Wie Sie Google Analytics 4 mit einem ID-Graphen betreiben

Web Analytics hat einen langen Weg von ihren bescheidenen Anfängen zurückgelegt. Heute ist sie ein mächtiges Tool für Unternehmen und Marketer, das durch die Sammlung und Analyse von Internetdaten wertvolle Informationen liefert, die Entscheidungsfindung und Strategien vorantreiben.

Web-Analytics-Tools wie Google Analytics und Matomo stehen an der Spitze dieser Entwicklung und bieten fortschrittliche Funktionen für eine umfassende Traffic-Analyse und die Auswertung von Online-Aktivitäten. Diese Analytics-Tools liefern spezifische Kennzahlen und Möglichkeiten, wie das Tracking von wiederkehrenden Besuchern und neuen Besuchern, die für das Verständnis der Website-Performance entscheidend sind.

Um jedoch das volle Potenzial von Google Analytics 4 (GA4) auszuschöpfen, kann die Integration mit einem ID-Graphen transformativ sein. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie ein ID-Graph GA4 vorantreiben kann und praktische Ratschläge zur Einrichtung und Nutzung der Web-Analyse liefern, um die Online-Präsenz optimal zu gestalten.

Das Wichtigste in Kürze:

Die Erweiterung von Google Analytics 4 mit einem ID-Graphen bietet eine umfassende Sicht auf das Nutzerverhalten über Geräte und Sitzungen hinweg, was zu einer genaueren Datenanalyse und besseren Geschäftsentscheidungen führt.
Der Einsatz von UMIDs ermöglicht es Unternehmen, Nutzer nahtlos über mehrere Geräte hinweg zu verfolgen, wodurch Datensilos reduziert und die Benutzererfahrung verbessert werden.
GA4 in Kombination mit ID-Graph ermöglicht eine detaillierte Segmentierung und Aktivierung von Zielgruppen, was die Effektivität des Marketings und die Personalisierung verbessert.

Die Evolution der Web Analytics Software

Stufe 1: Grundlegende Berichterstattung und Exploration

Web Analytics begann mit der einfachen Log-Daten-Analyse, die grundlegende Kennzahlen wie Seitenaufrufe, Besuche und eindeutige Besucher lieferte. Frühe Tools konzentrierten sich auf das Verständnis allgemeiner Traffic-Muster und Nutzerinteraktionen, um Einblicke in Besuchsdauer, Absprungraten und Verweise zu bieten.

Stufe 2: Erweiterte Berichterstattung und Analyse des Nutzerverhaltens

Mit der Weiterentwicklung der Technologie entwickelte sich auch Web Analytics weiter, mit einem zunehmenden Fokus auf die Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und fundierten Entscheidungen. Traditionelle Methoden für das Tracking und Targeting von Zielgruppen werden aufgrund von Änderungen wie der DSGVO und Maßnahmen großer Webbrowser zur Blockierung von Drittanbieter-Cookies zunehmend eingeschränkt.

Plattformen begannen, das Nutzerverhalten tiefergehend zu verfolgen, einschließlich Ereignis-Tracking, Ziel-Conversions und Funnel-Analysen. In dieser Phase stiegen auch mobile Analysen auf, die App-Downloads, In-App-Käufe und Nutzerbindungsmetriken erfassten und ein reichhaltigeres Verständnis der Nutzerinteraktionen über einfache Seitenaufrufe hinaus boten.

Stufe 3: Aktivierung und Attribution

Der nächste Sprung integrierte Web Analytics mit anderen Datenquellen wie CRM- und Transaktionsdaten, um einen ganzheitlichen Überblick über die Customer Journey durch effektives Kundenbeziehungsmanagement zu bieten. Herausforderungen wie unvollständige Datensätze und das Altern von Daten aufgrund von Datensilos aus verschiedenen Systemen können diesen Prozess jedoch erschweren.

Fortgeschrittene Zielgruppensegmentierung wurde möglich, was zielgerichtetes Marketing basierend auf Verhalten, Demografie und Akquisekanälen ermöglichte. Single- und Multitouch-Attributionsmodelle entstanden, die das Verständnis der Auswirkungen von Marketingkanälen auf Conversions verbesserten.

Stufe 4: Automatisierung und KI

Heute integrieren Web-Analytics-Plattformen Automatisierung und KI, sodass Unternehmen Zielgruppen und Erkenntnisse direkt in Marketing- und CRM-Systeme aktivieren können. Predictive Analytics, wie Trendvorhersagen, vorausschauende Zielgruppen und Anomalieerkennung, sind heute Standardfunktionen, die proaktivere Entscheidungen ermöglichen.

Identity Resolution in Web Analytics

Traditionell basierte Web Analytics auf Cookies, um das Nutzerverhalten zu verfolgen. Mit dem Rückgang von Drittanbieter-Cookies und der zunehmenden Nutzung mehrerer Geräte sind jedoch die Deduplikation und die Vereinheitlichung von Profilen entscheidend geworden. Die Verfolgung von Nutzern über Desktop-PCs, Smartphones und Tablets hinweg stellt eine nahtlose Erfahrung über mehrere Geräte sicher.

Hier kommen ID-Graphen ins Spiel, die Web Analytics verbessern, indem sie einen umfassenden Überblick über Nutzer über verschiedene Geräte und Sitzungen hinweg bieten. Die Identifizierung desselben Nutzers auf mehreren Geräten hilft dabei, eindeutige Seitenaufrufe zu definieren und Duplikate zu vermeiden.

Hinzufügen eines Customer Identifier in Google Analytics 4

GA4 bietet zwei grundlegende ID-Konzepte: die Client-ID und die User-ID. Die Client-ID ist eine interne ID, die eine spezifische Browser-Geräte-Kombination identifiziert, während die User-ID eine externe Kennung ist, die oft als Login-ID empfohlen wird. Die Verwendung eines ID-Graphen und einer Universal Marketing ID (UMID) hat jedoch deutliche Vorteile:

Immer zugewiesen: UMIDs können auch dann zugewiesen werden, wenn Nutzer nicht eingeloggt sind.
Breitere Abdeckung: UMIDs erfassen Kunden und Interessenten, die in CRM-Systemen nicht erfasst sind.
Vereinfachte Compliance: UMIDs können anonymisiert werden, was die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen erleichtert.
Unique Identifier: UMIDs fungieren als Unique Identifier, der Kundenverhalten und -präferenzen über Offline- und Online-Interaktionen hinweg verbindet und unterscheidet.

Cross-Domain-Analytics für mehrere Geräte

Für nahtlose Cross-Domain-Analytics ist es wichtig, einen Tracking-Code auf allen Webdomains und Apps unter einer Google Property zu installieren. Dies stellt sicher, dass User-IDs nicht über verschiedene Domains hinweg dupliziert werden, was eine einheitliche Ansicht der Nutzerinteraktionen ermöglicht. Obwohl dies eine Umstrukturierung bestehender Setups erfordern kann, verbessert es erheblich die Datenqualität und Nutzereinblicke.

Wenn eine Umstrukturierung nicht praktikabel ist, können Sie dennoch einen Cross-Domain-ID-Graphen und mehrere GA4-Instanzen einrichten, um Daten außerhalb von GA4 zu vereinheitlichen.

Integration von Social Login

Die Verwendung von Google als Identity Provider für Ihre Website oder App ermöglicht die Zuordnung Ihrer Identifier zu Google-Konten ohne Drittanbieter-Cookies. Dies erfordert, dass Nutzer die Anzeigenpersonalisierung aktivieren und das Unternehmen die Datenfreigabe mit Google Ads einschaltet. Diese Integration unterstützt das Cross-Device-Remarketing und den Export wichtiger Ereignisse zu Google Ads, was die Zielgruppenansprache und Personalisierungsbemühungen verbessert.

Profilzusammenführungen mithilfe eines Unique Identifier

Im Laufe der Zeit führt die Nutzeridentifikation zu genaueren ID-Graphen und Profilzusammenführungen. Dies stellt sicher, dass historische Daten genau bleiben, was eine konsistente Analyse, Berichterstattung und Zielgruppenbildung ermöglicht.

Für eine rückwirkende Deduplikation sollten Sie die GA User Deletion API verwenden und Transaktionen, die mit gelöschten UMIDs verbunden sind, über das Measurement Protocol erneut erfassen.

Daten in Google Analytics einpflegen

Die Anreicherung von GA4 mit Offline-Daten basierend auf UMIDs kann Ihre Analysen erheblich verbessern, indem die Traffic-Daten aus verschiedenen Nutzerinteraktionen analysiert werden, wie zum Beispiel Traffic-Quellen, Seitenbesuche, Conversion Rates und Klickverhalten der Kunden.

Traffic-Daten umfassen wichtige Metriken wie die Anzahl der Besucher, den Ursprung des Traffics und die Verweildauer auf der Website. Dies umfasst die Sammlung und Nutzung verschiedener Datenpunkte wie Kundendaten aus Kanälen, Geräten, Online Identifier und Offline Identifier:

Kundendaten: Fügen Sie demografische Details wie Geschlecht und Alter hinzu.
Offline-Ereignisse: Schließen Sie Offline Conversions oder Rücksendungen für eine bessere Attribution ein.
Segmentierungsdaten: Importieren Sie abgeleitete Daten aus Data Warehouses für eine verfeinerte Segmentierung.
KI/ML-Scores: Integrieren Sie Scores aus externen KI/ML-Modellen.
Second-/Third-Party-Daten: Bereichern Sie Ihre Datensätze mit zusätzlichen Quellen für einen umfassenden Überblick.

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Vorteile eines ID-Graphen in GA4

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Berichterstattung und Exploration

Die Verwendung einer UMID als User-ID in GA4 ermöglicht eine personenbasierte Analyse über Domains, Geräte und Apps hinweg. Dies führt zu höheren Deduplikationsraten und genaueren Einblicken in das Verhalten und die Präferenzen der Website-Besucher. Zusätzlich können produktbezogene Daten und Konversionen analysiert werden, um Strategien besser anzupassen und den Umsatz zu steigern.

User Explorer Reports: Detaillierte Einblicke in das individuelle Nutzerverhalten, einschließlich Sitzungs-Timelines und Interaktionen.
User Acquisition Reports: Trends in der Nutzerakquise über verschiedene Kanäle hinweg.
Active Users Reports: Retention Rates und Trends aktiver Nutzer im Zeitverlauf.

Attribution

Erweiterte Attributionsmodelle werden möglich, wenn Sie den Traffic aus verschiedenen Quellen messen, wodurch eine effektive Attribution mit Cross-Device- und Cross-Touchpoint-Tracking unter Verwendung einer UMID ermöglicht wird. Die maschinellen Lernmodelle von GA4 liefern Einblicke in die effektivsten Konversionspfade, was fundiertere Gebotsstrategien und Budgetallokationen ermöglicht.

Zielgruppensegmentierung und Aktivierung

Ein reichhaltigerer Datensatz ermöglicht eine nahtlose Kundenerfahrung, indem konsistente und relevante Botschaften über alle Kanäle hinweg geliefert werden. GA4 kann detaillierte benutzerdefinierte Zielgruppen basierend auf Nutzerverhalten und importierten Kundendaten erstellen, was prädiktive Kennzahlen wie Kauf- oder Abwanderungswahrscheinlichkeit verbessert.

Diese Zielgruppen können innerhalb des Google-Ökosystems (Ads, DV360, Search Ads 360, Ad Manager) und darüber hinaus aktiviert werden, um eine konsistente, kanalübergreifende Customer Experience sicherzustellen.

Nutzung der Google Analytics Data Layer

Die Google Analytics Data Layer bietet ein robustes Framework zur Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten über verschiedene Anwendungen hinweg, einschließlich Social Media, um die Nutzererfahrung auf einer Webseite zu verbessern.

Sie gewährleistet standardisiertes, flexibles und genaues Datenmanagement und ermöglicht Unternehmen, Erkenntnisse über Plattformen hinweg zu nutzen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und integrierte Analysen und Berichte für Social Media zu erstellen.

Personalisierungs-Engines: Echtzeit-Personalisierung von Inhalten auf Webseiten und in Apps.
Customer Data Platforms (CDP): Verbesserte Kundenprofile mit Verhaltensdaten.
Werbeplattformen: Verbesserte Targeting- und Retargeting-Kampagnen.
Data Warehouse/BI: Umfassende Dashboards und komplexe Analysen für ganzheitliche Kundenansichten.

Durch die Integration der Datenebene mit UMID profitieren Unternehmen von standardisierten Datenstrukturen, verbessertem Datenmanagement und einer verbesserten Nutzererfahrung.

Fazit: 6 Schritte zur Einrichtung von Google Analytics 4 mit Ihrem ID-Graphen

Durch die Nutzung eines ID-Graphen in ihren Web-Analytics-Tools können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen, die Effektivität ihrer Marketingbemühungen verbessern und bessere Nutzererfahrungen auf ihren Websites bieten, was letztendlich zu höherem Engagement und mehr Conversions führt. Hier ist ein sechs-Schritte-Ansatz, um Ihre Web-Analytics-Tools mit Ihrem eigenen ID-Graphen zu optimieren:

Schritt 1: Integration mit einer Tag-Management-Plattform – Integrieren Sie Google Analytics mit einem Tag-Management-System wie dem Google Tag Manager, um Daten effektiv zu sammeln. Entscheiden Sie sich je nach Geschäftsanforderungen für eine Einzel- oder Multi-Domain-Einrichtung.

Schritt 2: Einrichtung von GA4 mit einer UMID – Konfigurieren Sie GA4 so, dass es eine Universal Marketing ID als deklarierte Nutzer-ID sowohl für das Web- als auch das App-Tracking verwendet.

Schritt 3: Hinzufügen von Daten zu GA4 – Pflegen Sie Ereignisse und Kundendaten in Google Analytics basierend auf Ihrer UMID ein. Dies kann Offline-Ereignisse, demografische Kundendaten und AI/ML-Scores umfassen.

Schritt 4: Aktivierung von Zielgruppen im Google-Ökosystem – Nutzen Sie GA4-Zielgruppen für gezielte Kampagnen innerhalb des Google-Ökosystems, einschließlich Google Ads, DV360, Search Ads 360 und Ad Manager.

Schritt 5: Export von Zielgruppen außerhalb des Google-Ökosystems – Nutzen Sie GA4-Erkenntnisse und -Zielgruppen für Aktivierungen außerhalb des Google-Ökosystems, wie z.B. auf Meta-Plattformen, programmatische Werbung und eigene Kanäle.

Schritt 6: Nutzung der Datenebene – Verwenden Sie die GA-Datenebene für Echtzeitanforderungen und komplexe Trigger-Ereignisse, um Personalisierungs-, Test- und Optimierungsbemühungen zu verbessern.

Durch das Befolgen dieser Schritte können Sie das volle Potenzial von Google Analytics und ID-Graphen ausschöpfen und so überlegene Ergebnisse in Web Analytics und Marketing erzielen!

Lassen Sie sich jetzt beraten:

FAQ: Google Analytics mit einem ID-Graphen antreiben

Was ist ein ID-Graph und wie verbessert er Google Analytics 4?

Ein ID-Graph ist ein Tool in der Identity Resolution, mit dem Unternehmen Kundendaten über mehrere Quellen und Geräte hinweg zu verbinden. Durch die Verwendung von deterministischen Abgleichstechniken erstellt er einen Unique Identifier für jeden Nutzer. Dieser Unique Identifier ermöglicht es Google Analytics 4, Daten genauer zu analysieren, indem derselbe Nutzer über verschiedene Sitzungen, Geräte und sogar Social-Media-Konten hinweg erkannt wird. Dies führt zu tieferen Einblicken in das Nutzerverhalten, sodass Unternehmen Daten sammeln und den Traffic effektiver messen können, um letztlich ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Wie kann ein ID-Graph dazu beitragen, Datensilos in der Webanalyse zu reduzieren?

Datensilos entstehen, wenn Kundeninformationen in verschiedenen Systemen und Plattformen isoliert sind, was eine ganzheitliche Sicht auf das Nutzerverhalten verhindert. Ein ID-Graph löst dieses Problem, indem er Kundendaten aus verschiedenen Web-Analytics-Tools, Social-Media-Konten, CRM-Systemen und Offline Identifier integriert. Durch die Erstellung eines einheitlichen Kundenprofils können Unternehmen nachverfolgen, wie Nutzer über mehrere Kanäle interagieren, was zu einer nahtloseren Kundenerfahrung und fundierteren Entscheidungen führt.

Welche Vorteile bietet die Nutzung eines ID-Graphen für E-Commerce-Stores?

Für E-Commerce-Stores bietet ein ID-Graph mehrere Vorteile, darunter die Möglichkeit, wiederkehrende und neue Besucher genauer zu identifizieren. Er hilft, das Nutzerverhalten über mehrere Geräte und Sitzungen hinweg zu verfolgen und bietet tiefere Einblicke in den gesamten Traffic sowie in andere Kennzahlen wie Absprungrate und Verweildauer auf Landingpages. Diese umfassende Sicht ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingressourcen zu optimieren und personalisiertere Kundeninteraktionen zu schaffen, was mehr Kunden auf die Website bringt und den gesamten Traffic verbessert.

Wie hilft Identity Resolution in Web Analytics bei der Erreichung von Geschäftszielen?

Die Identity Resolution ist entscheidend für das Verständnis der gesamten Customer Journey, von der ersten Kontaktaufnahme über Social Media bis hin zum endgültigen Kauf auf einer E-Commerce-Seite. Durch die Verknüpfung von Datenpunkten über verschiedene Interaktionen und Plattformen hinweg können Unternehmen ein vollständigeres Bild des Nutzerverhaltens erhalten. Dies ermöglicht genauere Berichte, eine bessere Zielgruppenansprache in Marketingkampagnen und eine verbesserte Messung, wie Marketingmaßnahmen den Traffic beeinflussen. Letztendlich hilft dies Unternehmen, effektivere Strategien zu entwickeln, ihre Web-Analytics-Tools zu optimieren und ihre Geschäftsziele zu erreichen.

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