Google Analytics 4 (GA4) ist die aktuelle Version von Google Analytics und hat im Juli 2023 das bisherige Universal Analytics (UA) vollständig abgelöst. Der fundamentale Unterschied: GA4 basiert auf einem event-basierten Datenmodell, bei dem jede Nutzerinteraktion als Event erfasst wird – vom Seitenaufruf über den Klick bis zum Kaufabschluss. Dieses Modell ersetzt das Session-basierte Tracking von Universal Analytics und ermöglicht eine deutlich flexiblere und geräteübergreifende Analyse des Nutzerverhaltens. GA4 ist die Grundlage jeder modernen Web-Analytics-Strategie.
Was unterscheidet GA4 von Universal Analytics?
Der Wechsel von Universal Analytics zu GA4 war kein simples Update, sondern ein Paradigmenwechsel im Web-Tracking:
Sessions vs. Events: Universal Analytics drehte sich um Sessions – zusammenhängende Zeiträume, in denen ein Nutzer auf der Website aktiv war. GA4 denkt in Events. Jede Interaktion ist ein eigenständiges Event mit optionalen Parametern. Ein Seitenaufruf ist in GA4 das Event page_view, ein Klick auf einen Button kann als benutzerdefiniertes Event erfasst werden. Diese Struktur ist flexibler und bildet komplexes Nutzerverhalten präziser ab.
Bounce Rate vs. Engagement Rate: Universal Analytics maß die Bounce Rate – den Anteil der Besucher, die nur eine Seite aufgerufen haben. GA4 ersetzt dieses Konzept durch die Engagement Rate. Eine Session gilt als „engaged”, wenn sie länger als 10 Sekunden dauert, mindestens ein Conversion-Event enthält oder mindestens zwei Seitenaufrufe umfasst. Die Engagement Rate ist aussagekräftiger, weil ein Nutzer, der einen langen Blogartikel liest und zufrieden die Seite verlässt, nicht mehr als „Absprung” zählt.
Cross-Device-Tracking: GA4 kann Nutzer über verschiedene Geräte hinweg erkennen – wenn sich ein Nutzer auf dem Smartphone anmeldet und später am Desktop kauft, verknüpft GA4 diese Interaktionen zu einer User Journey. Universal Analytics war auf Cookie-basiertes Tracking pro Gerät beschränkt.
BigQuery-Integration: GA4 bietet eine kostenlose direkte Anbindung an Google BigQuery. Damit lassen sich Rohdaten exportieren und mit SQL analysieren – eine Möglichkeit, die in Universal Analytics ausschließlich der kostenpflichtigen 360-Version vorbehalten war.
Wie ist das Event-Datenmodell aufgebaut?
Das GA4-Datenmodell basiert auf drei Ebenen:
Events sind die Grundeinheit. GA4 unterscheidet vier Event-Kategorien: Automatisch erfasste Events (z. B. first_visit, session_start), Enhanced-Measurement-Events (z. B. scroll, file_download, video_start), empfohlene Events (z. B. purchase, sign_up, add_to_cart) und benutzerdefinierte Events für individuelle Tracking-Anforderungen.
Event-Parameter liefern zusätzlichen Kontext zu einem Event. Das Event purchase enthält beispielsweise Parameter wie transaction_id, value und currency. Benutzerdefinierte Parameter können pro Event hinzugefügt werden, um spezifische Informationen zu erfassen – etwa die Kategorie eines heruntergeladenen Whitepapers oder den Namen eines ausgefüllten Formulars.
User Properties beschreiben Merkmale eines Nutzers, die über einzelne Events hinaus bestehen bleiben – etwa der Mitgliedschaftsstatus, die bevorzugte Sprache oder ein zugewiesenes Kundensegment. User Properties ermöglichen Segmentierungen und Vergleiche über die gesamte User Journey hinweg.
Welche Reports bietet GA4?
GA4 strukturiert das Reporting in fünf Standardbereiche:
- Acquisition: Woher kommen die Nutzer? Dieser Bereich zeigt Traffic-Quellen, Kanäle und Kampagnen. Hier wird sichtbar, welche Marketingkanäle neue Nutzer bringen und welche wiederkehrende Nutzer aktivieren.
- Engagement: Was tun die Nutzer auf der Website? Seitenaufrufe, Events, Verweildauer und Engagement Rate geben Aufschluss über die Interaktionsqualität.
- Monetization: Umsatzdaten für E-Commerce – Transaktionen, Umsatz pro Nutzer, meistverkaufte Produkte. Relevant für Shops und Unternehmen mit messbaren Transaktionswerten.
- Retention: Wie viele Nutzer kommen zurück? Kohortenanalysen und Retention-Kurven zeigen, wie gut eine Website oder App Nutzer langfristig bindet.
- Demographics: Altersgruppen, Geschlecht, Interessen und Standorte der Nutzer – sofern ausreichend Daten und die nötige Einwilligung vorliegen.
Was sind Explorations und warum sind sie wichtig?
Neben den Standardberichten bietet GA4 das Modul „Explorations” für tiefergehende Analysen. Drei Exploration-Typen sind besonders praxisrelevant:
Funnel Exploration: Visualisiert den Weg der Nutzer durch definierte Schritte – etwa Produktseite, Warenkorb, Checkout, Kauf. Zeigt präzise, wo Nutzer abspringen und welche Segmente die höchsten Drop-off-Raten haben. Unverzichtbar für die Conversion-Rate-Optimierung.
Path Exploration: Zeigt die tatsächlichen Navigationspfade der Nutzer – welche Seiten besuchen sie vor und nach einer bestimmten Seite? Hilfreich, um unerwartete Nutzerpfade zu entdecken und die Seitenstruktur zu optimieren.
Segment Overlap: Vergleicht Nutzersegmente visuell und zeigt Überschneidungen. Zum Beispiel: Wie viele Nutzer, die über Google Ads kommen, sind gleichzeitig wiederkehrende Besucher und haben einen Kauf abgeschlossen?
Was ist Consent Mode v2?
Consent Mode v2 ist Googles Antwort auf die datenschutzrechtlichen Anforderungen der DSGVO. Er steuert, wie GA4 und Google-Tags sich verhalten, wenn ein Nutzer keine Einwilligung erteilt hat.
Im Modus ohne Einwilligung sendet GA4 sogenannte „Pings” ohne Cookies und ohne personenbezogene Daten. Google nutzt diese cookielosen Pings für Modellierung – also die statistische Hochrechnung von Daten, um Lücken durch fehlende Einwilligungen zu schließen. Consent Mode v2 unterscheidet zwischen analytics_storage (für Analytics-Cookies) und ad_storage (für Werbe-Cookies) und erlaubt granulare Steuerung.
Seit März 2024 ist Consent Mode v2 Pflicht für die Nutzung von Google-Zielgruppen im Europäischen Wirtschaftsraum. Ohne korrekte Implementierung gehen Remarketing-Listen und personalisierte Werbeausspielung verloren.
Wie funktioniert es in der Praxis?
Ein professionelles GA4-Setup beginnt mit der Planung des Messkonzepts. Bevor ein einziges Tag konfiguriert wird, definieren wir mit dem Kunden: Welche Geschäftsziele sollen gemessen werden? Welche Events bilden den Marketing Funnel ab? Welche KPIs sind für welches Team relevant?
Aus dem Messkonzept entsteht ein Event-Plan – eine strukturierte Übersicht aller Events, Parameter und Conversions. Das GA4-Property wird eingerichtet, Enhanced Measurement aktiviert und benutzerdefinierte Events über den Google Tag Manager implementiert. Die Conversion-Events werden markiert, damit GA4 sie in den Berichten priorisiert und an Google Ads weitergeben kann.
Parallel wird Consent Mode v2 über den Consent-Management-Plattform (CMP) konfiguriert. GA4 erkennt automatisch den Consent-Status und passt die Datenerfassung entsprechend an.
Nach dem Launch wird die Datenqualität in den ersten zwei Wochen intensiv geprüft: Feuern alle Events korrekt? Stimmen die Conversion-Zahlen mit den Backend-Daten überein? Werden die UTM-Parameter korrekt erfasst? Erst nach dieser Validierung werden Berichte und Dashboards für die laufende Nutzung aufgebaut.
Für fortgeschrittene Analyseanforderungen richten wir die BigQuery-Anbindung ein. Rohdaten fließen täglich in BigQuery, wo sie mit SQL abgefragt und in Looker Studio visualisiert werden – etwa für Attribution-Modelle auf Event-Ebene oder Customer-Lifetime-Value-Berechnungen.
Häufige Fehler
Conversions nicht konfigurieren: GA4 markiert kein Event automatisch als Conversion – außer purchase. Wer vergisst, die relevanten Events als Conversions zu kennzeichnen, kann weder Kampagnen optimieren noch den ROI messen. Jedes geschäftsrelevante Event muss explizit als Conversion markiert werden.
UTM-Parameter nicht konsequent nutzen: Ohne saubere UTM-Parameter landen Traffic-Quellen in den falschen Kanälen. Newsletter-Traffic wird als „Direct” gezählt, Social-Media-Kampagnen als „Organic Social”. Eine einheitliche UTM-Konvention ist die Grundlage für korrekte Attribution.
Engagement Rate ignorieren: Viele Marketer schauen weiterhin auf die (in GA4 neu berechnete) Bounce Rate statt auf die Engagement Rate. Die Engagement Rate liefert ein differenzierteres Bild der Nutzerinteraktion und sollte die zentrale Metrik für Content-Performance sein.
BigQuery-Export nicht aktivieren: Die kostenlose BigQuery-Integration ist einer der größten Vorteile von GA4 – und wird von den meisten Unternehmen nicht genutzt. GA4 exportiert Daten nicht rückwirkend. Jeder Tag ohne aktiven Export ist ein Tag mit verlorenen Rohdaten, die später nicht mehr verfügbar sind.
Kein Consent Management einrichten: GA4 ohne Consent Mode v2 zu betreiben, ist in der EU nicht nur ein Datenschutzrisiko, sondern führt auch zu Datenverlust. Ohne Consent Mode fehlen Google die Signale für die Datenmodellierung, was die Berichtsqualität erheblich verschlechtert.
GA4 mit Think11
Think11 aus Osnabrück implementiert als Google Premium Partner professionelle GA4-Setups – vom Messkonzept über die technische Einrichtung bis zur BigQuery-Analyse. Unser Web-Analytics-Team verbindet GA4-Daten mit SEO-Insights und Online-Marketing-Kampagnen zu einem ganzheitlichen Bild der Customer Journey.
In über 3.000 Projekten haben wir GA4-Properties aufgebaut, migriert und optimiert. Das Ergebnis: verlässliche Daten, die Marketing-Entscheidungen fundieren – nicht verkomplizieren. Denn das beste Analytics-Setup ist das, das tatsächlich genutzt wird.
