Google Analytics 4
Google Analytics 4 macht das Verhalten Ihrer Website- und App-Besucher präzise sichtbar, ereignisbasiert, KI-gestützt und plattformübergreifend. Sichern Sie sich jetzt die volle Kontrolle über Ihre Daten.
GA4-Check sichern
Google Analytics 4 bündelt alles, was moderne Webanalyse heute braucht, in einer einzigen Lösung. Websites und Apps werden plattformübergreifend in einem System erfasst. Jede Interaktion zählt als eigenständiges Ereignis (Event) mit eigenen Parametern. Die für die DSGVO relevante IP-Anonymisierung läuft dabei automatisch und standardmäßig, ganz ohne manuelle Einrichtung. Maschinelles Lernen liefert automatische Insights und Prognosen, auch wenn Nutzer:innen dem Tracking nicht zustimmen. So bleibt Ihr Unternehmen für die cookielose Zukunft gerüstet. MONOBUNT begleitet Sie als erfahrener Partner für Google Analytics 4 und Webanalyse, mit Sitz in Ried im Innkreis und persönlicher Betreuung direkt vor Ort.
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Was ist Google Analytics 4?
Google Analytics 4 ist eine ereignisbasierte Webanalyse-Software von Google. Sie erfasst einzelne Handlungen von Besuchern auf einer Website oder in einer App, etwa einen Klick, einen Scroll, einen Download oder einen Kauf. Jede dieser Handlungen wird als eigenständiges Ereignis mit eigenen Details gespeichert, zum Beispiel welcher Artikel angesehen, welches File heruntergladen oder welcher Betrag bezahlt wurde. Website und App lassen sich in GA4 in einem gemeinsamen Konto erfassen. Beim Vorgänger namens Universal Analytics waren dafür noch zwei getrennte Konten nötig, eines für die Website und eines für die App. GA4 nutzt außerdem maschinelles Lernen: Das System erkennt Muster im Nutzerverhalten und berechnet automatische Prognosen, etwa wie wahrscheinlich ein Kauf oder eine Abwanderung ist.
Google Analytics 4 vs. Universal Analytics
Google Analytics 4, bzw. kurz GA4, ist seit dem 14. Oktober 2020 der Standard-Property-Typ von Google Analytics. Es hat Universal Analytics mit der Abschaltung am 1. Juli 2023 vollständig ersetzt.
Der Wechsel war notwendig, weil das sitzungsbasierte Modell von Universal Analytics für die Anforderungen moderner Webanalyse nicht mehr ausreichte. Nutzer wechseln heute selbstverständlich zwischen Website und App. Browser schränken zudem den Einsatz von Cookies zunehmend ein. Gleichzeitig benötigen Unternehmen verlässliche Prognosen statt reiner Rückblicke. GA4 wurde von Grund auf für diese moderneren Anforderungen entwickelt. Das Datenmodell ist ereignisbasiert, maschinelles Lernen ist fest integriert, und die Architektur funktioniert auch ohne Cookies.
Aus diesem Modellwechsel ergeben sich mehrere zentrale Unterschiede. Anstelle einzelner Seitenaufrufe erfasst GA4 jede Nutzerinteraktion als eigenständiges Ereignis mit flexiblen Parametern. Dieses Modell ermöglicht eine deutlich präzisere Auswertung des Nutzerverhaltens. Universal Analytics benötigte für Website und App zwingend getrennte Properties.
GA4 arbeitet stattdessen mit sogenannten Datenstreams innerhalb einer einzigen Property. So lässt sich ein Datenstream für die Website und ein weiterer für die App anlegen, wodurch beide Plattformen gemeinsam ausgewertet werden können. Die IP-Anonymisierung ist in GA4 standardmäßig aktiv, während sie in Universal Analytics manuell eingerichtet werden musste. Durch integriertes maschinelles Lernen liefert Google Analytics 4 zudem automatische Prognosen, etwa zur Kauf- oder Abwanderungswahrscheinlichkeit. Automatische Prognosen dieser Art gab es in Universal Analytics nicht.
Universal Analytics (manchmal rückwirkend als GA3 bezeichnet) war von 2014 bis zur Abschaltung am 1. Juli 2023 rund neun Jahre lang der weltweite Standard im Bereich der Web-Analytics. Mit dem wachsenden Fokus auf App-Tracking, Datenschutz und eine cookielose Zukunft stieß das sitzungsbasierte Modell jedoch an seine Grenzen. Google Analytics 4 löste Universal Analytics deshalb als konsequente Weiterentwicklung ab, die diesen neuen Anforderungen gerecht wird.
GA4 ist keine kosmetische Weiterentwicklung von Universal Analytics, sondern eine technische Neukonzeption von Grund auf. Google hat damit auf veränderte Nutzungsgewohnheiten, strengere Datenschutzanforderungen und den Wegfall von Drittanbieter-Cookies reagiert, statt ein veraltetes System nur nachzurüsten. Dadurch hält Google Analytics 4 auch im Vergleich mit spezialisierten Webanalyse-Tools mit, die von Beginn an auf diese Anforderungen ausgelegt waren. Die folgende Übersicht stellt die wichtigsten Merkmale beider Varianten im direkten Vergleich gegenüber.
Universal Analytics
Google Analytics 4
Datenmodell
Universal Analytics
Universal Analytics Sitzungs- und seitenaufrufbasiert (Hits)
Google Analytics 4
Google Analytics 4 Ereignisbasiert (Events und Ereignisparameter)
Plattformerfassung
Universal Analytics
Universal Analytics Getrennte Properties für Website und App
Google Analytics 4
Google Analytics 4 Website und App über Datenstreams in einer Property
Datenschutz
Universal Analytics
Universal Analytics Manuelle IP-Anonymisierung erforderlich
Google Analytics 4
Google Analytics 4 Automatische IP-Anonymisierung standardmäßig aktiv
Zukunftsfähigkeit
Universal Analytics
Universal Analytics Stark cookie-abhängig
Google Analytics 4
Google Analytics 4 Cookielose Messung mittels maschinellem Lernen
Prognosen
Universal Analytics
Universal Analytics Keine automatischen Prognosen
Google Analytics 4
Google Analytics 4 Automatische Prognosen zu Kaufwahrscheinlichkeit und Abwanderung
Verfügbarkeit
Universal Analytics
Universal Analytics Seit 1. Juli 2023 keine Datenverarbeitung mehr
Google Analytics 4
Google Analytics 4 Seit 14. Oktober 2020 Standard-Property-Typ
Google Analytics 4 ist ein leistungsfähiges Analysetool, das seinen vollen Nutzen erst mit einem passenden und rechtlich konformen Setup entfaltet. MONOBUNT übernimmt dieses Setup für Ihr Unternehmen. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, wie es konkret für Sie aussieht.
Funktionsumfang von Google Analytics 4
Google Analytics 4 bietet weit mehr als reines Besucherzählen. Von der Ereigniserfassung über automatische Prognosen bis hin zu datenschutzkonformer Auswertung deckt das Tool den gesamten Prozess der Webanalyse ab. Für eine besonders zuverlässige und rechtssichere Datenerfassung setzt MONOBUNT ergänzend auf Server-Side Tracking, das den Einfluss von Browsereinschränkungen (z.B. ITP) und Adblockern reduziert. MONOBUNT setzt auf Google Analytics 4, weil die Agentur seit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der Webanalyse hat. Diese langjährige Expertise ist die Grundlage dafür, dass MONOBUNT Unternehmen eine verlässliche und zukunftssichere Datengrundlage bietet.
Ereignisbasiertes Datenmodell
Im Zentrum von Google Analytics 4 steht ein einheitliches Datenmodell: das Ereignis (Event). Jede Aktion einer Nutzerin oder eines Nutzers, vom ersten Seitenaufruf über einen Klick bis zum Videostart, wird als Ereignis mit eigenen Parametern erfasst. Diese Parameter liefern zusätzlichen Kontext zu einer Aktion, etwa welcher Artikel angesehen oder welcher Link angeklickt wurde. Google Analytics 4 erfasst dabei automatisch bestimmte Standardereignisse, etwa Seitenaufrufe oder Scrolltiefe, ohne dass dafür eine zusätzliche Konfiguration notwendig ist. Für individuelle Anforderungen lassen sich darüber hinaus eigene Ereignisse definieren, die exakt auf das jeweilige Geschäftsmodell zugeschnitten sind.
Aus der Praxis: Die automatisch erfassten Standardereignisse decken einen Großteil der gängigen Interaktionen bereits ab. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst durch individuell definierte Ereignisse. Diese Ereignisse werden exakt auf die Geschäftslogik eines Unternehmens zugeschnitten, etwa auf den Abschluss eines mehrstufigen Anfrageformulars oder das Erreichen eines bestimmten Warenkorbwerts. Ohne eine durchdachte Ereignisstruktur bleiben viele geschäftsrelevante Aktionen in GA4 unsichtbar.
Analysewerkzeuge und Zielgruppen
Explorationen sind frei konfigurierbare Analysewerkzeuge, die über die Standardberichte hinausgehen und individuelle Fragestellungen beantworten. Eine Trichteranalyse (engl. Funnel) deckt z.B. auf, an welchem Schritt Nutzer auf dem Weg zu einem Ziel wie einem Kaufabschluss abspringen. Eine Pfadanalyse visualisiert die tatsächlichen Klickpfade durch eine Website oder App und zeigt damit auch unerwartete Verhaltensmuster. Segmente und Zielgruppen bündeln Nutzer nach gemeinsamen Merkmalen oder Aktionen, etwa alle Besucher, die einen Artikel angesehen, den Kauf aber abgebrochen haben. Solche Zielgruppen lassen sich anschließend gezielt für Marketingmaßnahmen oder weiterführende Analysen nutzen. Ein Echtzeit-Bericht ergänzt die Auswertungen um den Blick auf das aktuelle Geschehen und macht sofort sichtbar, wie Kampagnen oder Änderungen an der Website unmittelbar wirken.
E-Commerce-Berichte
Für ein zuverlässiges E-Commerce-Tracking fasst Google Analytics 4 alle Kaufaktivitäten in einem eigenen E-Commerce-Bericht zusammen. Grundlage dafür sind Standardereignisse wie die Ansicht eines Produkts (view_item), das Hinzufügen zum Warenkorb (add_to_cart), der Beginn des Bezahlvorgangs (begin_checkout) und der Kaufabschluss (purchase). Aus diesen Ereignissen berechnet der Bericht zentrale Kennzahlen, etwa den erzielten Artikelumsatz, die Anzahl verkaufter Artikel und die Warenkorb-Rate (Add-To-Cart-Rate). Besonders wertvoll ist der Vergleich zwischen Artikelaufrufen und tatsächlichen Käufen. Ein Produkt mit vielen Seitenaufrufen, aber wenigen Verkäufen, deutet auf ein Problem beim Preis, bei der Produktbeschreibung oder im Checkout-Prozess hin.
Zeigt, welcher Umsatz auf einzelne Produkte oder Produktkategorien entfällt.
Erfasst die Anzahl tatsächlich verkaufter Einheiten je Artikel.
Setzt Warenkorb-Hinzufügungen ins Verhältnis zu tatsächlichen Käufen.
Deckt auf, welche Produkte viel angesehen, aber selten gekauft werden.
Solche Auffälligkeiten sind ein wichtiger Ansatzpunkt für die Conversion Rate Optimierung, da sie konkrete Schwachstellen im Kaufprozess sichtbar machen. Die Auswertung nach Kategorie, Name oder Marke zeigt zudem, welche Artikel den größten Umsatzanteil erwirtschaften und wo sich eine gezielte Bewerbung lohnt. Diese Ereignisse werden nicht automatisch erfasst, sondern müssen bei der Einrichtung präzise konfiguriert werden, damit die Daten im Bericht auch tatsächlich belastbar sind.
Datenschutzkonforme Messung in GA4
Bei der datenschutzkonformen Messung entstehen erfahrungsgemäß häufig Fehler, die entweder die Datenqualität verfälschen oder ein DSGVO-Risiko darstellen. Der Google Consent Mode v2 steuert dabei, ob und in welcher Form Tracking-Signale abhängig von der Nutzereinwilligung übermittelt werden. Server-Side Tracking ergänzt diesen Ansatz, indem Daten über einen eigenen Server statt direkt im Browser verarbeitet werden. Dieselben Anforderungen an eine korrekte, einwilligungsbasierte Datenübermittlung gelten auch für angebundene Plattformen wie die Meta Conversion API. Der Google Tag Manager dient dabei als zentrale Steuerungsebene für Consent-Einstellungen, Tags, Trigger und Variablen über alle Systeme hinweg. Ein weiterer häufiger Fehler betrifft die Datenaufbewahrung: Für explorative Berichte ist diese in Google Analytics 4 standardmäßig auf lediglich 2 Monate eingestellt. Das verhindert aussagekräftige Jahresvergleiche und lässt sich erst nach einer manuellen Anpassung auf bis zu 14 Monate beheben.
Ist Ihr GA4-Tracking wirklich verlässlich?
Doppelt zählende Käufe, fehlende Ereignisparameter oder blockierte Cookies verfälschen die Zahlen im E-Commerce-Bericht, oft unbemerkt. Ein Tracking Audit deckt solche Fehler auf Event-Ebene auf und schafft die Grundlage für belastbare Entscheidungen.
Tracking Audit anfordernWerbeberichte und Attribution
Sobald Google Ads mit einer Property verknüpft ist, stellt Google Analytics 4 einen eigenen Werbebereich mit spezialisierten Berichten bereit. Attributionsmodelle zeigen, wie viel Anteil am Erfolg einer Conversion den einzelnen Werbekanälen und Kontaktpunkten zugeschrieben wird. Dazu zählen etwa die erste Suchanfrage, ein Social-Media-Klick oder die abschließende Google-Suche.
Attributionspfade visualisieren die vollständige Customer Journey über mehrere Kanäle hinweg, bevor eine Conversion zustande kommt. Auf dieser Grundlage lässt sich objektiv beurteilen, welche Kampagnen tatsächlich zum Umsatz beitragen und welche vor allem Budget binden, ohne einen relevanten Beitrag zu leisten. Diese datenbasierte Bewertung ersetzt die verbreitete Praxis, Marketingbudget primär nach dem letzten Klick vor einer Conversion zu verteilen, obwohl frühere Kontaktpunkte oft ebenso entscheidend waren.
Erweiterte Datenanalyse und maschinelles Lernen
Google Analytics 4 lässt sich direkt mit Google BigQuery verbinden. Der Export liefert Rohdaten unbegrenzt und ohne die Löschfristen der Standardberichte. Diese exportierten Rohdaten lassen sich per SQL frei auswerten und mit anderen Systemen wie einem CRM kombinieren. Google Data Studio visualisiert die Daten anschließend in interaktiven Dashboards, direkt aus Google Analytics 4 oder aus BigQuery.
Zusätzlich nutzt Google Analytics 4 maschinelles Lernen für automatische Prognosen. Die Kaufwahrscheinlichkeit schätzt, wie wahrscheinlich ein aktiver Nutzer innerhalb der nächsten 7 Tage kauft. Die Abwanderungswahrscheinlichkeit zeigt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein aktiver Nutzer im gleichen Zeitraum inaktiv wird. Die Umsatzvorhersage schätzt den Umsatz aktiver Nutzer für die nächsten 28 Tage. Alle drei Prognosen entstehen automatisch, ohne manuelle Modellierung, und helfen dabei, Marketingbudget gezielt einzusetzen.
BigQuery & SQL-Analyse
Eingebautes maschinelles Lernen
Geeignet für
BigQuery & SQL-Analyse
BigQuery & SQL-Analyse Individuelle, tiefgehende Fragestellungen
Eingebautes maschinelles Lernen
Eingebautes maschinelles Lernen Schnelle, automatische Standardprognosen
Voraussetzung
BigQuery & SQL-Analyse
BigQuery & SQL-Analyse SQL-Kenntnisse oder Data-Analyst im Team
Eingebautes maschinelles Lernen
Eingebautes maschinelles Lernen Keine, läuft automatisch in Google Analytics 4
Ergebnis
BigQuery & SQL-Analyse
BigQuery & SQL-Analyse Frei definierbare Auswertungen, auch mit externen Daten kombinierbar
Eingebautes maschinelles Lernen
Eingebautes maschinelles Lernen Fixe Prognosen zu Kauf, Abwanderung und Umsatz
Reporting und Datenvisualisierung
Mit ausreichender Erfahrung in der Datenanalyse lassen sich viele Fragestellungen bereits direkt in Google Analytics 4 beantworten, etwa über Explorationen oder die Standardberichte. Im geschäftlichen Alltag reicht dieser direkte Zugriff auf die Rohdaten jedoch oft nicht aus. Das gilt besonders dann, wenn dieselben Kennzahlen regelmäßig für verschiedene Teams oder Entscheidungsträger aufbereitet werden müssen. Google-Analytics-4-Daten lassen sich dafür in Data Studio übertragen und dort in individuellen, leicht verständlichen Dashboards visualisieren, ohne dass dafür tiefes technisches Fachwissen notwendig ist. Für Unternehmen, die diese Visualisierung nicht selbst aufbauen möchten, entwickelt MONOBUNT passgenaue Dashboards & Reporting Lösungen auf Basis der GA4-Daten.
MONOBUNT als Partner für Google Analytics 4
MONOBUNT ist seit mehr als 20 Jahren als Google Analytics Agentur im Bereich Webanalyse tätig. Die Agentur begleitet Unternehmen durch alle technologischen Umbrüche der Branche, von den ersten serverbasierten Statistiktools bis zur heutigen ereignisbasierten und KI-gestützten Analyse mit Google Analytics 4. Diese 20-jährige Erfahrung mit Webanalyse-Technologien fließt direkt in jedes Tracking-Konzept ein. Dazu zählen die technisch saubere Ereignisstruktur, die rechtskonforme Umsetzung von Consent Mode v2 sowie die Anbindung von Server-Side Tracking und externen Systemen wie der Meta Conversion API. Neben der technischen Implementierung zählt vor allem die korrekte Interpretation der Daten. MONOBUNT verbindet Tracking-Expertise mit fundierter Datenanalyse-Kompetenz und macht aus reinen Zahlen konkrete, belastbare Handlungsempfehlungen.
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Ob Audit, Neueinrichtung, Migration oder Optimierung eines bestehenden Setups: Schildern Sie MONOBUNT Ihr Anliegen rund um Google Analytics 4 über das Kontaktformular. Im Anschluss meldet sich das Team mit einer ersten Einschätzung und den nächsten möglichen Schritten.
Häufige Fragen zu Google Analytics 4 (FAQ)
Ist Google Analytics 4 DSGVO-konform?
Google Analytics 4 selbst ist kein automatisches DSGVO-Siegel, bietet aber die technischen Voraussetzungen für eine rechtskonforme Nutzung: automatische IP-Anonymisierung, einwilligungsbasierte Datenverarbeitung über den Google Consent Mode v2 sowie die Möglichkeit, Daten ausschließlich auf EU-Servern zu verarbeiten. Ob eine konkrete Implementierung tatsächlich DSGVO-konform ist, hängt von der korrekten Konfiguration von Consent-Bannern, Datenaufbewahrung und angebundenen Drittsystemen ab.
Wie lange werden Daten in Google Analytics 4 gespeichert?
Für Standardberichte speichert Google Analytics 4 aggregierte Daten unbegrenzt. Für Explorationen und detaillierte Nutzerabfragen gilt hingegen eine Aufbewahrungsfrist von standardmäßig 2 Monaten, die sich manuell auf bis zu 14 Monate verlängern lässt. Wer darüber hinaus Rohdaten unbegrenzt aufbewahren möchte, benötigt eine Anbindung an Google BigQuery.
Wie werden Conversions in Google Analytics 4 gemessen?
Conversions basieren in Google Analytics 4 auf Ereignissen, die als Conversion markiert werden, etwa ein Kaufabschluss oder eine Formularübermittlung. Attributionsmodelle ordnen den Erfolg dieser Conversion anschließend den beteiligten Werbekanälen und Kontaktpunkten der Customer Journey zu, etwa der ersten Suchanfrage oder dem abschließenden Klick.
Wie funktioniert der Google Consent Mode v2 in GA4?
Der Google Consent Mode v2 steuert, ob und in welcher Form Tracking-Signale abhängig von der Nutzereinwilligung an Google übermittelt werden. Erteilt eine Nutzerin oder ein Nutzer keine Einwilligung, schließt Google Analytics 4 die entstehenden Datenlücken mithilfe von maschinellem Lernen und liefert dennoch modellierte Kennzahlen.
Warum lohnt sich die Verknüpfung von GA4 mit Google BigQuery?
Die Anbindung an Google BigQuery liefert die vollständigen Rohdaten aus Google Analytics 4, unbegrenzt und ohne die Löschfristen der Standardberichte. Diese Rohdaten lassen sich per SQL frei auswerten und mit anderen Systemen wie einem CRM kombinieren, was tiefere und individuellere Analysen ermöglicht als die Standardoberfläche von Google Analytics 4.
Wie baut man Zielgruppen (Audiences) in Google Analytics 4 auf?
Zielgruppen in Google Analytics 4 entstehen durch die Kombination von Ereignissen, Ereignisparametern und Nutzermerkmalen, etwa alle Besucher, die einen Artikel angesehen, den Kauf aber abgebrochen haben. Diese Zielgruppen lassen sich anschließend gezielt für Marketingmaßnahmen in Google Ads oder für weiterführende Analysen nutzen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Web-Stream und einem App-Stream in GA4?
Ein Web-Stream erfasst Daten von einer Website, ein App-Stream Daten aus einer iOS- oder Android-App. Beide Datenstreams lassen sich innerhalb derselben Property anlegen, wodurch Website und App gemeinsam ausgewertet werden können, statt wie bei Universal Analytics getrennte Konten zu benötigen.
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