Valerie Sawatzki, Autor bei mso digital

Google Analytics 4 – die Übersicht zur neuen Version des Analyse Tools

Erstveröffentlichung, 11.12.2020
Update durch Valerie Sawatzki 29.04.2022

Web Analysten und Marketer aufgepasst: Mit Google Analytics 4 (GA4) kommt die neue Version des Tracking und Analyse Tools. Sofern vorhanden, werden die App + Web Property nun vereint dargestellt. Dies ist in sofern von elementarer Bedeutung, als dass Universal Analytics (UA) zum 01. Juli 2023 keine Daten mehr sammeln wird. Um historische Daten von 12+ Monaten sicherzustellen, bedeutet das für Dich, bis 30. Juni 2022 mit Deinen Properties zu GA4 zu wechseln!

Ein Großteil der weltweit aktiven Websites setzt seit jeher auf das kostenfreie Analyse Tool des Suchmaschinenriesen aus Kalifornien. Nun wird die aktuelle Universal Analytics Version um zwei wesentliche Features erweitert: Zum einen liegt der Fokus auf Machine Learning und zum anderen auf maximaler Datenschutzkonformität, um auch in Zeiten ohne Cookie Tracking den Websitebetreibenden tiefgründige Analyse- und Optimierungspotenziale zu liefern.

In diesem Artikel stellen wir Dir einmal die neuen Features, auch im Vergleich zu der bisherigen Analytics Version, vor und sprechen Dir unsere Empfehlung zur Nutzung von Google Analytics 4 aus.

Was ist neu in Google Analytics 4?

Google Analytics 4 bringt so einige Neuerungen mit. Welche genau das sind, zeigen wir Dir in der folgenden Übersicht:

Du hast nicht viel Zeit? Hier findest du in einer Tabelle eine kurze und prägnante Übersicht über die Änderungen.

Google Analytics 4 nicht mehr in der BETA

Nach langer BETA-Phase ist Google Analytics 4 seit 2022 offiziell aus der BETA. Dennoch wird es aktuell fortlaufend weiterentwickelt, sodass sukzessiv neue Funktionen hinzukommen. Seit dem Release im Oktober 2020 hat sich bereits mehrmals das Menü im Interface geändert, sodass man weiterhin mit Neuerungen rechnen sollte. Seit 2022 stellt Google GA4 als Haupt-Analysetool vor und auch hat bereits die Abschaltung von UA Properties zum Juli 2023 angekündigt. Wer also bisher noch keine GA4 Property eingerichtet hat, sollte das spätestens JETZT tun.

Neue Kontostruktur und neues Interface

Hinsichtlich der Kontostruktur zeigt GA4 eine wesentliche Neuerung, denn es gibt keine Datenansichten mehr. Alle Daten und das Interface befinden sich jetzt auf Property-Ebene. Warum?
Google Analytics 4 möchte möglichst Rohdaten sammeln, die je nach Kundenanforderungen sortiert und durch benutzerdefinierte Berichte aufbereitet werden können. Bedeutet: Weniger Standardberichte und mehr Arbeit in Custom Reports stecken.
Grundsätzlich gilt in GA4: Jeder Bericht, jede Graphik oder Tabelle und jede einzelne Dimension und Messwerte können individuell im User Interface direkt in den Berichten konfiguriert werden.

Die neue Hauptnavigationsstruktur in GA4 besteht jetzt aus den Kategorien: Startseite, Berichte, Erkunden, Werbung, Konfigurieren und (ganz unten) Verwaltung. Mit Hilfe von Machine Learning wird sich die Startseite an Nutzer-Interaktionen ausrichten und mit der Zeit z.B. die am häufigsten genutzten Berichte präsentieren. Zudem integriert das Interface nun auch eine Suchleiste, die ebenfalls Fragestellungen auswerten kann.

Die folgenden Abschnitte erklären Dir entsprechend der Kategorien die wichtigsten Neuerungen.

Berichte: Weniger Standardberichte & mehr Custom Reports

Die Berichte legen einen starken Fokus auf den Lebenszyklus, Nutzer und Ereignisse. Wie bereits erwähnt wurden die herkömmlichen Berichte in UA (Universal Analytics) stark vereinfacht, sodass jetzt deutlich weniger Standardberichte existieren. In diesem Sinne zielt GA4 auf die eigene Erstellung von Reports ab, die entweder durch “Bericht anpassen” (oben rechts) konfiguriert oder im zweiten Menüpunkt “Erkunden” erstellt werden können. Hier werden umfangreiche Analysen ermöglicht. Einzelne Segmente können zusätzlich unter der Option “Vergleich hinzufügen” integriert werden.

Echtzeit Analysen

Wie in UA gibt es weiterhin Echtzeit-Berichte in GA4, welche jedoch um einiges detaillierter sind. In UA sieht man, je nach Bericht, die aktuellen Live-Daten während GA4 die Nutzerdaten der letzten 30 Minuten (und diese auch in Teilen pro Minute) betrachtet. In dem Echtzeit-Bericht findest Du Antworten auf folgende Fragen:

Wie viel Nutzer:innen waren in den letzten 30 Minuten auf meiner Seite?
Woher kommen die Nutzer:innen? Dabei kann die Quelle, das Medium oder die Kampagne betrachtet werden.
Wer sind die Nutzer:innen? Nach Zielgruppe.
Mit welchem Inhalt interagieren die Nutzer:innen auf meiner Seite?
Welche Ereignisse lösen die Nutzer:innen aus?
Welche Conversions haben die User in den letzten 30 Minuten ausgelöst?

Über “Nutzerübersicht anzeigen” oben rechts können ebenfalls Echtzeit-Aktivitäten-Streams von zufälligen Nutzer:innen aufgerufen werden.

Akquisition

Die Akquisitionsberichte wurden ebenfalls reduziert, z. B. gibt es keinen Bericht mehr zu Landingpages. Diese müssen nun über das Ereignis session_start gefiltert werden.
Die Absprungrate (Bounce Rate) wie in UA wurde ebenfalls nicht übernommen, sondern durch die Engagement Rate (unter Bindung) ersetzt. “Nutzer-Engagement” erfolgt wenn ein Nutzer mehr als 10 Sekunden auf der Seite war oder eine Conversion durchgeführt hat oder mind. 2 Seiten aufgerufen hat. Die Berichte Engagement und Bindung entsprechen dem in UA genutzten Verhalten.

Ein Wert, der einem ebenfalls ins Auge fällt ist der Lifetime-Wert. Hier wird der durchschnittliche Umsatz durch neue Nutzer:innen in den ersten 120 Tagen dargestellt, um so den zusätzlichen Umsatz zu erfahren. Beispiel: Ein Nutzer bzw. eine Nutzerin besucht eine Website, kauft ein T-Shirt und in der nächsten Woche eine Hose. Der Lifetime-Wert umfasst beide Käufe.
Grundsätzlich werden unter der Akquisition zwei Detailberichte aufgeführt:

Statistiken zur Nutzergewinnung: Hier sind Daten zu neuen Nutzer:innen basierend auf dem Ereignis first_visit oder first_open zu sehen.
Und Neu generierte Zugriffe: Hier sind Sitzungsdaten basierend auf dem Ereignis session_start zu sehen.

Hinsichtlich des Channel Grouping ist anzumerken, dass es noch kein Custom Channel Grouping gibt, sodass für das Default Channel Grouping die fest definierten Regeln für UTM Parameter von Google zu beachten sind. Zudem hat sich das Default Channel Grouping in GA4 erweitert/verändert und muss bei der Kanalzuordnung per UTM Parameter beachtet werden, siehe: Google Support

Bindung (neu)

GA4 möchte mit dem neuen Bericht Bindung einen besonderen Fokus auf Nutzer:innen setzen, wobei natürlich die Nutzerbindung und der Customer Lifecycle wichtige Elemente darstellen. Der Bericht zur Nutzerbindung führt auf welcher Prozentsatz der Nutzer:innen regelmäßig wiederkommt, z. B. an Tag 1, 2, .. bis Tag 42. Die bereits genannte Engagement-Rate (auch nach Kohorte) wird aufgeführt und der Lifetime-Wert wird integriert.

Engagement

Die Engagement Berichte werten die Ereignisse der Nutzer:innen im Zeitverlauf aus. Ereignisse, die entsprechend als Conversion / Zielvorhaben markiert wurden erscheinen dann im Bericht Conversions und können hier analysiert werden. Der Bericht “Seiten und Bildschirme” bietet die Möglichkeit Seiten wiebeispielsweise Landingpages auszuwerten, die in den Akquisitions-Berichten nicht mehr auftauchen. Hierzu muss die Spalte “Ereignis-Anzahl” nach session_start gefiltert werden.

Monetarisierung

Unter Monetarisierung befindet sich der E-Commerce Bereich, der jetzt Web und App Datastreams darstellt. Publisher können unter dem neuen Bericht “Publisher Anzeigen” ebenfalls ihre Werbeeinnahmen aus der mobilen App einsehen.

Nutzer

Im Gegensatz zu UA, wo der Fokus auf Sessions gelegt wurde, liegt der Fokus von GA4 klar auf den Nutzer:innen. In den Nutzerberichten werden übergeordnet die demografischen Daten und die Technologie analysiert, die bereits aus UA bekannt sind.
Damit Interessen und Alter der Nutzer analysiert werden können, müssen zusätzlich die Google Signale in der Property aktiviert werden.

Mediathek

Die Mediathek befindet sich ganz unten im Berichtsmenü. Hier können neben den bereits vorhandenen Sammlungen (Lebenszyklus und Nutzer) auch eigene Sammlungen als Überkategorien angelegt werden. Innerhalb der Sammlungen können dann eigene Berichte, entweder aus einer Vorlage, oder selbst konfiguriert werden. Achtung! Vorlagen sind miteinander verknüpft, sodass sich bei Veränderung eines Vorlagenberichts auch alle anderen aus dieser Vorlage stammenden Berichte ändern werden. Verknüpfungen zu Vorlagen können jedoch über ein Symbol nach der Berichtserstellung gelöst werden. Allgemein sollte bei der eigenen Sammlungs- und Berichtserstellung zunächst vorsichtig vorgegangen werden, um nicht die Default Berichte in GA4 ungewollt zu verändern. Hier findest Du alle Infos zur selbstständigen Berichterstellung innerhalb der Mediathek: Customize Reports

Erkunden: Neue Explorative Datenanalysen

Hier können explorative Datenanalysen wie z. B. Trichteranalysen, Pfadanalysen, Segmentanalysen, freie Analysen und mehr erstellt werden. Die eigene Berichterstellung erfordert etwas mehr Zeit und Expertise. Berichte können somit aber flexibler erstellt werden. Das Analyse Feature war bis dato nur in Google 360 vereinfacht verfügbar. Wahrscheinlich werden wir alle diesen Bereich zukünftig häufig nutzen. Daher gerne schon einmal ausprobieren.

Sobald eine Datenanalyse unter Erkunden erstellt wurde, ist diese zunächst nur für den Eigentümer (mit dem angemeldeten Google Konto) sichtbar. Falls andere Nutzer*innen diese sehen sollen, müssen sie extra dafür freigegeben werden.

Werbung: Werbeberichte, Auswertung unterschiedlicher Attributionsmodelle, aber kein Custom Channel Grouping

Die Werbeberichte geben Einblicke in die Conversions der unterschiedlichen Channels. Es können Auswertungen zum Umsatz aus den Channels und verschiedene Attributionsmodelle (Linear, First und Last Klick etc.) berücksichtigt werden. Zudem sind (automatische) Statistiken zu Werbemaßnahmen verfügbar.

WICHTIG: GA4 ist per Default Datengetrieben und hat nicht mehr Last Klick als Attributionsmodell! Dennoch kann in GA4 jederzeit das Attributionsmodell üder die Propertyeinstellungen geändert werden, Google empfiehlt jedoch klar Datengetrieben, um jeden Akquisitionspunkt im Conversionprozess zu berücksichtigen.

Aber wie bereits erwähnt gibt es noch kein Custom Channel Grouping.

Konfigurieren: Flexible Events, die einfach als Zielvorhaben aktiviert werden können, Zielgruppen Forecasts und der DebugView – Perfekt für den GTM Vorschaumodus

Hier befinden sich die Berichte zu Ereignissen, Conversions, Zielgruppen, Benutzerdefinierte Definitionen und der DebugView.

GA4 basiert auf einer Ereignisstruktur, sodass jetzt quasi jeder Hit ein Ereignis ist. Das beste ist allerdings, dass Ereignisse ganz einfach als Conversion, also als Zielvorhaben per Checkbox aktiviert werden können. Diese erscheinen dann unter dem Reiter “Conversions”. Das Purchase-Ereignis wird schon automatisch als Conversion markiert und ist somit ein Zielvorhaben.

Zielgruppenanalysen inklusive Forecasts (siehe nächsten Abschnitt) können erstellt werden und wie in UA können benutzerdefinierte Dimensionen und Messwerte angelegt werden. Für Nutzer:innen des Google Tag Managers (GTM) ist besonders der DebugView ein nützliches Feature, das die Aktivitäten bzw. Events mit den dazugehörigen Parametern im Vorschau Modus modelliert.

Prognosemesswerte und Maschinelles Lernen

Um Kundendaten noch zugänglicher und aussagekräftiger zu gestalten, wird nun in GA4 Maschinelles Lernen eingesetzt. GA4 prognostiziert dabei die drei Messwerte:
Kaufwahrscheinlichkeit, Abwanderungswahrscheinlichkeit und Umsatzvorhersage.

Prognosemesswerte sind in Zielgruppenlisten und im explorativen Analysetool verfügar.

Voraussetzung für die Verwendung der Prognosemesswerte sind:

Mindestens 1.000 wiederkehrende Nutzer:innen müssen in den letzten 28 Tagen an 7 Tagen die Bedingung „Vorhersagbar“ ausgelöst haben und mindestens 1.000 Nutzer:innen nicht (Mindestanzahl von positiven und negativen Beispielen für Käufer und abgewanderte Nutzer:innen)
Modellqualität muss über einen bestimmten Zeitraum konstant bleiben
Das Ereignis “purchase” (mit den Parametern value und currency) muss implementiert sein/ gesendet werden, damit Daten zur Kauf- und Abwanderungswahrscheinlichkeit für eine Property zurückgegeben werden können (in_app_purchase wird automatisch erfasst)

Neuerungen im Google Tag Manager und flexiblere Events

Google Analytics 4 Einstellungen werden im GTM nun nicht mehr über eine Variable, sondern über ein extra Tag abgebildet. In GA4 ist die Datenschutzeinstellung “anonymize IP” schon automatisch integriert und muss nicht mehr wie in den UA Einstellungen angelegt werden.

Auch GA4 Events haben eine eigene Tagvorlage. Diese werden jetzt nicht mehr über Kategorie, Aktion, Label und Wert definiert, sondern über eigens festzulegende Parameter. Ein Event kann maximal 25 Parameter enthalten und somit sehr flexibel gestaltet werden.Problematisch ist jedoch, dass E-commerce DataLayer-Variablen umbenannt und anders strukturiert wurden. Zum Beispiel ist aus UA die bekannte “id” jetzt in GA4 “item_id” oder “transaction_id” etc. Die Umstrukturierung des DataLayer hat zur Folge, dass für den Umstieg von UA auf GA4 entweder E-commerce Codes neu implementiert werden müssen oder aufwändigere GA4 Konfigurationen im GTM vorgenommen werden müssen.

Automatisches Tracking (optimierte Analysen)

Eine wichtige Änderung ist sicherlich, dass viele Metriken nun als Events gemessen werden und nicht mehr als Standard-Interaktion eines Nutzers bzw. einer Nutzerin gelten.

Einige Events, wie Seitenaufrufe, Scrolls, Klicks auf externe Links, Website-Suche, Engagement mit Video und Dateidownloads werden in GA4 nun automatisiert beim Einrichten unter “Optimierte Analysen” aktiviert. Dafür sind keine Codeänderungen erforderlich. Diese lassen sich unter Verwaltung > Datenstreams > Optimierte Analysen bei Bedarf auch deaktivieren.

Kostenlose Verknüpfung zu Google BigQuery

Eine Anknüpfung von Analytics Daten an BigQuery konnte bislang nur in Google Analytics 360 stattfinden und war somit nur für Premium Nutzer:innen zugänglich. Seit neuestem wird es allen Google Analytics 4 Usern möglich sein, Rohdaten in BigQuery zu exportieren. Die umfangreichen Datensätze können in BigQuery gespeichert, mit anderen Datenquellen zusammengeführt und abgefragt werden. Dabei entstehen keine Kosten, es sei denn man überschreitet die Sandbox-Limits.

Du hast Fragen zum neuen Google Analytics 4?

Neuigkeiten zum Datenschutz: IP Adressen sind automatisch anonymisiert & Cookieless Tracking

Google Analytics 4 zielt auf Cookieless Tracking ab, also die Sammlung von Daten auch ohne Cookies oder andere „Identifier“. Zu einem späteren Zeitpunkt könnten laut Russell Ketchum (Head of Product Management für Google Analytics) Einschränkungen durch DSGVO oder EU-Cookie-Law durch Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning korrigiert werden und nicht-personenbezogene Daten wie Gerät, Zeit oder Interaktionstyp durch sogenanntes Modeling zusammengeführt werden.

Die Ablaufzeit der Cookies hat sich auch in GA4 verändert, sodass nur noch eine Cookie-Laufzeit von 2 oder 14 Monaten eingestellt werden kann (unter Verwaltung > Property > Dateneinstellungen > Datenaufbewahrung). Bisher hatten Google-Anwender eine Auswahlmöglichkeit zwischen 14, 26, 38 und 50 Monaten.

Zudem werden, wie bereits erwähnt, IP Adressen jetzt automatisch in GA4 anonymisiert.

Google bietet neuerdings auch den eigens entwickelten Consent Mode an, der auch ohne Zustimmung zu Cookies gewisse Daten anonymisiert erfasst. So werden zwar ohne Analytics-Zustimmung Seitenaufrufe und Events erfasst, aber komplett anonymisiert und rein auf aggregierter Basis. (Micro)-Conversions oder andere Interaktionen können damit keiner Sitzung und keinem User zugeordnet werden. Dennoch ist der Consent Mode in der BETA und steht bisher nicht in Google Analytics zur Verfügung. Bisher kann dieser nur in Google Ads für anonymisierte Conversion Modellierung genutzt werden. Es ist anzumerken, dass der Consent Mode KEIN Ersatz für CMP (Consent Management Platform) ist. Im Gegenteil, er funktioniert nur zusammen mit einem CMP.

Ob das ganze auch vollständig DSGVO konform ist, solltest Du mit Deinem Datenschutzbeauftragten klären.

Universal Analytics und Google Analytics 4 in der direkten Gegenüberstellung

	UA	GA4
Kontostruktur	Accounts, Properties, Datenansichten	Accounts, Properties
Attributionsmodell	Last (Non-Direct) Klick	Datengetrieben (default), kann jederzeit verändert werden, Modelle können unter Werbung verglichen werden
Messung	Events, Pageviews, Transaktionen, Sozial…	Nur noch Events (Pageviews sind z. B. auch Events)
Berichte	Viele Standardberichte	Wenig Standardberichte, aber es können viele Custom Reports angelegt werden
Events	Events beinhalten Kategorie, Aktion, Label, Wert, keine automatisch gemessenen Ereignisse	Flexible Events: „Kategorie, Aktion, Label“ werden durch zu definierende Parameter (max. 25) ersetzt, automatisch gemessene Ereignisse
Absprungraten	Absprungraten Metrik	Engagement Rate Metrik (User gilt als „engaged“, wenn > 10 Sekunden auf Seite ODER ein Event auslöst ODER min. 2 Seiten besucht
Filter	Filter möglich (durch Datenansichten), Bot Traffic wird nicht automatisch gefiltert	Bis auf interne IP-Adressen Filter sind NOCH keine Filter möglich, aber Daten können durch benutzerdefinierte Berichte „gefiltert“ werden. Bot Traffic wird automatisch gefiltert
Channel Grouping & UTM Parameter Regeln	Custom Channel Grouping vorhanden, UA Default Channel Grouping	Kein Custom Channel Grouping, GA4 Default Channel Grouping
Trichter	Trichter haben wenig Customization Features	Trichteranalysen können unter benutzerdefinierte Berichte erstellt werden, diese sind besser anzupassen und performanter
Zielvorhaben	Zielvorhaben müssen über Ziel URLs oder gecodete Events angelegt werden	Event können leicht unter „Konfigurieren“ als Conversion bzw. Zielvorhaben aktiviert werden
E-Commerce	Unter Menüpunkt „Conversions“ Developer Bezeichnung: Enhanced und normales E-Commerce	Unter Menüpunkt „Monetarisierung“ Developer Bezeichnung: nur E-Commerce, allerdings alle Enhanced E-Commerce Events
DataLayer Variablen	UA DataLayer	GA4 DataLayer
Cross Domain Tracking	Cross Domain Tracking muss über extra Code oder den GTM konfiguriert werden	Cross Domain Tracking kann in GA4 konfiguriert werden
Suchleiste	Keine Suchleiste	Integrierte Suchleiste mit Frageoption
DebugView	nicht vorhanden	vorhanden, z. B. für das Testen des GTM im Preview Mode
Gruppierung nach Content	möglich durch Codeanpassung, Extraktion (Title oder URL) oder durch Regeldefinition	nicht vorhanden, aber möglich durch die Erstellung von GA4 Ereignissen und eine anschließende Dimensionszuweisung
„Anpassung“	Menüpunkt für „Benutzerdefinierte Berichte“ und Dimensionen	Mediathek ermöglicht alle Berichte flexibel zu bearbeiten. „Erkunden“ bietet zudem weitere Explorative Analysevorlagen.
Teilmengen Daten (anschauen, vergleichen)	Segmente (durch Dimension, Dimensionswert, Messwerte und metrische Werte definiert), können angelegt und in Berichten analysiert/verglichen werden	Vergleiche (durch Dimensionen und Dimensionswerte definiert) sind stärker mit Zielgruppen integriert, Datenstreams wie Web und App können auch verglichen werden
Statistiken	auf der Startseite oben rechts bei Daten	oben rechts neben dem Teilen Symbol, und wird fast in jeder Übersicht vorgeschlagen
Datenschutz	kein Cookieless Tracking, anonymizeIP muss eingestellt werden, Datenaufbewahrung für 14, 26, 38 oder 50 Monate	Cookieless Tracking, anonymizeIP ist immer automatisch aktiviert, Datenaufbewahrung für 2 (default) oder 14 Monate
Machine Learning	nicht möglich	möglich mit Prognosen für die Messwerte: Kauf- und, Awanderungswahrscheinlichkeit und Umsatzvorhersage, Startseite zeigt nach und nach die vom Dir am meisten genutzten Berichte

So erstellst bzw. verbindest Du die Google Analytics 4 Property

Falls der GTM für das Website- oder App Tagging im Einsatz ist, müssen die entsprechenden GA4 Tags im Tag Manager eingerichtet werden, damit diese befüllt wird. Nur das alleinige Erstellen der GA4 Property in der Analytics Oberfläche reicht dabei nicht aus. Hierfür wird ein gewisses Know-how bezüglich Tagging und dem richtigen Umgang mit dem DataLayer vorausgesetzt.

Du benötigst Unterstützung bei der Einrichtung?

Eine Google Analytics 4 Property erstellen oder verbinden

Klicke auf Verwaltung (dabei sollte das gewünschte Konto ausgewählt sein, falls nur ein Google Analytics-Konto existiert, ist es bereits ausgewählt)
In der Spalte Property die Universal Analytics-Property auswählen (über die derzeit Daten für die Website erhoben werden)
Unter Property auf “Assistent zum Einrichten einer GA4-Property” klicken
„Ich möchte eine neue Google Analytics 4-Property erstellen“ auswählen
Wenn das gtag.js-Tag auf der Website eingebunden wurde, kann die Datenerhebung unter Verwendung dieses Tags aktiviert werden. Wenn jedoch ein Website-Builder, ein CMS (z. B. WordPress) oder Google Tag Manager eingesetzt wird oder die Website mit analytics.js getaggt ist, kann das vorhandene Tagging nicht genutzt werden und das Tag muss selbst eingefügt werden (siehe folgender Abschnitt)
Auf „Property erstellen“ klicken

Danach geschieht mithilfe des Assistenten Folgendes:

a. Es wird eine neue Google Analytics 4 Property erstellt.

b. Property-Name, Website-URL, Zeitzone und Währung werden aus der Universal Analytics-Property kopiert.

c. Wenn auf der Website gtag.js eingebunden wurde ‒ wie oben in Schritt 5 beschrieben und “Datenerhebung unter Verwendung der vorhandenen Tags aktivieren” ausgewählt wurde, wird ein verbundenes Website-Tag für die UA- und GA4-Properties erstellt.

d. Die beiden Properties werden miteinander verbunden. ABER die neue GA4-Property wird nicht mit Verlaufsdaten gefüllt, sondern trackt erst ab dem Tag der Erstellung.

e. Optimierte Analysen werden in der GA4-Property aktiviert.

f. Oben auf der Seite „Assistent zum Einrichten einer Google Analytics 4-Property“ erscheint die Meldung “Ihre Properties sind jetzt verknüpft”. Klick auf “GA4-Property aufrufen”, um zum Einrichtungsassistenten in der neuen Google Analytics 4-Property weitergeleitet zu werden

Beispiel GA4-Tag Konfiguration im Google Tag Manager

Tags > Neu > Tag-Konfiguration > Google Analytics: GA4-Konfiguration

Mess-ID eingeben (unter Verwaltung > Property > Datenstreams)

Optional: unter Festzulegende Felder Parameter anlegen, “anonymizeIP ist NICHT mehr notwendig, GA4 anonymisiert IP Adressen jetzt automatisch

Optional: spezielle Eigenschaften konfigurieren (max. 25 pro GA4 Property), Hinweis: Einige Nutzereigenschaften werden von Analytics automatisch erfasst

Optional: unter Erweiterte Einstellungen eine Priorität für die Tag-Auslösung festlegen oder die Option Tag-Reihenfolge aktivieren, um das Konfigurations-Tag vor anderen Ereignis-Tags auszulösen, die davon abhängen

Trigger auswählen z. B. „Alle Seiten“

Tag-Konfiguration speichern und Container veröffentlichen

Eine neue Property erstellen – in 3 Schritten zur GA4 Property

Um eine komplett neue GA4 Property zu erstellen, die nicht mit einer vorhandenen UA Property verbunden wird, kannst Du:

In der Propertyebene oben auf “+ Property erstellen” klicken. Hier wird automatisch eine neue GA4 Property (nicht mehr UA Property) angelegt. Nur unter “Erweiterte Optionen einblenden” (sehr versteckt) kann eine UA Property erstellt werden.
Gib einen Namen für die Property ein, wähle die Zeitzone und die Währung für die Berichterstellung aus.
Klicke auf Weiter und wähle die Kategorie der Branche und die Unternehmensgröße aus
Klicke auf Erstellen und akzeptiere die Nutzungsbedingungen und den Zusatz zur Datenverarbeitung von Analytics.

Nachdem eine GA4 Property erstellt wurde, kann diese auch nachträglich über den “Assistent zum Einrichten einer GA4-Property” mit einer bestehende UA Property verknüpft werden (auf UA Property Ebene).

Unter „Ich möchte eine Verbindung mit einer vorhandenen Google Analytics 4-Property herstellen“ muss die gewünschte Property ausgewählt werden
Dann auf „Properties miteinander verbinden“ klicken. Das führt dazu, dass in Analytics eine Verbindung zwischen der UA- und der GA4-Property hergestellt wird.
Du wirst dann zum Setup-Assistenten in Deiner neuen Google Analytics 4-Property weitergeleitet. Hier findest Du dann die verfügbaren Optionen für die Migration von Konfigurationseinstellungen und für das Tagging.

Unsere Empfehlung für Dein Business bei der Nutzung von Google Analytics 4

Mit dem neuen Google Analytics 4 stellt Google den Websitebetreibern eine verbesserte Version zur Verfügung. Die genannten Neuerungen und die Umstellung von Universal Analytics auf GA4 sind definitiv spürbar und bedürfen einer gewissen Vorbereitung. Google bringt zudem immer noch das ein oder andere Upgrade ein.

Mit Hinblick auf die baldige Abschaltung von UA Properties empfehlen wir jetzt so schnell wie möglich GA4 parallel zu implementieren.

So kannst Du Dich jetzt ein Jahr parallel mit den neuen Funktionen vertraut machen und einen reibungslosen Übergang von Universal Analytics zu GA4 gewährleisten und bist bestens vorbereitet, wenn komplett umgestellt wird.

Die Umsetzung eines E-Commerce Setups in GA4 ist (nach unserer bisherigen Erfahrung) nicht ganz so trivial zu lösen. Auch hier empfehlen wir, dass Du Dich von Beginn an mit der neuen Materie direkt vertraut machst.

Du benötigst Unterstützung bei Deinem Web Analytics?

Google Consent Mode – legales anonymes Tracking bei Cookie-Ablehnung

So viele Rätsel um den Google Consent Mode (GCM). Seit August 2020 ist das neue Google Feature, im Deutschen auch unter dem Namen Einwilligungsmodus bekannt, released und weiterhin in der Beta. Der Google Consent Mode wirbt als “Must Have” mit anonymem und natürlich legalem Tracking bei Cookieverweigerung für die Google Tools. Aber welche Tools können wirklich den Consent Mode verwenden? Welche Voraussetzungen gibt es für die Nutzung des Google Consent Modes und wann ist er überhaupt sinnvoll?

Wichtige Fakten zum Google Consent Mode

Der Google Consent Mode bzw. Einwilligungsmodus (Beta) hat zwei wichtige Funktionen.

Zum einen Google Tags dynamisch an die jeweilige Nutzer:innen-Einwilligung anzupassen und zum anderen Conversion-Lücken in Google Tools, wie z. B. Google Ads per Machine Learning zu modellieren.

Google erläutert, dass mit Hilfe des Einwilligungsmodus das Verhalten der Google-Tags an den Einwilligungsstatus der User dynamisch angepasst wird. Somit werden bei Nutzer:innen-Einwilligung Messtools nur für die angegebenen Zwecke verwendet. Nach Google ist der Consent Mode für die folgenden Tools verfügbar:

Google Ads (einschließlich Google Ads-Conversion-Tracking und -Remarketing, Unterstützung für Anruf-Conversions steht noch aus)
Floodlight
Google Analytics

Welche Daten dann trotzdem bei aktiviertem Einwilligungsmodus und Cookieverweigerung übergeben werden, wird der folgende Absatz erläutern.

Die zweite wichtige Funktion ist die Modellierung von Conversion-Lücken, vor allem in Google Ads. Die modellierten Conversions erscheinen dann zusammen mit den zugestimmten Conversions in den Kampagnenberichten in der Conversion Spalte. Dabei kann allerdings nicht unterschieden werden, welche Conversions modelliert und welche echt sind.

Damit das Machine Learning funktioniert, müssen zunächst genug Daten von Nutzer:innen vorhanden sein, die Cookies zugestimmt haben, um somit ebenfalls die Attributionspfade der User zu modellieren, die keine Einwilligung erteilt haben.

Wichtige Voraussetzungen für die Conversionmodellierung in Ads sind nach Google:

Schalten von Werbung im Europäischen Wirtschaftsraum oder im Vereinigten Königreich
Der Einwilligungsmodus wurde wie vorgesehen aktiviert oder Version 2.0 des Transparency & Consent Framework (TCF) des IAB (Interactive Advertising Bureau) korrekt eingebunden (siehe folgender Absatz)
Und das Erzielen von mindestens 100 Anzeigenklicks pro Tag, Land und Domaingruppierung

Falls diese Bedingungen erfüllt sind, modelliert der Consent Mode Conversions wie folgt in Ads:

Die Abbildung von Google zeigt, dass zwischen Einwilligungs- und Conversion-Raten ein Zusammenhang besteht: Nutzer:innen, die nicht zugestimmt haben, führen normalerweise seltener eine Conversion aus. In diesem Fall beträgt die Einwilligungsrate 50 %. Normalerweise würden 12 Conversions nicht erfasst werden, da hier kein Consent gegeben wurde. Durch die Conversion-Modellierung können allerdings immerhin 9 modelliert werden, was einer Conversion-Rate Steigerung von 18 % entspricht.

Tracking bei Ablehnung – Was wird trotzdem erfasst?

Google hat dazu folgende Daten veröffentlicht:

ad_storage=’denied‘ – Marketing Ads Tags abgelehnt
Web	Mobile Apps
Es dürfen keine neuen werbebezogenen Cookies geschrieben werden	Werbe-IDs, IDFAs oder IDFVs dürfen nicht erfasst werden
Bereits vorhandene, eigene Cookies für Anzeigenvorgaben dürfen nicht gelesen werden	Über die Funktionen für Google-Signale werden keine Daten für diese Zugriffe erfasst
Anfragen werden über eine andere Domain gesendet, um zu verhindern, dass zuvor festgelegte Drittanbieter-Cookies in Anfrageheadern übermittelt werden	IP-Adressen werden zum Ableiten des IP-Landes verwendet. Sie werden jedoch von unseren Google Ads- und Floodlight Systemen nicht protokolliert, sondern sofort nach der Erfassung gelöscht. Hinweis: In Google Analytics werden IP-Adressen im Rahmen der normalen Internetkommunikation erfasst.
Von Google Analytics werden keine Google Ads-Cookies geschrieben oder gelesen und über die Funktionen für Google-Signale werden keine Daten für diese Zugriffe erfasst
Die vollständige Seiten-URL, die möglicherweise Informationen zu Anzeigenklicks in URL-Parametern (z. B. GCLID/DCLID) enthält, wird erfasst. Die Daten zu Anzeigenklicks werden nur verwendet, um die Zugriffe noch genauer zu messen
IP-Adressen werden zum Ableiten des IP-Landes verwendet. Sie werden jedoch von unseren Google Ads- und Floodlight-Systemen nicht protokolliert, sondern sofort nach der Erfassung gelöscht. Hinweis: In Google Analytics werden IP-Adressen im Rahmen der normalen Internetkommunikation erfasst.¹

analytics_storage=’denied‘ – Analytics Tags abgelehnt
Web	Mobile Apps
Es werden keine eigenen Analytics-Cookies gelesen oder geschrieben	Ereignisse ohne Geräte- oder User-IDs werden für zukünftige Messungen an Google Analytics gesendet. In Google Analytics 4 werden solche Ereignisse zur Modellierung verwendet
Pings ohne Cookies werden für zukünftige Messungen an Google Analytics gesendet. In Google Analytics 4 werden Pings ohne Cookies zur Modellierung verwendet
Google Optimize ist von dieser Einstellung nicht betroffen

Consent Mode im Google Tag Manager – Funktionsweise der Google Tags

Der Google Tag Manager (GTM) ist eines der wichtigsten Werkzeuge für die Nutzung des Google Consent Mode. Im GTM haben die Google Tags bei aktivierter Einwilligungsübersicht (siehe folgende Abbildung) automatisch integrierte Consent Einstellungen.

Die Consent Einstellungen können anschließend jederzeit über Tags > Symbol rechts oben eingesehen werden. Das Symbol erscheint erst, sofern die Einwilligungsübersicht wie oben aktiviert wurde.

Folgend können dann in der Einwilligungsübersicht die verschiedenen Consent Modi der Tags eingesehen werden. Google Tags haben dann automatisch integrierte Consent Einstellungen, wie z. B. ad_storage oder analytics_storage.

Nicht-Google-Tags können ebenfalls zusätzliche Einwilligungen erhalten und werden somit nur bei den entsprechenden Zustimmungen gefeuert. Im Tag selbst können zusätzliche Einwilligungen unter Erweiterte Einstellungen > Einstellungen zur Nutzereinwilligung (Beta) unten eingefügt werden. Google Tags zeigen hier bereits automatisch integrierte Einstellungen und brauchen entsprechend keine zusätzlichen Einwilligungen.

Google Tags werden auch bei Ablehnung der Cookies mit integriertem Consent Mode bei den entsprechenden Events feuern. Dann werden Pings an die Google Tools gesendet, die anonymisiert Daten bzw. Conversions modellieren (soweit alle Voraussetzungen gegeben sind). Nicht-Google-Tags hingegen werden bei Ablehnung nicht feuern. In den zugehörigen Tools werden folgend auch keine Conversions modelliert oder ähnliches.

Zusammengefasst kann der Google Consent Mode also für alle Tags (inkl. von Drittanbietertools) für eine leichte unkomplizierte Consent-Berücksichtigung & Kontrolle im Tag Manager genutzt werden. Zusätzlich verfügen die Google Tools: Google Ads, Google Analytics und Floodlight über automatisch integrierte Consent-Einstellungen und Conversion Lücken können innerhalb von Google Ads mit Hilfe von Machine Learning modelliert werden.

Der Consent Mode in Google Analytics (4)

Bisher haben wir kaum Erfahrungen in Bezug auf anonymes Tracking und Daten Modelling in Google Analytics sammeln können. Anscheinend sollen jetzt aber neu in Google Analytics 4 (was Machine Learning verwendet) ebenfalls Conversion-Lücken modelliert werden, ähnlich wie es in Google Ads der Fall ist.

Viele Irrtümer erscheinen mit dem Thema Cookieless Tracking, was Google unter dem Punkt ausweist: “Pings ohne Cookies werden zu grundlegenden Mess- und Modellzwecken an Google Analytics gesendet.” Der Google Consent Mode blockiert bei Cookieless Tracking keine Google Hits, sondern nur den Storage Zugriff (Cookies, Local Storage und andere Browserspeicher). So werden bei Cookieablehnung keine Cookies beim User gesetzt, die Google Tags werden allerdings trotzdem gefeuert.

Cookieless bedeutet insofern, dass jeder Page Reload eine neue Sitzung erzeugt, die eine neue und somit DSGVO-konforme Client-ID enthält und als neuer User in Google Analytics zählt.

Die Aussage, dass User bei dem anonymen Tracking (wenn sie Cookies abgelehnt haben) bei jedem Seitenaufruf als neuer Nutzer:in erfasst werden, gilt vielleicht für das Cookieless Tracking, wird aber auf keinen Fall in Analytics modelliert! Wäre das der Fall, würden viel zu viele “neue” Nutzer:innen erkannt werden und die Daten in Analytics verunreinigen. Es würde quasi zu einem Nutzer:innen-Boost kommen.

Entsprechend werden daher erst einmal alle Daten von Nutzer:innen, die Cookies nicht zugestimmt haben, von Google im Hintergrund gesammelt, jedoch nicht in Echtzeitberichten oder ähnlichen Berichten ausgewiesen. Nur Conversions werden wohl anhand der anonymen Daten modelliert.

Linktipp: Google Analytics 4 – die Übersicht zur neuen Version des Analyse Tools

Implementierung: Google Consent Mode ersetzt keine Consent Management Platform (CMP)

So verlockend es auch scheint, einfach den Google Consent Mode zu implementieren und allen Tags per Klick eine Consent Bedingung hinzuzufügen. Das alles ist nicht ohne die Verwendung einer voll funktionsfähigen CMP-Software auf der Website möglich. Die Implementierung setzt also ein offizielles CMP voraus, um sicherzustellen, dass die Einwilligung der User für jede Technologie erfasst wird. Die Einholung der Nutzer:innen-Einwilligung liegt weiterhin in der Verantwortung des Website-Betreibenden.

Der Google Consent Mode kann über das Global Site Tag (gtag.js) oder den Google Tag Manager implementiert werden. Viele CMPs (siehe Liste weiter unten), die mit dem Consent Mode kompatibel sind, stellen dann eigene Implementierungsanleitungen zur Verfügung, die die Integration des Consent Modes erleichtern.

Generell werden für die Google Consent Mode Implementierung dabei aber immer die folgenden 4 Steps berücksichtigt:

DataLayer- und gtag-Initialisierung

Zunächst muss der DataLayer initialisiert werden. Wichtig ist, dass dieser Code vor dem Google Tag Manager oder gtag.js lädt.

Standardeinstellungen senden

Als erstes werden dann die Default-Einstellungen implementiert, die alle Consent-Speicher ablehnen (‘denied’) und gelten soweit noch keine Nutzer:innen-Einwilligung existiert. Wer mit dem GTM arbeitet, sollte hierfür entweder ein kompatibles CMP oder Templates der Community Template Gallery nutzen. Bei Nutzung von gtag-Befehlen, ist es nicht zu empfehlen, diese in benutzerdefinierten HTML-Tags über den GTM auszuspielen. Stattdessen müssen diese dann auf jeder Seite hart gecodet werden.

Nutzer:inneneinstellungen auslesen

Folgend werden dann die ersten Nutzer:innen-Einwilligungen ausgelesen, die das Speichern der entsprechenden Cookies entweder erlauben (‘granted’) oder verweigern (‘denied’) bei Ablehnung.

Update von Consent-Änderungen

Falls die initiale Einwilligung vom User geändert wird, muss das ebenfalls an die Consent Mode API übertragen werden. Dies geschieht auch mit dem update-Kommando:

Zusätzlich kann eine Wartezeit definiert werden, falls das CMP asynchron geladen wird und somit möglicherweise nicht immer vor den Google-Tags ausgeführt wird. Dem Setup wird dann mit Hilfe des Befehls wait_for_update und einem Millisekundenwert etwas Zeit gegeben, den Consent der Nutzer:innen auszulesen, bevor die Tracking-Tags gemäß der Nutzer:innen-Einstellungen feuern.

Für die Implementierung empfehlen wir schließlich den Google Tag Manager, da so Tags zentral konfiguriert und verwaltet werden können. Dennoch wird der Google Consent Mode über CMPs eingebunden, wobei bisher nur die folgenden CMPs offiziell mit dem Consent Mode kompatibel sind:

Plattform	Verfügbare Einwilligungsarten	Tag Manager-Community-Vorlage verfügbar	In Aktualisierungsaufrufe für Einwilligungen eingebunden	In Standardaufrufe für Einwilligungen eingebunden
Commanders Act	ad_storage analytics_storage functionality_storage personalization_storage security_storage	✓	✓	✓ (im Produkt eingebunden)
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Diese Liste wird von Google stetig aktualisiert und befindet sich hier.

Fazit

Mit Hinblick auf die Anfangsfragen können folgende Erkenntnisse präsentiert werden:
Wichtig ist der GCM vor allem für die Conversion-Modellierung in Google Ads, für User die mit ihren Seiten mindestens 100 Anzeigenklicks pro Tag, Land und Domaingruppierung generieren. Folgend werden sich die Conversionwerte der Kampagnen wahrscheinlich nach und nach verbessern. Welche Conversions dabei allerdings per Machine Learning modelliert werden, ist nicht nachvollziehbar. Bei Nutzung des Google Consent Mode kann ebenfalls der Optiscore in Ads für Kampagnen erhöht werden.

Zudem hat jetzt auch neu Google Analytics 4 die Möglichkeit über den GCM, Conversions ohne Nutzer:innen-Einwilligung per Machine Learning zu modellieren, ähnlich wie in Google Ads. Erfahrungen unsererseits stehen hier allerdings noch aus.

Für die Implementierung des Google Consent Mode wird ein offizielles CMP vorausgesetzt. Aber das sollte ohnehin jeder Website- oder App-Betreibende besitzen, der Nutzer:innendaten erhebt, da sonst Bußgelder in Höhe von 20 Mio. Euro oder 4% des weltweiten Vorjahresumsatzes drohen.

Für die Einbindung über den GTM sollte möglichst ein kompatibles CMP vorliegen. Falls das nicht vorhanden ist, wäre nur noch die Variante über das Transparency & Consent Framework 2.0 (TCF) möglich. Hierfür müsste dann nach der Anmeldung auf der TCF 2.0 Plattform (also für ein CMP) das TCF Code Snippet vor dem allgemeinen Website-Tag bzw. dem Google Tag Manager-Code eingefügt werden.

Schließlich empfehlen wir den Consent Mode in Verbindung mit einem kompatiblen CMP für eine erleichterte Consent-Aussteuerung der Tags im Google Tag Manager sowie die Conversion Modellierung in Google Ads und Google Analytics 4.

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