klingt im ersten Moment nicht ganz so spektakulär, bedeutet jedoch, dass es in GA4 KEINE Pageviews im herkömmlichen, technischen Sinn mehr gibt. Klar es gibt Pageviews aber diese werden in GA4 als Ereignis getrackt.

Wichtig: Pageviews sind Events in Google Analytics 4!

Zur Erinnerung – Universal Analytics unterscheidet zwischen 6 Hit-Typen:

• Seiten-Treffer
• Ereignis-Treffer
• Ecommerce Treffer
• Soziale Interaktions Treffer
• User Timings
• Exceptions

In Google Analytics 4 ist jeder Hit technisch gesehen nur noch ein Event.

Seitenaufrufe sind Events.

Ereignisse sind Ereignisse… ähm eh klar.

Transactions / Ecommerce Hits sind Events.

Social Interactions sind Events.

User Timings sind Events.

Exceptions sind Events.

Merksatz: ALLE Interaktionen in Google Analytics 4 sind Ereignisse.

Ereignisse in Google Analytics 4 sind allerdings nicht dieselben Ereignisse wie in Universal Analytics: Statt den bisherigen Ereignis-Parametern „Category, Action und Label“ gibt es in GA4 nur noch den Ereignisnamen.

Zusätzlich zum Ereignisnamen können in GA4 bis zu 25 weitere Parameter pro Event erfasst werden. Du kannst diese völlig frei wählen und bist nicht mehr auf „Kategorie, Aktion und Label“ beschränkt.

Hinweis: Das ist auch der Grund warum so mega viel Aufwand auf uns zukommt, wenn wir von Universal Analytics auf Google Analytics 4 umsteigen, denn das gesamte Tracking muss auf das neue Event-basierte Datenmodell gemappt werden. 🤯

Ist der Umstieg geschafft, wirst du aber feststellen, dass das Event-basierte Datenmodell tausendmal sinnvoller, logischer, flexibler und einfacher ist. Du wirst es lieben🧡, davon bin ich überzeugt.

Insgesamt können in Google Analytics 4 jedoch nur 50 benutzerdefinierte Text und 50 benutzerdefinierte Numerische Parameter pro Property erfasst werden.

Wichtig: Ganz, ganz wichtig und ein großer Unterschied zu Universal Analytics ist, dass du in Google Analytics 4 deine Event Parameter im UI registrieren musst.

Ohne Registrierung keine Event Parameter in Google Analytics 4. 

Tipp: Wie du benutzerdefinierte Ereignisse in Google Analytics 4 erstellst und registrierst, erfährst du hier im Detail: GA4 – Der ultimative Einsteiger- und Durchstarter Guide

Ein Vorteil von GA4 ist, dass einige Ereignisse automatisch für dich erfasst werden:

NEU: Standard Events in GA4

Mit der Implementierung des Basis GA4 Tracking Codes auf deiner Website werden folgende Ereignisse (wenn im Datastream aktiviert) völlig automatisch erfasst:

• Pageview
• Scrolltracking
• Outbound Clicks
• Site Search
• Video Engagement
• File Downloads

Hinweis: Google nennt diese Ereignisse Enhanced Measurement (auf Deutsch: Optimierte Analysen). Details zu den Enhanced Measurements findest du hier im ultimativen Einsteiger Guide: Daten Stream einrichten.

Wichtig ist, dass du weißt wie Google die automatischen Ereignisse erhebt: Das Tracking der internen Suche funktioniert bspw. nur dann automatisch, wenn du q, s, search, query oder keyword in der URL stehen hast.

Verwendest du einen anderen Query-Parameter, musst du diesen erst in den Data Stream Einstellungen hinterlegen.

Klick dazu im GA4 Admin Interface auf Property Ebene –> Datastreams –> Webstream auswählen auf das kleine Zahnrädchen im Feld „Optimierte Analysen“. Du kommst auf folgende Einstellungs-Seite und kannst hier deinen Parameter hinterlegen:

Wie das automatische Scrolltracking funktioniert, können wir der Beschreibung zufolge nur erahnen: Jedes Mal, wenn ein Nutzer das Seitenende erreicht, wird ein Scroll-Ereignis erfasst. 🤷🤔

Nach eingehenden Tests kann ich sagen: Was Google damit meint ist, wenn ein User 90% auf der Website scrollt, wird erfasst, dass er 90% gescrollt hat. Es wird jedoch NICHT erfasst ob 10%, 25% oder 50% gescrollt wurde.

Leider ist das die Default-Einstellung und kann auch nicht angepasst werden.

Empfehlung: Wenn Scrolltracking bisher ein wichtiger Engagement-Faktor war, empfehle ich das bisherige Scrolltracking in Google Analytics 4 zu übernehmen. >> Alles zum Scrolltracking erfährst du hier.

Zusätzlich zu den optimierten Analysen (oder enhanced measurements), gibt es noch weitere automatisch erfasste Ereignisse für deine Website:

• first_visit: Ein User besucht die Website zum ersten mal.
• session_start: Start der Sitzung.
• page_view: Seitenaufruf
• user_engagement

Auch Informationen wie Sprache, Location, Referrer, Seiten Titel und Screen Resolution werden automatisch erfasst – bei automatisch erfassten Ereignissen genauso wie bei benutzerdefinierten Ereignissen.

Hinweis: Details zu den automatisch erfassten Ereignissen findest du hier in der Google Hilfe.

Und dann gibt es auch noch Ereignis-Empfehlungen: Google hat für verschiedene Branchen Ereignisse mit dazugehörigen Parametern definiert und empfiehlt deren Einsatz wärmstens🥵, denn damit erhältst du (angeblich) besonders genaue Reports.

Für welche Branchen gibt es Ereignis-Empfehlungen?

• Einzelhandel / Ecommerce
• Karriere und Beruf, Bildung, lokale Angebote, Immobilien
• Reisen (Hotel, Flug)
• Spiele

Meine Meinung: Ich finde die Ereignis-Empfehlungen besonders cool, weil sie helfen Google Analytics für sich zu individualisieren.

Viele Websites und Unternehmen hatten in Universal Analytics ein reines Basis-Setup. Mit den Ereignis-Empfehlungen in GA4 bewegt man sich hin zu einem individuellen Setup.

Dabei muss man sich nicht alles selber aus der Nase ziehen. Man muss auch nicht zu einer Agentur gehen und tausende Euros ausgeben um von Best Practices zu profitieren. Im Gegenteil: Best Practices erhältst du jetzt direkt von Google und mit den Ereignis-Empfehlungen.

Ich finde es auch sinnvoll, sich an die von Google vorgegebene Parameter-Nomenklatur zu halten wie bspw. earn_virtual_currency oder join_group:

• Parameter werden klein geschrieben.
• Mehrere Wörter werden mit _underscore_ getrennt.
• Es werden möglichst sprechende Namen verwendet.

Dadurch schaffst du ein noch sauberes Setup, welches eine noch saubere Datenanalyse ermöglicht. 🙌

Tipp: Wie du das Tracking für Google Analytics 4 einrichtest und dabei Schritt für Schritt vorgehst, erfährst du hier: GA4 – Der ultimative Einsteiger- und Durchstarter Guide

UA vs. GA4: So unterscheidet sich der Administrations Bereich

Auch die Einstellungen im Administrationsbereich von Google Analytics 4 haben sich im Vergleich zu Universal Analytics maßgeblich verändert.

Insbesondere finde ich es es Anfangs verwirrend, dass einige Einstellungen im Admin Interface und einige direkt in den Berichten vorgenommen werden.

Merksatz: Daumen mal Pi kann man sagen, dass du im Admin Interface das technische Setup von GA4 vornimmst. Einstellungen die deine Daten betreffen werden direkt im Berichtsbereich gemacht.

Schauen wir uns die Unterschiede im Detail an:

Hilfe meine Datenansicht ist weg😱: Datenansicht vs Nichts

Vermutlich ist dir schon aufgefallen, dass Google Analytics 4 Properties über KEINE Datenansichten mehr verfügen:

Keine Sorge, du hast keine Einstellung vergessen: In Google Analytics 4 gibt es einfach keine Datenansichten mehr.

Einerseits ist das sinnvoll, denn das Dreier-Gespann aus Account-Property-View ist eine Urchin-Altlast, die bis zu Universal Analytics mitgezogen wurde. Die Daten werden in UA zwar auf Property Ebene gespeichert aber auf View Ebene angezeigt. Irgendwie verwirrend…

Andererseits können in GA4 keine Wunsch-Datentöpfe mehr gebildet werden – zumindest nicht so einfach wie in UA. Datenansichten wurden ja dazu genutzt um Daten vorzufiltern und sich damit das ständige filtern und / oder segmentieren zu ersparen. So wurden häufig Länder oder Shop Datenansichten erstellt z.B. für DE, AT und CH, wenn man in diesen Ländern aktiv war. Datenansichten wurden auch für Subdomains erstellt z.B. Blog, Shop, etc.

Mit Datenansichten konnte man auch das rudimentäre User Management aus GA umgehen: Erhalten User minimale Zugriffsrechte (lesen und analysieren) können sie nämlich ALLE Daten einsehen – in Universal Analytics auf View-Ebene, in GA4 auf Property-Ebene.

So wurden in Universal Analytics eigene Datenansichten erstellt und z.B. Transaktionsdaten ausgeschlossen. Diese Datenansichten hat man dann jenen Usern freigegeben, die keine Berechtigung hatten Umsatzzahlen zu sehen.

Autsch: Auch Backup Datenansichten können in GA4 nicht mehr erstellt werden.

Einziger Vorteil: Wenn du in einer Google Analytics Property bist und nicht sicher bist ob du mit der alten Version von GA (Universal Analytics) arbeitest oder mit der Neuen (Google Analytics 4), dann geh zu aller erst in das Admin Interface und prüfe ob es eine Datenansicht gibt:

• Wenn es eine Datenansicht gibt, bist du in einer UA Property.
• Wenn es keine Datenansicht gibt, bist du in einer GA4 Property.

Alternativ erstellst du in Google Analytics 4 also nur noch Properties:

Die Property ist dein Datentopf: Hier werden deine Daten gespeichert.

Um nur die gewünschten Daten zu erfassen gibt es die Möglichkeit Filter einzustellen:

Datenfilter vs Property Filter

Die Daten-Filter sind eine ganz neue Einstellung, die es in der App+Web Property (der Vorversion von Google Analytics 4) noch nicht gegeben hat. Umso mehr freut es mich, dass sie in Google Analytics 4 nun verfügbar sind – leider momentan nur sehr eingeschränkt.

So gibt es derzeit nur zwei Filter-Typen auf Property-Ebene:

• Interner Traffic einschließen / ausschließen
• Developer Traffic einschließen / ausschließen

Hinweis: Mit diesen Filter-Typen kannst du also internen Traffic und Traffic von deinem Testsystem aus GA4 ausschließen.

Tipp💡: Ebenso kannst aber eine eigene Google Analytics 4 Property für deinen internen Traffic sowie für den Traffic aus dem Testsystem erstellen.

Spannend ist, dass mit Google Analytics 4 sogenannte Filter Modi eingeführt wurden. Ein Filter kann einen von drei Stati aufweisen:

• Testing
• Active
• Inactive

Im Test-Modus wendet Google Analytics den Filter nur zu Test-Zwecken an. Es erfolgen keine permanenten Änderungen.

Das ist super praktisch, denn in Universal Analytics musste man eine eigene Datenansicht erstellen um Filter testen zu können – zumindest habe ich das immer gemacht und die Daten meiner Hauptdatenansicht so einige male gerettet. 🦸‍♀️

Filter-Testing war in Universal Analytics generell sehr aufwändig und mühsam.

Mit dem neuen Test-Modus in Google Analytics 4 wird das nun vereinfacht.

Der Filter wird aktiviert, wenn der Aktiv-Modus aktiviert ist.

Um den Filter zu deaktivieren, wird der Modus auf inaktiv gestellt.

Info: Spam Traffic wird in Google Analytics 4 automatisch ausgeschlossen.

NEU: Data Streams

Ebenfalls neu in Google Analytics 4 sind die Datenstreams.

Ein Datenstream ist eine Datenquelle. Erst wenn in einer GA4 Property ein Datenstream eingerichtet ist, fließen Daten in deine GA4 Property.

Hinweis: Natürlich muss auch der Tracking Code auf der Website implementiert werden. Du brauchst also zwei Dinge damit Daten in deine GA4 Property einfließen: 1) Einen Datenstream und 2) den Tracking Code auf deiner Wesite.

Im Vergleich dazu hat es in Universal Analytics gereicht, nur den Tracking Code auf der Website zu implementieren. Es musste nicht extra ein Datenstream eingerichtet werden.

Das lag aber ganz einfach daran, dass es in Universal Analytics NUR eine Datenquelle gab: Die Website.

In Google Analytics 4 gibt es die Möglichkeit drei Datenquellen anzubinden:

• Die Website.
• Die iOS App.
• Die Android App.

Neu: Mit Google Analytics 4 können zusätzlich zu deiner Website auch Apps analysiert werden.

Der große Vorteil: App und Web Daten können nun gemeinsam – im selben Datentopf – analysiert werden. Alle Details dazu weiter unten in diesem Blogbeitrag: >> Analyse: App+Web gemeinsam.

Wie du einen App bzw. Web Datenstream erstellst und korrekt einrichtest erfährst du hier im ultimativen Einsteiger-Guide.

UA-ID vs G-ID

Mit Google Analytics 4 trennt sich Google auch von der altbekannten Universal Analytics Tracking ID – der UA-ID wie bspw. UA-12323223-1:

Stattdessen wurde in Google Analytics 4 die G-ID eingeführt.

Die G-ID ist eine random Measurement ID und eine Zahlen-Buchstabenkombination angeführt mit G- wie bspw. G-TQY59CX7WV:

Info: Damit bekommt Google das Spam-Problem (endlich) in den Griff, denn die G-ID ist dem Account nicht so einfach zuordenbar wie die UA-ID.

Die neue G-ID findest du übrigens hier: Administration (bzw. Verwaltung) –> Property Level –> Datenstreams –> Web Datenstream. 

Klicke auf einen Web Datenstream und du gelangst in die Übersicht des Webdatenstroms, wie die Grafik oben zeigt.

Der Vorteil: Wenn du nicht sicher bist ob du mit der alten Version von GA (Universal Analytics) arbeitest oder mit der Neuen (Google Analytics 4), dann geh zu aller erst in das Admin Interface → Property Settings:

• Gibt es hier die UA-ID, bist du in einem alten UA Account.
• Gibt es hier keine UA-ID, bist du in einem neuen GA4 Account.

Lesetipp: Die Property Settings habe ich im Einsteiger Guide vollumfänglich beleuchtet. >> GA4 Einsteiger- und Durchstarter Guide: Verwaltung- das Admin Interface

NEU: BigQuery Verknüpfung🤩

Mit Google Analytics 4 ermöglicht Google nun ALLEN Google Usern den Export der Google Analytics Daten nach BigQuery (BQ) – und das völlig kostenlos.🤩

Hinweis: Der Export der GA Daten nach BQ war früher nur Google Analytics 360 (GA360) Kunden vorbehalten, die eine menge Geld dafür gezahlt haben. Ich kenne sogar Firmen die nur wegen der BigQuery Schnittstelle zu GA360 gewechselt sind…

Das Google die BigQuery Schnittstelle jetzt für alle User öffnet zeigt wie eng verzahnt die Google Tools miteinander arbeiten und wie durchdacht und flexibel Google Analytics 4 ist.

Zur Info: BigQuery ist Googles Cloud Data Warehouse. Darin kannst du beliebige Daten speichern und in sekundenschnelle abfragen, denn BigQuery verfügt über eine enorme Rechenleistung.

In Google Analytics 4 werden deine Rohdaten (!) automatisch in BigQuery gespeichert und du kannst sie mittels SQL abfragen. Das ist revolutionär, denn bisher stellt kein anderes Webanalyse Tool seine Rohdaten kostenlos zur Verfügung!

Wichtig: Um mit BigQuery arbeiten zu können, benötigst du Programmier-Kenntnisse.

Damit du auf deine Rohdaten zugreifen kannst, musst du Google Analytics 4 mit BigQuery verknüpfen. Wie du das machst, erfährst du hier im ultimativen Einsteiger-Guide.

Ziele vs Conversion-Ereignisse

In Google Analytics 4 werden Ziele anders definiert als in Universal Analytics – und das ist gut so, denn die alten Ziel-Einstellungen sind super, extrem veraltet.

Zur Erinnerung: In Universal Analytics werden Ziele im Admin Interface auf Datenansichts-Ebene → Ziele erstellt:

Das Setup war einerseits super kompliziert und andererseits doch auch irgendwie… beschränkt.

So gab fünf verschiedene Ziel-Typen (Destination, Duration, Pages/Screens per Session, Event und Smart Goal):

Kombinationen aus URL und Event waren nicht möglich.

Funnels gab es nur beim Ziel-Typ Destination.

Das Schlimmste: Es konnten pro Datenansicht nur 20 Ziele definiert werden. Das war selbst den kleinsten Websites viiiiel zu wenig.

Der Nachteil: Man konnte einmal erstellte Ziele auch nicht mehr löschen.

Alles irgendwie… hatschert, wie man auf österreichisch sagt. ^^

Im Vergleich dazu sind die neuen Ziele in Google Analytics 4 super bequem, schnell und unkompliziert eingerichtet.

Ziele basieren – so wie alles in GA4 – auf Events.

Events werden erfasst und im „Alle Ereignisse“ Standard-Report aufgelistet:

Hier erfolgt nun die Ziel-Definition.

Jedes Event kann über den Toggl-Switch ganz einfach als Conversion markiert werden – egal ob automatisch erfasste Events oder benutzerdefinierte Events:

Hinweis: In Google Analytics 4 ist einbisschen verwirrend, dass einige Einstellungen im Admin Interface und einige direkt in den Berichten vorgenommen werden. Daumen mal Pi kann man sagen, dass du im Admin Interface das technische Setup vornimmst. Einstellungen die deine Daten betreffen – wie eben die Ziel-Konfiguration – werden direkt im Berichtsbereich gemacht.

“Ziele” heißen nun also “Conversions” in Google Analytics 4 und das ist auch vollkommen richtig so, denn Conversion ist der Fachbegriff im digitalen Marketing.

Hinweis: Was heißt Conversion? Conversion ist Englisch und bedeutet übersetzt “Umwandlung”. Umgewandelt wird der Status einer Person in einen neuen Status z.B. die Umwandlung von einem Interessenten (Lead) in einen Käufer (Kunden).

Wenn du also deine Events als Ziel bzw. Conversion markiert hast, werden sie speziell protokolliert und du kannst Detail-Analysen im Conversion-Report ansehen:

Wichtig: Genau wie in Universal Analytics wird eine Conversion immer erst dann aufgezeichnet, sobald diese aktiviert ist. Conversion-Daten werden NICHT rückwirkend erfasst.

Wenn du für eine Conversion einen Funnel haben möchtest – so wie bei den Destination-Goals in Universal Analytics – kannst du dir in der Trichteranalyse ganz einfach selbst einen Funnel zusammenbasteln.

Genial: Ziele können archiviert werden. Damit bekommst du wieder Slots frei, falls du ans Limit von 30 Conversions pro Google Analytics 4 Property stößt.

Custom Dimensions vs Event Parameter

Custom Dimensions (bzw. der Oberbegriff “Custom Definitions”) ist ein Begriff aus Universal Analytics und eigentlich ein ziemlich technischer, Google Analytics-lastiger Begriff.

Ganz früher – damals im Classic Analytics – gab es Custom Variables. Diese Altlast versteckt sich bis heute im Universal Analytics Interface:

Variable – das ist schon aussagekräftiger.

Eine Variable (anderes Wort für Platzhalter) kennt man und kann man gut zuordnen. Eine Custom Definition kann man hingegen im ersten Moment nicht wirklich zuordnen.

Andererseits unterscheidet sich eine Custom Definition im Vergleich zu einer Custom Variable in dem Sinn, das es zwei Typen gibt:

• Custom Dimensions
• Custom Metrics

Hinweis: Deswegen spricht keiner von Custom Definitions sondern direkt von Custom Dimensions (benutzerdefinierte Dimensionen) und Custom Metrics (benutzerdefinierte Metriken).

Dazu kommt der Scope-Wirrwarr, der spätestens mit Custom Definitions eingeführt wurde. Custom Dimensions gibt es in der Hit-basierten, Session-basierten, User-basierten und Produkt-basierten Variante: 🤯.

Tipp: Alles zum Scope erfährst du hier >> Wegweiser: Scopes in Universal Analytics verstehen und richtig einsetzen

In Google Analytics 4 ist zum Glück wie immer alles einfacher und durchdachter: Statt Hit-, Session- und User-basierte Custom Dimensions gibt es nur noch… Trommelwirbel🥁… Event-Parameter. 🙌

Custom Dimensions in UA sind also Custom Event Parameter in GA4.

Scope:

• Ereignis (quasi Hit)
• User

Custom Metrics in UA sind ebenfalls Custom Event Parameter in GA4.

Scope: Ereignis (quasi Hit)

Was ist mit den Session-, und Produkt-basierten Scopes passiert?

Diese gibt es nicht mehr! Stattdessen verwendest du einfach Event Parameter.

Ein Event (Ereignis) ist ein Hit (Treffer) und so sind auch die dazugehörenden Parameter einfach nur Hits.

An Events können in Google Analytics 4 bis zu 25 Hit-basierte Parameter mitgegeben werden. Insgesamt gibt es jedoch ein Limit von 50 Text- und 50 Numerischen Parametern pro GA4 Property.

Da der Begriff “Custom Dimension” jedoch in der Google Analytics Welt dermaßen stark verankert ist, hat Google diese für Google Analytics 4 nachgezogen.

EXTREM WICHTIG: Standardmäßig werden deine Custom Event-Parameter NICHT in GA4 angezeigt. Du kannst KEINE Analysen damit machen – per default!

Um Event-Parameter zur Analyse zu nutzen, musst du sie erst REGISTRIEREN.

Registriert werden deine Event-Parameter via Custom Definitions.

D.h. jeden Event Parameter, den du in GA4 detailliert analysieren möchtest, musst du zuerst unter Konfigurieren –> Benutzerdefinierte Definitionen  registrieren. Erst dann beginnt die Datenerhebung des Parameters und erst dann kannst du Detailanalysen durchführen.

Custom Dimensions können also direkt im Reportingbereich unter Konfigurieren –> Benutzerdefinierte Definitionen erstellt werden:

Hier kannst du wählen ob Custom Dimension oder Custom Metric:

Wichtig zu wissen ist, dass die Grundlage einer Custom Dimension wiederum einfach nur ein Event Parameter ist.

Das bedeutet, dass bei der Definition der Custom Definition alle verfügbaren Event Parameter angezeigt werden und du den gewünschten auswählst:

Tipp: Verwende als Custom Dimension einen möglichst schönen, sprechenden Namen, den du auch später noch wiedererkennst. Nutze auch das nigelnagelneue Beschreibungsfeld für CDs / CMs in GA4.

Neuer als Neu: Die Berichte

Wenn sich etwas sichtbar in Google Analytics 4 geändert hat, dann das User Interface bzw. der Berichtsbereich – hier bleibt kein Stein auf dem anderen:

Die neue Benutzeroberfläche in Google Analytics 4 ist definitiv:

• schöner
• moderner
• aufgeräumter
• strukturierter

Schauen wir uns die Details an:

Berichtsnavigation: ABC vs. Lebenszyklus

Wenn du Google Analytics 4 zum ersten mal öffnest, wirst du eventuell etwas geflasht sein: Die Berichtsnavigation ist völlig neu.

In Universal Analytics gab es den Berichtsbereich Echtzeit und Zielgruppe. Alle weiteren Berichte sind in die die Bereiche A-B-C eingeteilt worden:

• A steht für Akquisition,
• B für Behaviour (Verhalten) und
• C für Conversion (die Zielerreichung).

Von diesem Muster trennt sich Google Analytics 4 und führt eine neue Menüstruktur ein: Den Kunden Lebenszyklus.

Dieser führt von der Kundenakquise, über das Engagement, der Monetarisierung bis hin zur tatsächlichen Kundenbindung.

Genau so ist die Berichtsnavigation in GA4 aufgebaut:

Zusätzlich gibt es eigene Nutzer-Reports und einen Bereich für Ereignisse sowie Konfigurationen.

Die Startseite und die Echtzeit wurden aus Universal Analytics übernommen und deutlich verbessert.

Hinter jedem Berichtsbereich fanden sich in Universal Analytics ungefähr eine Million Standard-Berichte – das ganze wurde schon ziemlich unübersichtlich:

Auch dem hat Google Analytics 4 entgegengewirkt:

Wichtig: Viele Detail-Reports sind in Google Analytics 4 NUR noch über den Übersichts-Report aufrufbar und befinden sich NICHT link im Berichtsmenü. Das macht das Menü schlanker und übersichtlicher.

Keine Sorge also, wenn du einen bestimmten Bericht in der Berichtsnavigation nicht finden kannst – er versteckt sich vermutlich im Übersichts-Report.

Hinweis: Eine Einführung in die neuen Berichte sowie welche Detail-Berichte sich in den Übersichts-Berichten verstecken findest du hier im ultimativen GA4 Einsteiger Guide.

ABC Berichte vs Dashboard- oder Explorer Vorlage

In Universal Analytics sind die Standardberichte in Tabellen und Graphen aufgebaut. Alles irgendwie sehr technisch…

Die Tabellen folgen dabei immer folgendem Format: ABC. Auch hier steht A für Akquisition, B für Behaviour und C für Conversions:

In Google Analytics 4 setzt Google auf zwei verschiedene Berichtsvorlagen:

• Die Dashboard-Vorlage.
• Die Explorer-Vorlage.

Jede Berichtsfolge besteht aus wunderschönen Reporting Cards – ähnlich wie in Google Data Studio.

Für die Übersichts-Reports wird die Dashboard-Vorlage genutzt:

Jedes Dashboard besteht aus mehreren Infografiken, bei denen der Schwerpunkt jeweils auf eine bestimmte Kombination aus Dimensionen und Messwerte liegt.

Beispielsweise:

• Neue Nutzer (Metrik) und Nutzermedium (Dimension) in den letzten 30 Tagen
• Nutzer (Metrik) je Land (Dimension) in den letzten 30 Minuten

So wie auch schon in Universal Analytics kann der Zeitraum auf jeder Infokarte selbst festgelegt werden.

Spannend und super relevant ist, dass jedes Dashboard immer auch einen Realtime Report inkludiert.

Viele Infografiken verfügen über einen Link zu Detail-Reports mit einer größeren Auswahl an Metriken und der Möglichkeit, unterschiedliche primäre und sekundäre Dimensionen auszuwählen.

Hinweis: Eine Einführung in die neuen Berichte sowie welche Detail-Berichte sich in den Übersichts-Berichten verstecken findest du hier im ultimativen GA4 Einsteiger Guide.

Wichtig: Viele Detail-Reports sind in Google Analytics 4 NUR noch über den Übersichts-Report aufrufbar und befinden sich NICHT mehr link im Berichtsmenü.

Für die Detail-Reports wird die Explorer-Vorlage in GA4 genutzt:

Die Detail-Reports in Google Analytics 4 sind immer gleich aufgebaut: Sie bestehen aus einem Liniendiagramm und einem Scatter Plot (Streudiagramm).

Darunter befinden sich die Details, wie aus Universal Analytics gewohnt, in einer Tabelle.

Die Explorer-Vorlage ist interaktiv. Hier können die Daten tiefer erforscht werden.

Custom Reports vs Advanced Analysis

In Universal Analytics gibt es den Bereich “Anpassungen”. Hier kannst du eigene Dashboards und benutzerdefinierte Berichte (Custom Reports) erstellen:

Custom Reports sind super, super wichtig in der Datenanalyse, denn nicht jeder Standard Report zeigt genau das was du analysieren möchtest. In einem Custom Report kannst du dir deine Analysen selber zusammenbauen.

Außerdem werden Custom Reports automatisch gespeichert. Du kannst deine Daten also beliebig Filtern, Segmentieren und zu einem späteren Zeitpunkt ganz einfach wieder aufrufen.

Das Custom Reports wichtig sind hat auch Google erkannt und diese in Google Analytics 4 ausgebaut. Du findest sie ebenfalls links in der Berichtsnavigation allerdings unter Erkunden → Analyse:

Hinweis: Welche Custom Reports du hier zaubern kannst, erfährst du hier im Detail: >> Google Analytics 4 Einsteiger Guide: Explore / Erkunden

Segmente vs Vergleiche

Die großen Webanalyse Gurus dieser Welt sprechen immer davon, dass Segmente das A&O in der Webanalyse sind. Nur wer seine Daten so richtig heftig durch analysiert, stößt auf die heiß ersehnten und gut verborgenen Insights:

Deswegen gibt es in Universal Analytics super viele Möglichkeiten Insights aus den Daten zu generieren.

Reporting Filter:

Drill-Downs:

Unsere geliebten Segmente:

In Google Analytics 4 gibt es hingegen nur noch Vergleiche (auf Englisch: Comparisons):

Ein Vergleich funktioniert dabei ÄHNLICH wie die Segmentierung in Universal Analytics: Der Vergleich bleibt solange aktiv, bis du ihn wieder aus den Berichten entfernst.

Du kannst sie also anwenden, durch deine Reports springen und deine Daten vergleichen.

Hinweis: Ein Vergleich ist kein Segment ist keine Audience. Die Unterschiede dieser Begriffe erfährst du ebenfalls hier im ultimativen Google Analytics 4 Einsteiger Guide.

ANDERS als bei Universal Analytics werden deine Vergleiche jedoch NICHT gespeichert. Möchtest du sie nochmal nutzen, musst sie von neu erstellen.

Zusammengefasst: Anders als in Universal Analytics gibt es in Google Analytics 4 keine Report-Filter und keine herkömmlichen Segmente mehr. Stattdessen wird nur noch verglichen.

Sampling UA vs. Sampling GA4

Ein wichtiger Punkt wenn es um die Datenanalyse geht, ist das das Thema Sampling.

In Universal Analytics werden immer dann Stichproben auf deine Daten erhoben, wenn du deine Standard-Reports individualisierst und dabei in gewisse Limits fällst.

Individualisierung bedeutet:

• Tabellen-Filter anwenden.
• Segmente anwenden.
• Datumsvergleiche durchführen.
• Sehr lange Zeiträume analysieren.

Limits bedeutet:

• GA Free: Mehr als 500.000 Hits pro Property für den gewählten Zeitraum.
• GA360: Mehr als 100 Millionen Hits auf View-Ebene für den gewählten Zeitraum.

Die gute Nachricht: In Google Analytics 4 werden die Standard-Berichte NICHT gesampled.

Hinweis: In Google Analytics 4 basieren ALLE Standard-Reports zu 100% auf deine Daten. Es werden KEINE Stichproben erhoben.

Du kannst 100.000 Hits pro Monat in Google Analytics 4 erfassen oder 20 Billionen. Es wird nicht gesampled!

Die schlechte Nachricht: Leider werden jedoch die Custom Reports im Explore-Bereich von Google Analytics 4 gesampled. Also – alles was du dir selber zusammenbauen kannst, wird auch in GA4 wieder gesampled.

Das Limit? Wenn du mehr als 10 Millionen Events im gewünschten Zeitraum analysierst.

Ob ein Report gesampled wurde siehst du an dem File-Icon in jedem Report:

• Grün: KEIN Sampling – 100% Datenbasis
• Gelb: Sampling
• Rot: Sampling – ganz, ganz schlechte Datenbasis

Kein Sampling in den Standardreports von GA4 ist eine enorme Verbesserung gegenüber UA.

Aber nicht alles ist eine Verbesserung:

[UPDATE] Data Freshness: 24h vs. 24h

In Universal Analytics Free werden die Daten spätestens nach 24 Stunden verarbeitet und in den Berichten dargestellt.

Hinweis: In GA360 (also der bezahlten Version von GA) wurden die Daten garantiert nach spätestens 4 Stunden verarbeitet – meistens wurden sie jedoch tatsächlich viel schneller in den Berichten angezeigt.

In Google Analytics 4 beträgt die Datenaktualität jetzt auch wieder 24 Stunden (zuvor 72h). 

NEU: App+Web Analysen gemeinsam

Die wohl größte und bahnbrechendste Analyse-Veränderung im neuen Google Analytics 4 ist, die Möglichkeit Apps und Websites gemeinsam zu analysieren – und zwar tatsächlich im selben Datentopf.

Das klingt im ersten Moment nicht besonders spannend, ist aber tatsächlich ein lang ersehntes, heiß begehrtes und auch total logisches Feature. Denn die App ist häufig nur ein weiterer Kanal eines Unternehmens – genauso wie die Website. Es ist also nur logisch, die Daten auch gemeinsam zu analysieren.

Hinweis: Die Geschichte, wie es zu dieser Fusion gekommen ist, kannst du hier nachlesen. >> App+Web Property.

Das Besondere? Die App und Web Daten passen 1:1 zusammen, denn mit Google Analytics 4 wurde das App und Web Tracking vereinheitlicht.

Konzeptionell werden die Daten in der App exakt gleich wie auf der Website getrackt und somit exakt gleich in Google Analytics erfasst.

Erst das ermöglicht die gemeinsame Datenanalyse.

Grundlage dafür ist das gemeinsame Event-basierte Datenmodell, welches IMMER schon die Grundlage im App Tracking mit Firebase Analytics – Googles App-Tracking Tool.

Mit Google Analytics 4 vereinheitlicht Google seine beiden Tracking-Tools und setzt technisch gesehen auf das revolutionäre, Event-basierte Measurement Model von Firebase.

Damit wird das Website-Tracking völlig auf den Kopf gestellt und es kommt jede Menge Migrations-Arbeit auf uns zu. Der große Vorteil ist jedoch die gemeinsame Analysemöglichkeit, die sich dadurch ergibt: App+Web Daten gemeinsam in einem Datentopf.

Wichtig ist, dass du beim Umstieg sowohl deine Anforderungen für die App als auch für die Website von Anfang an mit denkst.

Am besten du erstellst dir ein Migrations-Konzept und überprüfst welche Events du in der App hast und ob du diese auch für die Website benötigst.

Umgekehrt solltest du auch überprüfen welche Events du auf der Website hast und ob du diese auch für die App benötigst.

Tipp: Im Zuge dessen kannst du sicher das eine oder andere Event entfernen und dein Setup von überflüssigen Daten befreien.😉

Je nach Konfiguration bedeutet das aber auch, dass die Daten in der Google Analytics 4 Property und somit in ALLEN Standard-Reports sowohl App als auch Web-basiert sind. Das musst du in den Analysen immer berücksichtigen!

Solltest du NUR App oder NUR Web Daten analysieren wollen, musst du dafür erst ein Segment erstellen.

Wichtig: Wenn du keine App hast und weiterhin nur deine Website in Google Analytics 4 analysierst (so wie ich), braucht dich das alles aber nicht zu interessieren. ✅

UA vs GA4: Die Metriken im Vergleich

Im alten Universal Analytics gibt es einen ganzen Haufen Metriken.

Einige haben wir für unsere Analysen eingesetzt.

Viele haben wir ignoriert.

Manche waren so komplex, dass sie zig Seiten eines Blogartikels gefüllt haben und trotzdem waren sie so wichtig, dass man um dessen Nutzung nicht herum kam.

In Google Analytics 4 hat Google aufgeräumt🧹: Statt zig und aber zig komplexe Metriken gibt es nun weniger, dafür durchdachte Metriken.

Wichtig: Das heißt aber auch, dass wir uns in GA4 von einigen Metriken trennen und so manche Analyse neu denken müssen.

Die Details:

Bouncerate vs. User Engagement

Mit der Bouncerate (auf Deutsch: Absprungrate) war es immer so eine Sache – eine Hass-Liebe.

Zur Erinnerung: Die Absprungrate misst den Anteil der User, die auf deine Website gekommen sind und diese SOFORT wieder verlassen haben – ohne auch nur eine zweite Unterseite besucht zu haben.

Alle Details zur Absprungrate erfährst du hier: >> Die Absprungrate in Universal Analytics. 

Einerseits brauchten wir sie um das Engagement der Website Nutzer zu messen.

Andererseits ist sie über den Non-Interaction Event-Parameter jedoch beeinflussbar. Setzt man den NI-Parameter auf true, werden User plötzlich nicht mehr als Bouncer erfasst. Das macht zwar Sinn bei Scrolltracking Events, wurde aber in der Vergangenheit häufig falsch benutzt.

Hinweis: Erfahre hier alles über Scrolltracking in Universal Analytics.

Das Fazit? Eine manipulierte Bouncerate und somit ein manipuliertes Engagement.

Analysen? Sinnlos!

Die Genauigkeit und Aussagekraft der Absprungrate ist also häufig fraglich. Ganz zu schweigen von der Fehlinterpretation und daraus basierend falschen Handlungsempfehlungen.

Auch das hat Google verstanden und die Bouncerate garnicht erst in Google Analytics 4 übernommen.

Wichtig: Es gibt keine Bouncerate in Google Analytics 4!

Stattdessen hat Google die grenzgeniale Engagement Rate eingeführt: 🤩

Die Engagement Rate setzt sich aus dem Verhältnis von “engaged Session” zur Gesamtanzahl von Sessions auf der Website zusammen.

Die “engaged Sessions” sind dabei die neue Key Metrik, die sich aus mehreren Faktoren zusammensetzt. Diese definiert Google je nach Branche unterschiedlich:

• Content Publisher: User, die langsam auf der Website scrollen und somit lesen.
• Ecommerce: User, die auf der Produktdetailseite verweilen und sich somit die Details durchlesen um eine Kaufentscheidung zu treffen.
• Onlinebanking Apps: User, die den Kontostand prüfen.
• Universitäts Websites: User, die sich ein Infovideo anseen.

Im Kern kann man also sagen: Engaged Sessions sind User,

• die länger als ein 10 Sekunden auf der Website verweilen oder
• die ein Conversion Event ausgelöst haben oder
• mehr als einen Pageview / Screenview hatten.

Genial, denn lange Aufenthalte auf der Website, bei denen jedoch kein weiterer Seitenaufruf erfolgt, gelten in Google Analytics 4 nicht länger als “unengaged Sessions”. Im Gegenteil sie fließen positiv in die Messung des User Engagements ein.

Dadurch weißt du viel besser ob deine User die gewünschten Inhalte tatsächlich gefunden haben und wie hoch das Engagement deiner User mit der Website ist.

Wo findest du die neuen Engagement-Metriken? In den Lebenszyklus Berichten z.B. unter Acquisition → User Acquisition:

Keine Sorge, auch wenn die Bouncerate in Google Analytics 4 nicht übernommen wurde, kannst du sie immer noch bestimmen.

Wie gesagt, es ist eine Hass-Liebe und die jahrelange Verwendung der Bouncerate hat dazu geführt, dass wir uns an sie gewöhnt haben und in unseren Reports „brauchen“.

Die Engagement-Rate ist nämlich im Prinzip nichts anderes wie die umgekehrte Bouncerate. 

Wenn die Engagementrate bspw. 40% betragen. Was sind dann die übrigen 60%?

Richtig… die Bouncer.

Wichtig: Du solltest die umgekehrte Engagement-Rate aus GA4 nicht 1:1 mit der Bouncerate aus UA vergleichen!

Die Daten aus beiden Tools werden unterschiedlich erhoben und unterschiedlich ermittelt.

Zudem ist die Engagement-Rate in GA4 wesentlich genauer als die Bouncerate in UA. Wenn du in GA4 also bspw. 60% Bouncer hast (weil 40% Engagement-Rate), ist die Bouncerate in Universal Analytics vermutlich deutlich höher.

Das liegt daran, dass die Sitzung in Google Analytics 4 nun endlich richtig gemessen wird:

Sitzung vs. Sitzung NEU

Universal Analytics ist Sitzungs-fokussiert: Eine Sitzung ist wie ein Container, dem alle weiteren Interaktionen des Users zugeordnet werden und zwar so lange der User aktiv auf der Website ist.

Nach 30 Minuten Inaktivität wird die Sitzung automatisch geschlossen. Surft der User nach 35 Minuten weiter, wird automatisch eine neue Sitzung gestartet.

Die Sitzung wird auch um Mitternacht automatisch beendet, da ein neuer Tag beginnt und eine Sitzung nicht Tageübergreifend laufen kann.

Eine neue Sitzung beginnt auch, wenn du über eine andere Kampagne (UTM Parameter) auf deine Website kommst.

Hinweis: Mehr über den Session-Scope in Universal Analytics kannst du hier nachlesen.

Das alles mag dir absolut vertraut sein, hat aber in UA zu unglaublich komplexen Fehlern und komischen Zahlen in den Reports geführt:

• Darum hast du mehr User als Sessions in deinen UA Reports. 
• Seiten Report ohne Sitzungen: Fehler oder was ist der Grund?

In Google Analytics 4 wird die Sitzung nun endlich richtig gemessen: 🙌

Eine Sitzung beginnt in GA4, sobald die Website geöffnet wird und endet, sobald die Website verlassen wird. WOW! 😅

Eine neue Kampagne führt zu KEINER neuen Sitzung, stattdessen fließt die Kampagne in die Customer Journey mit ein. ✅

Auch ein Tageswechsel (Mitternacht) führt zu KEINER neuen Sitzung, stattdessen läuft sie einfach weiter bis der User die Website verlässt. ✅

Das einzige was von der alten Sitzung aus UA geblieben ist: Auch die neue Sitzung in GA4 endet automatisch nach 30 Minuten Inaktivität.

Es gibt allerdings keine Begrenzung für die Dauer einer Sitzung. ✅

Apropos Sitzungsdauer:

Sitzungsdauer vs. Engagement Time

Die Sitzungsdauer ist ein leidiges Thema in Universal Analytics, weil sie nie wirklich richtig berechnet wurde.

Warum? Das kannst du hier im Detail nachlesen: Time Spend On Site – 3 Lösungen, die echte Sitzungsdauer deiner User zu messen.

In aller Kürze: Das Problem ist, dass sich die Sitzungsdauer aus dem ersten und dem letzten Hit berechnet. Häufig dienen nur Seitenaufrufe zur Berechnung, weil keine weiteren Ereignisse erfasst werden. Da jedoch auf der letzten Seite üblicherweise kein Hit mehr gefeuert wird, fließt die Verweildauer auf der letzten Seite NICHT in die Berechnung der Sitzungsdauer hinein. Verbringt man 10 Sekunden auf den ersten drei Seiten und 15 Minuten auf der letzten Seite, werden in Google Analytics trotzdem nur 10 Sekunden ausgewiesen, weil die Verweildauer auf der letzten Seite nicht erfasst werden kann.

Die Verweildauer ist aber ein sehr starkes Engagement-Signal. Sie ist einfach unheimlich wichtig.

Das hat auch Google erkannt und das Sitzungsdauer-Problem in Google Analytics 4 behoben: 🙌

So startet die Sitzung (session_start) in Google Analytics 4, sobald die Website geöffnet wird und endet, sobald die Website verlassen wird. ✅

Da jede Interaktion (auch der Seitenaufruf) in GA4 NUR noch Events sind, ist die Berechnung einfach möglich: Sie erfolgt von ersten bis zum letzten Ereignis in der Sitzung.

Da am Ende einer Sitzung meistens automatisch nochmal ein Scroll-Event geschickt wird, ist die Berechnung deutlich genauer. ✅

Lesetipp: Die Sitzungsberechnung in der Google Analytics Hilfe.

🛑✋Obacht beim Datenvergleich

Bei all den Vergleichen mag es nahe liegen auch die Daten zwischen Universal Analytics und Google Analytics 4 zu vergleichen.

Kann man machen. Ist auch super interessant.

Trotzdem rate ich eher davon ab, denn auch wenn du ein einwandfreies Setup hast und in GA4 absolut das selbe trackst wie in UA, deine Daten werden vermutlich nicht übereinstimmen.

Wichtig: Egal ob Universal Analytics, Google Analytics 4, Webtrekk, Adobe Analytics und wie all die anderen Webanalyse Tools alle heißen – unterschiedliche Tools erfassen Daten IMMER auf unterschiedliche Weise.

Jedes Tool nutzt seine eigenen Mess- und Verarbeitungsmethoden und aufgrund der vielen Unterschiede die ich jetzt schon genannt habe, merkst du wie unterschiedlich Universal Analytics im Vergleich zu Google Analytics 4 ist.

Tipp: Wie unterschiedlich verschiedene Tools arbeiten habe ich in diesem ultimativen Datendifferenz-Guide zwischen Facebook und Universal Analytics herausgearbeitet.

Zwar ist GA4 natürlich nicht Facebook aber der Guide macht sehr deutlich, wie unterschiedlich verschiedene Tools sein können – selbst wenn sie vom selben Anbieter sind.

Selbst wenn du 80% mehr / weniger Traffic in GA4 hast, bedeutet das nicht automatisch, dass du einen Tracking Fehler hast. Deine Conversions sollten aber in beiden Tools gleich sein.

Tipp: Falls du einen Datenvergleich vornehmen möchtest um dein Google Analytics 4 Tracking auf Richtigkeit zu überprüfen, empfehle ich stattdessen den nigelnagelneuen DebugView in GA4 zu verwenden.

Ansonsten empfehle ich Google Analytics 4 als komplett neues Tool verstehen. Das heißt, ähnlich wie du dich in Universal Analytics eingearbeitet hast, kannst du dich nun in Google Analytics 4 einarbeiten.

Konkret bedeutet das:

• Das Datenmodell verstehen.
• Die Dimensionen und Metriken kennen lernen.
• Die für dich relevanten Berichte identifizieren.

Genau wie damals beim Einstieg in Universal Analytics.

Der Vorteil: Du kommst dadurch automatisch aus der UA-Denke raus.

Universal Analytics ist alt und wird in den nächsten zwei bis fünf Jahren von der Bildfläche verschwinden. Es macht also keinen Sinn daran fest zu halten.

Im Vergleich: Du rechnest heute auch nicht mehr Schilling oder Deutsche Mark in Euro um. Der Euro hat sich gefestigt und so sollte sich auch Google Analytics 4 festigen.

Außerdem ähnelt der Umstieg von Universal Analytics auf Google Analytics 4 dem eines Tool-Switch, weil tatsächlich ALLES ANDERS ist.

Wobei eben nicht alles.

Ein paar Dinge (ganz, ganz wenige!) sind sogar gleich geblieben:

UA = GA4: Das ist gleich geblieben

Viel ist nicht gleich geblieben, wenn man Universal Analytics mit Google Analytics 4 vergleicht. Vermutlich findet man sogar mehr parallelen zwischen GA4 und Firebase, dem App-Tracking Tool von Google, denn Firebase diente als Grundlage zur Erstellung von GA4.

Dennoch: Ein paar Dinge sind gleich geblieben und darauf darf bei einem vollumfänglichen Tool-Vergleich nicht vergessen werden.

Deswegen hier die Details:

Audience = Audience+

Eine Audience ist eine Audience und wird auch immer eine Audience bleiben – in Universal Analytics genauso wie in Google Analytics 4.

Audiences werden als Zielgruppe für Kampagnen genutzt.

Sie werden auf Basis der in Analytics erfassten Daten erstellt und können anschließend in den Google Werbetools (Ads, Display&Video360, etc) für Remarketing-Kampagnen eingesetzt werden. Dafür müssen die Tools jedoch miteinander verknüpft sein. Details dazu findest du im ultimativen Einsteiger- und Durchstarter-Guide unter Product Linking / Verknüpfungen.

Während Audiences in Universal Analytics auf Property Ebene → Produktverknüpfung → Zielgruppen erstellt werden:

Werden Audiences in Google Analytics 4 direkt im Berichtsbereich unter Konfigurationen → Zielgruppen erstellt:

Audiences können in GA4 deutlich mehr als in UA – ich würde sie erweiterte Audiences oder Audiences+ nennen.

Aber dazu ein anderes mal mehr…

Attribution: LNDC vs. Last Click (kanalübergreifend)

Spannend ist auch das Attributionsmodell, dass in allen Standardberichten angewendet wird.

In Universal Analytics heißt dieses: Last non-direct Click.

Damit ist gemeint, dass der letzte Klickt die Conversion bekommt – außer der letzte Klick ist direct, dann der Vorletzte.

Alle Details zum LNDC Attributionsmodell aus Universal Analytics erfährst du hier: >> Warum die LNDC Attribution eigentlich ganz klug ist

In Google Analytics 4 heißt das Standard-Attributionsmodell: Last Click (kanalübergreifend). 

Und obwohl das Attributionsmodell in UA und GA4 zwei unterschiedliche Namen haben, funktionieren beide Modelle eigentlich ziemlich gleich.

Denn auch in GA4 bekommt der letzte Klick die Conversion – außer der letzte Klick ist direct, dann der Vorletzte.

Generell werden bei allen Attributionsmodellen in GA4 den direkten Besuchen keine Conversion zugeordnet, es sei denn, es ist nicht anders möglich.

Unterschiedlich ist jedoch das Standard Attributionsfenster: Das beträgt in UA 6 Monate, wobei das Zeitlimit einstellbar ist. In GA4 beträgt das Standard Attributionsfenster 30 Tage. Derzeit ist das Zeitlimit in GA4 nicht einstellbar!

Alle Details zum neuen Attributionsmodell in GA4 erfährst du in der Google Doku: >> Last Click (kanalübergreifend) 

ClientID = ClientID

Die ClientID ist in Google Analytics 4 im Vergleich zu Universal Analytics auch gleich geblieben: Sie ist eine eindeutige, zufällig generierte Zeichenkette (String), die als pseudoanonymisierte Kennung fungiert und anonym eine Browserinstanz identifiziert.

Die ClientID wird in den Browsercookies gespeichert, sodass nachfolgende Aufrufe derselben Website dem gleichen Nutzer zugeordnet werden können.

Das ist in UA so und ist in GA4 ebenfalls so.

UserID = UserID

Auch die UserID ist in Google Analytics 4 im Vergleich zu Universal Analytics gleich geblieben: Es ist eine eindeutige, nicht-personenbezogene Nummer die einem einzigen User zugeordnet wird.

Damit kann der User plattform- (Web, App) und geräteübergreifend (Desktop, Mobile, Tablet) wiedererkannt werden und du bekommst viiiiel genauere Daten in deinen Reports.

Um die UserID Funktion nutzen zu können musst du deine User eindeutig identifizieren können z.B. über einen Login. Das ist in Universal Analytics genauso wie in Google Analytics 4.

Der einzige Unterschied: Wurde der User in Universal Analytics erkannt, wurde er rückwirkend für die ganze Session erkannt. UA hat hier ein backward stitching vorgenommen. Automatisch.

In Google Analytics 4 gibt es KEIN backward stitching mehr! 

Wird die UserID in GA4 z.B. über das Login-Event an GA gesendet – wird sie NUR über dieses Event gesendet und NICHT rückwirkend für die gesamte Sitzung. Du musst dich also selber um den Storage Mechansismus kümmern!

Zweiter aber positiver Unterschied: Im Gegensatz zu Universal Analytics bindet eine Google Analytics 4-Property die User-ID nativ in ALLEN Berichten, Analysen und Statistiken ein.

Eine separate User-ID-Berichtsdatenansicht ist in GA4 nicht mehr erforderlich.

Hinweis: Alle Details zur UserID findest du hier im ultimativen Google Analytics 4 Einsteiger Guide.

UTM-Parameter = UTM-Parameter

Auch die UTM-Parameter bleiben uns in Google Analytics 4 erhalten – obwohl sie eine Urchin-Altlast sind und 2003 (!) eingeführt wurden.

UTM-Parameter haben sich nicht nur in Google Analytics gefestigt sondern werden auch in vielen anderen Systemen für das Tracking von Quelle und Medium genutzt.

Info: UTM heißt Urchin Tracking Module.

Durchblick verloren?😵

Absolut verständlich, denn von Google sind wir eigentlich etwas anderes gewöhnt als so einen heftigen Umstiegs-Wirrwarr – da kann schon mal der Kopf rauchen: 🤯

Um den Durchblick zurück zu gewinnen haben Alexander Holl und ich das neue Google Analytics 4 Seminar bei 121Watt entwickelt. Hier erfährst du alles (wirklich alles!) über GA4 – strukturiert und auf den Punkt gebracht:

>> Zum Google Analytics 4 Seminar und Webinar bei 121Watt.

Die Fakten auf den Punkt gebracht: 

• Dauer: 2 Tage, jeweils von 9-17:30 Uhr
• Referenten: Alexander Holl, Gründer von 121Watt oder ich
• Teilnehmer Anzahl: max. 15 für den größtmöglichen Lernerfolg
• Durchführung: interaktiv mit viiiielen Praxisübungen und der Möglichkeit, jederzeit jede Fragen zu stellen
• Agenda: findest du hier
• Seminarunterlagen: werden dir selbstverständlich zur Verfügung gestellt
• Teilnahme Zertifikat: gibt es

Begeistert?🤩 Dann melde dich gleich an.

Es lohnt sich!

Es macht spaß!

Und es bringt dich weiter – garantiert.

Fragen zu Google Analytics 4?

Du hast eine Frage zum Tool-Vergleich UA vs GA4  die dich bereits Nächte lang wach hält?

▶️ Immer her damit. Ich helfe, wo ich kann.

Schreib auch gerne in die Kommentare was du von Google Analytics 4 hältst, welches neue Feature du besonders cool findest und welches alte du bereits jetzt vermisst.

Happy Analyzing im neuen GA4,

Deine Michaela