Zur Historie von Analytics
Doch wieso überhaupt Google Analytics „4“? Da tatsächlich schon drei Vorgängerversionen existieren, bringt Google mit dem jetzigen Release bereits die vierte Version heraus. Aber zurück zum Anfang: Gestartet hat das Tracking mit dem Unternehmen Urchin, das den UTM-Parameter (urchin tracking module) einführte.
Mit der Übernahme im Jahr 2005 durch Google ging die zweite Version mit Classic Analytics an den Start. Diese widerum wurde 2011 durch Universal Analytics abgelöst. Bereits seit dem Kauf des App-Analytics-Anbieter Firebase im Jahr 2014 gab es Gerüchte, dass Google die technologische Plattform für Analytics ändert und eine neue Version herausbringt. Fünf Jahre später geschah dies mit dem jetzigen Google Analytics 4.
Introducing the new Google Analytics, designed to help you get the essential insights you need to be ready for what’s next. Read the announcement → https://t.co/5rRMdnVGYS pic.twitter.com/to4PV25j96
— Google Analytics (@googleanalytics) October 14, 2020
Neue Funktionen: Mit Machine Learning und Co. in die Zukunft?
GA4 ist nicht nur ein Update seines Vorgängers, sondern ein ganz neu gedachtes Analyse-Tool, welches ganz neue Funktionen bietet. Die größte Veränderung ist wohl der Einsatz des maschinellen Lernens, das für ein umfassenderes Verständnis der User sorgen soll. So können Website-Betreiber:innen nun beispielsweise direkt in Analytics eine Frage mittels natürlicher Sprache stellen, welche Analytics beantwortet. Dabei werden mittels Machine Learning immer intelligentere Fragen berücksichtigt.
Prognosen über das Verhalten der User
Doch das maschinelle Lernen geht noch weiter. Denn in Google Analytics 4 bekommen Website-Betreiber:innen Vorhersagen über das zukünftige Verhalten ihrer Nutzer:innen prognostiziert. So werden gesammelte Daten automatisch angereichert, um Prognosen zur Kauf- und Abwanderungswahrscheinlichkeit der Nutzer:innen in den nächsten 7 Tagen zu erstellen.
Außerdem wird eine Vorhersage zum Absatz aufgestellt, der in den nächsten 28 Tagen zu erwarteten ist. Diese Prognosewerte können anschließend dafür genutzt werden, Zielgruppen zu definieren und mit der richtigen Werbung im richtigen Kanal die Kund:innen zu überzeugen.
Kundenorientierung ist das A und O
Die neue Analytics-Version orientiert sich immer mehr an den Kund:innen. Den Anfang machte Google Signals, welches Sitzungsdaten von Websites und Apps mit Nutzer:innen verknüpft, die in ihrem Google-Konto angemeldet sind und personalisierte Werbung aktiviert haben. Doch das war erst der Beginn des neuen Ansatzes.
Denn User First und Customer Centricity heißt es in Zukunft. Auch der Google Consent Mode und das Modelling, welches Datenlücken in Reports auffüllt, gehen weiter in diese Richtung. Weitere kundenzentrierte Lösungen sind daher nur eine Frage der Zeit. So ist es nicht verwunderlich, dass das Zusammenspiel zwischen Analyse und Marketing in GA4 noch enger verzahnt ist.
Nun wird das Tracking-Tag „gtag.js“ – für „Global Site Tag“ stehend – eingesetzt. Anders als bei Universal Analytics ist es ein ganzes Tagging Framework, welches über eine API verfügt, mit dem Daten auch an andere Google Produkte gesendet werden. Plattformen wie Google Ads, der Campaign Manager, die Search Ads 360 und Display & Video 360 werden an Google Analytics geknüpft, um noch gezielter Werbung schalten zu können.
Personalisierte Datenansichten & gemeinsame Analysen von App + Web
GA4 wird außerdem individueller! Denn die neue Google Analytics Version hält neben standardisiert erfassten Events auch empfohlene Events je Branche bereit. Diese ermöglichen eine individuellere Darstellung. Zudem können in den Custom Reports neue, weitergehende Visualisierungen dargestellt werden. Darunter sind Trichteranalysen, Pfadanalysen, Segment-Überschneidungen, Kohortenanalysen, Pivot-Tabellen und Streudiagramme.
Schließlich können App- und Webdaten endlich gemeinsam analysiert werden, was der Ausgangspunkt für die Entwicklung von Google Analytics 4 war. Website-Betreiber:innen können nun Daten plattformübergreifend, über die Website, IOS- sowie Android-Apps, in Analytics erfassen und zusammen auswerten.
Das Verhalten der User über die gesamte Lifetime analysieren
Ein neuer Ausgangspunkt für gesammelte Daten ist da! Lifetime-Messwerte sollen es möglich machen, das Nutzerverhalten von Kund:innen anhand der Verweildauer und Aktivitäten auf einer Website zu beurteilen. Dazu gehören die folgenden Messwerte:
- Sitzungen
- Sitzungsdauer
- Transaktionen
- Werbeumsatz
- Engagement Dauer
- Summe an Umsätzen aus allen Quellen
Hierbei kommt es jedoch zu Problemen mit der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), die das Tracking personenbezogener Daten um einiges schwieriger macht als in der Vergangenheit. Aushelfen soll auch in diesem Fall das Machine Learning, welches bei unvollständigen Datensätzen über bestimmte Modellierungsverfahren die Lücken schließen soll. Aktuell gibt es bereits das Conversion Modelling. Geplant sind außerdem das Behavioral Modelling, das Offline-to-Online Modelling und das Unique-Reach Modelling.
Google verspricht mehr Datenkontrolle für Website-Betreiber:innen
Gerade für europäische Nutzer:innen ist das Thema Datenschutz aufgrund der Datenschutzgrundverordnung besonders wichtig. GA4 ermöglicht seinen Nutzer:innen auf jeden Fall mehr Kontrolle als der Vorgänger Universal Analytics. IP-Adressen werden nun automatisch anonymisiert.
Zudem können Nutzer:innen Einstellungen zu Datenverarbeitungsbedingungen, zur Datenaufbewahrung, zur Datenfreigabe und zur Ad-Personalisierung auf Propertyebene für einzelne Länder, für bestimmte Events oder Sitzungen vornehmen. Überdies sind Data Deletion Requests für eine bestimmte Zeitspanne, einzelne User oder die gesamte Google Analytics 4 Property möglich.
Weiter unten liest Du über die Bedenken der europäischen Datenschutzbehörden und den Umgang von Google mit der DSGVO.
Größte Unterschiede zwischen Google Analytics 4 & Universal Analytics
Nun werfen wir einen Blick auf die größten Unterschiede zwischen Google Analytics 4 und Universal Analytics. Grundsätzlich sind die neuen Analyse-Möglichkeiten von GA4 umfangreicher und komplexer. Außerdem haben Nutzer:innen die Chance, sich individuellere Datenansichten für ihr jeweiliges Unternehmen zusammenzustellen.
Der entscheidenste Unterschied liegt aber wohl in der Art, in der Daten gesammelt werden. Setzte Universal Analytics noch auf Treffer in der Session- und Pageview-Ebene, basieren Analytics 4 Daten auf Ereignissen. Das heißt: alle Interaktionen in GA4 sind Ereignisse. Die bisherigen Parameter Category, Action und Label entfallen und werden nur noch durch Ereignisnamen ersetzt. Dabei können 25 zusätzliche und frei wählbare Parameter pro Event erfasst werden.
Somit kann der Pool aus Daten mit weiteren hilfreichen Informationen angereichert werden. Wichtig zu wissen ist, dass die individuell definierten Event Parameter im User Interface registriert werden müssen, bevor sie Daten ausgeben. Vorteilhaft ist allerdings, dass einige Ereignisse automatisch erfasst werden.
Unterschiedliche Admin-Bereiche: Datenansichten & Datenströme
Beim Öffnen eines GA4 Accounts fällt direkt ein großer Unterschied zum Vorgänger auf. Denn die administrative Struktur hat sich geändert. Grundsätzlich lässt sich sagen, dass im Admin-Bereich das technische Setup und die Dateneinstellungen direkt im Berichtsbereich vorgenommen werden.
Während Nutzer:innen von Universal Analytics mit der Struktur
Konto > Property > Datenansichten
vertraut sind, gibt es in GA4 keine Datenansichten mehr. In UA wurden die Datenansichten gerne dazu genutzt, Daten z. B. nach Ländern, Subdomains oder Zugriffsrechten vorzufiltern. GA4 arbeitet mit Datenströmen für die Website, die IOS-und Android-App, die es ermöglichen, die Daten in einer konsolidierten Ansicht gemeinsam zu betrachten. Das Filtern der Daten geschieht direkt in den Berichten.
Einfachere Zielsetzung mit Google Analytics 4
Es wird einfacher, schneller und bequemer – denn in Google Analytics 4 werden die Ziele neu definiert. Eine kurze Rekapitulation: In Universal Analytics mussten Ziele im Admin-Interface auf Datenansichts-Ebene festgelegt werden. Hier gab es fünf verschiedene Typen. Eine Kombination aus URL und Event war nicht möglich, Funnels konnten nur eingeschränkt definiert werden und einmal erstellte Ziele konnten auch nicht gelöscht werden.
In GA4 wird die Zielsetzung um einiges einfacher. Auch hier basieren die Ziele auf Events. Im Reiter Ereignisse kann jedes angelegte oder automatisch erfasste Event als „Conversion“ markiert werden und anschließend unter Conversions beobachtet und analysiert werden. Sollte das Limit von 30 Conversions pro Property erreicht werden, ist außerdem das Archivieren von Zielen möglich.
Berichte entlang des Lebenszykluses & Engagement statt Absprung
Beim Blick auf die Berichte fallen auch hier diverse Neuerungen ins Auge. In UA gab es die Bereiche Echtzeit und Zielgruppe. Hinzu kamen Akquisiton, Verhalten und Conversions mit diversen Unterpunkten, die so einige Benutzer:innen geradezu „erschlagen“ haben.
Hier launcht Google Analytics 4 ebenfalls ein neues Konzept, indem anhand des Kunden-Lebenszykluses vorgegangen wird. Es startet mit der Kundenakquisition, über das Engangement und die Monetarisierung bis hin zur Kundenbindung. Dabei sind die Darstellungen der jeweiligen Daten besonders hervorzuheben. Denn Google Analytics 4 ist visueller! Als Vorlage dienen hier das Dashboard und die Exploreransicht, die ansprechende Infografiken anstatt langer Tabellen wie in Universal Analytics darstellen.
Verabschiedet hat sich GA4 nicht nur von Textwüsten in Form von Tabellen, sondern auch von einem Messwert, der viel Beachtung fand und doch auch oft angezweifelt wurde: Die Absprungrate. Google Analytics 4 setzt auf den neuen Messwert: Engagement.
Ein:e Nutzer:in trägt dabei zum Engagement bei, wenn mehr als 10 Sekunden auf der Seite verbracht, mindestens 2 Seiten aufgerufen oder ein Conversion-Ereignis ausgelöst wird. So heißt es nun: „Wie viele Nutzer:innen interessieren sich für mich?“ anstatt wie zuvor „Wie viele Nutzer:innen verlassen meine Seite?“
DebugView zum Live-Testen
Schließlich können Tracking-Fans mithilfe des Debug-Modus testen, ob Tracking-Einbindungen wie gewünscht funktionieren. Nachdem der Fehlerbehebungsmodus auf einem Gerät oder im Browser aktiviert wurde, können speziell die eigenen Aktivitäten auf der Website verfolgt werden. Es kann zum Beispiel überprüft werden, ob Events funktionieren und auch korrekt in Analysis abgebildet werden. In Universal Analytics stellte das vor allem bei Websites mit hohem Traffic ein Problem dar, da die eigenen Aktionen nur schwer zu identifizieren waren.
17 Unterschiede im direkten Vergleich
| Universal Analytics | Google Analytics 4 | |
| Domainübergreifende Messung | Nur über externe Änderungen. | Domainübergreifende Messungen können in der Benutzeroberfläche mittels Datenstreams konfiguriert werden. |
| Datenmodell | Universal Analytics ist sitzungsorientiert. Die Ereignisse werden so den Sitzungen zugeordnet. | GA4 ist nutzer- und ereignisorientiert. Die Datenbasis ist schon in der Grundeinstellung breiter als die von Universal Analytics. Wie bei UA endet eine Sitzung nach 30 Minuten Inaktivität. |
| Metriken | – Nutzer – Neue Nutzer – Sitzungen – Seitenaufrufe – Sitzungen ohne Absprung – Absprungrate – Durchschnittliche Sitzungsdauer | – Nutzer – Neue Nutzer (first_visit) – Sitzungen – Aufrufe (page_view) – Sitzungen mit Interaktionen – Engagement-Rate – Durchschnittliche Interaktionsdauer pro Sitzung – Ereignisse pro Sitzung (neu) – Sitzungen mit Interaktionen (neu) – Sitzungen mit Interaktionen pro Nutzer (neu) – Ereignisanzahl (neu) |
| Ereignisse | Ereignisse müssen separat getrackt werden. Jedes Ereignis hat eine Kategorie, eine Aktion, ein Label sowie einen Treffertyp. | Jeder Hit zählt als Ereignis. Es gibt eine Reihe von voreingestellten Ereignissen, die ausgewählt werden können. Benutzerdefinierte Ereignisse müssen nicht mehr über die Verwaltung festgelegt werden, sondern können unter Ereignisse geändert werden. |
| Conversions | In Universal Analytics sind Conversions Zielvorhaben und E-Commerce, die extra definiert werden müssen. | In GA 4 kann jedes Ereignis mittels eines Reglers als Conversion festlegt werden. |
| Anpassung | Es lassen sich „benutzerdefinierte Berichte“ erstellen. | Nicht mehr vorhanden und wurde durch Erkunden > Analyse ersetzt. |
| E-Commerce | Die E-Commerce Berichte Berichte > Conversions > ECommerce erfassen in UA Kaufdaten von Produkt- und Serviceleistungen, den Umsatz pro Transaktion sowie den Gesamtumsatz. | Analoge Berichte finden sich in GA 4 unter Lebenszyklus > Monetarisierung. |
| Suchleiste | Nicht vorhanden | Vorhanden |
| Benutzerdefinierte Informationen | Nicht vorhanden | Es ist möglich, Bedingungen zu erstellen, auf deren Basis die Trend- und Änderungserkennung in der oben genannten Statistikkarte umgesetzt wird (u. a. auf Machine Learning beruhend). Pro Property sind bis zu 50 benutzerdefinierte Informationen möglich. |
| Standardberichte | Viele Standardberichte | Deutlich weniger Standardberichte. Alle komplexen Berichte können unter dem neuen Punkt Erkunden > Analyse erstellt werden. |
| Echtzeitberichte | Vorhanden unter Berichte > Echtzeit | In der Navigation der zweite Punkt nach Startseite. Anstatt verschiedener Menüpunkte wird jetzt alles übersichtlich auf einer Seite mit Kacheln dargestellt. Zudem wurden Echtzeit-Berichte in die Standard-Berichte integriert. |
| Zielgruppen | Werden unter Verwaltung > Zielgruppendefinitionen > Zielgruppen erstellt. | Vorteilhaft ist, dass Zielgruppen standardmäßig in die Berichte integriert sind. Es gibt eine eigene Ansicht in der Benutzeroberfläche. Zudem ist die Zielgruppendefinition durch die konzeptionelle Aufteilung in Nutzereigenschaften und Ereignisse einfacher und flexibler. |
| Segmente | Segmente sind eine Kernfunktion von UA. Sie können in einem beliebigen Bericht durch Klick auf Segment hinzufügen ergänzt oder über +Neues Segment erstellt werden. Zudem können sie aus der Lösungsgalerie importiert werden. | GA 4 bietet neben Vergleichen, welches die Funktion der Segmente einnimmt, auch Segmentanalysen. Diese können in GA4 unter Segmentüberschneidung vorgenommen werden. |
| User-ID | Keine standardmäßige Integration in Berichten, Analysen und Statistiken. | Standardmäßige Integration in Berichten, Analysen und Statistiken. |
| Client-ID | Eindeutiger, zufallsgenerierter String, der zur Identifizierung des Users dient und im Cookie gespeichert wird. | Gleiches Prinzip wie in UA. |
| DebugView | Nicht vorhanden | Vorhanden |
| BigQuery Export | Ausschließlich im Google Analytics 360-Konto. | Vorhanden |
Die DSGVO und das Tracking von Google Analytics
Mit dem Erscheinen der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im Jahr 2016 traten die ersten Bedenken auf, ob das User-Tracking mit dem Datenschutz vereinbar ist. Im Dezember 2021 entschied die österreichische Datenschutzbehörde, dass Google Analytics gegen die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) verstößt. Ebenso kam die französische Datenschutzbehörde CNIL zum gleichen Ergebnis.
Die Entscheidungen bauen auf dem Hintergrund des „Schrems II“-Urteils des EuGH aus dem Sommer 2020 auf. In diesem wurde das zwischen der EU und den USA festgehaltene Privacy Shield für ungültig erklärt. Die informelle Absprache sollte bei Datenübermittlungen in die USA gewährleisten, dass europäische Datenschutznormen eingehalten werden. Doch in den USA gibt der Foreign Intelligence Surveillance Act, kurz FISA, US-Nachrichtendiensten, wie dem FBI, die Befugnis verdächtige Personen zu überwachen.
Sowohl die österreichische als auch die französische Datenschutzbehörde erklärten, dass beim Einsatz von GA persönliche Nutzerinformationen an die Google Konzernzentrale in die USA weitergegeben werden. Die Google Standardvertragsklauseln würden daher kein angemessenes Schutzniveau bieten, um die Überwachungs- und Zugriffsmöglichkeiten durch US-Nachrichtendienste zu unterbinden.
Die Reaktion von Google
Google reagierte mit technischen und organisatorischen Maßnahmen. Die sogenannten „TOMs“ umfassen unter anderem Verschlüsselungstechniken, Zäune um Datenzentren und die Überprüfung von Behördenanfragen. Diese Maßnahmen wurden von der österreichischen Datenschutzbehörde jedoch als weitgehend nutzlos gegenüber der NSA und dem FBI angesehen. Die EU-Kommission passte außerdem die Standardvertragsklauseln an, welche Google im September 2021 implementierte. Der Datenschützer Max Schrems kritisierte, dass anstatt einer Anpassung der Google Dienste an die DSGVO, nur Texte eingefügt werden würden, ohne auf legale Dienste zu wechseln.
Wie geht es nun weiter?
Der von Max Schrems gegründete Datenschutzverein Noyb reichte insgesamt 101 vergleichbare Beschwerden in fast allen EU-Staaten ein. So scheint es – in Anbetracht der Urteile aus Frankreich und Österreich – nur eine Frage der Zeit zu sein, bis andere EU-Staaten den gleichen Schluss ziehen.
Die EU und die USA verkündeten zudem die Ausarbeitung des Trans-Atlantic Data Privacy Framework als Neuauflage des Privacy Shields. In den nächsten Monaten werden die Texte der Executive Order und des Angemessenheitsbeschlusses finalisiert. Darauf folgt die Verabschiedung des Executive Order durch die US-Regierung und die EU-Kommission präsentiert den Angemessenheitsbeschluss. Zu diesem gibt der europäische Datenschutzausschuss eine Stellungnahme ab, die allerdings nicht bindend ist. Inwieweit das neue Trans-Atlantic Data Privacy Framework dann den Anforderungen des EuGH entspricht, bleibt fraglich.
Google Analytics 4 und der Datenschutz
Google Analytics 4 verspricht einen datenschutzkonformeren Umgang mit Daten und ermöglicht auch das Cookieless-Tracking. Dafür wurde unter anderem der Consent Mode programmiert. Der Einwilligungsmodus, der sich bisher noch in der Beta-Phase befindet, passt das Verhalten der Google-Tags an den Einwilligungsstatus der Nutzer:innen an. Wenn die Zustimmung durch den User erfolgt, läuft das Tracking wie gewohnt. Wird die Einwilligung jedoch abgelehnt, werden Seitenaufrufe und Events zwar erfasst, aber komplett anonymisiert dargestellt und das auf rein aggregierter Basis. Eine Client-ID wird nicht vergeben oder, wenn schon vorhanden, nicht gelesen. Das scheint auf den ersten Blick die Daten der User zu schützen, doch werden im Vergleich zum Vorgänger in GA4 überhaupt Daten getrackt. Außerdem werden weiterhin Daten von europäischen Websites in die USA übertragen, was Noyb bemängelt. Google als Datenauftragsverarbeiter schreibt von sich selbst, dass im Sinne der DSGVO gehandelt wird. Ausdrücklich schreiben sie: „Unsere Kunden sind dabei Datenverantwortliche, die jederzeit sämtliche Rechte in Bezug auf die Erhebung, den Zugriff, die Aufbewahrung und das Löschen ihrer Daten haben.“ Welche Auswirkungen diese Anpassungen auf die Entscheidungen der europäischen Datenschutzbehörden haben, steht noch nicht fest. Bis zur Entscheidung in Deutschland kann Google Analytics 4 mit der aktiven Zustimmung der User, einer Opt-Out-Option und der Unterzeichnung des Datenverarbeitungsvertrags mit Google genutzt werden.
So starten Sie mit Google Analytics 4
Alternativen zu Google Analytics
Neben Google Analytics gibt es einige Alternativen auf dem Markt, um Website-User zu tracken. Eine der Alternativen ist Matomo, eine Open-Source-Webanalyseplattform, die vollständige Analysefunktionen zur Verfügung stellt. Wie Google Analytics liefert es wichtige Berichte über Website-Benutzer:innen und deren Interaktionen mit Webseiten. Matomo entspricht den Datenschutzvorschriften der Europäischen Union und bietet Nutzer:innen somit eine hohe Rechtssicherheit. Somit werden Daten u. a. auf dem Server des Website-Betreibers gespeichert.
Ein weiteres Tool ist das 100%-ig DSGVO-konforme Webanalysetool Trackboxx. Es hilft Nutzerverhalten zu analysieren und aufzuzeichnen. Trackboxx ermöglicht es Nutzer:innen ohne die Verwendung von Cookies sowie ohne Speicherung von personenbezogenen Daten Websitebesucher:innen zu erfassen und zu analysieren.
Das Analyse-Tool Fathom bietet weniger Informationen als Google Analytics, aber ist wie die anderen Tools DSGVO-konform. Auf dem Dashboard sind alle Zahlen und Statistiken auf einen Blick in Echtzeit zu sehen. Es werden weder Cookies gesetzt, noch persönliche Daten der Nutzer:innen getrackt.
Neben den hier gelisteten Anbietern gibt es noch viele weitere, die sich im Funktionsumfang, den Kosten und dem technischen Umfang unterscheiden. Entscheiden sich Website-Betreiber:innen für einen Umstieg, ist eine Recherche des jeweiligen Tools notwendig, um zu erfahren, welche Daten gebraucht werden.
