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02. September | Tools & Analytics

Google Analytics 3 und 4 im Vergleich

Sie nutzten bereits Google Analytics? Gut! Dann sehen Sie vielleicht auch schon regelmäßig diese Meldung oberhalb des Analytics Icons auf der GA Startseite?

Warum kriege ich diese Meldung?

Nun, in 2020 hat Google Analytics eine neue Version an den Start gebracht. Google Analytics 4 (GA4) ist der offizielle Produktname – und folgt auf die derzeit gängige Version „Google Universal Analytics (oder GA3).  Das etablierte Google Universal Analytics wurde 2012 eingeführt und ist auch aktuell (Stand Juli 2021) die mit Abstand gängigste Version von Google Analytics – gemessen an der Nutzung.

Muss ich die Version wechseln?

Natürlich wirft die Markteinführung von GA4 die Frage auf, was mit meiner bisherigen Version passiert und ob ich zu einem Stichtag X gezwungen werde, auf Google Analytics 4 zu wechseln.

Stand August 2021: ein klares Nein!  Zwar möchte Google die neue Version pushen und weist alle User verstärkt darauf hin, doch die alte Version von Google Analytics wird noch eine ganze Weile bestehen bleiben. Das hat im Wesentlichen 2 Gründe:

  1. Die bereits erwähnte Verbreitung und Etablierung von Google Universal Analytics ist so hoch, dass Google zwangsläufig eine größere Übergangsphase einräumen muss. Nutzer und Kunden weltweit haben sich an Universal Analytics und seine Reporting-Möglichkeiten gewöhnt. Ein abrupter Wechsel würde zu Problemen führen, denn die Umstellung auf die neue Version ist aufgrund großer Unterschiede zum Vorgänger nicht ganz trivial und erfordert viel Zeit.

  2. Und da sind wir schon beim nächsten Punkt – die Unterschiedlichkeit. Denn die neue Version basiert auf einem ganz anderen Datenmodell. Viele gewohnte Metriken sind entweder gar nicht verfügbar oder sie müssen durch alternative Metriken kompensiert werden. Und auch das User Interface folgt einer völlig neuen Logik – gleiches gilt auch für die Erstellung von Reportings und die Suche nach den richtigen Zahlen. Bei einem Wechsel würde es somit bezogen auf eingerichtete Custom Reports in GA3 einen Bruch in den Zahlen geben.

Kann ich die neue Version neben der alten einrichten?

Ja! Das GA 4 kann einfach parallel zur bestehenden, alten Version eingerichtet werden, ohne dass ich irgendwelche Nachteile für meine Webseite habe.  Die Vorteile liegen auf der Hand: ich kann die neue Version testen, ohne auf die gewohnten Metriken aus meiner alten Version verzichten zu müssen. Und ohne mich in einer Nacht-und-Nebel-Aktion schnell in ein völlig neues Tool einarbeiten zu müssen – denn genau das ist GA4 verglichen mit GA3.

Und was passiert, wenn ich gar nichts mache und GA3 weiterlaufen lasse?

Keine Sorge, Sie erfahren keinerlei Nachteile, wenn Sie weiterhin nur mit dem alten Universal Analytics arbeiten. Sowohl der Support von Google als auch die Communities und die Google Analytics Academy mit den hilfreichen Tipps bleiben bestehen. Dennoch würden wir Ihnen empfehlen, sich wenigstens etwas mit GA4 zu beschäftigen – denn die neue Version bietet nützliche Features, die es zuvor nie gab. Durch 2 parallele Systeme können Sie das Beste aus beiden Analytics Welten miteinander vereinen.

Die Unterschiede von GA4 zu GA3

Die Unterschiede zwischen den beiden Versionen sind erheblich und werden im Folgenden näher skizziert.

Das Datenmodell

Ein wesentlicher Unterschied zwischen GA3 und GA4 ist das Datenmodell.

GA3 basiert auf drei Ebenen: 1. Nutzer ⇒ 2. Sitzungen ⇒ 3. Hits (Page View Hits und / oder Event-Hits). 

GA4 hingegen basiert auf 2 Ebenen: 1. Nutzer ⇒ 2. Events

Bei GA3 sind die Events (Ereignisse) wie Button Clicks, Downloads oder Scrolls über den Google Tag Manager sehr flexibel und individuell einstellbar und haben stets die Struktur: Event Category, Event Action und Event Label. In Google Analytics 4 sind die Events hingegen standardisiert. Die Möglichkeiten für die Einrichtung von Custom Events sind zwar vorhanden, doch sie sind eher begrenzt. Deren Umsetzung erfordert ein generelles Umdenken für den GA3-gewohnten Nutzer.

Das User Interface

Nach der gewohnten Navigationsstruktur sucht man bei Google Analytics 4 vergebens. Hier der Vergleich:

   

Fangen wir mit dem offensichtlichen an: Google verzichtet auf Icons für die Reports-Punkte und schafft die gewohnten Namen „Audience“, „Behavior und „Conversions“ ab. Wobei es nicht so ist, dass Punkte wie Audience komplett verbannt wurden – nur findet man an anderen Stellen. Filter nach Demographie, Geographie oder Gerätekategorie sind nun in jedem Report über einen „Add Comparison“ Filter abrufbar. Die Strategie von Google scheint hier zu lauten: Weniger ist mehr, wir lassen den Nutzer einfach mehr selber filtern und customizen.  

Zweite Auffälligkeit ist die zweite, vorgeschobene Menüleiste links neben der eigentlichen Menüfläche. Hier verbergen sich 2 große Neuerungen: über einen Explore-Button gelangt der Nutzer zu einer Seite mit zahlreichen Reporting-Templates, die bereits interessante graphische Aufbereitungen enthalten, die es vorher so nie gab:

Die zweite Neuerung dürfte alle Marketing-Verantwortlichen freuen: Im Reiter „Advertising“ bietet GA4 ein vorgefertigtes Attributions-Modell an und zeigt auf vielfältige Weise, welche Kanäle welchen Beitrag für die Conversions leisten. Dabei kann man sogar zwischen 4 Attributions-Modellen wählen:

Andere Metriken

Aus dem anderen Datenmodell resultieren auch anderen Metriken. Auf Sitzungen basierende Metriken wie durchschnittliche Sitzungsdauer (avg. session duration) oder durchschnittliche Verweildauer auf der Seite (avg. time on page) gibt es nicht mehr – als Alternative bietet GA4 die avg. Engagement Time an. Diese basiert nicht mehr auf der Zeitspanne zwischen Betreten und Verlassen einer Webseite, sondern der Zeit, bei der eine Seite den Fokus im Browser hatte (aktiver Tab). Auch die häufig verwendete Absprungrate (Bounce Rate) wurde abgeschafft. Stattdessen setzt GA4 auf die „Engaged Rate“ und „Engaged Sessions“. Als „Engaged Sessions“ gelten bei GA4 Sessions mit einer Aufenthaltszeit von mind. 10 Sekunden oder einem Aufruf von mind. 2 Seiten oder mind. einem Conversion Event. Diese neue Definition hat ggü. der alten Bounce Rate den Vorteil, dass das User Engagement insgesamt genauer erfasst werden kann und nicht alleine auf der Anzahl von Seitenansichten pro Sitzung basiert.

Ausblick / Empfehlung

GA4 entwickelt sich ständig weiter und fügt immer wieder neue Funktion hinzu. Es lohnt sich daher, diese Version auszuprobieren – und sei es nur zum ersten Kennenlernen und zum Vergleichen mit Universal Analytics. Mit wachsender Nutzerschaft wird auch die Anzahl der Tutorials zu dem Tool steigen, was GA4 künftig noch attraktiver macht.

Zusammengefasst hier nochmal die Vorteile von GA4:

  • Sehr interessante, flexiblere Filtermöglichkeiten in den Reports

  • Vielfältige Reporting-Templates auf einem hohen Niveau

  • 4 unterschiedliche Attributionsmodelle für bessere Bewertung von Marketing-Maßnahmen

  • Wachsende Nutzerschaft

  • Neue, präzisere Wege bei der Definition des User-Engagements

Ein noch nicht angesprochenes, interessantes Feature ist die Möglichkeit, sowohl Webseiten als auch mobile App-Traffic nahtlos in einem Tool (GA4) auszuwerten.

Es gibt jedoch auch einige Gründe, die dafürsprechen, GA3 nicht so schnell zu verlassen:

  • Große Unterschiede zur neuen Version kosten viel Zeit für die Einarbeitung

  • Vollständiger Verzicht auf einige gewohnte Metriken wie Bounce Rate

  • Große Unterschiede beim Datenmodell führen auch zu signifikanten Unterschieden bei der Einrichtung des Trackings mit GA4 – hier sollte mehr Zeit eingeplant werden als üblich

  • Fehlende Reife: Einige Features sind noch wenig erprobt und haben den Beta-Modus erst kürzlich oder noch gar nicht verlassen

Unser Fazit

Ausprobieren von GA4 lohnt sich definitiv. Aber parallel sollten Sie die alte Version (GA3) weiterhin nutzen. Denn beides ist gleichzeitig möglich.

Ganz egal, welche Version Sie nutzen: Wir beraten Sie beim Einsatz von Google Analytics  - und natürlich auch von HubSpot und weiteren Tools – und helfen Ihnen, die Daten an einem zentralen Ort zusammenzuführen und auf intelligente Weise darzustellen, zum Beispiel mit CU@DATA-HUB.

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