GA4 – 5 häufige Analysefehler und ihre Lösung
Google Analytics 4 (GA4) kann eine ganz schöne Herausforderung sein. Gerade das Analysieren von Daten – um wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten auf der Website zu gewinnen – ist sehr anspruchsvoll. Doch wie bei jedem neuen Tool gibt es auch hier Stolperfallen, die den Analyseprozess erschweren können. In diesem Blogartikel zeige ich dir fünf häufige Fehler, die bei der Nutzung von GA4 auftreten – und wie du sie vermeiden kannst.
Übersicht:
- Den richtigen Scope verwenden
- Unterschiedliche Berichtsidentitäten
- Die 3-Tage-Regel
- Channel-Gruppierung/UTM-Parameter
- Fehlende Suchbegriffe aus der internen Website-Suche
1. Den richtigen Scope verwenden
Der Fehler:
Vielen Online-Marketern ist nicht bewusst, dass Dimensionen auf unterschiedlichen Ebenen (=Scopes) in GA4 angesiedelt sein können. GA4 unterscheidet häufig zwischen den Dimensionen auf Sitzungs- und Nutzer-Ebene, was zu Missverständnissen in Berichten führen kann. Dimensionen auf Sitzungs-Ebene beziehen sich auf alle Aktionen, die während einer einzelnen Sitzung eines Nutzers auf deiner Website oder App stattfinden. Dimensionen auf Nutzer-Ebene beziehen sich hingegen auf den Nutzer als Ganzes, unabhängig von einzelnen Sitzungen. Diese Dimensionen geben dir einen Überblick über das Gesamtverhalten des Nutzers über mehrere Sitzungen hinweg.
Wenn du in GA4 Berichte erstellst, kann es leicht passieren, dass Dimensionen auf Sitzungs- und Nutzer-Ebene versehentlich kombiniert werden. Dies kann jedoch zu Missverständnissen führen, da die Daten auf unterschiedliche Zeiträume und Perspektiven bezogen sind.
Ein Beispiel:
Angenommen, du möchtest herausfinden, wie viele neue Nutzer (Nutzer-Dimension) im Vergleich zu wiederkehrenden Nutzern (Nutzer-Dimension) während einer bestimmten Anzahl von Sitzungen (Sitzungs-Dimension) auf deiner Website waren.
Nutzer-Dimension: „Nutzer-Typ” (z. B. „Neuer Nutzer” oder „Wiederkehrender Nutzer”)
Sitzungs-Dimension: „Anzahl der Sitzungen”
Wenn du die Anzahl der Sitzungen mit dem Nutzer-Typ kombinierst, könnte dies zu falschen Ergebnissen führen. Das liegt daran, dass sich der Nutzertyp (neu oder wiederkehrend) auf die gesamte Lebensdauer eines Nutzers bezieht, während die Sitzungsanzahl die Aktivität innerhalb einer einzelnen Sitzung beschreibt.
Die Lösung:
Beachte bei der Analyse, ob eine Dimension auf Nutzer- oder Sitzungs-Ebene basiert. GA4 hat die Präfixe „Erste Nutzerinteraktion – “ und „Sitzung – “ eingeführt, um die Dimensionen auf Sitzungs- und Nutzer-Ebene auseinanderzuhalten.
Präfix „Erste Nutzerinteraktion – “: Diese Dimensionen beziehen sich auf die erste Interaktion eines Nutzers mit deiner Website oder App. Sie sind auf Nutzer-Ebene definiert und helfen dir, die gesamte Nutzerreise zu verstehen. Beispiel: Erste Nutzerinteraktion – Quelle/Medium.
Präfix „Sitzung – “: Diese Dimensionen beziehen sich speziell auf die aktuelle Sitzung eines Nutzers und geben dir Einblicke in das Verhalten während eines einzigen Besuchs. Beispiel: Sitzung – Quelle/Medium.
Durch die Beachtung dieser Präfixe kannst du sicherstellen, dass du die richtigen Dimensionen miteinander vergleichst und präzise Daten erhältst.
2. Unterschiedliche Berichtsidentitäten
Der Fehler:
GA4 bietet verschiedene Berichtsidentitäten (wie „Nutzer-ID”, „Geräte-ID” und „Modellierte Daten”), um das Verhalten von Nutzern zu analysieren. Standardmäßig ist die Identität für die Berichterstellung in GA4 auf „Zusammengeführt“ eingestellt. Dadurch kann das Nutzerverhalten geräte- und plattformübergreifend analysiert werden, sofern dieselben IDs in den Sitzungen des Nutzers verwendet werden. Problematisch ist jedoch, dass es ausreichend viele Aktivitäten von angemeldeten Nutzern geben muss, da ansonsten aus Datenschutzgründen von GA4 sogenannte Grenzwertfunktionen angewendet werden, wodurch die Daten weniger detailliert ausgewiesen werden. Zeilen mit einer geringen Anzahl an Nutzer:innen (lt. Tests weniger als 50) werden von Google Analytics dann in den Berichten ausgeblendet.
Ein Beispiel:
Wenn man Daten mit mehreren Dimensionen wie z. B. „Sitzung – Quelle/Medium“ kombiniert mit „Sitzung – Kampagne“ analysieren möchte, kann es bei der Berichtsidentität „Zusammengeführt“ passieren, dass einzelne Kampagnen überhaupt nicht angezeigt werden, was zu falschen Interpretationen in der Analyse führen kann.
Die Lösung:
GA4 zeigt in den Berichten an, wenn Grenzwertfunktionen angewendet werden. Daher sollte man immer auf die Hinweise (z. B. ein rotes Achtung-Zeichen) achten und die Details ansehen:
Hier könnte es passieren, dass nicht alle Daten angezeigt werden. Eine einfache Möglichkeit ist es dann, die Berichtsidentität auf „gerätebasiert“ zu wechseln und den Bericht noch einmal aufzurufen. Der Wechsel zwischen den Berichtsidentitäten ist jederzeit möglich, da diese Einstellung keinen Einfluss auf die Datenerhebung und damit auch keine Auswirkung auf die Daten hat!
3. Die 3-Tage-Regel
Der Fehler:
GA4 benötigt Zeit, um Daten zu verarbeiten. Ein häufiger Fehler ist, Berichte zu schnell nach der Datenerfassung zu interpretieren. Da GA4 bis zu 72 Stunden braucht, um Daten zu validieren und zu finalisieren, kann das zu Fehlinterpretationen führen, wenn die Analyse unmittelbar nach Datenerfassung erfolgt.
Beispiele:
- Ein viel zu hoher Anteil „Unassigend“-Traffic in den Akquise-Berichten
- Doppelte Transaktionen in den E-Commerce-Berichten
Die Lösung:
Bei Bloofusion gilt die 3-Tage-Regel: Warte mindestens 72 Stunden, bevor du Berichte analysierst, um sicherzustellen, dass die Daten vollständig und korrekt verarbeitet sind. Besonders, wenn du große Entscheidungen auf Basis von GA4-Daten treffen möchtest, solltest du diese „3-Tage-Regel“ unbedingt beachten. Wenn es um Echtzeitanalysen geht, kannst du die Echtzeitberichte nutzen, aber bedenke, dass diese Berichte noch nicht finalisierte Daten darstellen.
4. Channel-Gruppierung/UTM-Parameter
Der Fehler:
Standardmäßig gruppiert GA4 den Traffic in verschiedene Channels, wie „Direct”, „Organic Search” oder „Referral”. Ein häufiger Fehler besteht darin, sich blind auf diese vordefinierten Channel-Gruppen zu verlassen, ohne zu überprüfen, ob der Traffic entsprechend der Quelle/Medium (=> utm-Parameter!) korrekt zugeordnet wurde. Falsch definierte Channel-Gruppen oder fehlende UTM-Parameter können die Performance deiner Marketingkampagnen in GA4 verfälschen. Zum Beispiel wird Traffic ohne korrekte UTM-Tags oft als „Direct” betrachtet, und Klicks aus sozialen Netzwerken ohne klare Definition können als „Referral” eingestuft werden.
Ein Beispiel:
Angenommen, du führst eine bezahlte Social-Media-Kampagne auf Instagram durch. Du erwartest, dass der gesamte Traffic, der von dieser Kampagne kommt, unter „Paid Social” in GA4 angezeigt wird. Stattdessen siehst du, dass ein Teil des Traffics unter „Referral” und sogar unter „Direct” zugeordnet wird. Dies passiert, weil GA4 den Traffic anhand seiner Standard-Channel-Gruppen zuordnet. Wenn die UTM-Parameter deiner Instagram-Kampagne nicht korrekt gesetzt oder GA4-Channel-Gruppen nicht genau definiert sind, kann es dazu kommen, dass der Traffic falsch gruppiert wird.
Die Lösung:
In GA4 kannst du eine benutzerdefinierte Channel-Gruppe erstellen, die genau zu deinen Marketingkanälen passt. Für deine Instagram-Kampagne könntest du beispielsweise eine eigene Gruppe „Paid Social” definieren, die alle UTM-Parameter erfasst, die utm_medium=paid_social enthalten. Dadurch wird sichergestellt, dass der gesamte Traffic, der über deine bezahlten Social-Media-Kampagnen kommt, in GA4 auch korrekt in der „Paid Social”-Kategorie landet.
Darüber hinaus solltest du sicherstellen, dass alle Links in deiner Kampagne korrekt mit den UTM-Parametern getaggt sind. Zum Beispiel:
utm_source=instagram, utm_medium=paid_social, utm_campaign=kampagnenname
Diese Parameter helfen GA4, den Traffic richtig zuzuordnen.
5. Fehlende Suchbegriffe aus der internen Website-Suche in den Berichten
Der Fehler:
Die eingegebenen Suchbegriffe in der Website-Suche erscheinen nicht in den GA4-Berichten zu dem Ereignis „view_search_result“, obwohl in den Einstellungen die optimierten Analysen für die Website-Suche aktiviert sind und der Suchparameter (z. B. „search“ „q“ oder „s“ etc.) dort korrekt angegeben ist.
Die Lösung:
Um die Suchbegriffe in GA4 zu sehen, muss man den Parameter „search_term“ als benutzerdefinierte Dimension in den Einstellungen bei GA4 anlegen. Dafür verwendet man bei der Anlage am besten einen aussagekräftigen Namen wie z. B. „Suchbegriff“. Nach der Konfiguration dauert es in der Regel bis zu 24 Stunden, bis GA4 beginnt, die Suchbegriffe in den Berichten für das Ereignis „view_search_result“ anzuzeigen.
Mein Extra-Tipp:
Die interne Website-Suche ist ein wertvolles Werkzeug, um zu verstehen, wonach Nutzer auf deiner Website suchen und welche Informationen sie möglicherweise nicht auf Anhieb finden. Sobald die Suchbegriffe erfasst werden, kannst du diese regelmäßig analysieren, um mögliche Lücken in deinen Website-Inhalten zu entdecken. Wenn bestimmte Begriffe oft gesucht werden, aber keine Treffer liefern, solltest du entsprechende Inhalte hinzufügen oder bestehende Seiten optimieren, um die Suchergebnisse zu verbessern.
Fazit:
GA4 bietet eine Fülle von Möglichkeiten, um wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten zu erhalten.
Und mit den oben genannten Lösungen und etwas Übung steht einer präzisen und effektiven Webanalyse nichts mehr im Wege!
Darüber hinaus bieten wir auch individuelle GA4-Schulungen an, bei denen die grundlegenden Funktionen von GA4 und deine konkreten Fragestellungen im Vordergrund stehen. Schau einfach mal auf unserer Website vorbei und lass dir ein Angebot erstellen:
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Meike Goecke
Meike Goecke ist als Online-Marketing-Managerin im Bereich Webanalyse + CRO bei Bloofusion tätig. Im Blog berichtet sie insbesondere über Webanalyse-Themen.
Wenn sie nicht gerade in der Agentur in Datenanalysen vertieft ist, findet man sie bestimmt im Garten oder sie plant ihren nächsten Urlaub in Frankreich.
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