Hier finden Sie die 7 besten Alternativen zu Google Analytics (GA4) auf einen Blick:

• Adobe Analytics
• etracker
• Dymatrix (früher econda)
• Matomo
• Mapp Intelligence
• Amplitude
• trustats

Letztes Update: August 2025

Diese Übersicht an Alternativen zu Google Analytics hilft Ihnen besonders dann weiter, wenn Sie Wert auf Einhaltung der DSGVO und eine hohe Datenqualität legen. Denn in Hinsicht auf Datenschutzbestimmungen und die aktuelle Rechtslage zu Google Analytics in Deutschland und der EU bestehen in 2025 einige Probleme mit dem beliebten Webanalyse-Tool. Diese Probleme können Sie mit der Auswahl der richtigen Alternative lösen. In unserem Überblick finden Sie die besten alternativen Webanalyse-Tools, wenn Sie auf der Suche nach einem Ersatz für Google Analytics sind. Dabei legen wir einen besonderen Fokus auf die Tauglichkeit im Datenschutz der einzelnen Google-Analytics-Alternativen.

Inhalt

Überblick über alle Google-Analytics-Alternativen

Hier finden Sie einen Überblick über die Alternativen zu Google Analytics (GA4). Die Übersicht zeigt für jede einzelne Alternative unsere Einschätzung zur DSGVO-Konformität. Außerdem skizzieren wir kurz einige Besonderheiten der einzelnen Webanalyse-Tools. Details zu dieser Einschätzung finden Sie weiter unten.

Tabelle: Übersicht über die wichtigsten Alternativen zu Google Analytics (GA4)

Die Einschätzung zu DSGVO-Konformität und Consent-Pflicht jeder einzelnen Alternative zu Google Analytics basiert auf der Erfahrung unserer Webanalyse-Experten. Sie ist kein Ersatz für eine fachliche Entscheidung durch Ihre Rechtsabteilung.

* unter Beachtung verbundener Unternehmen im Rahmen des FISA

Gründe für eine Google-Analytics-Alternative

Es gibt verschiedene Gründe dafür, auf Google Analytics zu verzichten und stattdessen eine Alternative für das Tracking und die Webanalyse einzusetzen. Dabei spielen zum einen der Datenschutz und zum anderen der Funktionsumfang eine Rolle.

Datenschutzkonforme Alternativen zu Google Analytics

Seit dem Inkrafttreten der DSGVO gibt es beim Einsatz von Google Analytics einiges zu bedenken. Zum einen werden die Tracking-Daten in die USA übertragen und von einem US-amerikanischen Unternehmen verarbeitet. Zum anderen werden die Tracking-Daten zu Marketingzwecken weiterverarbeitet. Das stellt einen Verstoß gegen die DSGVO dar. Ein DSGVO-konformer Einsatz von Google Analytics ist unserer Einschätzung nach in 2023 nicht mehr möglich. Wie sich die Lage in der näheren Zukunft entwickeln wird, ist unklar.

Verschiedene Entscheidungen zu Google Analytics von Datenschutzbehörden innerhalb der EU gibt es bereits. Zum Beispiel in Frankreich und Österreich. Auch gibt es Gerichtsurteile zu anderen Tools, die auf Google Analytics übertragbar sind. Es macht also aus Datenschutzgründen unbedingt Sinn, sich nach Alternativen zu Google Analytics umzuschauen.

Eine ausführliche Analyse der Situation seit dem Jahr 2023 finden Sie auf unserer Seite zur aktuellen Rechtslage rund um Google Analytics.

Alternativen mit anderem Funktionsumfang

Doch nicht nur Überlegungen rund um den Datenschutz und die DSGVO können die Entscheidung für eine Google-Analytics-Alternative beeinflussen, sondern auch Überlegungen zum Funktionsumfang eines Tracking-Systems. Zwar bietet Google Analytics eine ausgesprochen gut bedienbare Oberfläche und eine optimale Integration in andere Tools einer Marketing-Landschaft. Jedoch machen manche Google-Analytics-Alternativen vor allem bei komplexen Anforderungen an Filter eine bessere Figur. Auch sind die Möglichkeiten, aussagekräftige Reportings Ihrer Tracking-Daten zu erstellen, bei den Alternativen teilweise deutlich besser.

Ein weiteres wichtiges Argument für eine Alternative zu Google Analytics kann das Thema Datenhoheit sein. Bei Google Analytics gehören Ihre Tracking-Daten nicht Ihnen, sondern Google. Sie haben auch keine Möglichkeit, die erhobenen Rohdaten zu verwenden. Das machen Alternativen zu Google Analytics teilweise besser.

Darüber hinaus sind die Limits der Datenerhebung bei Google Analytics immer mal wieder ein Problem. Insbesondere bei Traffic-starken Webseiten kann es passieren, dass Sie dann nur noch mit Daten arbeiten können, die von Sampling betroffen sind. Mit der richtigen Auswahl einer Alternative können Sie das vermeiden.

Alternativen zu Google Analytics im Detail

Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Überblick über die wichtigsten Alternativen zu Google Analytics.

Adobe Analytics

Adobe Analytics ist einer der größten Player am Markt für Tracking-Tools und Webanalyse. Es ist damit eine der wichtigsten Google-Analytics-Alternativen. Ursprünglich ging es aus dem Webanalyse-Tool Omniture hervor. Adobe Analytics bietet einen riesigen Funktionsumfang und lässt sich, wie auch Google Analytics, mit einer Vielzahl von anderen Lösungen integrieren. Wenn Sie aber aufgrund der Bestimmungen der DSGVO auf der Suche nach einem Ersatz für Google Analytics sind, ist Adobe Analytics nicht die beste Alternative für Sie. Denn das Tool hat mit den gleichen Schwierigkeiten zu kämpfen wie Google Analytics: Die Tracking-Daten werden an einen Anbieter aus den USA gesendet.

etracker

Das Webanalyse-Tool etracker ist eine Google-Analytics-Alternative aus Deutschland. Für Webseiten mit vergleichsweise geringem Traffic-Umfang gibt es sogar eine wie Google Analytics kostenlose Version. Die Grenze liegt dabei bei 25.000 Aktionen im Monat. Bei etracker behalten Sie außerdem Ihre Datenhoheit. Ein cookieless Betrieb ist möglich, unter Umständen können Sie etracker ohne Zustimmung einsetzen. Ein Transfer Ihrer Tracking-Daten in die USA findet anders als bei Google Analytics nicht statt. Für gängige CMS und Shop-Systeme bietet etracker Plugin-Integrationen an.

Webseite von etracker: www.etracker.com

Dymatrix (früher econda)

Das Tracking-Tool Dymatrix aus Baden-Württemberg in Deutschland ist die optimale Google-Analytics-Alternative für Online-Shops. Aber nicht nur das. Auch alle anderen Unternehmen sollten unbedingt einen Blick auf Dymatrix werfen. Denn unserer Einschätzung nach ist Dymatrix die optimale Wahl für Sie, wenn Sie auf eine komplett deutsche Lösung mit optimalem Datenschutz setzen wollen und trotzdem maximalen Funktionsumfang für Ihre Webanalysen möchten. Dymatrix kann cookieless eingesetzt werden und das Tracking kann ohne Zustimmung erfolgen. Auch Datenhoheit und deutscher Support sprechen für Dymatrix als sinnvolle Alternative zu Google Analytics.

Webseite von Dymatrix: www.dymatrix.de

Matomo

Die schlanke Google-Analytics-Alternative Matomo ist open source und kostenlos. Wenn Ihnen vergleichsweise einfache Analysen und Reportings ausreichen, ist Matomo einen Blick wert. Die Dashboards und Analysen sind klar strukturiert und übersichtlich. Alle wesentlichen Kennzahlen bekommen Sie von Matomo zur Verfügung gestellt. Insbesondere, wenn Ihr Fokus auf Datenschutz und DSGVO-Konformität liegt, sollten Sie Matomo als Alternative zu Google Analytics in Erwägung ziehen.

Viele Details über die beliebte Google-Analytics-Alternative finden Sie auf unserer Seite über Matomo.

Mapp Intelligence

Das Tracking-Tool Mapp Intelligence ist das Schwergewicht unter den Google-Analytics-Alternativen. Früher war es unter dem Namen Webtrekk bekannt. Zu den Vorteilen von Mapp Intelligence gehören die enorm umfangreichen Filtermöglichkeiten. Nahezu jede Analyse und jeder Report können ganz nach Belieben erstellt werden. Die DSGVO-Konformität ist unter Beachtung verbundener Unternehmen im Rahmen des FISA als gegeben zu bewerten. Von Vorteil sind ein Auftragsdatenverarbeitungsvertrag und Server-Standorte innerhalb der EU. Da sich Mapp Intelligence vor allem an größere Kunden richtet, sollte seine Verwendung nach einer internen Datenschutzprüfung unter Berücksichtigung der jeweiligen Schutzklasse der Informationen erfolgen.

Amplitude

Das Analytics Tool Amplitude ist ein leistungsstarkes Analysewerkzeug, das wie Google Analytics ein ereignisbasiertes Modell hat, doch unterscheiden sich die beiden Tools in ihrer Ausrichtung und den Funktionen. Amplitude konzentriert sich stark auf die Produktanalyse und hilft Unternehmen, tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen. Es bietet umfangreiche Werkzeuge zur Analyse von User-Journeys, Benutzersegmenten und Engagement-Metriken. Dabei bietet das Tool leistungsstarke und benutzerfreundliche Werkzeuge für die Visualisierung von Nutzerdaten. Dashboards können individuell angepasst und verschiedene Diagramme sowie Berichte ohne technische Vorkenntnisse erstellt werden. Eine DSGVO-Konformität und Datenhoheit ist konfigurierbar. Ebenfalls ist ein Cookieless-Tracking möglich.

trustats

Unsere eigenentwickelte Google-Analytics-Alternative basiert auf Matomo und ist damit absolut DSGVO-konform. Außerdem lässt sich trustats cookieless betreiben. Hosting und Verwaltung werden komplett von converlytics übernommen. Der Vorteil dieser Alternative ist, dass sich sich um nichts kümmern müssen und trotzdem von aussagekräftigen Webanalysedaten profitieren können.

Dashboards können Sie übrigens genau wie in einer selbst-gehosteten Matomo-Installation anlegen und individuell anpassen. Bei sämtlichen Fragen stehen wir Ihnen zur Verfügung.

Genau wie bei Matomo kann auch trustats mit Plugins erweitert werden, um einen ähnlichen Funktionsumfang wie bei Google Analytics herzustellen.

Alle wichtigen Informationen zu unserer Google-Analytics-Alternative finden Sie auf der trustats-Produktseite.

In WordPress integrierte Tracking-Systeme

Wenn Sie als CMS WordPress verwenden, gibt es auch die Möglichkeit, eine Alternative zu Google Analytics als Plugin zu verwenden. Eine Idee ist hier zum Beispiel Statify. Die Analyse mit Statify ist hinsichtlich der DSGVO unproblematisch. Allerdings ist sie auch nur sehr rudimentär möglich und im Grunde kein Ersatz für ein gutes Tracking- und Webanalyse-System.

Auch Matomo lässt sich in WordPress per Plugin verwenden. Dabei muss man unterscheiden zwischen Plugins, die sozusagen nur den Tracking-Code von Matomo in die Webseite integrieren und der relativ neuen Lösung von Matomo, komplett in WordPress integriert zu sein. Im ersten Fall ändert sich nichts zur oben beschriebenen Funktionalität – mit dem Unterschied, dass Sie die Konfiguration des Tracking-Codes in einer grafischen Oberfläche in Ihren WordPress-Admin vornehmen können. Im zweiten Fall wird Matomo vollständig in WordPress integriert, wobei auch dessen Datenbanken für Matomo verwendet werden.

Mehr über diesen Weg als Alternative zu Google Analytics finden Sie auf matomo.org.

Entscheidung für eine Alternative zu Google Analytics

Und welche der Alternativen zu Google Analytics ist nun die richtige für Sie? Wie so oft: Es kommt darauf an. Als grobe Orientierung kann Ihnen zum Beispiel folgende Einschätzung zur richtigen Alternative dienen.

Szenario 1: Sie betreiben einen Blog

Mal angenommen, Sie betreiben einen Blog mit rund 150.000 Besuchen im Monat. Ihre Webseitenbesucher kommen hauptsächlich über die Kanäle SEO und Social Media. Im Wesentlichen interessiert Sie, welche Seiten wie oft aufgerufen werden und wie oft Ihre Webseitenbesucher auf Affiliate-Links klicken oder Ihre E-Books kaufen. Dann ist die richtige Google-Analytics-Alternative für Sie Matomo. Sie können das Tracking-Tool ganz einfach auf Ihrem Server installieren und profitieren dann von den Analysen.

Szenario 2: Sie betreiben einen mittelgroßen Online-Shop

Wenn Sie dagegen einen mittelgroßen Online-Shop betreiben, dabei datenschutzkonform unterwegs sein wollen und sich nicht selbst um das Setup kümmern wollen, könnte trustats als Alternative zu Google Analytics etwas für Sie sein. Wir kümmern uns vollumfänglich um das Setup und die Implementierung und versorgen Sie mit aussagekräftigen Tracking-Daten.

Szenario 3: Sie betreiben Tracking im Konzern-Format

Sie betreuen die Webseite eines Konzerns und brauchen umfassende und extrem detaillierte Filtermöglichkeiten? Sie wollen Ihre Tracking-Daten vollumfänglich integrieren mit Daten aus Marketing-Systemen und Personalisierung? Dann können Sie als Alternative zu Google Analytics das Tracking-Tool Mapp Intelligence einsetzen.

Szenario 4: Sie suchen den besten Kompromiss aus Datenschutz und Funktionsumfang

Wenn Sie den Fokus auf maximalen Datenschutz legen möchten und Ihnen der Funktionsumfang von Matomo oder trustats zu gering ist, dann ist die beste Lösung, ein Tracking-Tool aus Deutschland mit deutschem Serverstandort und hundertprozentiger DSGVO-Konformität einzusetzen. Unsere Empfehlung ist in diesem Fall, als Alternative zu Google Analytics Dymatrix zu verwenden.

Finden Sie die richtige Alternative zu Google Analytics

Gerne beraten wir Sie zur Auswahl der richtigen Google-Analytics-Alternative. Passend zu Ihren individuellen Anforderungen erarbeiten wir eine Lösung für Ihre Tracking-Landschaft und stimmen Sie mit Tag Management und Marketing-Tools ab. So können Sie den neuen Herausforderungen angesichts DSGVO und cookieless Tracking perfekt gerüstet entgegentreten.

Der Beitrag Die besten Alternativen zu Google Analytics 2025: DSGVO-konform & hohe Datenqualität erschien zuerst auf converlytics.

Was dabei oft übersehen wird: Barrierefreiheit betrifft nicht nur Design und Inhalt – sondern auch Tracking, Consent Layer, A/B-Tests und technische Komponenten. Als eine der führenden Tracking-Agenturen in Deutschland zeigen wir, wie Sie gesetzeskonform, User-freundlich und zukunftssicher aufgestellt sind – ohne auf wertvolle Daten zu verzichten.

Barrierefrei werden und bleiben: Was das BFSG für Ihre Webseite mit sich bringt und wie converlytics Sie dabei unterstützen kann  

Seit dem 28. Juni 2025 gilt das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BFSG) – ein Meilenstein auf dem Weg zu echter digitaler Teilhabe. Ziel des Gesetzes ist es, allen Menschen – insbesondere Personen mit Behinderungen – den uneingeschränkten Zugang zu digitalen Produkten und Dienstleistungen zu ermöglichen.

Als Digital Analytics Agentur sind wir mit den Anforderungen des BFSG bestens vertraut. Wir achten bei unserer Arbeit bereits heute darauf, dass neue und veränderte digitale Inhalte nicht nur datengetrieben optimiert, sondern auch barrierefrei sind – von der Konzeption bis zur Umsetzung. 

Wer ist vom BFSG betroffen? 

Das Gesetz richtet sich an private Unternehmen mit mindestens 10 Mitarbeitenden oder mehr als 2 Millionen Euro Jahresumsatz, die digitale Angebote für Verbraucher bereitstellen. Dazu zählen unter anderem: 

• Webseiten und Online-Shops
• Bank-Apps und E-Books 
• Fahrkartenautomaten und Self-Service-Terminals 

Wichtig: Auch bestehende Angebote müssen bis spätestens 27. Juni 2030 angepasst werden. Für neue oder aktualisierte Inhalte gilt die Pflicht zur Barrierefreiheit seit dem 28. Juni 2025. 

Was bedeutet „barrierefrei“ im Sinne des BFSG? 

Im Rahmen des BFSG sind digitale Inhalte an die Standards der Norm EN 301 549 anzupassen. Das bedeutet unter anderem: 

• Videos müssen mit Untertiteln und Audiodeskription versehen sein 
• Bilder, die Informationen enthalten, benötigen einen aussagekräftigen Alternativtext 
• Interaktive Elemente wie Buttons oder Links müssen per Tastatur bedienbar sein 
• Rein dekorative Inhalte sollten von Screenreadern ignoriert werden 
• Nichtssagende Links wie „hier klicken“ sollten mit sinnvollen Alternativtexten ergänzt werden 

Darüber hinaus ist eine Barrierefreiheitserklärung auf der Webseite oder in der App verpflichtend, ebenso wie ein Feedback-Kanal, über den Nutzer Barrieren melden können. 

Technische Anpassungen: HTML, ARIA & Assistenztechnologien 

Barrierefreiheit beginnt beim Code. Wir achten in unseren Projekten auf standardkonformes HTML und setzen bei Bedarf ARIA-Attribute ein, um benutzerdefinierte Elemente (wie modale Fenster, Dropdowns oder dynamische Inhalte) für Screenreader und Tastaturnavigation zugänglich zu machen. 

So stellen wir sicher, dass Ihre Webseite oder App auch mit JAWS, NVDA oder VoiceOver korrekt funktioniert – für alle Nutzergruppen. 

Was heißt das für unsere tägliche Arbeit? 

Das BFSG betrifft auch viele Bereiche unserer typischen Leistungen – zum Beispiel: 

• A/B-Tests, bei denen neue Varianten entstehen | Mehr zu A/B-Tests
• Consent Layer und Interstitials, die per Tastatur erreichbar und verständlich sein müssen | Mehr zu Consent-Management
• Trackingpixel und technische Elemente, die von Assistenztechnologien ignoriert werden sollten 
• Meta-Elemente und UX-Komponenten, die konform sein müssen 

Wir integrieren Barrierefreiheit daher proaktiv in unsere Prozesse – z.  B. durch: 

• Barrierefreiheits-Checks in der Qualitätssicherung 
• Spezielle Checklisten für A/B-Tests und Projektmanagement 
• Automatisierte und manuelle Tests, wo sinnvoll 

Obwohl die Endverantwortung in der Regel beim Umsetzungsteam (z.  B. UX oder Frontend) liegt, sehen wir es als unsere Aufgabe, rechtzeitig auf mögliche Barrieren hinzuweisen und lösungsorientierte Vorschläge einzubringen. 

Denn Barrierefreiheit ist kein Add-on – sie ist ein integraler Bestandteil von guter, moderner User Experience und ab 2025 Pflicht. 

Barrierefreiheit ist mehr als ein gesetzlicher Rahmen. Sie bedeutet Reichweite, Usability, Vertrauen und gesellschaftliche Verantwortung. 

Wir helfen Ihnen dabei, schon heute die Weichen zu stellen – barrierefrei, datengetrieben und zukunftssicher. 

Der Beitrag Barrierefreiheitsstärkungsgesetz aus Sicht von Tracking-Experten: Anforderungen, Risiken, Lösungen erschien zuerst auf converlytics.

Autor: Kay Lehmann

First-Party-Daten: Der Schlüssel zum Erfolg im datengetriebenen Marketing

Mit dem schrittweisen Aus für Third-Party-Cookies in nahezu allen gängigen Browsern stand die Online-Marketing-Welt vor einem tiefgreifenden Wandel. Spätestens wenn auch Google Chrome – der letzte Browser mit signifikanter Marktverbreitung – endgültig den Support für Drittanbieter-Cookies einstellt, wird eines klar: Unternehmen kommen um eine durchdachte First-Party-Datenstrategie nicht mehr herum.

Die Konzentration auf First-Party-Daten bietet dabei weit mehr als nur eine optimale Funktionalität und verbesserte Nutzererfahrung auf der Website. Sie ist auch der Schlüssel zu effizienteren Marketingmaßnahmen – und damit zu höheren Umsätzen und gesteigertem Gewinn.

Webanalysten sind diesen Weg schon lange gegangen: Seit über 30 Jahren arbeiten sie mit First-Party-Daten, um geschäftsrelevante Kennzahlen zu reporten und Customer Journeys auf unternehmenseigenen Webseiten zu analysieren. Was dort längst gelebte Praxis ist, findet nun auch Eingang in das strategische Marketing und die digitale Unternehmensentwicklung.

Der Weg zur First-Party-Daten-Driven-Company

1. Datenerhebung als Basis

Am Anfang steht die Erhebung relevanter Daten – sinnvollerweise über Webanalyse-Tools. Dabei sollte die Wahl des Tools weniger von dessen Reporting-Funktionen abhängen, sondern vielmehr davon, wie gut sich die gewonnenen Daten exportieren und in moderne Systeme wie Data Warehouses, Data Lakes, Data Engineering Plattformen oder Customer Data Platforms (CDPs) integrieren lassen.

Bereits in dieser Phase liegt enormes Potenzial: Wenn die Webanalyse professionell konzipiert und umgesetzt wurde, können selbst einfache Auswertungen – etwa zu Konversions- oder Abbruchraten von Fehlermeldungen in Formularen – zur signifikanten Steigerungen von Käufen oder zu mehr Leads führen.

Wer weiter denkt, erkennt bereits in diesen ersten Analysen auch den idealen Einstieg in eine datengetriebene Strategie zur Conversion-Optimierung – inklusive durch Daten fundierter A/B-Tests.

2. Datenqualität als strategischer Vorteil: Warum saubere First-Party-Daten Gold wert sind

Im datengetriebenen Marketing gilt das Prinzip: Nur wer auf hochwertige Daten zugreift, kann auch hochwertige Ergebnisse erzielen. Diese Erkenntnis setzt sich zunehmend durch – auch bei den großen Playern. So hat Google kürzlich mit der Beta-Version der First-Party-Integration für den Google Tag Manager nachgezogen und schließt damit zu spezialisierten Webanalyse- und Tag-Management-Anbietern auf, die entsprechende Funktionen bereits seit Jahren bieten.

Die Vorteile einer solchen Implementierung liegen auf der Hand: Werden Tags über eine Subdomain der eigenen Website eingebunden oder Daten in ähnlicher Weise als First-Party-Daten versendet, steigt die Erfassungsquote signifikant – häufig um mehr als 20 Prozentpunkte. Gleichzeitig lassen sich durch clevere Konfigurationen auch die Cookie-Lebenszeiten verlängern – selbst in restriktiven Browsern wie Safari, die sonst regelmäßig Third-Party-Cookies blockieren oder deren Laufzeit drastisch verkürzen.

Diese verbesserten Rahmenbedingungen zahlen sich besonders bei modernen Technologien wie dem serverseitigen Tag-Management aus. Hybride Setups, bei denen Tags sowohl client- als auch serverseitig integriert werden, gelten bereits als Best Practice. Auch große Plattformen wie Meta empfehlen dieses Vorgehen ausdrücklich – etwa für die optimale Nutzung der hauseigenen Conversion-API (CAPI).

Wer also in hochwertige First-Party-Daten und eine saubere technische Infrastruktur investiert, sichert sich nicht nur einen klaren Wettbewerbsvorsprung, sondern auch eine zukunftssichere Grundlage für datengestütztes Marketing.

3. First-Party-Daten richtig nutzen: Mehr als nur CRM und Newsletter

Wenn in Unternehmen über First-Party-Daten gesprochen wird, denken viele zunächst an klassische Einsatzbereiche wie das Customer-Relationship-Management (CRM) oder das eigene Newsletter-Marketing. Und das zurecht – schließlich zählen diese Kanäle zu den konversionsstärksten im digitalen Marketing-Mix.

Doch wer nur auf bestehende Kundendaten blickt, übersieht einen entscheidenden Teil des Potenzials: Die Vielzahl an Website-Besuchern, die (noch) keine Kunden sind. Gerade diese Zielgruppe birgt enormes Potenzial. Mit einer datenschutzkonformen Zustimmung können auch diese anonymen Nutzer durch gezielte Personalisierungsmaßnahmen angesprochen und konvertiert werden.

Der Blick über den Tellerrand hinaus geht aber noch weiter: Moderne Tracking-Methoden ermöglichen es mittlerweile, auch vollständig anonymisierte Daten zu erfassen – also ohne Personenbezug und damit ohne zwingende Einwilligung nach DSGVO und TDDDG. So wird es zum Beispiel wieder möglich, die echte Bounce Rate von Online-Marketing-Maßnahmen zu ermitteln – ein Messwert, der durch Consent-Restriktionen zuletzt nahezu verloren gegangen war. Das Ergebnis: Ein klareres Bild über den Erfolg von Kampagnen und neue Chancen zur Optimierung entlang der gesamten Customer Journey.

4. Datenintegration: Der Schlüssel zum ganzheitlichen Nutzerverständnis

Die technische Zusammenführung von Nutzerinteraktionen über verschiedene Touchpoints hinweg gehört zu den anspruchsvollsten, aber auch wirkungsvollsten Disziplinen im modernen Datenmanagement. Denn erst wenn einzelne User-Daten zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammengeführt werden, wird eine echte, personalisierte Ansprache entlang der gesamten Customer Journey möglich – und damit die Grundlage für wirkungsvolle Marketing-Aktivierung geschaffen.

Besonders einfach gelingt das bei Bestandskunden: Wer sich regelmäßig einloggt und der Datenverarbeitung zustimmt, kann in der Regel über verschiedene IDs aus CRM-, Webanalyse- und Kampagnentools problemlos eindeutig identifiziert und kanalübergreifend angesprochen werden.

Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch bei anonymen Nutzern – insbesondere im Kontext einer Cross-Device- oder Cross-Touchpoint-Nutzung. Hier stoßen klassische Methoden schnell an ihre Grenzen. Um dennoch konsistente Nutzerprofile zu ermöglichen, braucht es zusätzliche Intelligenz: etwa durch heuristische Verfahren, probabilistische Matching-Ansätze oder den Einsatz spezialisierter Identity-Lösungen und ID-Netzwerke.

Wer es schafft diese Daten effizient zusammenzuführen, der schafft es aus bloßen Nutzerinteraktionen echte Erkenntnisse zu gewinnen.

5. Datenaktivierung: Wenn aus Informationen echte Marketingpower wird

Sobald First-Party-Daten sauber erfasst, aufbereitet und in einer zentralen Datenquelle konsolidiert sind, beginnt die datengetriebene Aktivierung. In diesem Schritt werden die gewonnenen Informationen gezielt genutzt, um Marketingmaßnahmen präzise auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden.

Für Marketingverantwortliche eröffnet sich damit ein kreativer Spielraum mit messbarem Impact: Ob Return on Ad Spend (ROAS), Customer Lifetime Value oder Conversion Rate – alle KPIs lassen sich durch intelligente Datennutzung signifikant verbessern. Denkbare Einsatzszenarien sind unter anderem:

• Keine Rabatte für überzeugte Käufer: Nutzer mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit können gezielt von Rabattaktionen ausgenommen werden, um den Gewinn zu maximieren.
• Gezielte Anreize für zögerliche Besucher: User mit geringer Konversionswahrscheinlichkeit lassen sich mit personalisierten Incentives gezielt aktivieren.
• Churn-Prävention durch Vertrauen: Nutzer, die kurz davorstehen abzuspringen, können durch vertrauensbildende Maßnahmen zurückgewonnen werden.
• Personalisierte Produktempfehlungen: Recommendation Engines helfen, individuelle Produktvorschläge mit hoher Relevanz zu platzieren – und so die Abschlussrate zu steigern.
• Omnichannel-Ansprache für Bestandskunden: Stammkunden können über verschiedene Kanäle hinweg mit passgenauen Angeboten angesprochen werden – immer zur richtigen Zeit, im richtigen Kontext.

Was früher nach Vision klang, ist heute längst realisierbar – vorausgesetzt, die Datenbasis ist stark, vernetzt und smart aktiviert.

Dieser Artikel erschien ursprünglich am 11.05.2025 unter dem Titel Data Superiority – die Überlegenheit der Daten bei t3n.

Der Beitrag Data Superiority – die Überlegenheit der Daten erschien zuerst auf converlytics.

Auf dieser Seite finden Sie eine Übersicht über mögliche Ursachen für Abweichungen zwischen Google Ads und Google Analytics und einige Hinweise darauf, was in den jeweiligen Szenarien sinnvollerweise gemacht werden sollte.

Inhalt

• Motivation
• Mögliche Ursachen für Abweichungen zwischen Google Ads und Google Analytics
• Testmöglichkeiten
• Datenbasierte Auswertung
• Typische Größenordnungen
• Handlungsempfehlung

Motivation

Wir wollen mögliche Fehler im Kampagnen- und Tracking-Setup identifizieren und beheben, sodass wir über beide Systeme (Google Ads und Google Analytics) hinweg nachvollziehbare und erklärbare Zahlen erhalten.

Das hilft dabei, Marketing-Budgets optimal einzusetzen und eine hohe Akzeptanz bei allen beteiligten Personen und Abteilungen zu erreichen. Das Ziel ist es dabei immer, die Abweichungen möglichst gering zu halten und die restlichen Abweichungen möglichst gut erklären zu können.

Denn (wichtig): Hundertprozentige Genauigkeit und Übereinstimmung zwischen Google Ads und Google Analytics wird es nie geben.

Begriffsklärung: Wir verwenden Google Ads und Google Analytics 4 stellvertretend für andere Ads- und Analytics-Systeme. Die Erkenntnisse lassen sich aber größtenteils auch auf andere Anbieter übertragen.

Gerne identifizieren wir mögliche Fehlerquellen in Ihrem Setup. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.

Mögliche Ursachen für Abweichungen zwischen Google Ads und Google Analytics

Abweichungen zwischen Ads und Analytics können eine Reihe von Ursachen haben.

• Methodische Ursachen, an denen wir nichts ändern können.
• Fehler in der Konfiguration von Google Ads oder Google Analytics.
• Unterschiede in der Traffic-Qualität zwischen einzelnen Kampagnen, durch die methodische Ursachen deutlich verstärkt werden können.

Methodische Ursachen

An diesen Ursachen für Abweichungen zwischen Google Ads und Google Analytics können wir im Normalfall nichts ändern:

• Abbrüche: User klicken auf eine Anzeige und schließen direkt danach den Browser oder navigieren wo ganz anders hin.
• Consent: User geben auf der Zielseite keinen Consent.
• Skript-Blocker: Ein ähnlicher Fall ist, wenn der User Tracking-Skripte auf der Zielseite blockiert.
• Attribution: Je nach Tracking-Tool und Attributionseinstellungen können insbesondere Conversion-Messwerte abweichen.

Fehlerquellen

Fehler als Ursache von Abweichungen zwischen Google Ads und Google Analytics sollten identifiziert und behoben werden. Fehler, die häufig zu beobachten sind:

• Fehlende Kampagnenparameter: In Google Ads werden keine Kampagnenparameter angehängt und es besteht keine Verknüpfung zwischen Ads und Analytics, sodass kein automatisches Tagging stattfinden kann (oder automatisches Tagging ist nicht aktiviert).
• Tracking-Vorlage bei verknüpften Properties/Accounts: Hier sollte gegebenenfalls bei parallelem Tracking besser das Suffix verwendet werden.
• Weiterleitungen: Wenn in Ads Landingpages für Kampgenen definiert werden, die auf andere Seiten weiterleiten, kann das zu Fehlern führen, wenn z. B. Kampagnenparameter nicht weitergereicht werden oder die in der neuen Zielseite kein Tracking integriert ist.
• Fehlendes oder falsches Tracking der Zielseite: Wenn auf der in Ads definierten Landingpage kein Tracking stattfindet oder es fehlerhaft ist, kann Analytics nichts, oder zumindest nicht korrekt, zählen. Werden in denselben Sessions andere Seiten aufgerufen, auf denen dann doch noch Tracking stattfindet, kann trotzdem keine korrekte Kampagnenzuordnung erfolgen, da die Kampagnenparameter in der Regel nicht mehr zur Verfügung stehen.
• Fehlerhafte Kampagnenkonfiguration: Dieser Fall wird wohl eher selten eintreffen bzw. ist nicht wirklich eine Abweichung, sondern eher ein Darstellungsproblem. Aber prinzipiell kann auch eine fehlerhafte Kampagnenkonfiguration in Analytics dazu führen, dass die erfassten Zahlen von denen in Ads abweichen. Zum Beispiel können benutzerdefinierte Channel-Gruppierungen (in Google Analytics) dazu führen, dass Sitzungen nicht den richtigen (also den erwarteten) Kanälen zugeordnet werden.

Qualität des Traffics

Aus Tracking-Perspektive können wir an dieser Ursache für Abweichungen zwischen Ads und Analytics nichts ändern. Aber unter Umständen können wir Handlungsempfehlungen zu einer Umverteilung des Budgets von einzelnen Kampagnen zu anderen Kampagnen geben. Zum Beispiel dann, wenn wir feststellen, dass die Performance einzelner Kampagnen deutlich zurückbleibt (z. B. höhere Kosten je Sitzung bei gleicher oder schlechterer Qualität des entsprechenden Traffics).

Unterschiede aufgrund der Qualität des Traffics können so beschrieben werden:

• Handelt es sich bei den Kampagnen um Kampagnen, die von Usern eher versehentlich geklickt/getippt werden, sind die Abweichungen größer. Das liegt daran, dass User dann eher direkt abbrechen oder keinen Consent für Analytics geben.
• Handelt es sich um deutlich zielgerichtete und damit für den User relevante Kampagnen, ist mit höheren Consent-Raten zu rechnen, da User der Zielseite eher vertrauen bzw. die Intention haben, mit ihr zu interagieren.
• Die Art des Placements spielt eine große Rolle. Grundsätzlich führen folgende Umstände zu unterschiedlichen Abweichungen: Art des Geräts, App/Web, Art der Zielgruppe, Zielgruppe des App-Umfelds.

Testmöglichkeiten

Das Testen, ob Kampagnen richtig konfiguriert wurden und korrekt erfasst werden, ist teilweise recht umfangreich und aufwändig. Möglichkeiten zum Testen bieten folgende Ansätze:

• Suche nach den die Kampagnen triggernden Keywords für das Suchnetzwerk und damit Testmöglichkeit, was beim Klick auf die Anzeige passiert
• Prüfen von Kampagnenparametern im Browser
• Netzwerkanalyse im Browser
• Referrer-Analyse im Browser

Datenbasierte Auswertung

Zur Fehlersuche können unter anderem die im Folgenden beschriebenen Auswertungsmöglichkeiten in Ads verwendet werden:

• (Erweiterte) Landingpages in Ads
• Einstellungen für Tracking-Vorlage, Suffix, benutzerdefinierte Parameter und finaler URL in Ads
• Sitelink-Einstellungen in Ads
• Berichte zu Netzwerk und Placement

Typische Größenordnungen

Wenn das Setup beider Systeme korrekt ist, sollten wir bei Suchkampagnen maximal 40% weniger Sitzungen in Analytics messen als Klicks in Ads.

Bei Display-Kampagnen sind Unterschiede von bis zu 90% realistisch. Das hängt sehr stark von der Qualität der Platzierungen und damit der Qualität des potenziellen Traffics ab.

Gerne geben wir Ihnen eine Einschätzung zu Ihren Daten. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.

Handlungsempfehlung

Aus der Perspektive des Trackings und der Kampagnenkonfiguration in Ads besteht grundsätzlich Handlungsbedarf, wenn es Hinweise auf Fehler gibt, oder wenn eine beobachtete Abweichung zwischen Ads und Analytics außerhalb der erwartbaren Größenordnung liegt.

Werden Fehler identifiziert, müssen je nach Fehlerquelle zunächst Kampagnenparameter, Tracking und Tool-Setup korrigiert werden. Anschließend sollte eine neue Überprüfung der gemessenen Daten erfolgen.

Wenn alle Kampagnen korrekt getrackt werden und alle Unterschiede zwischen Ads und Analytics mit der Kampagnenqualität erklärt werden können, sollten mögliche Kampagnenoptimierungen ins Auge gefasst werden. Insbesondere kann dabei untersucht werden, wie viel eine in Analytics gemessene Sitzung kostet und welchen Wert sie für das Geschäftsmodell hat.

Der Beitrag Abweichungen zwischen Google Ads und Google Analytics erschien zuerst auf converlytics.

Google Analytics 4 ist das neue Webanalyse-Tool von Google. Zum 01. Juli 2023 wird es das Webanalyse-Tool Google Universal Analytics vollständig ablösen. Universal Analytics wird ab diesem Datum keine weiteren Daten mehr sammeln. Zumindest in der kostenlosen Variante, die zu den am häufigsten verwendeten Webanalyse-Tools weltweit zählt. Google Analytics 4 wird dadurch also zum Standard. In der kostenpflichtigen Premium-Version Universal Analytics 360 ist dann ab dem 01. Juli 2024 Schluss. Ein Wechsel von Universal Analytics zu Google Analytics 4 ist also in jedem Fall notwendig, wenn Sie als Webanalyse-Tool weiterhin ein Google-Produkt einsetzen wollen.

Hier zeigen wir Ihnen, was Google Analytics 4 ist und wo die wichtigsten Unterschiede von Google Analytics 4 zu Universal Analytics liegen. Darüber hinaus geben wir Ihnen eine Anleitung, wie Sie die einzelnen Schritte der Migration zu Google Analytics 4 planen und durchführen können. Außerdem zeigen wir Ihnen eine Checkliste zur Migration.

Sollten Sie Bedenken mit dem Datenschutz und der DSGVO-Konformität von Google Analytics 4 haben, geben wir Ihnen am Ende der Seite eine Hilfestellung. Und sollten Sie den notwendigen Wechsel zu Google Analytics 4 als Anlass zum Wechsel zu einem anderen Webanalyse-Tool nehmen, zeigen wir Ihnen anschließend mögliche Alternativen zu Google Analytics 4.

Inhalt

• Die wichtigsten Änderungen
• Unterschiede von Google Analytics 4 und Universal Analytics im Detail
• Das müssen Sie tun – am besten sofort
• Checkliste zur erfolgreichen Migration zu Google Analytics 4
• Unterschiede im Tracking-Code
• Google Analytics 4 und Google Tag Manager
• Google Analytics 4 und Google Looker Studio (Data Studio)
• Google Analytics 4, die DSGVO und der Datenschutz
• Alternativen zu Google Analytics 4
• Beratung zu Google Analytics 4 und dem Wechsel

Die wichtigsten Änderungen

Google Analytics 4 ist nicht nur ein Update von Universal Analytics, sondern ein komplett neues Tracking-System. Deshalb ist der Aufwand der Migration vergleichbar mit dem Aufwand einer Neuimplementierung. Sie sollten deshalb unbedingt genügend Ressourcen, Zeit und Know-how einplanen, um den Wechsel möglichst erfolgreich zu gestalten.

Die folgenden Fristen sollten Sie für die Migration von Universal Analytics zu Google Analytics 4 berücksichtigen:

• 01. Juli 2023: kein Tracking mehr in Universal Analytics
• 01. Juli 2024: kein Tracking mehr in Universal Analytics 360 (kostenpflichtige Premium-Version von Google Analytics)
• Unbekanntes Datum: Abschaltung der Universal Analytics Properties, Datum wird unter support.google.com/analytics/answer/11583528 bekannt gegeben

Die beiden wichtigsten Änderungen: Erstens legt Google Analytics 4 seinen Fokus auf eine User-zentrierte Sichtweise auf der Basis von Events. Zur Erinnerung: Universal Analytics legt seinen Fokus dagegen (vereinfacht gesagt) auf eine Session-zentrierte Sichtweise und Seitenaufrufe.

Zweitens integriert Google Analytics 4 im Gegensatz zu Universal Analytics das Tracking von Web und Apps deutlich besser. Das heißt, beide Arten von Properties lassen sich analog zueinander auswerten und Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren und vergleichen. Beim Tracking von Apps stand ja schon länger eine User- und Event-zentrierte Sichtweise im Fokus.

Darüber hinaus kommt mit Google Analytics 4 ein komplett neues User-Interface. Das stellt Sie als Nutzer der Oberfläche vor einige Herausforderungen. Nicht nur die Konfiguration einer Property, sondern auch die tägliche Arbeit mit den Analysen und Dashboards ist dadurch stark verändert.

Unterschiede von Google Analytics 4 und Universal Analytics im Detail

Das neue Google Analytics 4 ist nicht nur eine neue Version von Google Universal Analytics, sondern im Grunde ein vollkommen neues Tracking-Tool. Der Aufwand für den Wechsel zu Google Analytics 4 ist deshalb auch eher vergleichbar mit dem Aufwand für eine Migration zu einem ganz neuen Tool.

Das liegt daran, dass grundlegende Mechanismen des Tracking-Codes und der Tracking-Logik mit Version 4 verändert wurden. Außerdem ist die Oberfläche von Google Analytics 4 komplett neu gestaltet. Das heißt, dass sich das Erstellen von Reports und Analysen deutlich verändert und die Mitarbeiter Ihres Unternehmens in eine neue Art der Anwendung eingearbeitet werden müssen. Und Google Analytics 4 macht es uns an dieser Stelle nicht immer ganz einfach. Im Folgenden erfahren Sie, wo die wesentlichen Unterschiede zwischen Google Universal Analytics und Google Analytics 4 liegen.

Wo sind die Seitenaufrufe?

Der Fokus von Google Analytics 4 liegt nicht mehr auf Sitzungen und Seitenaufrufen, sondern auf Ereignissen und Nutzern. Dieser Unterschied zieht sich nicht nur durch sämtliche Berichte und Analysen, sondern beeinflusst die Messung Ihrer Webseiten-Daten ganzheitlich und grundlegend. Bei Google Analytics 4 werden Seitenaufrufe gleichberechtigt wie alle anderen Ereignisse gemessen. Dazu kommt, dass sich die Informationen, die mit einem Ereignis gemessen werden, anders gestalten als bei Universal Analytics. Wir erinnern uns: Im Rahmen von Google Universal Analytics werden zusammen mit einem Ereignis die Werte Ereignis-Kategorie, Ereignis-Aktion, Ereignis-Label und optional Ereignis-Wert erfasst.

Anders bei Google Analytics 4: Das neue Tracking-Tool verzichtet auf diese Unterscheidung. Es wird nur ein Ereignisbezeichner gemessen. Zusammen mit dem Ereignis können weitere Parameter übergeben werden. Weiter unten finden Sie ein Beispiel dazu.

In Google Analytics 4 können Sie aus (über den Tracking-Code gemessenen) Ereignissen weitere Ereignisse bilden. So können neben Teilmengen von Ereignissen auch Manipulationen von einem oder mehreren Ereignissen in Kombination zu neuen Ereignissen werden. Entsprechende Einstellungen werden in einem neuen Bereich der Google Analytics-Oberfläche vorgenommen.

Data Streams und Tags

In Google Analytics 4 gibt es keine Datenansichten mehr. Hierarchisch unterhalb der Konto-Ebene gibt es also nur noch die Property-Ebene. Die Daten, die in eine Property einlaufen, stammen aus den neu eingeführten Data Streams. Dabei handelt es sich sozusagen um Berührungspunkte (auch Touchpoints genannt) der User zu Ihren Inhalten. Ein Data Stream ist also zum Beispiel eine Webseite oder eine App. Jeder Data Stream erhält einen Tracking-Code. Innerhalb einer Google Analytics 4-Property können verschiedene Data Streams kombiniert werden. Es besteht also grundsätzlich von vornherein die Möglichkeit, sozusagen eine Master-Property zu betreiben. Aber Achtung: App-Data Streams lassen sich nur mit einer Property verbinden und sogenannte Roll-up-Properties gibt es nur im kostenpflichtigen Analytics 360. Wie Sie Ihre komplexen Anforderungen in Bezug auf Ihre Property-Struktur am besten lösen können, klären wir gerne in einem persönlichen Gespräch mit Ihnen.

Auf einige Funktionen, die Sie bisher nur aus dem Google Tag Manager kennen bzw. die im Tracking-Code festgelegt werden mussten, können Sie aus der neuen Google Analytics 4-Oberfläche heraus direkt zugreifen. Dazu gibt es den neuen Bereich Tag-Einstellungen unter Data Stream. Dort können Sie zum Beispiel die im Cross-Domain-Tracking enthaltenen Domains angeben und die standardmäßig zu erfassenden Ereignisse definieren.

Der Tracking-Code

Der Tracking-Code von Google Analytics 4 unterscheidet sich komplett vom Tracking-Code von Google Universal Analytics. Das müssen Sie beachten, wenn Sie Google Analytics 4 nativ einbauen. Auch im Google Tag Manager werden für Google Analytics 4 gesonderte Tags aus der Bibliothek verwendet. Sie haben die Bezeichnung Google Analytics: GA4-Konfiguration bzw. Google Analytics: GA4-Ereignis.

Wenn Sie den Google Tag Manager verwenden und die Standard-Notationen für Data Layer nutzen, müssen Sie außerdem darauf achten, dass sich diese mit dem Wechsel zu Google Analytics 4 stark verändern – insbesondere im Bereich E-Commerce. Eine weitere Nutzung der bisherigen Data Layer ist also mit Google Analytics nicht so ohne Weiteres möglich. Beispiele finden Sie weiter unten.

Weitere Unterschiede

Auch abseits des Tracking-Codes und der grundsätzlichen Tracking-Logik haben die beiden Tools einige Unterschiede. Im Folgenden zeigen wir Ihnen einige Bereiche, in denen Sie sich bei der Verwendung von Google Analytics 4 ein wenig umgewöhnen müssen.

Unterscheidung von Segmenten, Filtern, Vergleichen und Zielgruppen in Google Analytics 4

Wir erinnern uns: In Google Universal Analytics gibt es Filter und Segmente. Mithilfe von Filtern lassen sich a) Datenansichten und b) einzelne Berichte/Analysen filtern. Das bedeutet im Falle a), Sie können zum Beispiel nur Daten aus einem bestimmten Land oder von einer bestimmten Gerätekategorie in eine Datenansicht einlaufen lassen. Solche Filter gibt es (auch mangels Datenansichten) in Google Analytics 4 nicht mehr.

Zwar lassen sich auf Property-Ebene auch in Google Analytics 4 Filter anlegen, der Umfang ist aber sehr überschaubar. Denn Sie können nur internen bzw. Entwickler-Traffic ausschließen.

Dazu kommt, dass die Definition dieser beiden Traffic-Sorten an anderer Stelle vorgenommen wird – und zwar in den Einstellungen des Google Analytics 4-Tags. Außerdem lassen sich den Filtern verschiedene Status zuordnen, nach denen sie angewendet werden. Sie sehen, hier hat sich einiges verändert.

Im Falle b) hat sich dagegen zwischen Google Universal Analytics und Google Analytics 4 nicht ganz so viel verändert. Nach wie vor lassen sich einzelne Analysen hinsichtlich bestimmter Dimensionen filtern.

Noch etwas verwirrender wird es in Google Analytics 4 mit den Begriffen Segment, Vergleich und Zielgruppe. In den Standard-Berichten ersetzen die Vergleiche das aus Google Universal Analytics bekannte Segmentieren. Ganz oben über der Berichtansicht lassen sich Vergleiche hinzufügen. Sie basieren auf Dimensionsfiltern oder lassen sich über im Voraus definierte Zielgruppen erzeugen.

Direkt über einem Bericht lässt sich ein Berichtsfilter erstellen. Dieser entspricht dem aus Universal Analytics bekannten Berichtsfilter.

Anders sieht es dagegen in der explorativen Datenanalyse aus: Hier können Sie ähnlich wie in Google Universal Analytics Segmente hinzufügen, um Teilmengen Ihrer User oder Sessions zu analysieren.

Die in der explorativen Datenanalyse konfigurierten Segmente tauchen – sofern Sie den entsprechenden Haken aktivieren – in der Konfiguration der Zielgruppen auf. Zielgruppen sind in Google Analytics 4 also eine bestimmte Art der Segmentierung. Ansonsten legen Sie die Definitionen für Zielgruppen in der Verwaltung von Google Analytics 4 fest.

Übrigens können Sie Zielgruppen über ihre jeweilige Bezeichnung auch in der Auswahl für Vergleiche und Berichtsfilter auswählen.

Conversion-Ereignisse

In der Verwaltung von Google Analytics 4 Sie außerdem Ihre Conversions bearbeiten. Wir sehen hier also eine weitere Neuerung im Vergleich zu Google Universal Analytics. Dort war eine solche Funktion nämlich in den Einstellungen einer Datenansicht als Zielvorhaben zu finden.

In Google Analytics 4 lassen sich Ereignisse als Conversion markieren. Auf Basis dieser Conversions können Sie in der explorativen Datenanalyse später Trichter anlegen. Die Trichter können Sie als offen oder geschlossen definieren, was der Einstellung Erforderlich? für den ersten Schritt des Trichters entspricht.

Ereignisse allgemein

Eine Bemerkung zu den Ereignissen in Google Analytics 4: Anders als in Google Universal Analytics folgen wir in Zukunft einer Logik, die jeden Messpunkt als Ereignis betrachtet und nicht mehr als zum Beispiel Seitenaufruf. Ereignisse lassen sich manipulieren. Diese Einstellungsmöglichkeit befindet sich ebenfalls in der Verwaltung.

Sie können zum Beispiel aus gemessenen Ereignissen (oder Teilmengen davon) neue erstellen. Das funktioniert ein wenig, wie die Datenmanipulation mithilfe von Datenansichtsfiltern in Google Universal Analytics. Es lohnt sich unbedingt, wenn Sie sich vor der Planung einer Migration von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4 mit diesem Thema beschäftigen.

Interaktionsrate und Absprungrate

Zwar keine grundlegende Änderung, aber für einen ersten Blick in die neuen Berichte trotzdem interessant: Google Analytics 4 wirft in den Standardberichten den verbreiteten Messwert Absprungrate über Bord und ersetzt ihn durch die Interaktionsrate. Dazu müssen Sie vor allem wissen, dass beide Messwerte im Grunde das Gleiche beschreiben. Und zwar, welcher Anteil Ihrer User mit Ihrer Webseite oder App interagiert und welcher Anteil nach dem ersten Seitenaufruf oder nach zu kurzer Zeit wieder abspringt. Die exakte Definition einer Sitzung mit Interaktion ist in Google Analytics 4 eine Sitzung, die mehr als zehn Sekunden dauert und in der es mindestens zwei Seitenaufrufe gibt.

Die Oberfläche

Die neue Oberfläche von Google Analytics 4 ist grundlegend anders als die Oberfläche von Universal Analytics. Und zugegebenermaßen erscheint sie bisher etwas unübersichtlicher. Zumindest, wenn man die Arbeit mit Google Universal Analytics gewohnt ist.

Die bisher bekannten Berichte befinden sich bei Google Analytics 4 im Unterbereich Berichte. Auch der Echtzeit-Bericht ist dort zu finden. Ähnlich zu Google Universal Analytics bietet auch Google Analytics 4 die Berichte zu Akquisition an. Anders bei den anderen Berichten. Der neue Bereich Engagement entspricht in etwa dem bisherigen Bericht Verhalten. Der untere Bereich Nutzer bietet Analysen des aus Google Universal Analytics bekannten Bereichs Zielgruppe an und Conversions wird in Google Analytics 4 durch den Bereich Monetarisierung ersetzt. Allerdings nur für die E-Commerce-Elemente des Trackings. Conversions (also die bisherigen Zielvorhaben) sind in Google Analytics 4 im Bereich Engagement zu finden.

Neu sind in Google Analytics 4 die Menüpunkte Explorative Datenanalyse, Werbung und Konfigurieren. Der letzte (Konfigurieren) wird aber offenbar demnächst wieder abgeschafft. Denn der Eintrag verweist seit Ende 2022 nur noch auf die entsprechenden Funktionen in der Verwaltung.

In der explorativen Datenanalyse können Sie eigene Berichte zusammenstellen, die Sie in den Standardberichten nicht finden. Ein Wermutstropfen ist dabei der recht kurze Zeitraum, den man verwenden kann.

Unter dem Menüpunkt Werbung finden Sie das Modellvergleichstool und detaillierte Analysen zu Ihren Conversions.

Der Punkt Konfigurieren war in der Anfangszeit von GA4 eine Möglichkeit, bestimmte Optionen vorzunehmen, verweist aber inzwischen nur noch in die Verwaltung. Der Zugang zur Verwaltungsoberfläche befindet sich in Google Analytics 4 übrigens nach wie vor links unten.

Das müssen Sie tun – am besten sofort

Damit der Wechsel von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4 so reibungslos wie möglich abläuft, empfehlen wir Ihnen die folgenden Schritte.

Paralleles Tracking in GA4

Setzten Sie am besten sofort eine neue Google Analytics Property auf und beginnen Sie zumindest mit einem einfachen Setup das Tracking mit Google Analytics 4. Das bietet Ihnen zwei große Vorteile:

1. Sie können sich mit dem neuen Tool vertraut machen. Denn, wie Sie oben gesehen haben, Google Analytics 4 unterscheidet sich teilweise erheblich von Google Universal Analytics.
2. Ab diesem Zeitpunkt haben Sie zumindest grundlegende Daten, die Sie später zum Beispiel für historische Vergleiche verwenden können.

Idealerweise verwenden Sie für den Einbau Ihrer Google Analytics-Produkte den Google Tag Manager. In diesem Fall können Sie nämlich ganz einfach eine neue Property (GA4) in Ihrem Google-Konto erstellen und im Google Tag Manager ein entsprechendes Google Analytics 4-Tag erstellen. Aber Achtung: Die Data Layer, die standardmäßig für Google Universal Analytics beziehungsweise Google Analytics 4 notwendig sind, um dynamische Daten zu messen, unterscheiden sich teilweise erheblich.

Roadmap zur Migration zu Google Analytics 4

Machen Sie einen Zeitplan für die Migration von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4, um keine weitere Zeit zu verlieren. Planen Sie Ihre Ressourcen (konzeptionell und in der Entwicklung), um eine Roadmap für die einzelnen Schritte festzulegen. Definieren Sie Ihre Anforderungen, erstellen Sie ein Konzept und lassen Sie es umsetzen. Die einzelnen Schritte der Roadmap sollten möglichst gut geplant sein.

Zum Beispiel sollten Entwicklungszeiträume festgelegt werden, zu denen die alten Data Layer durch die Data Layer für Google Analytics 4 ersetzt werden, sodass die Property entsprechend erstellt werden kann. Außerdem sollte sichergestellt werden, dass alle Ereignisse und Conversions in Ihrer Google Analytics 4-Oberfläche rechtzeitig konfiguriert sind, sodass es keine Unterbrechung in der Datenerhebung gibt.

Konzept für GA4 damit wenigstens Halbjahresvergleich

In Ihrem Google Analytics 4-Konzept werden alle Anforderungen an Tags und Data Layer definiert. Es dient als Anleitung für die Entwickler und diejenigen, die Konfigurationen in der Oberfläche des Tools vornehmen. Außerdem leistet es die wichtige Aufgabe der nachvollziehbaren Dokumentation Ihrer Tracking-Landschaft.

Das Konzept sollte insbesondere die neuen Definitionen der Data Layer enthalten beziehungsweise alle notwendigen Code-Anpassungen bei einer nativen Integration von Google Analytics 4. Diese sind Dreh- und Angelpunkt einer korrekten Datenerfassung.

Verlust von historischen Daten wahrscheinlich – Export und Sicherung

Da ein Verlust von historischen Daten in Google Universal Analytics auf absehbare Zeit sehr wahrscheinlich wird, sollten Sie Daten aus Google Universal Analytics exportieren, um sie zu sichern. Da Ihnen keine Rohdaten zur Verfügung stehen, sollten Sie eine Übersicht entwickeln, welche Daten Ihnen wichtig sind und in welcher Form Sie diese Daten aufbewahren möchten. Anschließend können Sie die Daten zum Beispiel über einen CSV-Export sichern.

Checkliste zur erfolgreichen Migration zu Google Analytics 4

Zusammengefasst ergibt sich folgende Checkliste für den Wechsel von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4:

• Anforderungsanalyse: Soll die bestehende Google Universal-Implementierung 1:1 übernommen werden oder soll eine Neuausrichtung oder eventuell sogar ein Tool-Wechsel stattfinden?
• Roadmap und Konzeption: Welchem zeitlichen Ablauf soll die Migration zu Google Analytics 4 folgen und wie sieht die Definition des Tracking-Codes aus?
• Implementierungsphase: Die im Konzept vorgesehenen Definitionen werden von Ihren Entwicklern umgesetzt.
• QA-Phase: Die Qualität der Implementierung von Google Analytics 4 wird von den Fachabteilungen gesichert.
• Reporting: Anhand der Datenerfassung durch Google Analytics 4 werden neue Reports in der Google Analytics 4-Oberfläche und im Looker Studio (ehemals Data Studio) erstellt.
• Vergleich mit Daten aus Google Universal Analytics: Während der Übergangsphase sollten Daten aus Google Universal Analytics und Google Analytics 4 verglichen werden. Unterschiede zwischen den Datenerhebungen sollten bewertet und erklärt werden können (als Basis für eventuell notwendige Anpassungen).

Eine Übersicht über einzelne Schritte und deren Aufwände finden Sie auch bei Google unter dem folgenden Link: support.google.com/analytics/answer/10759417

Unterschiede im Tracking-Code

Im Folgenden zeigen wir Ihnen zwei Beispiele für Unterschiede im Tracking-Code zwischen Google Universal Analytics und Google Analytics 4.

Beispiel Ereignis-Tracking nativer Einbau

Das folgende Beispiel zeigt den Unterschied zwischen einem Aufruf des Ereignis-Trackings in Google Universal Analytics und einem Aufruf des Ereignis-Trackings in Google Analytics 4.

Google Universal Analytics (mit analytics.js):

ga('send', 'event', 'category_01', 'action_01', 'label_01');

Google Analytics 4:

gtag('event', 'event_xy', {
	'parameter_01': 'value_01',
	...
});

Sie sehen, die Struktur des Ereignis-Trackings muss beim Wechsel zu Google Analytics 4 komplett neu gedacht werden.

Beispiel E-Commerce-Tracking via Google Tag Manager

Das folgende Beispiel zeigt den Unterschied zwischen einer Produktdetailansicht in Google Universal Analytics und der Produktdetailansicht in Google Analytics 4.

Google Universal Analytics:

dataLayer.push({
	'ecommerce': {
		'detail': {
			'products': [{
				'name': 'product_xy',
				'id': '33331',
				'price': '231.33',
				...
			}]
		}
	}
});

Google Analytics 4:

dataLayer.push({
	event: "view_item",
	ecommerce: {
		items: [{
			item_id: "33331",
			item_name: "product_xy",
			price: 231.33,
			...
		}]
	}
});

Das heißt, alle Data Layer im E-Commerce müssen angepasst oder umfangreich über das Tag Management manipuliert werden.

Google Analytics 4 und Google Tag Manager

Wenn Sie den Google Tag Manager zur Integration Ihres Tracking-Codes verwenden, müssen Sie sich beim Wechsel zu Google Analytics 4 auf einige Änderungen vorbereiten. Für Google Analytics 4 steht im Google Tag Manager ein neues Tag in der Bibliothek zur Verfügung. Sie verwenden also nicht länger die von Google Universal Analytics bekannten Tags. Eine Neuerung ist, dass Sie einige Konfigurationen des Tags nicht mehr im Google Tag Manager machen, sondern direkt in den Tag-Einstellungen in der Google Analytics 4-Oberfläche.

Ein Beispiel dafür sind die Definitionen für ein Domain-übergreifendes Tracking (Cross-Domain-Tracking). Bei Google Universal Analytics haben Sie entsprechende Einstellungen im Tag aus dem Google Tag Manager heraus festgelegt. Anders bei Google Analytics 4: Hier konfigurieren Sie die Domains, die übergreifend gemessen werden sollen, aus der Google Analytics 4-Verwaltung heraus.

Google Analytics 4 und Google Looker Studio (Data Studio)

Ähnlich wie in Google Universal Analytics sind die Reporting-Funktionen auch in Google Analytics 4 recht überschaubar. Zwar hält mit der explorativen Datenanalyse ein neues Analyse-Tool Einzug in die Oberfläche. Jedoch löst das auch nicht alle Probleme. Es ist daher empfehlenswert, für erweiterte Analysen und Reports auf ein weiteres Tool zurückzugreifen. Und hier bietet sich das Google Data Studio an, das seit Neuestem Looker Studio heißt. Es ist perfekt in Googles Tool-Landschaft integriert und für Google Analytics 4 stehen wie für Google Universal Analytics Verbindungen zur Verfügung.

Auf diesem Weg können Sie mehrseitige und optisch ansprechende Reportings erstellen und diese anderen Personen und Bereichen zur Verfügung stellen.

Google Analytics 4, die DSGVO und der Datenschutz

Der Wechsel von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4 löst leider nicht die Schwierigkeiten, mit denen Sie innerhalb der Europäischen Union hinsichtlich des Datenschutzes konfrontiert sind. Grundsätzlich steht zu befürchten, dass der Einsatz von Google Analytics 4 nach aktueller Rechtslage per se rechtswidrig ist.

Viele Informationen darüber, warum der Einsatz von Google Analytics 4 in Ländern, in denen die DSGVO gilt, problematisch ist, finden Sie auf unserer Seite über die aktuelle Rechtslage beim Einsatz von Google Analytics.

Sie sollten den Einsatz von Google Analytics 4 also zumindest mit Ihrer Rechts- und Datenschutzabteilung klären und unbedingt die Anforderungen an ein rechtskonformes Consent Management erfüllen. Außerdem könnte der Zeitpunkt unter Umständen eine Gelegenheit sein, zu einem Webanalyse-Tool zu wechseln, das hinsichtlich der Datenschutzgesetze weniger problematisch ist.

Alternativen zu Google Analytics 4

Der Wechsel von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4 ist vergleichbar mit der vollständigen Neuintegration eines Tracking-Tools. Entsprechend liegt die Überlegung nahe, statt den Produkten von Google ein ganz anderes Tracking-Tool zu verwenden. Gründe dafür gibt es einige. Zwar ist Google Analytics hinsichtlich seiner Funktionen ein richtig gutes Tool. Jedoch gibt es, wie oben beschrieben, in der Europäischen Union gewisse rechtliche Hürden, die seinen Einsatz unter Datenschutz-Gesichtspunkten schwierig machen. Außerdem könnte es – gerade, wenn Sie ein komplexes Setup haben – unter Umständen Sinn machen, ein Tracking-Tool einzusetzen, das noch weitreichendere Filter- und Segmentierungsfunktionen hat.

Im Folgenden stellen wir Ihnen deshalb noch zwei Alternativen zu Google Universal Analytics und Google Analytics 4 vor. Eine ausführliche Übersicht zu den (und weiteren) Alternativen finden Sie auf der folgenden Seite: converlytics.com/blog/google-analytics-alternativen

Mapp Intelligence

Mapp Intelligence, das früher unter dem Namen Webtrekk bekannt war, ist eine der wichtigsten Premium-Alternativen zu Google Analytics 4. Mit dem Tool sind sehr detaillierte Filterungen möglich und unter Datenschutz-Gesichtspunkten ist Mapp Intelligence besser aufgestellt als Google Analytics 4. Mapp Intelligence ist das Webanalyse-Tool der Wahl, wenn Sie eine komplexe Datenlage und umfangreiche Anforderungen an Ihr Reporting haben.

Matomo

Das Open Source-Tracking-Tool Matomo ist von seinem Funktionsumfang und von seinem Aufbau eng an Google Universal Analytics angelehnt. Mit dem Unterschied, dass Sie mit Matomo in der richtigen Konfiguration bestmöglich datenschutzfreundlich unterwegs sind. Von Matomo gibt es eine kostenpflichtige Cloud-basierte Version und eine kostenlose selbst-gehostete. Außerdem bieten wir als converlytics eine von uns verwaltete und gehostete Version als Rundum-Sorglos-Paket unter dem Namen trustats an.

Mehr über Matomo können Sie auf der folgenden Seite erfahren: converlytics.com/blog/matomo

Beratung zu Google Analytics 4 und dem Wechsel

Der Wechsel von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4 ist – wie Sie nun gesehen haben – wichtig und sollte zeitnah erfolgen. Die Migration erfordert einiges an Planung und Ressourcen. Sie sollten dabei strukturiert vorgehen und die Migration als Anlass nehmen, Ihren Tracking-Tool-Stack zu bewerten und eventuell neu aufzustellen. Denn der Wechsel zu Google Analytics 4 gleicht in seinem Aufwand einer kompletten Neuimplementierung. Egal, ob Sie den Einbau nativ oder über ein Tag Management-System vornehmen.

Gerne unterstützen wir Sie beim Wechsel zu Google Analytics 4 und bewerten, wie Sie das Webanalyse-Tool am gewinnbringendsten einsetzen.

Der Beitrag Google Analytics 4 erschien zuerst auf converlytics.

Bis Januar 2018 hieß Matomo Piwik. Der große Vorteil von Matomo ist, dass Sie es selbst hosten können. Damit behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Tracking-Daten und können Ihr System vollkommen datenschutzkonform aufstellen.

Erfahren Sie mehr über unsere Leistungen als Matomo-Agentur

In diesem Artikel erfahren Sie, was die Vorteile der Nutzung von Matomo sind und wo die Unterschiede zu Google Analytics liegen. Außerdem schauen wir uns die Technik hinter Matomo genauer an. Und nicht zuletzt werfen wir einen Blick auf die Oberfläche des Systems und zeigen, wie die praktische Arbeit damit aussehen kann. Abschließend geben wir eine Bewertung von Matomo aus Expertensicht. Dabei blicken wir auf eine Reihe von erfolgreichen Matomo-Projekten zurück. Wenn Sie tiefer in das Thema Matomo einsteigen wollen oder auf der Suche nach professioneller Matomo-Beratung sind, kontaktieren Sie uns gerne.

Neben der On-Premise-Lösung von Matomo gibt es auch zwei weitere Modelle des Webanalyse-Tools, nämlich Matomo Cloud und Piwik Pro. Wo genau die Unterschiede zwischen den verschiedenen Versionen und Angeboten liegen, erfahren Sie am Ende dieser Seite.

Diese Seite wurde am 14. Juni 2022 aktualisiert.

Inhaltsverzeichnis

• Vorteile von Matomo
• Vergleich von Matomo mit Google Analytics
• Die Technik hinter Matomo
• Die Entwicklung von Matomo
• Erweiterung von Matomo mit Plugins
• Matomo in der Praxis
• Matomo aus Sicht der Experten
• Matomo-Beratung
• Orientierung: Matomo vs. Matomo Cloud vs. Piwik Pro

Vorteile von Matomo

Matomo bietet als Webanalyse-Tool eine Reihe von Vorteilen für die Messung Ihrer Online-Performance.

Der erste Vorteil von Matomo ist, dass es Ihnen die vollständige Kontrolle über Ihre Tracking-Daten gibt. Sie können das System auf Ihrem eigenen Server installieren und sämtliche Tracking-Anfragen dorthin senden. Dadurch stellen Sie sicher, dass die erhobenen Daten nicht von Dritten verwendet werden. Das erleichtert Ihnen die Gestaltung Ihrer Datenschutzerklärung und Sie können Matomo unter dem Gesichtspunkt der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) unter Umständen mit berechtigtem Interesse einsetzen. Das wiederum befreit Sie möglicherweise von der Opt-In-Pflicht für Matomo. Alternativ kann Matomo in der Matomo-Cloud verwendet werden. Darauf gehen wir weiter unten noch ein.

Der zweite Vorteil von Matomo ist, dass Sie es ohne größeren Aufwand ohne Cookies betreiben können. Zwar gehen Ihnen einige Analysemöglichkeiten verloren. In Hinsicht auf die Nutzerakzeptanz und den Datenschutz profitieren Sie aber gegebenenfalls davon. Wenn Sie mehr über den Einsatz von Matomo ohne Tracking-Cookies erfahren wollen, finden Sie in unserem Artikel über cookieless Tracking einige Informationen.

Der dritte Vorteil von Matomo ist die Möglichkeit, es vollkommen kostenlos einzusetzen. Zwar gibt es verschiedene kostenpflichtige Plugins und Services. Sie kommen jedoch auch ohne diese Ergänzungen mit Matomo schon sehr weit. In der Regel spricht also nichts dagegen, den Einsatz von Matomo zu testen, bevor Sie eventuell mit einem anderen Webanalyse-System durchstarten. Mehr zu den Hürden, die durch den Einsatz von Matomo entstehen können, finden Sie in unserer Expertenbeurteilung weiter unten.

Der vierte Vorteil von Matomo liegt in seiner sehr übersichtlichen und aufgeräumten Oberfläche. Schnell können Sie sich darin zurechtfinden und auf wertvolle Analysen zurückgreifen. Matomo glänzt mit einigen sehr sinnvollen Features wie zum Beispiel dem frei Konfigurierbaren Dashboard oder dem Echtzeit-Besucher-Log.

Der fünfte Vorteil von Matomo ist, dass es deutlich seltener von Adblockern blockiert wird als andere Webanalyse-Tools. Das führt zu einer besseren Datenqualität in den Reportings.

Vergleich von Matomo mit Google Analytics

Matomo hat international einen Marktanteil von wenigen Prozent, in Deutschland liegt er höher. Das kann mit den strengeren Anforderungen an den Datenschutz erklärt werden, da Matomo hier vor Google Analytics die Nase weit vorn hat. Zum einen sind Sie bei Matomo weiterhin Herr Ihrer Daten, zum anderen teilt Matomo Ihre Tracking-Daten nicht mit anderen Marketing-Produkten.

In der folgenden Tabelle erhalten Sie einen Überblick über die wesentlichen Unterschiede zwischen Matomo und Google Analytics. Auf Anfrage stellen wir Ihnen auch gerne Matomo und andere Webanalyse-Systeme, wie zum Beispiel Mapp Intelligence oder econda gegenüber. Treten Sie dazu einfach in Kontakt mit uns. Gerne berichten wir Ihnen auch von unseren Agentur-Erfahrungen mit Matomo und anderen Webanalyse-Tools.

Die Limits von Google Analytics können Sie übrigens auch auf der Seite über die Google Analytics-Limits finden. Auf Anfrage erstellen wir Ihnen außerdem gerne eine vollständige Übersicht aller Unterscheidungsmerkmale zwischen Matomo und Google Analytics. Auch zu diesem Zweck können Sie Kontakt mit uns aufnehmen.

Wenn Sie sich für die Unterschiede zwischen Matomo und Google Analytics und Datenschutz interessieren, dann ist für Sie vielleicht ja auch unsere folgenden beiden Seiten interessant:

Alternativen zu Google Analytics

Aktuelle rechtliche Lage in Hinsicht auf Datenschutz mit Google Analytics

Die Technik hinter Matomo

Die Systemvoraussetzungen für Matomo sind Stand Juni 2022 die folgenden:

• Webserver wie Apache, Nginx, Ils, LiteSpeed, etc.
• PHP 7.2.5 oder höher
• MySQL 5.5 oder höher (empfohlen 5.7 oder höher)
• PHP-Erweiterungen: pdo, pdo_mysql
• Bis 100.000 Seitenaufrufe monatlich: 1 Server für Matomo und Datenbank mit 2x CPU, 2 GB Ram, 50 GB SSD
• Bis 1 Mio. Seitenaufrufe monatlich: 1 Server für Matomo und Datenbank mit 4x CPU, 8 GB Ram, 250 GB SSD
• Bis 10 Mio. Seitenaufrufe monatlich: 2 Server für Matomo und Datenbank mit je 8x CPU, 16 GB Ram, 100 bzw. 400 GB SSD
• Bis 100 Mio. Seitenaufrufe monatlich: 4 Server für Matomo und Datenbank mit je 16x CPU, 16 bzw. 32 GB Ram, 100 bzw. 1.000 GB SSD, load balancer, CDN empfohlen
• Mehr als 100 Mio. Seitenaufrufe monatlich: 5 Server für Matomo und Datenbank mit je 16x CPU, 16 bzw. 32 GB Ram, 100 bzw. 1.000 GB SSD, load balancer, CDN

Matomo basiert auf der Programmiersprache PHP und verwendet als Datenbank eine MySQL-Datenbank.

Die Entwicklung von Matomo

Matomo wird unter der GPL-3.0+-Lizenz entwickelt. Die aktuelle Version ist 4.5.0. Der Vorgänger Piwik wurde seit 2007 betrieben. Neben Matomo gibt es Piwik PRO, das mit der Entwicklung von Matomo aber nichts zu tun hat, sondern Support und Features dafür anbietet. Hinter der Entwicklung von Matomo steht stattdessen InnoCraft, das auch kostenpflichtigen Support für Matomo anbietet sowie die kostenpflichtige Cloud-Version von Matomo Matomo Cloud.

Unterstützung können Sie auch im Matomo-Support-Forum finden. Ansonsten stehen wir Ihnen auch gerne mit unserer Beratung zur Seite.

Piwik Pro gehört dem Unternehmen Clearcode und bietet eine kostenlose und eine Enterprise-Lösung an.

Wo genau die Unterschiede zwischen Matomo On-Premise, Matomo Cloud und Piwik Pro liegen, erfahren Sie weiter unten.

Erweiterung von Matomo mit Plugins

Im Matomo-Marketplace finden Sie zahlreiche Plugins, mit denen Sie das Tool erweitern können. Darunter gibt es sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Plugins.

An kostenlosen Erweiterungen für Matomo können wir unter anderem die folgenden Plugins empfehlen:

• Marketing Campaigns Reporting: Mit diesem Plugin erhöhen Sie die von Matomo erfassten Kampagnenparameter von 2 auf 8. Außerdem erlaubt die Erweiterung einige erweiterte Kampagnenanalysen in der Matomo-Oberfläche.
• Referrers Manager: Dieses Plugin erlaubt die manuelle Konfiguration von Suchmaschinen und sozialen Netzwerken in den Matomo-Einstellungen.
• Provider: Durch die Installation dieser Erweiterung ergänzen Sie Matomo um das Analyseobjekt Internetprovider des Users.

An kostenpflichtigen Erweiterungen können wir unter anderem die folgenden Matomo-Plugins empfehlen:

• Custom Reports: Mit diesem Plugin fügen Sie Matomo die Möglichkeit hinzu, individuelle Analysen und Reportings zu erstellen, die die vordefinierten Analysen gut ergänzen. Das Plugin ist ab 199€ jährlich zu erhalten.
• Multichannel Conversion Attribution: Mit diesem Plugin erweitern Sie Matomo um Multi Channel-Analysen und Attributionsmodelle. Die Erweiterung kostet ab 79€ jährlich.
• Funnels: Mithilfe dieses Plugins können Sie Matomo um Goal-Funnels erweitern, die denen von Google Analytics recht ähnlich sind. Der Preis für das Plugin startet bei 179€ jährlich.

Wenn Sie eine detaillierte Beratung zur Auswahl Ihrer Matomo-Plugins möchten, können Sie uns gerne kontaktieren.

Matomo in der Praxis

Die Oberfläche von Matomo ist schlicht und sehr aufgeräumt. Sie werden sich darin höchstwahrscheinlich schnell gut zurechtfinden. Wie bei anderen Webanalyse-Systemen auch gibt es in Matomo zahlreiche Standardanalysen. In benutzerdefinierten Dashboards kann sich jeder User die einzelnen Elemente übersichtlich anordnen.

Wenn Sie dann tiefer in Ihre erhobenen Daten eintauchen wollen, können Sie die Navigationselemente im linken Bereich der Oberfläche nutzen, um einzelne Analysen auszuwählen. Je nach Analyse bietet Matomo hier verschiedene Darstellungs-, Filter- und Exportfunktionen. Die Analysen sind dabei nach thematischen Bereichen sortiert, wie zum Beispiel Besucher oder E-Commerce.

Ziele werden bei Matomo direkt in der Analyseansicht konfiguriert. Viele weitere Einstellungen finden Sie, wenn Sie auf das Zahnrad im oberen rechten Eck klicken. Segmente und Zeiträume für Ihre Analysen mit Matomo können Sie über die die Dropdown-Menüs im oberen Bereich der Anzeige auswählen.

Matomo aus der Sicht der Experten

Matomo kann eine ganze Menge leisten. Insbesondere, wenn Sie eine kleinere Webseite betreiben oder keinen Bedarf an umfangreich segmentierten oder gefilterten Analysen und Reportings haben, kann Matomo die ideale Lösung für Sie sein. Gerade für Blogger oder einfache Firmenwebseiten ist Matomo häufig das Analyse-System der Wahl. Es ist einfach zu handhaben und stellt Sie aus der Datenschutzperspektive nicht vor allzu große Herausforderungen.

Wenn Sie extrem viel Traffic haben, komplex gefilterte Analysen und Reportings benötigen oder ein umfassendes User-Management einrichten möchten, kann Matomo aber an seine Grenzen stoßen. Dann macht es für Sie vermutlich mehr Sinn, auf eine Analytics-Lösung wie Mapp Intelligence oder econda zu schauen.

Matomo-Beratung

Um Ihre Fragen rund um Matomo zu beantworten, stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. In zahlreichen Projekten haben wir Erfahrung mit Matomo in den unterschiedlichsten Szenarien sammeln können. Auch wenn wir Sie bei der Auswahl und bei der Optimierung Ihres Tracking-Systems begleiten können, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Zusammen können wir herausfinden, ob Matomo die richtige Lösung für Sie und Ihre Online-Performance ist.

Erfahren Sie mehr über unsere Leistungen als Matomo-Agentur

Orientierung: Matomo vs. Matomo Cloud vs. Piwik Pro

Es ist gar nicht so einfach, über die verschiedenen Versionen von Matomo und Piwik den Überblick zu behalten. Denn zwar basieren die Webanalyse-Tools auf dem gleichen Grundgerüst, doch handelt es sich doch um unterschiedliche Produkte.

Auf dieser Seite haben wir Ihnen im Wesentlichen Matomo vorgestellt. Also das Webanalyse-Tool, das open source ist, das kostenlos ist, das Sie On-Premise auf Ihren eigenen Servern hosten und das Sie mit (zum Teil kostenpflichtigen) Plugins erweitern können.

Neben Matomo gibt es Matomo Cloud und Piwik Pro.

Matomo Cloud ist eine Software-as-a-Service (SaaS), die von InnoCraft angeboten wird. Sie hosten Matomo dann nicht selbst, sondern es wird in der Cloud gehostet. Matomo Cloud und Matomo funktionieren im Wesentlichen gleich. Unterschiede gibt es zum Beispiel beim Rohdatenexport. Im Paket Matomo Cloud sind einige kostenpflichtige Plugins bereits enthalten. Los geht’s preislich bei 19 € im Monat.

Piwik Pro dagegen ist ein vollständiges Tracking-System auf Basis von Matomo, das als Produkt von Clearcode entwickelt wurde. Im Vergleich zu Matomo hat es einen erweiterten Funktionsumfang und eine angepasste Benutzeroberfläche. Es gibt sowohl eine kostenlose als auch eine Enterprise-Version.

Hinsichtlich des Datenschutzes muss Matomo (also nicht Matomo Cloud und nicht Piwik Pro) ganz klar als am unkritischsten bewertet werden. Denn durch das Selbsthosting können Sie die Verwendung von Cloud-Anbietern wie AWS zu 100% ausschließen. Kommen Sie gerne auf uns zu, wenn Sie diese Fragen im Detail erörtern möchten.

Der Beitrag Matomo erschien zuerst auf converlytics.

Die DigiTALKS sind ein Konferenz-Format, in dem verschiedene Experten regelmäßig Vorträge zu aktuellen Themen aus der Online-Welt halten. Initiator ist Trusted Shops aus Köln, ein weithin bekannter Wegbereiter von Sicherheit und Vertrauen im Bereich E-Commerce.

Die DigiTALKS-Ausgabe am 30. Juni 2022 wird ganz im Zeichen von Google Analytics stehen, dem viel genutzten und inzwischen heiß diskutierten Tracking-System. Kay Lehmann wird sich im Rahmen der DigiTALKS an diesem Termin vor allem mit der Version Google Analytics 4 beschäftigen. Dabei stehen neue Chancen in Hinsicht auf die Tracking-Technologie, aber auch Hindernisse in Hinsicht auf den Datenschutz im Fokus.

Los geht’s mit den DigiTALKS am 30. Juni 2022 um 09:30 Uhr, Kay Lehmann wird von 10:50 bis 11:20 Uhr sprechen. Die Anmeldung zu den DigiTALKS von Trusted Shops ist kostenlos und kann auf der folgenden Webseite durchgeführt werden: business.trustedshops.de/webinare-events/digitalks-0622

DigiTALKS von Trusted Shops mit converlytics auf einen Blick:

Wann? 30. Juni 2022
Wo? Online
Preis? Kostenlos
Thema? Google Analytics
Beitrag Kay Lehmann zu Google Analytics 4: 10:50 Uhr

Mehr zu Google Analytics und der aktuellen Datenschutzlage auf Google Analytics – die aktuelle Rechtslage.

Der Beitrag converlytics bei den DigiTALKS von Trusted Shops erschien zuerst auf converlytics.

Inhaltsverzeichnis

• Die aktuelle rechtliche Situation von Google Analytics auf einen Blick
• Die Gesetzeslage zu Google Analytics in Deutschland und der EU
• Datenschutzprobleme mit Google Analytics
• Urteile rund um Google Analytics
• Risiken der Nutzung von Google Analytics
• Alternativen zu Google Analytics
• Ausblick zur rechtlichen Lage rund um Google Analytics
• Update Oktober 2022

Die aktuelle rechtliche Situation von Google Analytics auf einen Blick

Kurz zusammengefasst: Es ist kompliziert. Es kann zurzeit keine absolut belastbare Aussage zum Einsatz von Google Analytics getroffen werden. Jedoch ist unserer Einschätzung nach der Einsatz von Google Analytics in der EU zurzeit nicht legal möglich. Auch nicht, wenn Webseiten-User der Verwendung von Google Analytics über eine CMP (Consent Management Platform oder umgangssprachlich auch Cookie Banner) zustimmen. Unsere Einschätzung basiert auf den Gesetzestexten der DSGVO und des TTDSG, den rechtlichen Bedingungen in den USA und aktuellen Urteilen zum Thema in Deutschland und der EU.

Der Einsatz von Google Analytics steht nach EU-Recht und deutschem Recht (DSGVO/TTDSG) in Konflikt mit der rechtlichen Situation in den USA (CLOUD Act/PATRIOT Act).

Unter Umständen kann der Einsatz von Google Analytics allerdings trotzdem gerechtfertigt sein beziehungsweise die Risiken können vertretbar sein. Das letzte richterliche Wort ist in der Sache auch noch nicht gesprochen. Und es ist außerdem davon auszugehen, dass sich an der Gesamtlage in der näheren Zukunft noch etwas ändern wird.

In den folgenden Abschnitten betrachten wir die rechtliche Situation rund um Google Analytics etwas genauer. Es handelt sich dabei um unsere Experteneinschätzung und ausdrücklich nicht um eine rechtliche Beratung. Ob der Einsatz von Google Analytics aus der Sicht Ihres Unternehmens mit der DSGVO und der aktuellen Rechtsprechung vereinbar ist, muss Ihr Datenschutzbeauftragter oder Ihre Rechtsabteilung abschließend klären. Auch die Frage, ob der Nutzen durch den Einsatz von Google Analytics die Risiken hinsichtlich DSGVO rechtfertigt, muss abgewogen werden.

Die Gesetzeslage zu Google Analytics in Deutschland und der EU

In den letzten Jahren hat sich bei der Gesetzgebung in Sachen Datenschutz einiges getan. Und seit 2018 gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die im Englischen den Namen General Data Protection Regulation (GDPR) trägt. Seit Dezember gilt nun auch das Telekommunikation-Telemedien-Datenschutz-Gesetz (TTDSG).

DSGVO

Die Datenschutz-Grundverordnung als Verordnung der Europäischen Union gilt seit dem 25. Mai 2018 und regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten innerhalb der EU und die Übermittlung von personenbezogenen Daten in Drittländer wie die USA. Kurz vorweg: IP-Adressen sind eindeutig personenbezogene Daten. Das geht spätestens aus Urteilen des Europäischen Gerichtshofs und des Bundesgerichtshofs hervor (Quelle z.B. bundesgerichtshof.de).

Die DSGVO trifft (ganz knapp zusammengefasst) folgende für Google Analytics relevante Bestimmungen:

• Rechtmäßigkeit der Verarbeitung personenbezogener Daten (Artikel 6):
  Daraus muss eine Zustimmungspflicht für Google Analytics abgeleitet werden, der Einsatz nach berechtigtem Interesse (Artikel 6 (1)) ist unserer Einschätzung keinesfalls zulässig.
  Das liegt daran, dass der eventuell berechtigte Verwendungszweck „Analyse des User-Verhaltens auf der eigenen Webseite/App“ durch Weitergabe der Daten an mit Google Analytics verknüpfte Werbenetzwerke und überhaupt die unübersichtliche Weiterverarbeitung aufgeweicht wird
• Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten (Artikel 5):
  Daraus muss abgeleitet werden, dass die Verarbeitung der Daten für betroffene Personen nachvollziehbar sein muss und die Daten vor Zugriffen Dritter geschützt sein müssen.
  Der erste Punkt ist bei Google Analytics und den verbundenen Werbenetzwerken schwierig. Und der zweite Punkt bekommt für folgenden Sachverhalt dringende Relevanz:
• Allgemeine Grundsätze der Datenübermittlung (Artikel 44):
  Daraus muss abgeleitet werden, dass eine Übermittlung personenbezogener Daten in die USA nicht zulässig ist, da die Behörden der USA durch CLOUD Act und PATRIOT Act umfassende Möglichkeiten haben, auf durch US-Unternehmen erhobene Daten zuzugreifen. Die Daten sind also nicht mehr nach DSGVO (Artikel 5) geschützt

TTDSG

Das Telekommunikation-Telemedien-Datenschutz-Gesetz ist, vereinfacht gesagt, eine Neufassung des Telemediengesetzes und des Telekommunikationsgesetzes. Es gilt seit 01. Dezember 2021 und passt deren Inhalt an die DSGVO an. Außerdem konkretisiert es einige Formulierungen. Für Google Analytics ist hierbei besonders relevant:

• Technisch nicht notwendige Cookies (oder ähnliche Technologien) sind zustimmungspflichtig
• CMPs können nach §26 eine Zulassung als anerkannter Dienst erhalten, wenn sie bestimmte Anforderungen erfüllen

Das TTDSG verändert die rechtliche Lage rund um Google Analytics nicht grundlegend. Es schafft aber etwas eindeutigere Begrifflichkeiten und konsolidiert die bestehenden Regelungen.

Weitere Begriffe

Neben den oben genannten Gesetzten sind auch noch die folgenden Begriffe hinsichtlich der rechtlichen Lage rund um die Verwendung von Google Analytics interessant und begegnen uns immer wieder.

Das Privacy Shield und sein Vorgänger Safe Harbor waren Absprachen zwischen der EU und den USA, die den Datenaustausch regelten. Allerdings wurden beide (Safe Harbor 2015 und Privacy Shield 2020) vom Europäischen Gerichtshof für ungültig erklärt. Auf beide Abkommen können sich Webseitenbetreiber aus Deutschland und der EU heute also nicht mehr berufen, wenn sie wie bei Google Analytics personenbezogene Daten in die USA übertragen wollen.

Die ePrivacy-Verordnung ist ein Gesetzesentwurf unter anderem für die Regelung personenbezogener Daten in der elektronischen Kommunikation. Aufgrund von verschiedenen Streitpunkten erscheint eine Verabschiedung in näherer Zukunft aber unwahrscheinlich. Die ePrivacy-Verordnung ist derzeit für den Einsatz von Google Analytics also irrelevant.

Standardvertragsklauseln sind eine Möglichkeit, die Übermittlung personenbezogener Daten zwischen Webseiten- und App-Betreibern auf der einen Seite und US-Unternehmen auf der anderen Seite zu regeln, seit Privacy Shield nicht mehr gilt. Allerdings lösen auch Standardvertragsklauseln nicht das Problem des Konflikts zwischen EU- und US-Recht.

Unter Auftragsdatenverarbeitung (ADV) versteht man, wenn die eigenen (personenbezogenen) Daten, also zum Beispiel die Tracking-Daten eines Webseiten- oder App-Betreibers, von einem anderen Unternehmen verarbeitet werden. Ohne, dass dabei der Webseiten- oder App-Betreiber die Datenhoheit über diese Daten verliert. Für Google Analytics ist das nicht relevant, da man nicht der Eigentümer der Daten ist (sondern das ist von vornherein Google). Für Alternativen zu Google Analytics wie trustats und Mapp Intelligence ist das aber relevant.

Datenschutzprobleme mit Google Analytics

Oben haben wir es schon kurz angerissen, im Folgenden finden Sie alle Probleme, die beim Einsatz von Google Analytics in Hinsicht auf den Datenschutz auftreten.

Zustimmung zur Datenverarbeitung und Transparenz

Der Einsatz von Google Analytics ist nach DSGVO zustimmungspflichtig. Das heißt, alle User Ihrer Webseiten und Apps, die dem Tracking nicht aktiv zustimmen, gehen Ihnen verloren. Erfahrungsgemäß sind das zwischen 20% und 50%. Da Sie die Datenhoheit an Google abgeben und außerdem die weitere Verwendung der personenbezogenen Daten nicht übersichtlich nachvollziehbar ist, ist ein Einsatz von Google Analytics nach berechtigtem Interesse nicht möglich. Aufgrund der fehlenden Transparenz und Nachvollziehbarkeit der weiteren Verwendung Ihrer Tracking-Daten durch Google ist außerdem zu befürchten, dass der Einsatz von Google Analytics als Ganzes illegal ist.

Übermittlung der Daten in die USA

Da die Daten Ihrer Webanalyse mit Google Analytics in die USA übertragen werden, kann eine Verarbeitung gemäß der durch die DSGVO gesetzlich geltenden Bestimmungen nicht sichergestellt werden. Behörden der USA haben nach CLOUD Act Zugriff auf diese Daten und sie sind damit nicht ausreichend vor Zugriff geschätzt. Die Verwendung von Google Analytics ist also illegal.

Übrigens spielt es keine Rolle, ob Ihr Vertragspartner die Google-Tochter Google Ireland Limited oder Google selbst ist, denn die Daten werden trotzdem in die USA übertragen. Selbst, wenn sämtliche Server in der EU stehen würden und die Datenverarbeitung nur in der EU stattfinden würde, wäre das Problem nicht gelöst. Denn der CLOUD Act räumt den US-Behörden ausdrücklich das Recht ein, auch auf die außerhalb der USA verarbeiteten Daten von US-Unternehmen zuzugreifen.

Nicht nur Google Analytics

Google Analytics ist selbstverständlich nicht der einzige Dienst, der von dieser Problematik rund um DSGVO und Datenschutz betroffen ist. Alle anderen US-Tracking-/Webanalyse-Tools, A/B-Test-Tools und im Grunde auch alle anderen Tools und Dienste von US-Unternehmen wie Microsoft, Apple und so weiter sind davon betroffen. Auf Google Analytics liegt als Branchenführer im Tracking-, Online-Marketing- und Webanalyse-Bereich besonderes Augenmerk. Nicht zuletzt, da auch Google Ads und der Google Tag Manager in diesem Spannungsfeld auftreten.

Urteile rund um Google Analytics

Seit die DSGVO gilt, gab es schon eine Reihe von Urteilen, die für den Einsatz von Google Analytics relevant sind.

Urteile zu Google Analytics vor 2022

Am 16. Juli 2020 wurde vom Europäischen Gerichtshof das Urteil gesprochen, das unter dem Namen Schrems II bekannt wurde. Darin wird im Wesentlichen festgehalten, dass eine Übermittlung von personenbezogenen Daten in Drittländer nur dann stattfinden darf, wenn die Bestimmungen der DSGVO eingehalten werden. Die USA gehören ausdrücklich nicht dazu. Dem Urteil folgte die Ungültigkeit von Privacy Shield. Das Urteil ist für Google Analytics deshalb sehr relevant. Quelle: bund.de

Ein Beschluss des Verwaltungsgerichts Wiesabden erklärt die Verwendung der CMP Cookiebot für illegal, da Cloud-Dienste von Google zum Einsatz kommen. Die Server stehen zwar in der EU, es handelt sich aber um ein US-Unternehmen und die Daten sind deshalb aufgrund des CLOUD Acts nicht nach DSGVO geschützt. Der Ausgang des Rechtsstreits ist derzeit offen. Quelle: heuking.de

Urteile zu Google Analytics in 2022

Eine Erklärung der österreichischen Datenschutzbehörde vom Januar 2022 richtet sich konkret gegen den Einsatz von Google Analytics. Laut der Datenschutzbehörde ist der Einsatz von Google Analytics nicht im Einklang mit den Datenschutzbestimmungen der DSGVO möglich. Quelle: noyb.eu

Ebenfalls im Januar 2022 fällt eine solche Entscheidung auch in den Niederlanden. Quelle: werning.com

Das dritte Urteil im Januar 2022 untersagt die Verwendung von Google Fonts. Und zwar kommt das Landgericht München zu dem Schluss, dass die Verwendung von Google Fonts nicht mit der DSGVO zu vereinbaren ist. Das Urteil bezieht sich auf den Einsatz ohne Consent, doch dürfte sich der Einsatz auch mit Consent zur Sachlage mit Google Analytics ähnlich verhalten.

Mitte Februar 2022 entscheidet die französische Datenschutzbehörde, dass der Einsatz von Google Analytics nicht DSGVO-konform ist. Damit ist der weitere Einsatz von Google Analytics in Frankreich illegal. Quelle: heise.de

Exkurs: Auch das jüngste Urteil zum TCF soll hier nicht unerwähnt bleiben. Interessierte finden auf der Seite dataprotectionauthority.be weitere Informationen.

Risiken der Nutzung von Google Analytics

Das Risiko bei der weiteren Verwendung von Google Analytics mit einem optimal abgestimmten Consent Management schätzen wir als mittel bis hoch ein. Auch wenn das letzte Wort noch nicht gesprochen ist und die aktuellen Verfahren noch in Berufung gehen können. Aktuell laufen in verschiedenen EU-Ländern weitere Verfahren.

Ohne Zustimmung ist der Einsatz von Google Analytics selbstverständlich absolut nicht zu empfehlen. Das Risiko ist dabei sehr hoch!

Wie hoch Strafen und Bußgelder ausfallen, ist zum aktuellen Zeitpunkt nicht vorhersehbar. Fälle wie das Urteil zur Verwendung von Google Fonts, das am 20. Januar 2022 gesprochen wurde, lassen aber dringend aufhorchen. Hier lag eine ähnliche Problematik vor und das Gericht sprach dem Kläger immateriellen Schadensersatz zu (Quelle: dejure.org). Es bleibt hier also spannend.

Alternativen zu Google Analytics

Neben Google Analytics gibt es eine Reihe von Tracking-Systemen, die aus DSGVO-Gesichtspunkten in der aktuellen gesetzlichen Situation in Deutschland und der EU deutlich besser geeignet sind. Im Folgenden zeigen wir Ihnen die besten Alternativen zu Google Analytics.

Sorglos und datenschutzkonform: trustats

trustats ist das Web-Analyse-Tool von converlytics. Es ist das datenschutzkonforme Rundum-sorglos-Paket für Ihre Tracking-Daten. Wir übernehmen das Hosting, die Konfiguration und das Reporting auf Wunsch komplett. Und Sie profitieren von aussagekräftigen Daten. Da Sie die Datenhoheit behalten, alle Daten in Deutschland bleiben und der gesamte Tracking-Prozess vollkommen transparent passiert, kann trustats sogar mit berechtigtem Interesse eingesetzt werden. Das heißt, Ihre Datenqualität ist optimal. Probleme wie Datenübermittlung in die USA bestehen mit dieser Tracking-Lösung nicht. Übrigens basiert trustats auf Matomo, einer Open Source-Lösung für die Webanalyse.

Mehr über trustats, das Webanalyse-Tool von converlytics, erfahren Sie auf unserer Seite über trustats.

Selbst machen: Matomo als Google Analytics-Alternative

Das Open Source Tracking-System Matomo können Sie auch komplett selbst aufsetzen. Sie können das Webanalyse-Tool zum Beispiel inhouse hosten oder beim Webhoster Ihres Vertrauens. Sie benötigen also keine ADV (höchstens mit Ihrem Webhoster oder Rechenzentrum), keine Datenübermittlung in die USA und steuern den Zugriff auf alle Daten zu 100% selbst. Gerne beraten wir Sie zum datenschutzkonformen Einsatz von Matomo.

Mehr über Matomo erfahren Sie auf unserer Seite über Matomo.

Europäische Alternativen zu Google Analytics

Mapp Intelligence, das früher Webtrekk hieß, ist ein Premium-Webanalyse-Tool aus Berlin. Zwar gehört Mapp Intelligence inzwischen zu einem US-Unternehmen, agiert als Unternehmen aber autark. Das heißt, Ihre Daten liegen in Deutschland, sie behalten die Datenhoheit und die personenbezogenen Daten sind vor Zugriff der US-Behörden sicher.

Mapp Intelligence ist gemessen an seinem Funktionsumfang und den weitreichenden Filtermöglichkeiten das Webanalyse-Tool der Wahl, wenn Sie besonders tief in Ihre Daten eintauchen wollen.

Ausblick zur rechtlichen Lage rund um Google Analytics

Es bleibt zu hoffen, dass sich die aktuell unübersichtliche und in Hinsicht auf Google Analytics unbefriedigende Lage bald ändert. Zum einen werden uns weitere Gerichtsurteile und Verfahren zeigen, wie das gültige Recht ausgelegt wird. Zum anderen wird abzuwarten sein, was auf politischer Ebene ausgehandelt wird.

Unser Appell geht an die US-Regierung, Unternehmen aus Deutschland und der EU als Bündnispartner sinnvolle Möglichkeiten anzubieten, Dienste und Analytics-Tools von US-Unternehmen wie Google einzusetzen. Je nachdem, welche Entwicklungen es in der politischen Landschaft der USA geben wird und mit welchem zukünftigen Präsidenten der USA die EU dabei verhandelt, ist das Ergebnis natürlich offen. Wir wünschen uns jedenfalls praktikable Rahmenbedingungen, die uns den Einsatz von Google Analytics wieder ermöglichen. DSGVO-konform und mit gutem Gewissen. Denn Google Analytics ist ohne jeden Zweifel ein leistungsfähiges Tool für die Webanalyse.

Update Oktober 2022

Es kommt tatsächlich etwas Bewegung in die Sache und neue Entwicklungen zeichnen sich ab. Der aktuelle Präsident der USA, Joe Biden, hat zuletzt ein Dekret unterzeichnet, das den Weg für ein neues Abkommen zwischen der EU und den USA ebnen soll. Dem gingen lange Verhandlungen voraus. In der EU-Kommission bestehen offenbar begründete Hoffnungen darauf, dass das Abkommen auch vor dem Europäischen Gerichtshof Bestand haben könnte.

Einen ausführlicheren Artikel zu dem Thema finden Sie unter dem folgenden Link: www.handelsblatt.com/politik/international/datenschutz-engere-grenzen-fuer-us-geheimdienste-biden-ebnet-weg-fuer-neues-transatlantisches-datenabkommen/28730054.html

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Was ist der Unterschied zwischen server-side und client-side Tracking?

Bisher ist client-side Tracking der Standard, wenn es darum geht, Datenaggregation zu betreiben, um seine Nutzer besser zu verstehen. Doch in den letzten Jahren wird server-side Tracking zunehmend prävalent. Hintergrund dafür sind die vielen Vorteile, die server-side Tracking bietet. 

Ganz im Vordergrund steht dabei die Verlagerung der Datenverarbeitung vom Rechner des Nutzers auf die Cloud. Richtig umgesetzt kann so die Webseiten-Performance verbessert werden, was wiederum auf die Nutzerfreundlichkeit und schlussendlich die Conversion Rate positiven Einfluss hat.  

¹ mit Tealium EventStream
² mit Tealium iQ

Einblick in server-side Tag Management mit EventStream 

Oft bieten Tag Management-Plattformen wie Google Tag Manager oder Tealium iQ einen Marktplatz an, über welchen Tag Templates zum Einsatz gebracht werden. Zwar spricht man in EventStream von „Connectoren“ anstatt Tags, das Prinzip bleibt nichtsdestotrotz das gleiche. Ein Klick auf „Add Connector“ im EventStream Dashboard ruft Anbindungen für die gängigsten Anbieter wie Facebook, Google Analytics oder Criteo auf. Allerdings ist anzumerken, dass die Auswahl geringer ist als bei ClientSide Libraries. Für den Fall, dass Interessierte keinen passenden Connector finden, kann immer auf den Webhook Connector zurückgegriffen werden, welcher es ermöglicht, eigene Datenanbindungen zu programmieren. Diese Option wird jedoch nicht von allen Anbietern offiziell unterstützt.

Folgend eine Abbildung der Facebook Conversions und Google Analytics Connectoren im Einsatz. Auf den ersten Blick bekommen wir eine Übersicht der aktiven Events, welche erfasst werden, sowie die Erfolgsrate der jeweiligen Aktionen. Fehlschlagen können Aktionen aus unterschiedlichen Gründen, wie einem API-Timout, fehlenden Parametern oder einer Fehlkonfiguration im Connector. Mit converlytics als Partner werden Fälle wie diese frühzeitig in der Qualitätssicherung bedacht.

Um mehr über die fehlgeschlagenen Events zu erfahren, können die Fehlermeldungen aufgerufen werden, welche hilfreiche Details beinhalten.

Wenn ein Event wegen fehlenden Parametern fehlschlägt, wird entweder von den vorgegebenen Parametern wie Nutzer ID gesprochen oder von einem selbst festgelegten „erforderlichen Attribut“.

Event Attribute

Event Attribute sind Variablen, die in Connectoren auf Parameter gemappt werden. Sie enthalten die Werte, die mit jedem Request in EventStream ankommen. Attribute können in jedem Connector als „erforderlich“ angegeben werden. Das führt dazu, dass Events davon abgehalten werden, zu feuern, wenn die erforderlichen Attribute nicht befüllt sind. So macht es bei einer E-Commerce-Bestellung zum Beispiel Sinn, die Bestellnummer und den Bestellwert als zwingend erforderlich einzustellen, da die Bestellung sonst im Warenwirtschaftssystem nicht zugeordnet werden kann.

Event Specifications

Spezifikationen definieren die Ereignistypen und ermöglichen es, die zugehörigen Ereignisattribute festzulegen. Die Spezifikationen stellen sicher, dass eine hohe Datenqualität für die Verarbeitung durch EventStream erhalten werden kann.

Event Feeds

Event Feeds ist eine Ansicht der live eingehenden Events. Hier treffen Daten aus allen verbundenen Quellen zusammen. Eine Datenquelle kann eine der folgenden sein:

• JavaScript (Web)
• Swift (iOS)
• Android
• Apple TV
• Roku
• Python
• Java
• HTTP API

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Signifikanz einfach erklärt

Grundsätzlich geht es bei der Signifikanz darum, Unterschiede zu bewerten. In der Regel interessiert man sich für den Unterschied zwischen zwei Grundgesamtheiten, auf die unterschiedliche Einflussfaktoren wirken. Aus diesen beiden Grundgesamtheiten werden Stichproben genommen und auf bestimmte Variablen hin untersucht. Stellt man dann fest, dass sich die Stichproben hinsichtlich der untersuchten Variablen unterscheiden, so folgt die Frage, ob der Unterschied zufällig ist oder ob er etwas mit den Einflussfaktoren zu tun hat. Wenn der Unterschied auf die Einflussfaktoren zurückzuführen ist, spricht man von Signifikanz.

Nehmen wir als Beispiel für unsere Betrachtungen zur Signifikanz einen A/B-Test. Gruppe 1 der Webseitenbesucher sieht Variante A der Seite und Gruppe 2 sieht Variante B. In Variante B gibt es als Einflussfaktor einen zusätzlichen CTA. Nun nehmen wir eine Stichprobe beider Gruppen, indem wir unseren A/B-Test 14 Tage lang ausspielen und uns anschauen, wie die Conversion Rate in beiden Gruppen aussieht.

Nach 14 Tagen haben wir folgendes Ergebnis:

Die Webseitenbesucher in Gruppe B haben mit 2,34 Prozent eine höhere Conversion Rate als in Gruppe A mit 1,15 Prozent. Naiv könnte man also direkt davon ausgehen, dass der zusätzliche CTA zu einem besseren Ergebnis führt. Doch ist das wirklich so?

Folgende Überlegung: Würden wir den Test mit Gruppe A weitere 14 Tage laufen lassen und hätten wir dann wieder exakt 10.430 Besucher, könnten wir dann davon ausgehen, dass wieder exakt 120 davon eine Conversion auslösen? Nein, natürlich nicht! Denn aufgrund der zufälligen Schwankungen hätten wir vielleicht nur 109 Conversions oder 130 oder 123.

Wir müssen also untersuchen, ob die 230 Conversions in Gruppe B eine zufällige Schwankung sind, oder ob sie auf den zusätzlichen CTA zurückzuführen sind, ob also Signifikanz besteht.

Dazu gibt es eine Reihe von statistischen Signifikanz-Tests. Grundsätzlich legt man dabei eine bestimmte Fehlerwahrscheinlichkeit fest, die man toleriert. Diese Fehlerwahrscheinlichkeit beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass man sich falsch entscheidet. Sie wir auch Signifikanzniveau genannt und wir schauen sie uns im nächsten Abschnitt noch etwas genauer an. Zeigt der statistische Test eine geringere als die festgelegte Fehlerwahrscheinlichkeit, so spricht man von einem signifikanten Ergebnis, also von Signifikanz.

Signifikanzniveau einfach erklärt

Das Signifikanzniveau legt im statistischen Test fest, ab wann ein Ergebnis als signifikant bezeichnet wird. Dieses Kriterium für die Signifikanz wird oft auch als α-Niveau bezeichnet. Ein α-Niveau von α = 0,05 bedeutet, dass man eine Fehlerwahrscheinlichkeit von 5 Prozent in Kauf nimmt. Attestiert uns ein statistischer Test zum α-Niveau von 0,05 also Signifikanz, so liegen wir mit unseren Rückschlüssen mit einer Wahrscheinlichkeit von nur 5 Prozent falsch.

Warum wählen wir dann nicht ein kleineres α-Niveau, um uns mit unserer Signifikanz noch sicherer zu sein? Die Antwort auf diese Frage erfordert ein wenig statistisches Hintergrundwissen. Denn das geforderte Signifikanzniveau beeinflusst direkt die notwendige Stichprobengröße und den geforderten Unterschied zwischen den Ergebnissen. Einfach gesagt: Wenn wir Signifikanz zu einem sehr kleinen Signifikanzniveau erreichen wollen, dann benötigen wir immens große Stichproben oder sehr große Unterschiede zwischen den untersuchten Größen in den beiden Stichproben.

In unserem Beispiel bräuchten wir dann sehr viel mehr Traffic auf den Webseiten oder wir müssten den Test Ewigkeiten laufen lassen oder wir bräuchten extrem große Unterschiede zwischen den Conversion Rates der beiden Gruppen. In Zeiten von eng geschnürten Budget-Gürteln und hochfrequenten Deadlines oftmals keine Option. Und die Unterschiede in der Conversion Rate sind oft recht klein und können trotzdem schon zu deutlich höherem Revenue führen.

Wir entscheiden uns also für einen Mittelweg und wählen das α-Niveau so, dass die Fehlerwahrscheinlichkeit einigermaßen akzeptabel ist und trotzdem mit überschaubaren Ressourcen Signifikanz erreicht wird. Üblich sind in der wissenschaftlichen Arbeit übrigens Signifikanzniveaus zwischen α = 0,05 und α = 0,01 Prozent.

Weitere Ressourcen zum Thema Signifikanz

Wenn Sie sich dafür interessieren, ob ein von Ihnen durchgeführter A/B-Test ein signifikantes Ergebnis hat, ob also Signifikanz besteht, empfehlen wir Ihnen unseren Signifikanz-Rechner.

Wenn Sie ausrechnen möchten, wie lange Sie Ihrer Audience einen A/B-Test ungefähr ausspielen müssen, bis Sie Signifikanz erreicht haben, können Sie unseren A/B-Test-Rechner verwenden.

Neugierig auf noch tiefergehende Informationen rund um Signifikanz und A/B-Tests? Dann lesen Sie mehr über unsere Leistungen als Agentur für Conversion-Optimierung. Und nehmen Sie gerne hier Kontakt mit unseren Experten auf.

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