Vorbereiten auf Google Analytics 4?

Was hat sich in Google Analytics 4 geändert? Wenn Sie über ein Upgrade auf Google Analytics 4 nachdenken, sind Sie hier genau richtig. Die neue Version dieses Webanalysetools ist mehr als nur ein Redesign von Universal Analytics. Sie erfindet die Art und Weise, wie Websites mit ihren Kunden in Kontakt treten, und deren Reise durch die Website völlig neu. In diesem Beitrag gehen wir darauf ein, was sich in Google Analytics 4 geändert hat und ob es sich lohnt, auf diese Version umzusteigen oder nicht. Lesen Sie weiter und finden Sie es heraus. 

Geschätzte Lesezeit: 8 Minuten

Inhaltsverzeichnis

Google Analytics 4: Was hat sich geändert?

Unternehmensanalyse mit Google Analytics 4 - Analyse

Was hat sich in Google Analytics 4 geändert? Google hat einige Änderungen an der Art und Weise vorgenommen, wie es den Webverkehr verfolgt. Das neue Tool misst Webaktivitäten für alle Kanäle und Geräte. Die Nutzer müssen sich nicht mehr jedes Mal anmelden, wenn sie eine Website besuchen; stattdessen werden die Daten in einem ereignisbasierten Modell gespeichert. Dies bedeutet, dass Sie nun verschiedene Arten von Daten verwenden können, wie z. B. Ereignisse mit Nutzersegmenten und Erstanbieterdaten von Nutzern, die sich für personalisierte Werbung entschieden haben.

Zunächst einmal startet Google Analytics 4 mit frischen Daten. Wenn Sie bereits Universal Analytics nutzen, werden Ihre Daten migriert. Wenn Sie Universal Analytics verwenden, verlieren Sie keine Daten, aber das neue System beginnt mit der Erfassung neuer Sitzungsdaten. Diese Änderung bedeutet eine große Veränderung in der Art und Weise, wie Sie Ihre Website verfolgen können. Unabhängig davon, wie Sie Universal Analytics verwenden, werden Sie einige wichtige Änderungen in Google Analytics feststellen. Wir hoffen, dass Sie mit dem neuen Tool zufrieden sein werden!

Arten von Analysen in Google Analytics 4

Die erste Registerkarte im Abschnitt Analyse enthält mehrere Optionen zur Festlegung der Art der Analyse, die Sie durchführen möchten. Sie können aus einer Reihe verschiedener Berichte wählen, z. B. einem Freiformbericht, der den Bildschirm in drei Spalten unterteilt. Unter jeder Spalte können Sie Variablen wie Segmente, Dimensionen und Metriken hinzufügen und bearbeiten. Sobald Sie die Parameter ausgewählt haben, die Sie analysieren möchten, können Sie die Art der Visualisierung auswählen, um die benötigten Daten zu erhalten.

Ereignisdaten sind eine weitere wichtige Art der Analyse, die Sie mit GA durchführen können. Sie können zum Beispiel die Verweildauer eines Besuchers auf Ihrer Website ermitteln, indem Sie messen, wie lange er auf Ihrer Seite geblieben ist. In GA4 werden Ereignisse für jede Interaktion, einschließlich Klicks und Sitzungen, erfasst. Sie können mehrere Domänen hinzufügen, um bestimmte Arten von ausgehenden Klicks auszuschließen, so dass Sie unterschiedliche Analysen auf der Grundlage jedes einzelnen Ereignisses erstellen können. In ähnlicher Weise zeichnen Dateidownload-Ereignisse den Namen der heruntergeladenen Datei und die Link-URL dazu auf.

Sollte ich zu Google Analytics 4 wechseln?

Unternehmensanalyse mit Google Analytics 4 - Fazit

Wenn Sie den Umstieg von Universal Analytics auf das neue Analysetool von Google in Erwägung ziehen, ist es an der Zeit, sich die Frage zu stellen: „Sollte ich zu Googles neuem Analytics wechseln?“ Schließlich bietet Universal Analytics viele der gleichen Funktionen wie Google Analytics, ist aber wesentlich anpassungsfähiger. Unabhängig von Ihren spezifischen Anforderungen hat das neue Analysetool von Google für jeden Webmaster etwas zu bieten.

Ein gut durchdachter Messplan kostet Ressourcen, zahlt sich aber letztendlich aus, da er genaue, vertrauenswürdige und umsetzbare Daten liefert, die Ihnen helfen, Ihren Service rechtzeitig zu verbessern. Auch kommerzielle Dienste können so ihre Marketingkanäle mit Zuversicht optimieren, und öffentliche Dienste können ihrer Verpflichtung zu Transparenz und Rechenschaftspflicht nachkommen. Aber woher wissen Sie, ob dies die richtige Entscheidung für Ihr Unternehmen ist? Hier sind einige Gründe dafür:

Einer der auffälligsten Unterschiede zwischen Universal Analytics und Google Analytics ist die Benutzeroberfläche. Während das neue Tool nahezu identisch ist, könnten Nutzer von Universal Analytics Schwierigkeiten haben, die Berichte zu finden, an die sie gewöhnt sind. Außerdem ist GA4 so konzipiert, dass es enger mit Google Data Studio zusammenarbeitet, so dass Sie Ihr Dashboard viel einfacher gestalten können. Außerdem erhalten Sie Zugang zu einer Reihe neuer Funktionen – einschließlich prädiktiver Analysen -, die Ihr Analysetool noch nützlicher für Ihr Unternehmen machen.

Ähnliche Beiträge

Das Bild zeigt eine dreidimensionale Illustration, die sich auf das Thema "Tiefes Lernen" (Deep Learning) bezieht. Im Vordergrund befindet sich ein stilisiertes blaues Auto mit einem vereinfachten, cartoonhaften Design. Am Steuer des Autos sitzt ein Roboter mit einer silbernen, glänzenden Oberfläche und einem schwarzen Visier, was wahrscheinlich als Gesicht interpretiert werden kann. Über dem Auto ist ein großes Schild mit der Aufschrift "DEEP LEARNING" in Großbuchstaben angebracht, das auf einen Stab montiert ist, der anscheinend direkt vom Auto gehalten wird. Das Schild hat einen kräftigen Blauton, der sich von der Farbe des Autos unterscheidet, und die Schrift ist in einer einfachen, lesbaren Schriftart gehalten. Diese Darstellung könnte symbolisieren, wie Deep Learning-Technologie die Fahrt in die Zukunft der Automatisierung und künstlichen Intelligenz steuert. Der Roboter als Fahrer könnte darauf hinweisen, dass Maschinen, die mit Deep Learning ausgestattet sind, zunehmend komplexere Aufgaben autonom ausführen können. Das Bild hat einen freundlichen und zugänglichen Charakter, was darauf hindeuten könnte, dass der Blogbeitrag Deep Learning in einer benutzerfreundlichen und leicht verständlichen Weise erklären wird.
Künstliche Intelligenz
Elena Kisel

Deep Learning: Wie und wo es funktioniert

Willkommen bei ANN2thrive! Werfen Sie einen Blick in die Zukunft mit Deep Learning, einer bahnbrechenden Kraft in Wirtschaft und Technologie. Deep Learning ist eine fortgeschrittene Technologie der künstlichen Intelligenz. Sie nutzt komplexe neuronale Netze, die die Lernmechanismen des menschlichen Gehirns nachahmen, um große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren. Entdecken Sie, wie diese KI-Revolution Ihre

Weiter lesen »
Das Bild zeigt einen Roboter mit einem humanoiden Design, der ein Tablet hält. Auf dem Bildschirm des Tablets ist Elena Kisel zu sehen, die lächelt und eine gelbe Blume hinter ihrem Ohr trägt. Der Roboter scheint eine Art künstlicher Assistent oder Companion zu sein, mit einem überwiegend weißen Körper und roten Akzenten an den Gelenken und Kopfhörern. Der Kopf des Roboters ist groß und kugelförmig mit einem schwarzen Visier, das vermutlich als Bildschirm oder Sensor dient. Der Hintergrund des Bildes ist neutral und lenkt nicht von der zentralen Szene ab.
Künstliche Intelligenz
Elena Kisel

Das Spiel beherrschen: Eine Einführung in Reinforcement Learning

Bei ANN2thrive setzen wir künstliche Intelligenz im Marketing ein, einschließlich ihrer speziellen Form, dem sogenannten Reinforcement Learning. Reinforcement Learning ist eine Form des maschinellen Lernens. Ein Agent, z. B. ein Programm oder ein Roboter, lernt, indem er Aktionen ausführt und Feedback erhält. Das Feedback besteht aus Belohnungen oder Bestrafungen, die auf den Ergebnissen der Aktionen

Weiter lesen »
ABC-Analyse: Eine Geschäftsfrau arbeitet an einem Stapel von Dokumenten, um nach Informationen zu suchen und Dokumente auf dem Bürotisch zu prüfen.
Marketing Analytics
Elena Kisel

Die ABC-Analyse beherrschen: Von den Grundlagen zur strategischen Anwendung

Bei ANN2thrive verwandeln wir die Aufmerksamkeit unserer Kunden in ein wertvolles Gut. Mit Hilfe der ABC-Analyse identifizieren wir die wichtigsten Käufer. Anschließend entwickeln wir Strategien, die auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Die ABC-Analyse ist ein Klassifikationsverfahren. Sie teilt Objekte (z.B. Produkte, Kunden, Projekte) in drei Wichtigkeitskategorien ein: A (hoch), B (mittel) und C (niedrig).

Weiter lesen »
Nach oben scrollen

Nur diese Woche ✦ SEO SEARCH ENGINE OPTIMIZATION ✦ Aktion 50%