Umstieg auf Google Analytics 4: So klappt's

Als Google Mitte März ankündigte, dass die Tage von Universal Analytics gezählt sind und ab Mitte 2023 keine weiteren Datenerhebungen mehr mit dem bewährten Tool in den gewohnten Properties durchgeführt werden können, waren viele Marketer überrascht. Zwar können bis mindestens Ende 2023 die alten Daten noch abgerufen werden, doch dann sind auch diese nicht mehr zugänglich. Unternehmen sollten daher nicht nur ihre wertvollen Daten sichern, sondern auch möglichst bald daran gehen, mit Google Analytics 4 Erfahrungen zu sammeln.

Denn zum einen sind sowohl die Funktionalitäten an vielen Stellen andere, zum anderen hat sich bei der Bedienerführung und Handhabung vieles geändert. In Zukunft werden Erhebungen eher Event-basiert ausgewertet, wodurch das geräteübergreifende Tracking von Nutzern leichter wird und sich etwa im E-Commerce die Customer Journey über verschiedene Kanäle besser nachvollziehen lässt. Auch lassen sich Elemente wie Scrollen oder die Ankunft über einen Call to Action in Zukunft besser erfassen, was zusätzliche Indizien und Signale beim Nachvollziehen des User Behaviour mit sich bringt.

Machine Learning statt Third-Party Cookies

Dadurch sind aber Conversions nicht mehr ohne Weiteres auf der Grundlage von Seitenaufrufen möglich und auch beliebte Kennzahlen wie die Bounce Rate lassen sich nur noch über Umwege erheben. Auch die gewohnten Goals als Definition einer Conversion gibt es bei GA4 nicht mehr. Die Folge: Unternehmen benötigen nicht nur neue Monitoring-Vorlagen, sondern sie müssen überhaupt erst einmal eine Strategie erarbeiten (meist: die alte anpassen), welche KPIs sie in Zukunft erheben wollen und wie sie hierzu an belastbare Kennzahlen und Auswertungen kommen. Auch sollten Unternehmen überlegen, welche Filter man aus Universal Analytics übernehmen oder nachbauen kann. Zentrale Fragen sollten dabei sein, welche Events für ein umfassendes Bild des Nutzerverhaltens relevant sind und wie man diese am besten erhebt.

Der Grund für diesen doch recht tiefgreifenden Wandel: Google Analytics 4 arbeitet nicht mehr mit den altbewährten Third-Party Cookies und kommt so den Bedürfnissen der Internetnutzer:innen nach mehr Privatsphäre und Datenschutz entgegen. Komplett überraschend dürfte dieser Strategiewechsel für die wenigsten Unternehmen kommen – zumindest wenn sie sich mit der Problematik der Third-Party Cookies und den juristischen und technischen Bedenken dagegen bereits befasst haben. Umgekehrt kann Google als Unternehmen, das einen beachtlichen Teil seines Umsatzes und Gewinns mit Werbung macht, sich nicht leisten, den werbetreibenden Unternehmen in Zukunft nicht mehr das für sie relevante Datenmaterial zur Verfügung zu stellen. Möglich soll all das – ohne Third-Party Cookies – mit Hilfe einer künstlichen Intelligenz in Form eines Machine-Learning-Algorithmus werden. Dazu reichert Google die erhobenen Daten an, um den Unternehmen Voraussagen über das Nutzer:innenverhalten zu ermöglichen. Doch die KI ist auch durchaus nötig, da Google Analytics 4 aufgrund des Event-getriebenen Ansatzes deutlich größere Datenmengen einsammelt als seine Vorgänger.

Umstellung bald angehen

Die meisten Unternehmen stehen auch dann in Zugzwang, wenn sie zumindest in der Vergangenheit gar nicht so viele Daten unterschiedlicher Geräte, Apps und Websites zusammengeführt haben oder den Erkenntnisgewinn einer nach Channels und Events aufgeschlüsselten Sichtweise der Kund:innen bislang nicht vermisst haben. Für Unternehmen und Website-Betreiber bedeutet das, dass Sie möglichst bald zweigleisig fahren sollten – zum einen mit der gewohnten Universal-Analytics-Infrastruktur, die ja zumindest in den kommenden Monaten noch die gewohnten und zuverlässigen Werte liefert, zum anderen aber mit eine Google-Analytics-4-Instanz, um Erfahrungen zu sammeln, sich mit der Bedienung vertraut zu machen und die neuen Abfragen und Reportings zu entwickeln.

Sinnvoll ist es auch, vergleichbare Vorjahresdaten (YOY-Daten) einbeziehen zu können, was schon rein rechnerisch ein zügiges Onboarding bei Google Analytics 4 voraussetzt. Doch gerade die Machine-Learning-Instanzen werden ihr volles Potenzial erst im Laufe der Zeit ausnutzen können. Denn sie attribuieren umso besser und liefern umso akkuratere Ergebnisse, je mehr Daten der Vergangenheit sie zur Verfügung haben.

Veränderung bei Conversion und Werbepreisen

Noch keine klaren Aussagen lassen sich übrigens darüber treffen, wie gut das neue Cookie-lose Tracking mittelfristig funktionieren wird und ob es ähnlich treffsichere und belastbare Ergebnisse produziert, wie wir sie von Universal Analytics kennen. Denn das hängt zum einen davon ab, wie gut Google seinen Machine-Learning-Algorithmus an sich optimiert, zum anderen aber eben auch von der Anzahl und Qualität der eigenen Nutzerdaten eines jeden nutzenden Unternehmens. Mittelfristig ist aber geplant, die Audiences, die GA4 vorschlägt, auch für bestehende Search Display- und YouTube-Kampagnen zu nutzen und diese anhand der Empfehlungen der KI auch dort auszuspielen. Erst dann lassen sich die Conversion und die Kosten, die in diesem Zusammenhang entstehen, sinnvoll in Beziehung setzen und vergleichen.