Mit dem Beginn der Ära von Google Analytics 4 (GA4) befindet sich die digitale Analytik-Community an einem entscheidenden Punkt. Da sich Universal Analytics am 1. Juli 2023 von den Standard-Websites verabschieden wird, war die Bedeutung der Datenerhaltung noch nie so groß wie heute.
Dieser Umbruch erfordert einen proaktiven Ansatz für die Archivierung von Analysedaten, um ihre Zugänglichkeit zu gewährleisten, auch wenn die Reporting API am 1. Juli 2024 ausläuft.
Dieser Leitfaden soll Sie durch die Feinheiten der Sicherung Ihrer unschätzbaren Daten führen und bietet einen umfassenden Überblick über das Herunterladen Ihrer Analysen, die Bewältigung der Hürden auf dem Weg dorthin und die Verwendung der effektivsten Tools zur Sicherung Ihrer Google Analytics-Daten in einem Spektrum von Repositories.
Der Übergang zu Google Analytics 4 ist nicht nur ein bloßes Upgrade, sondern ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie Besucherinteraktionen verfolgt und analysiert werden. Während die erweiterten Funktionen von GA4 ein umfassenderes und differenzierteres Verständnis des Nutzerverhaltens versprechen, ist der Migrationspfad von Universal Analytics mit der kritischen Aufgabe der Bewahrung historischer Daten behaftet.
Das Risiko, jahrelang gesammelte Erkenntnisse zu verlieren, ist groß, aber keine Angst. In diesem Artikel werden mehrere Strategien vorgestellt, die sicherstellen, dass Ihre Daten den Migrationsprozess sicher durchlaufen.
Von direkten Datentransfertechniken bis hin zu ausgefeilten Zusammenführungsmethoden in GA4 werden wir alle Möglichkeiten ausloten, um die Kontinuität und Integrität Ihrer historischen Daten zu erhalten.
Diese Migration erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch strategische Weitsicht, um die alten Datenparadigmen nahtlos mit den neuen zu verbinden und sicherzustellen, dass keine Erkenntnisse zurückbleiben.
Ganz gleich, ob Sie Ihre Google Analytics-Daten in einer Datenbank sichern, mit BigQuery integrieren oder an Snowflake anpassen möchten, dieser Leitfaden dient Ihnen als Orientierungshilfe.
Dieser Leitfaden soll Sie dabei unterstützen, den Übergang so reibungslos und verlustfrei wie möglich zu gestalten. Er vermittelt Ihnen das nötige Wissen, um das volle Potenzial von GA4 zu nutzen und gleichzeitig Ihren Datenbestand zu schützen.
Wenn wir in die Welt von Google Analytics 4 (GA4) eintauchen, ist es wichtig, die grundlegenden Unterschiede zwischen GA4 und seinem Vorgänger, Universal Analytics (UA), zu verstehen.
GA4 führt einen stärker nutzerzentrierten Ansatz für die Datenverfolgung und -analyse ein und geht von der sitzungsbasierten Datenerfassung zu einem ereignisgesteuerten Modell über. Dieser Wechsel ermöglicht ein detaillierteres und differenzierteres Verständnis der Nutzerinteraktionen auf einer Website oder App.
Zu den Hauptmerkmalen von GA4 gehören erweiterte Funktionen für maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und plattformübergreifendes Tracking, die einen umfassenderen Blick auf die Customer Journey über alle Geräte und Plattformen hinweg ermöglichen.
Die Umstellung von UA auf GA4 hat erhebliche Auswirkungen auf die Datenanalyse und die Berichterstattung. Eine der bemerkenswertesten Änderungen ist die Art und Weise, wie die Daten strukturiert und in Berichten dargestellt werden.
Das flexible, ereignisbasierte Modell von GA4 ermöglicht eine tiefgreifendere und besser anpassbare Analyse, aber es bedeutet auch, dass vertraute Metriken und Dimensionen aus UA möglicherweise nicht direkt in GA4 übertragen werden können.
So wird zum Beispiel die "Bounce Rate" in UA durch die "Engagement Rate" in GA4 ersetzt, was den neuen Fokus der Plattform auf das Nutzerengagement und nicht auf einzelne Seitenbesuche widerspiegelt. Diese Umstellung erfordert von den Analysten eine Anpassung ihrer Berichtspraktiken und die Entwicklung neuer KPIs, die auf das Datenmodell von GA4 abgestimmt sind.
Darüber hinaus bietet die Integration von GA4 in die fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen von Google prädiktive Einblicke, wie z. B. potenzielle Einnahmen aus bestimmten Kundensegmenten, und identifiziert automatisch Trends und Anomalien in Daten.
Diese Verbesserungen sollen Unternehmen in die Lage versetzen, die Bedürfnisse der Nutzer vorausschauend zu erkennen und ihre Strategien entsprechend zu optimieren. Um diese fortschrittlichen Funktionen nutzen zu können, ist jedoch ein solides Verständnis der neuen GA4-Schnittstelle und -Funktionen erforderlich.
Bei der Umstellung auf GA4 müssen Unternehmen Zeit in Schulungen und Experimente investieren, um die verbesserten Analysemöglichkeiten der Plattform für fundierte Entscheidungen voll nutzen zu können.
Bevor Sie mit der Migration von Universal Analytics zu Google Analytics 4 (GA4) beginnen, sollten Sie unbedingt eine gründliche Checkliste vor der Migration erstellen.
Bei diesem vorbereitenden Schritt geht es nicht nur darum, einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten, sondern auch darum, die Integrität und Kontinuität Ihrer wertvollen Analysedaten zu sichern.
Der erste Schritt in diesem Prozess besteht darin, sicherzustellen, dass Ihr Konto für GA4 vorbereitet und einsatzbereit ist.
Schritt 1. Vergewissern Sie sich, dass Sie über die erforderlichen administrativen Zugriffsrechte sowohl für Ihr bestehendes Google Analytics-Konto als auch für das damit verbundene Google-Konto verfügen.
Es ist auch der perfekte Zeitpunkt, um sich mit der GA4-Benutzeroberfläche und ihren neuen Funktionen vertraut zu machen, da dies die Lernkurve nach der Migration glätten wird.
Schritt 2. Machen Sie eine umfassende Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Google Analytics-Einrichtung.
Diese Prüfung sollte eine detaillierte Liste aller Ziele, Ereignisse, benutzerdefinierten Dimensionen, Metriken und Filter enthalten, die Sie im Laufe der Zeit eingerichtet haben.
Es ist wichtig, die Struktur und Konfiguration Ihrer bestehenden Einrichtung zu verstehen, da GA4 mit einem anderen Datenmodell und einem ereignisbasierten Tracking-System arbeitet.
Dieser Schritt wird Ihnen helfen zu erkennen, welche Elemente direkt in GA4 repliziert werden können, welche neu konfiguriert werden müssen und welche möglicherweise nicht mehr relevant sind. Die Dokumentation dieser Details dient als Vorlage für den Wiederaufbau Ihres Analyse-Frameworks in der neuen Umgebung.
Schritt 3. Machen Sie sich mit den Zugangsvoraussetzungen und Berechtigungen vertraut , die für GA4 erforderlich sind.
Im Gegensatz zum Vorgängermodell bietet GA4 neue Rollen und Zugriffsverwaltungsfunktionen, die eine genauere Kontrolle darüber ermöglichen, wer Daten anzeigen, bearbeiten und verwalten kann.
Die Sicherstellung, dass Ihre Teammitglieder über die entsprechenden Zugriffsrechte verfügen, erleichtert nicht nur einen reibungslosen Übergang, sondern steht auch im Einklang mit bewährten Verfahren für Datensicherheit und Governance.
Wenn Sie diese Schritte durchführen, bereiten Sie sich nicht nur auf einen Plattformwechsel vor, sondern legen auch den Grundstein für eine robuste und zukunftssichere Analysestrategie.
Der Übergang zu Google Analytics 4 (GA4) beginnt mit dem entscheidenden Schritt, eine neue GA4-Eigenschaft einzurichten.
Dies ersetzt nicht Ihre bestehende Universal Analytics-Eigenschaft, sondern läuft parallel, so dass Sie Daten in beiden Formaten gleichzeitig erfassen können.
Sobald Ihre GA4-Eigenschaft erstellt ist, ist die Konfiguration der Grundeinstellungen der nächste wichtige Schritt, um eine genaue Datenerfassung und Berichterstattung zu gewährleisten. Beginnen Sie mit:
Durch die methodische Einrichtung Ihrer GA4-Eigenschaft und die Feinabstimmung der Grundkonfigurationen legen Sie eine solide Grundlage für einen nahtlosen Übergang und eine effektive Datenanalyse in der neuen Google Analytics-Umgebung.
Denken Sie daran, dass diese Ersteinrichtung nur der Ausgangspunkt ist. Wenn Sie sich mit den Funktionen von GA4 besser vertraut gemacht haben, können Sie Ihre Immobilie weiter anpassen und verbessern, um sie an Ihre spezifischen Analyseanforderungen anzupassen.
Ein wichtiger Aspekt dieser Aufgabe besteht darin, herauszufinden, welche Daten genau gesichert werden müssen.
Dazu muss jemand, der die Website gut kennt, die aktuelle Analysekonfiguration und die Berichte in den Google Analytics-Eigenschaften und -Ansichten untersuchen.
Zusammenstellung und Überprüfung aller Berichte durch:
Bevor Sie mit der Datensicherung beginnen, müssen Sie sich mit den Beteiligten über deren Erwartungen abstimmen. Machen Sie sich klar, ob es ausreicht, die in den vorhandenen Dashboards und Berichten angezeigten Informationen zu sichern, oder ob ein detaillierterer Ansatz gewünscht ist.
Google Analytics bietet mehrere Methoden für Basiskonten, um ihre Daten abzurufen:
Dieser Ansatz ist zwar praktischer, aber unbestreitbar der direkteste.
Wählen Sie innerhalb der Google Analytics-Webplattform einfach Ihre Ansicht aus, wählen Sie einen Bericht aus einem Diagramm, einer Tabelle oder einem benutzerdefinierten Bericht und klicken Sie auf die Schaltfläche"Exportieren".
Sie haben dann die Möglichkeit, Ihre Daten in einem von vier Formaten zu speichern - PDF, Google Sheets, Excel oder CSV.
Für diejenigen, die sich mit APIs auskennen und sich mit der Analyse großer Datenmengen befassen möchten, bietet die Cloud-Speicherung einen Weg, um umfangreiche Datensätze für tiefere Einblicke zu erschließen.
Google BigQuery zeichnet sich für viele Nutzer durch seine nahtlose Kompatibilität mit anderen wichtigen Google-Diensten wie Google Ads, Looker Studio und Google Sheets aus.
Nutzer von Google Analytics 360 haben den Vorteil, dass sie ihre Daten dank der integrierten Verbindung zwischen diesen Plattformen direkt in BigQuery streamen können.
Sobald ein Abrechnungskonto auf Google Cloud Platform eingerichtet und Ihr Projekt gestartet ist, erhalten Sie innerhalb eines Tages Zugriff auf aktuelle und frühere Daten, die 13 Monate (oder bis zu 10 Milliarden Zugriffe) ab dem Zeitpunkt der Integration zurückreichen.
Mit dieser Einrichtung können Nutzer von Google Analytics 360 bis zu 31 Monate lang Daten sammeln, bevor die UA-Datenerfassung eingestellt wird.
Die frühzeitige Initiierung dieses BigQuery-Exports ebnet den Weg für eine umfassendere, datenreiche Analyse, die sicher in der Infrastruktur von Google untergebracht ist.
Für diejenigen, die den Enterprise-Plan von Analytics 360 nicht in Anspruch nehmen, können alternative Dienste von Drittanbietern eine Verknüpfung von GA mit BigQuery ermöglichen, wenn auch ohne den retrospektiven Datenzugriff, der mit der nativen Integration einhergeht.
Unsere dritte und letzte Methode besteht darin, die Möglichkeiten der Google Analytics Core Reporting API V4 zu nutzen.
Die digitale Landschaft ist bereits mit einer Vielzahl von Tools bevölkert, die sich mit dieser API integrieren lassen, so dass nach 2023 keine weitere Entwicklung mehr erforderlich ist. Anstatt Ressourcen für benutzerdefinierte Kodierung zu verwenden, kann die Entscheidung für eine vertrauenswürdige Anwendung viel Zeit und Mühe sparen.
Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass nicht alle Tools, die die API nutzen, gleich sind, und nur einige wenige besitzen ein tiefes Verständnis sowohl der API selbst als auch der Universal Analytics-Datenstruktur.
Berücksichtigen Sie zum Beispiel, dass Sie in Ihren täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Berichten vielleicht keine Datenstichproben nehmen, dass aber bei Datensätzen von mehr als 500.000 Sitzungen Stichproben auf historischer Ebene vorkommen können.
Die Berichts-API bietet den Vorteil, dass Sie auf umfassende Daten über alle Ihre Eigenschaften und Ansichten hinweg zugreifen können. Sie haben die Freiheit, genau festzulegen, welche Daten Ihre Abfrage abrufen soll, einschließlich aller erforderlichen Metadaten, um sicherzustellen, dass Ihre Google Analytics-Archivierung gründlich und umsetzbar ist.
Bei der Archivierung von Daten zur Vorbereitung der Migration ist es unerlässlich, mehr Details zu erfassen, als dies bei regulären Berichtssicherungen der Fall ist.
Sobald die API nicht mehr zugänglich ist, entfällt die Möglichkeit, zusätzliche Tabellen hinzuzufügen oder bestimmte benutzerdefinierte Dimensionen abzurufen, die mit Ihrem CRM verknüpft sind.
Dieser Moment ist entscheidend, um künftige Bedürfnisse vorauszusehen und deine Abfragen auf diese Anforderungen zuzuschneiden.
Zu den wichtigsten Überlegungen für deine Backup-Strategie gehören:
Zwar bieten zahlreiche Tools eine Google Analytics-Anbindung, doch nur wenige sind speziell auf umfassende Datensicherungen oder eine umfangreiche Datenextraktion zugeschnitten, was häufig zu unvollständigen oder nicht funktionsfähigen Datensätzen führt.
Die Umstellung von Universal Analytics (UA) auf Google Analytics 4 (GA4) kann mit Herausforderungen verbunden sein, die zu Datendiskrepanzen führen können, wenn sie nicht sorgfältig verwaltet werden.
Ein häufiges Problem sind die unterschiedlichen Datenmodelle von UA und GA4, die zu unterschiedlichen Datenberichten führen können, selbst wenn dieselben Metriken betrachtet werden. Um diese Diskrepanzen zu beheben, ist es wichtig, die grundlegenden Unterschiede in der Art und Weise zu verstehen, wie die beiden Plattformen Daten verfolgen und melden.
Ein paralleles Tracking, bei dem UA und GA4 gleichzeitig ausgeführt werden, kann helfen, diese Unterschiede zu erkennen und auszugleichen, um einen reibungsloseren Übergang zu gewährleisten. Darüber hinaus kann die Verwendung des GA4 Setup-Assistenten dabei helfen, äquivalente Konfigurationen abzubilden und so die Lücke zwischen den beiden Systemen zu schließen.
Die Gewährleistung der Kontinuität der Berichterstattung während des Übergangs ist ein weiterer wichtiger Aspekt einer erfolgreichen Migration.
Da sich die Datenmodelle und Berichtsfunktionen von UA und GA4 erheblich unterscheiden, kann die Erstellung eines Mapping-Dokuments, in dem beschrieben wird, wie jeder UA-Bericht in GA4 umgesetzt wird, von großem Nutzen sein.
In diesem Dokument sollte angegeben werden, welche Metriken und Dimensionen in der UA verwendet werden und deren Äquivalente in GA4, falls verfügbar.
Es empfiehlt sich auch, frühzeitig mit der Erstellung von GA4-Berichten zu beginnen, um sich mit der neuen Oberfläche und den neuen Funktionen vertraut zu machen und sicherzustellen, dass die Berichterstattung auch nach der Migration nahtlos weiterläuft.
Die Vermeidung von Datenverlusten ist während des Migrationsprozesses von größter Bedeutung.
Vor Beginn der Umstellung sollte ein umfassender Sicherungsplan erstellt werden, der alle historischen Daten, benutzerdefinierten Berichte und Konfigurationen umfasst. So wird sichergestellt, dass bei der Umstellung keine wichtigen Daten verloren gehen.
Darüber hinaus ermöglicht die Einrichtung von Datenströmen in GA4 lange vor dem endgültigen Übergang eine Datenakkumulation und bietet ein Sicherheitsnetz für den Fall, dass während der Migration ein Datenverlust auftritt.
Regelmäßige Überprüfungen und Validierungen mit den ursprünglichen UA-Daten stellen sicher, dass die GA4-Einrichtung die erforderlichen Informationen genau erfasst und das Risiko von Datenverlusten minimiert. Durch die Vorwegnahme dieser häufigen Fallstricke und die Implementierung von Strategien, um ihnen entgegenzuwirken, können Organisationen eine reibungslose und effektive Migration zu GA4 sicherstellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Migration von Google Analytics auf GA4 ein entscheidender Schritt ist, der nicht nur Ihre Datenanalysefähigkeiten verbessert, sondern auch Ihr Unternehmen auf die Zukunft der Webanalyse vorbereitet.
Dieser Leitfaden soll Sie Schritt für Schritt durch die Komplexität der Sicherung und des nahtlosen Übergangs Ihrer Daten führen.
Wenn Sie die Unterschiede zwischen den beiden Plattformen kennen, Ihre Migration sorgfältig planen und sich der üblichen Fallstricke bewusst sind, können Sie einen reibungslosen Übergang gewährleisten.
Denken Sie daran, dass der Schlüssel zu einer erfolgreichen Migration in einer detaillierten Vorbereitung, gründlichen Backup-Strategien und einer kontinuierlichen Überwachung liegt, um sich an die neue Umgebung von GA4 anzupassen.
Bei der Bewältigung dieses Wandels ist es wichtig, die erweiterten Funktionen und die verbesserte Datenmodellierung von GA4 zu nutzen.
Die Umstellung mag beängstigend erscheinen, aber bei sorgfältiger Planung und Ausführung bietet sie die Möglichkeit, Ihre Analyseverfahren zu verbessern.
Bleiben Sie proaktiv, klären Sie Unklarheiten und betrachten Sie diese Umstellung als einen Schritt zur Nutzung ausgefeilterer Analysen, die eine fundierte Entscheidungsfindung und strategische Erkenntnisse für Ihr Unternehmen im digitalen Zeitalter ermöglichen.
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