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GA4 und BigQuery: Das dynamische Duo

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: GA4 und BigQuery: Das dynamische Duo

GA4 und BigQuery: Jetzt für alle zugänglich

Vorbei sind die Zeiten, in denen nur GA360-Benutzer Zugriff auf die native BigQuery-Integration hatten. Sogar Benutzer der kostenlosen Version können ihre GA4-Daten jetzt problemlos mit BigQuery verbinden.

Bevor wir also zu weit voreilen, lassen Sie uns einige der größten Vorteile der Verbindung von GA-Daten mit BigQuery für diejenigen zusammenfassen, die diese Gelegenheit noch nie hatten oder genutzt haben:

  • Erweiterte Abfrage – Mit BigQuery können Sie anspruchsvollere Analysen durchführen, als dies mit der GA-Schnittstelle problemlos möglich ist. Sie können die Rohdaten auf unzählige verschiedene Arten in Scheiben schneiden und würfeln.
  • GA-Daten mit anderen Datenquellen verbinden – Abhängig von Ihrem Analyse-Setup können Sie Ihre GA-Daten mit anderen Datenquellen wie einer benutzerdefinierten Relationship-Management-Lösung (CRM) oder einer Enterprise-Resource-Planning-Lösung (ERP) verbinden.
  • Einfache Exportoptionen – BigQuery verfügt über native Integrationen mit vielen der beliebtesten Datenvisualisierungstools.

Diese Vorteile gelten sowohl für Universal Analytics als auch für GA4. Sie fragen sich also wahrscheinlich, warum es jetzt so viel wichtiger ist, dass beide zusammenarbeiten. Lassen Sie uns eintauchen, um Ihnen den Einstieg in GA4 und BigQuery zu erleichtern.

Fehlende Daten von der GA4-Schnittstelle

Vollständiger Ereignisparameterbericht

Anstelle von Ereigniskategorien, Aktionen und Beschriftungen verfügt GA4 über Ereignisparameter. Das ist spannend, da Sie in der kostenlosen Version bis zu 25 Ereignisparameter an jedes Ereignis anhängen können und in der neuen GA360 bis zu 100.

Die Anzahl der Möglichkeiten, die sich dadurch eröffnen, ist unglaublich. Der Nachteil besteht darin, dass auf diese Parameter innerhalb der Schnittstelle nicht im großen Maßstab zugegriffen werden kann.

Der Ereignisbericht zeigt lediglich die zugehörigen Metriken für jedes Ereignis an:

Wenn Sie auf ein bestimmtes Ereignis klicken, z. B. scrollen, können Sie nur die Parameter für die Ereignisse sehen, die innerhalb der letzten 30 Minuten stattgefunden haben:

Die andere Möglichkeit, Ereignisparameter zu analysieren, besteht darin, sie im Echtzeitbericht anzuzeigen:

Jetzt denken Sie vielleicht, dass Sie einfach die Ereignisparameter in eine Erkundung einbeziehen. Dies funktioniert jedoch nur, wenn Sie aus dem Parameter eine benutzerdefinierte Dimension erstellt haben.

Für Benutzer der kostenlosen Version sind nur 25 benutzerdefinierte Abmessungen möglich. Nicht alle Ihrer Ereignisparameter können benutzerdefinierte Dimensionen sein, und für diejenigen, die das neue GA360 verwenden und über mehr benutzerdefinierte Dimensionen verfügen, werden Sie wahrscheinlich nicht jeden Ereignisparameter als benutzerdefinierte Dimension hinzufügen.

Wie Sie sehen, gibt es keine gute Möglichkeit, Analysen zu Ereignissen innerhalb der Schnittstelle durchzuführen. Dies ist einer der Hauptgründe, warum die BigQuery-Integration nach der Migration auf GA4 von entscheidender Bedeutung ist.

Datenablauf

GA4 hat viel strengere Datenablaufgrenzen. Bisher konnten Sie in Google Analytics festlegen, dass Ihre Daten niemals ablaufen.

In GA4 sind Ihre Optionen für Daten auf Benutzerebene jedoch eingeschränkter, insbesondere in der kostenlosen Version. Für das kostenlose GA4 können Sie festlegen, dass Daten auf Benutzerebene nach 2 Monaten oder 14 Monaten ablaufen. Für neue GA360-Benutzer können Sie die Laufzeit auf 26, 38 oder 50 Monate verlängern.

💡 Google löscht die Daten aus der GA-Schnittstelle, aber Sie können immer über BigQuery darauf zugreifen, wenn Sie die native Integration verwenden.

Beachten Sie, dass diese Datenlöschung keine Auswirkungen auf aggregierte Berichte hat. Die Auswirkung davon wird im Abschnitt „Erkunden“ spürbar.

Für Benutzer der kostenlosen Version bedeutet dies, dass vollständige Jahresvergleiche (Januar – Dezember des letzten Jahres im Vergleich zu Januar – Dezember dieses Jahres) innerhalb der Benutzeroberfläche nicht möglich sind. Um diese Art von Analyse durchzuführen, müssen Sie dies in BigQuery tun.

Dies gilt auch, wenn Sie Daten aus Google Analytics direkt in ein Datenvisualisierungstool wie Data Studio exportieren. Die einzige Möglichkeit, mit der kostenlosen Version vollständige Jahresvergleiche durchzuführen, besteht darin, die Daten in BigQuery zu speichern und in Data Studio zu importieren.

Probenahme innerhalb von GA4

Einer der häufigsten Gründe, warum Benutzer ihre Daten jetzt in BigQuery importieren, ist, dass sie ihre Treffergrenzen innerhalb der Google Analytics-Benutzeroberfläche erreicht haben.

Glücklicherweise werden in GA4-Standardberichten niemals Stichproben durchgeführt, selbst wenn sekundäre Dimensionen oder Segmente angewendet werden. Dies ist eine Verbesserung gegenüber UA. Die erweiterten Berichte in GA4 unterliegen jedoch weiterhin einer Stichprobenerhebung nach 10 Millionen Treffern pro Abfrage in der kostenlosen Version oder 1 Milliarde Treffern pro Abfrage in New GA 360.

Das Schema

Wie Sie wahrscheinlich bereits festgestellt haben, unterscheidet sich GA4 grundlegend von Universal Analytics. Nachfolgend finden Sie nur einige Beispiele dafür, wie sich die Dinge verändern:

Daher macht es nur Sinn, dass die GA4-Schema wird viel anders sein als die aktuelles Schema.

Was es für das BigQuery-Schema bedeutet

Der Übergang von einer sitzungsbasierten Tracking-Philosophie zu einer treffbasierten Tracking-Philosophie macht das Abfragen von Informationen in BigQuery tatsächlich viel einfacher. Bei Universal Analytics müssen Sie jedes Mal, wenn Sie eine Abfrage mit einer trefferbasierten Dimension oder Metrik durchführen, die Verschachtelung aus der entsprechenden Sitzung aufheben.

💡Sicherzustellen, dass Sie Daten im gleichen Bereich abfragen, ist ein sehr wichtiger Schritt für die Durchführung erfolgreicher Abfragen.

Da jedoch in GA4 alles trefferbasiert ist, ist keine Aufhebung der Verschachtelung erforderlich, sodass die Identifizierung des Dimensions-/Metrikumfangs viel einfacher wird.

Lassen Sie uns rekapitulieren

Die in GA4 gesammelten Daten ermöglichen die Durchführung wesentlich ausgefeilterer Nachverfolgungen und Analysen. Allerdings können Benutzer das volle Potenzial des Tools nur dann ausschöpfen, wenn es mit BigQuery gekoppelt ist.

Die gute Nachricht ist, dass Google dies einfacher als je zuvor macht. Es ist jetzt für alle GA-Benutzer verfügbar, nicht nur für diejenigen, die die 360-Version verwenden. Das Abfragen von Daten, sobald sie in BigQuery vorliegen, ist viel einfacher, da Sie nicht die Verschachtelung einzelner Treffer aus Sitzungen aufheben müssen.

Wenn Ihr Unternehmen die Vorteile von BigQuery in der Vergangenheit noch nicht genutzt hat, planen Sie die Integration in Ihre digitale Analysestrategie. Es wird wichtig sein, das zu berücksichtigen Grenzen Und Kosten sind mit der Verwendung von BigQuery verbunden (sie sind für die meisten Organisationen minimal).

Stellen Sie sicher, dass Sie über die Ressourcen verfügen, um eine BigQuery-Instanz verwalten und einige der benötigten SQL-Abfragen ausführen zu können. Dies kann ein Schulungsprogramm erfordern, um Ihre Analysten auf den neuesten Stand zu bringen, oder Sie müssen darüber nachdenken, einen Teil dieser Arbeit an eine Agentur auszulagern.

BigQuery und GA4 sind wirklich ein dynamisches Duo und sollten zusammenarbeiten.

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