[GA4] Google Analytics-Kontostruktur
In Universal Analytics verwenden Sie Ansichten, um separate Datensammlungen zu erstellen, z. B. geografische Trennungen, Trennungen nach Geschäftsbereichen usw. In Google Analytics 4 gibt es keine Ansichten und Sie führen diese Art der Datentrennung anders durch. Die Granularität, mit der Sie Ihre Daten trennen und wie Sie den Zugriff darauf steuern, hängt von (1) Ihren Anforderungen und (2) davon ab, ob Sie Standard-Google Analytics oder Google Analytics 360 verwenden.
Beispiele für die Einrichtung eines Google Analytics-Kontos
Geschäft mit einer Website
Dieses Unternehmen verfügt über eine Website und ein Google Ads-Konto. Das Unternehmen muss die Daten nicht nach Region oder Branche trennen.
Google Analytics-Standardkontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für die Website
- Datenströme: Ein Datenstrom. Wenn das Unternehmen auch über eine App verfügt, ein separater Datenstrom für die App.
Angewandte Prinzipien
| Struktur | Begründung |
|---|---|
Ein Analytics-Konto. Wenn bereits ein Analytics-Konto vorhanden ist, muss kein neues erstellt werden. | Daten gehören einer einzelnen Entität an einem Ort. |
Eine Google Analytics 4-Property mit einem (Web-)Datenstrom. | Eine einzelne Eigenschaft stellt die Daten für jeden Aspekt der Site an einem Ort zur Verfügung. Das Marketingteam kann Zielgruppen aus jedem beliebigen Querschnitt von Website-Daten erstellen. Analysten können die geräteübergreifende Nutzung verstehen und erkennen, ob Bedarf für eine mobile Website oder App besteht. |
Ein Google Ads-Konto, das mit der Google Analytics 4-Property verknüpft ist. | Das Marketingteam kann Zielgruppen für Remarketing und Neukundengewinnung in Google Ads exportieren. |
Bildungseinrichtung/Unternehmen
Diese Organisation verfügt über eine Website und ein Google Ads-Konto.
Geschäftsanforderungen
Die Kontostruktur muss die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Die Studierenden überprüfen Kursangebote, melden sich für Kurse an und führen und verwalten Kursarbeiten online.
- Das Marketingteam muss in der Lage sein, Zielgruppen für Remarketing und Neukundengewinnung zu schaffen.
- Analysten möchten die geräteübergreifende Nutzung verstehen und wissen, ob Bedarf für eine mobile Website oder App besteht.
Google Analytics-Standardkontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für jede logische Benutzerbasis (institutionelle Website).
- Datenströme: Ein Datenstrom für die institutionelle Website.
Angewandte Prinzipien
| Struktur | Begründung |
|---|---|
Ein Analytics-Konto. Wenn bereits ein Analytics-Konto vorhanden ist, muss kein neues erstellt werden. | Daten gehören einer einzelnen Entität an einem Ort. |
Eine Google Analytics 4-Property mit einem (Web-)Datenstrom. | Eine einzelne Eigenschaft stellt die Daten für jeden Aspekt der Site an einem Ort zur Verfügung. Das Marketingteam kann Zielgruppen aus jedem beliebigen Querschnitt von Website-Daten erstellen. Analysten können die geräteübergreifende Nutzung verstehen und erkennen, ob Bedarf für eine mobile Website oder App besteht. |
Ein Google Ads-Konto, das mit der Google Analytics 4-Property verknüpft ist. | Das Marketingteam kann Zielgruppen für Remarketing und Neukundengewinnung in Google Ads exportieren. |
Geografisch verteilter E-Commerce-Händler, der Produkte über Web und App verkauft
Dieses Dachunternehmen verfügt über mehrere geografische Regionen und jede Region ist eine eigene Geschäftseinheit. Jede Region verfügt über eine eigene Website, ein eigenes Marketingteam und ein eigenes Google Ads-Konto. Die Dachgesellschaft verfügt außerdem über eine App (verfügbar für iOS und Android).
Geschäftsanforderungen
Die Kontostruktur muss die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Der Dachkonzern muss über einen globalen Überblick über die Daten aller Geschäftseinheiten verfügen.
- Es ist nicht erforderlich, dass jedes Unternehmen das rechtliche Eigentum an seinen Daten besitzt.
- Jede Geschäftseinheit möchte verstehen, wie sich die Benutzerreise über die Website und die App bewegt.
- Jede Geschäftseinheit muss ihre Daten unterteilen.
- Das Marketingteam für jede Geschäftseinheit verwendet den Link „Google Ads – Analytics", um Zielgruppen zu erstellen und zu teilen, und verwendet die Zielgruppen für Gebote in Google Ads.
Google Analytics-Standardkontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für eine einzelne logische Benutzerbasis
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Website. Ein Datenstrom für jede Version der App.
Google Analytics 360-Kontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für eine einzelne logische Benutzerbasis
- Untereigenschaften: Eine Untereigenschaft für jede Geschäftseinheit, die Daten unterteilen muss
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Website. Ein Datenstrom für jede Version der App.
Angewandte Prinzipien
| Struktur | Begründung |
|---|---|
Ein Analytics-Konto. Wenn bereits ein Analytics-Konto vorhanden ist, muss kein neues erstellt werden. | Die Dachgesellschaft ist das rechtliche Eigentum an den Daten aller Wirtschaftssubjekte. |
Eine Google Analytics 4-Property. | Eine einzige Eigenschaft mit Datenströmen für Web und App, um alle Daten für die Aufnahme in dieselben Berichte verfügbar zu machen. Sie können Daten für Websites und Apps nach Bedarf kombinieren, um zu sehen, wie Benutzer zwischen beiden wechseln. Der Dachkonzern hat eine einheitliche Sicht auf alle Daten und kann Daten zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten vergleichen. |
Eine Untereigenschaft für jedes regionale Team (360) | Jede regionale Einheit verfügt über eine eigene Untereigenschaft mit unterteilten Daten. Die Dachgesellschaft hat eine einheitliche Sicht auf alle Daten im Quellvermögen und kann Daten zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten vergleichen. |
Ein Datenstrom, der alle Websites regionaler Unternehmenseinheiten vereint. | Verwenden Sie einen Webdatenstrom für mehrere Domänen. |
Ein Firebase-Projekt für die Android- und iOS-Implementierungen der App. Das Firebase-Projekt ist mit der Google Analytics 4-Property verknüpft. Je ein Datenstrom für die iOS- und Android-Version der App (also zwei Datenströme). | Ein separater Datenstrom für jede App-Implementierung ermöglicht die Isolierung von iOS- und Android-Daten. |
Jedes Google Ads-Konto ist mit der Property verknüpft (Standard). | Wenn jedes Google Ads-Konto mit der einzelnen Property verknüpft ist, stehen Zielgruppen aus der Property jedem Google Ads-Konto zum Bieten zur Verfügung. |
Optional: Jedes Google Ads-Konto ist mit der entsprechenden Unter-Property (360) verknüpft. | Wenn jedes Google Ads-Konto mit der entsprechenden Unter-Property verknüpft ist, stehen Zielgruppen aus der Property jedem Google Ads-Konto zum Bieten zur Verfügung. |
Globaler Spieleentwickler mit mehreren Spielen im Play Store und App Store
Dieses Unternehmen verfügt über eine globale Marken-Website und eine separate Marketing-Website für jeden Spieletitel. Es verkauft mehrere Spieletitel im Play Store und App Store.
Geschäftsanforderungen
Die Kontostruktur muss die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Sammeln Sie First-Party-Daten von Websites und Apps, um Zielgruppen zu erstellen und Informationen zum Medienkauf zu liefern.
- Eine separate Umgebung für die Entwicklung, Inszenierung und Produktion jedes Spiels.
Google Analytics-Standardkontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für jede logische Benutzerbasis (Global-Brand-Site; Marketing-Site und App jedes Spieletitels).
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Website der globalen Marke. Ein Datenstrom für jede Marketingseite und einer für jede entsprechende Version der App.
Google Analytics 360-Kontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für jede logische Benutzerbasis (Global-Brand-Site; Marketing-Site und App jedes Spieletitels).
- Sammel-Property: Eine Sammel-Property, die Daten aus allen separaten Quell-Properties für eine ganzheitliche Ansicht zusammenführt
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Website der globalen Marke. Ein Datenstrom für jede Marketingseite und einer für jede entsprechende Version der App.
Angewandte Prinzipien
| Struktur | Begründung |
|---|---|
Ein Analytics-Konto. Wenn bereits ein Analytics-Konto vorhanden ist, muss kein neues erstellt werden. | Vereint Eigenschaften unter einem einzigen Konto, das einer einzigen juristischen Person gehört. |
Eine Google Analytics 4-Property für die globale Markenseite mit einem (Web-)Datenstrom. | Separate Messung der globalen Markenseite. |
Eine Google Analytics 4-Property für die Marketing-Website und App jedes Spieletitels. Jede Eigenschaft verfügt über einen (Web-)Datenstrom, einen iOS-(App-)Datenstrom und einen Android-(App-)Datenstrom. | Daten von jeder Marketing-Website und der zugehörigen App werden in derselben Property erfasst. Zugehörige Website- und App-Daten werden verwendet, um Zielgruppen zu erstellen und Informationen zum Medienkauf zu liefern. |
Ein Firebase-Projekt für jedes Spiel. Jedes Projekt ist mit der zugehörigen Immobilie verknüpft. Jedes Firebase-Projekt umfasst die Entwicklungs-, Staging- und Produktionsversionen des Spiels. | Ein separates Firebase-Projekt für jedes Spiel erstellt eine separate Umgebung für die Entwicklung, Bereitstellung und Produktion jedes Spiels. |
Optional: Ein separates Firebase-Projekt für jede Version des Spiels oder für eine Kombination von Versionen; zum Beispiel ein Projekt für die Entwicklungsversion und ein anderes Projekt für die Staging- und Produktionsversionen. | Sie können einzelne Spielumgebungen weiter nach Projekt unterteilen. Dies erfordert jedoch mehr Eigenschaften, wenn Sie die mit diesem Projekt verknüpfte Spielversion messen möchten. |
Optional: Roll-up-Immobilie. Jede Quelleigenschaft wird in eine Sammeleigenschaft eingespeist, die eine ganzheitliche Ansicht über das Web und die App bietet. | Sie können einzelne Spielumgebungen weiter nach Projekt unterteilen. Dies erfordert jedoch mehr Eigenschaften, wenn Sie die mit diesem Projekt verknüpfte Spielversion messen möchten. |
Nationale Versicherungsgesellschaft mit mehreren unabhängigen Tochtergesellschaften (Leben, Gesundheit, Hausbesitzer, Auto)
Dieses Unternehmen verfügt über eine Unternehmenswebsite, um Kunden Informationen bereitzustellen und Leads zu generieren, die eine Offline-Interaktion zum Abschluss von Verträgen erfordern (z. B. Telefon, Post, Verkaufsstelle). Jede Tochtergesellschaft verfügt über eine eigene Website, ein eigenes Marketingteam und ein eigenes Google Ads-Konto.
Eine Tochtergesellschaft (Auto) verfügt ebenfalls über eine App.
Geschäftsanforderungen
Die Kontostruktur muss die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Die Daten gehören einer einzelnen Geschäftseinheit an einem Standort.
- Daten von der Unternehmensseite müssen für Analysen verfügbar sein, um die Lead-Generierung und Inhaltsoptimierung zu verbessern.
- Jede Tochtergesellschaft muss ihre Daten unterteilen, damit das entsprechende Marketingteam Zielgruppen erstellen und die mit einem einzelnen Google Ads-Konto verknüpften Conversions verfolgen kann.
Google Analytics-Standardkontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für jede logische Benutzerbasis (Unternehmenswebsite; Website und App jeder Tochtergesellschaft).
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Unternehmenswebsite. Ein Datenstrom für jeden Tochterstandort und einer für jede entsprechende Version der App.
Google Analytics 360-Kontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für alle Websites und Apps (Unternehmenswebsite; Website und App jeder Tochtergesellschaft).
- Untereigenschaften: Eine Untereigenschaft für jede logische Benutzerbasis (Unternehmenswebsite; Website und App jeder Tochtergesellschaft).
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Unternehmenswebsite. Ein Datenstrom für jeden Tochterstandort und einer für jede entsprechende Version der App.
Angewandte Prinzipien
| Struktur | Begründung |
|---|---|
Ein Analytics-Konto. Wenn bereits ein Analytics-Konto vorhanden ist, muss kein neues erstellt werden. | Die Daten gehören einer einzelnen Geschäftseinheit an einem Standort. |
Eine Google Analytics 4-Property mit einem (Web-)Datenstrom für die Unternehmenswebsite (Standardkonto) | Ein einziger Eigenschafts- und Datenstrom für die Unternehmenswebsite stellt diese Daten für die Analyse zur Verfügung, um die Lead-Generierung und Inhaltsoptimierung zu verbessern. |
Für jede Tochterwebsite: (Standardkonto) Eine Google Analytics 4-Property mit einem (Web-)Datenstrom. Die Tochtergesellschaft der Autoversicherung benötigt außerdem einen (Android-App-)Datenstrom. | Ein einzelner Eigenschafts- und Datenstrom für jeden Tochterstandort hält die Daten jedes Standorts von den anderen getrennt. Die App- und Webdaten der Autoversicherungstochter werden im selben Objekt verfügbar sein. |
Eine Google Analytics 4-Property mit einem (Web-)Datenstrom für alle Websites (Unternehmens- und Tochterunternehmen). (360) | Eine einzige Quelleigenschaft und ein Datenstrom für alle Websites stellen diese Daten für die Analyse zur Verfügung, um die Lead-Generierung und Inhaltsoptimierung zu verbessern. Es ermöglicht auch die Erstellung von Untereigenschaften auf der Grundlage der Quelleigenschaft. |
Untereigenschaften für jede Tochtergesellschaft und die Unternehmenswebsite | Eine Untereigenschaft kann erstellt werden, um jede logische Kombination von Daten (Unternehmenswebsite oder Tochterwebsite) in eine eigene Datenansicht zu filtern. |
Ein Firebase-Projekt für die Android-App der Autoversicherungstochter. Das Firebase-Projekt ist mit dem Eigentum der Autoversicherungs-Tochtergesellschaft (Standardkonto) oder dem Quellvermögen (360-Konto) verknüpft. | Ein Firebase-Projekt für die Autoversicherungs-App schafft eine separate Umgebung für die App-Entwicklung. Durch die Verknüpfung des Firebase-Projekts mit der Autoversicherungs-Property werden die App- und Webdaten in derselben Property verfügbar (ebenso für die Quell-Property für 360-Konten). |
Die entsprechenden Google Ads-Konten und Tochter-Properties (Standardkonten) oder Unter-Properties (360-Konten) sind verknüpft. | Wenn das Google Ads-Konto für jede Tochtergesellschaft mit der entsprechenden Property verknüpft ist, sind Zielgruppen aus den Properties in den relevanten Google Ads-Konten verfügbar und Conversion-Daten aus den Google Ads-Konten sind in den relevanten Google Analytics 4-Properties verfügbar. |
Reiseunternehmen mit mehreren Marken, die in mehreren Ländern tätig sind
Dieses Unternehmen verfügt über mehrere Marken, jede mit einer Desktop-Website, einer mobilen Website und einer App. Jede Marke verfügt über ein eigenes Marketingteam und eigene Werbekonten.
Geschäftsanforderungen
Die Kontostruktur muss die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Die Daten müssen nach Ländern analysiert werden.
- Jedes Marketingteam muss seine eigenen Zielgruppen aufbauen und Conversions seinen verknüpften Werbekonten zuordnen.
Google Analytics-Standardkontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für jede logische Benutzerbasis (Unternehmenswebsite; Website und App jeder Marke).
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Unternehmenswebsite. Ein Datenstrom für jede Markenseite und einer für jede entsprechende Version der App.
Google Analytics 360-Kontostruktur
- Konto: Ein Konto. Die Daten gehören einer einzigen juristischen Person.
- Eigenschaft: Eine Eigenschaft für jede logische Benutzerbasis (Unternehmenswebsite; Website und App jeder Marke).
- Sammeleigenschaft: Eine Sammeleigenschaft zum gemeinsamen Anzeigen aller Entitäts- und geografischen Datensätze.
- Datenströme: Ein Datenstrom für die Unternehmenswebsite. Ein Datenstrom für jede Markenseite und einer für jede entsprechende Version der App.
Angewandte Prinzipien
| Struktur | Begründung |
|---|---|
Ein Analytics-Konto. Wenn bereits ein Analytics-Konto vorhanden ist, muss kein neues erstellt werden. | Die Daten gehören einer einzelnen Geschäftseinheit. |
Eine Google Analytics 4-Property pro Marke, jeweils mit:
| Eine Eigenschaft pro Marke ermöglicht:
Individuelle Datenströme für jede Plattform ermöglichen eine umfassende, vergleichende oder individuelle Analyse von Daten sowie den Aufbau plattformzentrierter Zielgruppen. |
Eine Sammel-Property, die alle Marken-Properties an einem Ort vereint (360 Konten) | Eine einzelne Sammeleigenschaft mit allen enthaltenen Quelleigenschaften ermöglicht eine ganzheitliche Ansicht der Daten auf Institutionsebene. |
Die markenspezifischen Google Ads-, Display & Video 360- und Search Ads 360-Konten sind mit den relevanten Properties verknüpft. | Jedes Marketingteam muss seine eigenen Zielgruppen aufbauen und Conversions verknüpften Anzeigenkonten zuordnen. |
Erweiterter Leitfaden und Referenz
Der Rest dieses Leitfadens enthält detaillierte Informationen für Unternehmen, deren Anforderungen über die Beispiele im obigen Abschnitt hinausgehen. Dieser erweiterte Leitfaden ist besonders relevant, wenn Sie Google Analytics 360-Kunde sind.
Inhaltsverzeichnis :- Konzepte und Definitionen
- Empfohlene Vorgehensweise
- Datenströme
- Search Console-Integration
- Passen Sie an, welche Berichte sichtbar sind
- Datenhygiene
- Datentransformationen
- Benutzerberechtigungen und Benutzerrollen
- 360-spezifische Funktionen: Untereigenschaften und Sammeleigenschaften
- Beispiele mit Untereigenschaften und Sammeleigenschaften
- Verlinkung: Google Ads, SA360 und DV360
Konzepte und Definitionen
Wenn Sie mehr über Google Analytics 4-Properties erfahren, könnten diese Artikel und Videos hilfreich für Sie sein:
- Einführung von Google Analytics 4 (GA4)
- Über Untereigenschaften (verfügbar mit Google Analytics 360)
- Über Sammel-Properties (verfügbar mit Google Analytics 360)
- Konto : Eine Sammlung von Eigenschaften, deren Daten einer einzelnen juristischen Person gehören und durch regionalspezifische Nutzungsbedingungen (TOS) geregelt werden.Ist es wichtig, dass die Daten aus jeder Region Eigentum einer bestimmten juristischen Person innerhalb dieser Region sind?
- Ja : Erstellen Sie mehrere Konten, eines für jede Region.
- Nein : Erstellen Sie ein Konto in der Region, in der sich Ihr Firmensitz befindet.
- Eigenschaft : Lebt innerhalb eines Kontos und stellt Daten für eine Benutzerbasis dar. Wenn Daten generell zusammen analysiert werden sollen (Produktlinie, Marke, Anwendung), sollten sich die Daten in einer Property befinden (die als Quell-Property fungieren kann, wenn Sie über Google Analytics 360 verfügen).Beziehen sich die von Ihnen erfassten Daten auf eine einzige logische Benutzerbasis? Wenn Sie Analytics mit anderen Produkten verknüpfen, möchten Sie den gesamten Datenbestand mit jedem Produkt teilen?
- Ja : Erstellen Sie eine Eigenschaft.
- Nein : Erstellen Sie für jede logische Benutzerbasis eine separate Eigenschaft oder Untereigenschaft.
- Datenstrom : Befindet sich innerhalb einer Immobilie und ist die Datenquelle einer App oder Website. Die beste Vorgehensweise besteht darin, maximal 3 Datenströme pro Property zu verwenden: 1 einzelnen Web-Datenstrom zur Messung der Web-Benutzerreise und jeweils 1 App-Datenstrom für iOS und Android.
- App-Datenstrom : Sie können einen Datenstrom für jede Kombination aus App-Paketname und Plattform haben.
- Web-Datenstrom : In den meisten Fällen sollten Sie einen einzelnen Web-Datenstrom verwenden, um die Web-Benutzerreise zu messen. Um eine konsistente Benutzer- und Sitzungsberichterstattung für domänenübergreifende Web-Journeys sicherzustellen, verwenden Sie einen einzigen Web-Datenstrom in Kombination mit domänenübergreifender Messung .
Empfohlene Vorgehensweise
Die folgenden Best Practices und Empfehlungen sollen ein breites Spektrum an Benutzern und Anwendungsfällen abdecken. Es kann Randfälle geben, in denen diese Leitlinien nicht anwendbar sind oder an bestimmte Umstände angepasst werden müssen.
Im Allgemeinen sollten Sie ein Konto pro Unternehmen und eine Eigenschaft pro Marke oder Geschäftseinheit einrichten (vorausgesetzt, Ihre Marken und Geschäftseinheiten sind einzigartige/unterschiedliche Betriebseinheiten mit separaten Interessengruppen/Analystengruppen).
Beispiel A
- Muttergesellschaft A: 1 Konto
- Marke X (Automobil): 1 Objekt
- Marke Y (Haushaltswaren): 1 Objekt
- Marke Z (Unterhaltungselektronik): 1 Objekt
In diesem Fall verfügt die Muttergesellschaft über ein Konto und drei verschiedene Eigenschaften, wobei jede Eigenschaft nur Daten enthält, die sich nur auf diese Marke/dieses Unternehmen beziehen.
Beispiel B
- Unternehmensunternehmen B: 1 Konto
- Produktlinie D (Hausratversicherung): 1 Objekt
- Produktlinie E (Autoversicherung): gleiche Eigenschaft wie D
- Produktlinie F (Lebensversicherung): gleiche Eigenschaft wie D & E
In diesem Fall hat sich das Unternehmen dafür entschieden, dass alle Geschäftsbereiche ihre Daten an eine einzige Immobilie senden. Sie haben möglicherweise Kunden, die regelmäßig mehrere Produkte verwenden oder häufig Upsell- oder Cross-Selling-Kampagnen zwischen Produkten nutzen. Daher ist es sinnvoll, alle diese Daten zusammen zu sehen. Diese Eigenschaft kann als Quelleigenschaft für Untereigenschaften für die Analyse einzelner Produktlinien dienen (siehe unten).
Beispiel C
- Kleinunternehmen C (z. B. Joe's Delikatessengeschäft): 1 Konto
- Alle Produkte (Fleischwaren, Sandwiches, Getränke usw.): 1 Objekt
In diesem Beispiel ist Joe's Delikatessengeschäft ein kleines Unternehmen und benötigt nicht mehrere Immobilien. Sie analysieren alle ihre Daten gemeinsam für ihr Online-Delikatessen-Liefergeschäft, da Kunden häufig mehr als ein Produkt kaufen und Joe's Delikatessengeschäft keine unterschiedlichen Geschäftszweige hat. Eine einzige Eigenschaft für alle ihre Daten ist sinnvoll.
Datenströme
Jede Quelleigenschaft verfügt über Datenströme von einer App und/oder Website, die eingehende Daten bereitstellen. Ein Datenstrom ist daher einfach eine Website oder App, die Daten an eine bestimmte GA4-Property sendet.
Wir empfehlen:
- 1 Web-Datenstrom pro Property
- 1 iOS-Datenstrom pro Objekt
- 1 Android-Datenstream pro Property
Search Console-Integration
Sie können eine GA4-Property mit der Search Console verknüpfen . Dies bringt umfangreiche neue Daten in Google Analytics, etwa Suchanfragen aus der organischen Google-Suche, und Dimensionen für die Berichterstellung, etwa die Zielseite.
Sie müssen entscheiden, welche Property mit welcher Search Console-Property verknüpft werden soll. Wenn Sie Unter-Propertys und Sammel-Propertys verwenden, müssen Sie auswählen, ob eine Verknüpfung zur Quell-Property, zur Unter-Property oder zur Sammel-Property erstellt werden soll.
Das Einrichten der Verknüpfung zwischen Ihrer GA4-Property und Ihrer Search Console-Property ist ein schneller und unkomplizierter Vorgang, der auf der GA4- Administratorseite durchgeführt werden kann. Beachten Sie, dass Sie ein verifizierter Site-Administrator für die Search Console-Property sein und über die Administratorrolle für die Google Analytics 4-Property verfügen müssen, um den Link einzurichten.
Passen Sie an, welche Berichte sichtbar sind
Mit den Eigenschaften von Google Analytics 4 haben Sie die volle Kontrolle darüber, welche Berichte angezeigt werden , welche Messwerte und Dimensionen in diesen Berichten enthalten sind und welche Diagramme in Ihren Berichten enthalten sind. Sie können eine ganze Berichtssammlung einrichten, die nur für eine bestimmte Gruppe relevant ist, zum Beispiel das Marketingteam (beachten Sie jedoch, dass Sie den Zugriff auf diese Sammlungen nicht einschränken können; alle Immobilienbenutzer können sie sehen). Auf diese Weise können Sie GA4 so anpassen, dass die relevantesten Berichte zuerst angezeigt werden oder am einfachsten zugänglich sind, ohne dass Sie sich durch Berichte wühlen müssen, die Sie möglicherweise nicht benötigen.
Beispiel für die Berichtssammlung des Marketingteams:
Sie können die spezifischen Berichte innerhalb jeder Sammlung anpassen. Beispielsweise verfügen die meisten Tabellenberichte über die Metrik „Gesamtumsatz", die in der Standardberichtskonfiguration angezeigt wird. Das ist großartig, wenn Sie als E-Commerce-Unternehmen Umsatzdaten versenden und möchten, dass Ihre Teams diese analysieren können. Wenn Sie jedoch keine Umsatzdaten zum Melden in Google Analytics haben, zeigt diese Spalte für jede Zeile einen Wert von 0,00 $ an. Wenn es sich nicht um eine relevante Kennzahl für Ihr Unternehmen handelt, können Sie sie entfernen und Ihre Berichte aufräumen.
Veranstaltungsbericht mit der Metrik „Gesamtumsatz":
Schnittstelle bearbeiten (klicken Sie auf das „X" neben der zu entfernenden Metrik):
Bewerben und sparen ohne die Kennzahl „Gesamtumsatz":
Dieser Bericht ist jetzt viel übersichtlicher für ein Unternehmen, das keine Umsatzdaten in Google Analytics hat (oder nicht anzeigen möchte).
Best Practices für die Datenhygiene
Achten Sie nicht nur darauf, Ihre Berichte zu filtern, um bestimmte Daten einzuschließen oder auszuschließen, sondern achten Sie auch besonders auf die Datenhygiene. Dazu gehört der Ausschluss von internem IP-Verkehr, der Ausschluss unerwünschter Verweise und die Sicherstellung, dass die domänenübergreifende Messung ordnungsgemäß eingerichtet ist.
Internen IP-Verkehr ausschließen
Das Entfernen des internen IP-Verkehrs aus Ihren Datensätzen kann für viele Unternehmen, die viel Mitarbeiterverkehr auf ihrer Website verzeichnen, ein wichtiger Einrichtungsschritt sein, beispielsweise für einen Supporttechniker, der bei der Arbeit mit einem Kunden häufig auf Help-Center-Artikel auf der Website seines Unternehmens verweist . Dadurch wird sichergestellt, dass die Mitarbeiter Ihres Unternehmens (interne Benutzer) Ihre Analysedaten, die für die Berichterstattung über externe Kundenanwendungsfälle gedacht sind, nicht verfälschen. Dies ist jetzt ein voreingestellter Filter in GA4:
Entfernen Sie unerwünschte Empfehlungen
Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt der Datenhygiene ist der Ausschluss unerwünschten Empfehlungsverkehrs. Dadurch können Sie Daten aus bestimmten Verweisquellen aus Ihren Produktionsdaten heraushalten, indem Sie das Ereignis beibehalten, aber den Verweis ignorieren, sodass die Traffic-Zuordnung nicht beeinträchtigt wird. Auch dies ist jetzt eine vordefinierte Konfiguration in GA4:
Domainübergreifendes Tracking einrichten
Ein häufiges Problem für Google Analytics-Nutzer ist schließlich schon immer der Umgang mit domänenübergreifendem Datenverkehr. Bisher mussten Sie das domänenübergreifende Tracking entweder über den Google Tag Manager oder Ihr TMS oder durch harte Codierung auf Ihrer Website einrichten. Dies erforderte einen zusätzlichen Aufwand, der für Google Analytics-Nutzer nicht immer machbar war, und führte daher oft zu Problemen mit der Datenhygiene, was zu neuen oder überhöhten Sitzungszahlen und Verweisen von Ihren eigenen Domains führte. Mit Google Analytics 4 lässt sich dies ganz einfach über die Benutzeroberfläche einrichten, um Ihre Datenhygiene zu verbessern:
Datentransformationen
In Universal Analytics werden Datentransformationen als Teil der Filterkonfiguration behandelt. Erzwingen Sie beispielsweise, dass alle Werte für eine bestimmte Dimension, z. B. utm_campaign, in Kleinbuchstaben geschrieben werden. Dies kann jetzt durch die Erstellung und Änderung von Ereignissen in Google Analytics 4-Eigenschaften gehandhabt werden.
Angenommen, Sie stellen beispielsweise fest, dass ein bestimmtes Ereignis zweimal, jedoch auf zwei verschiedene Arten, an Ihre GA4-Property gesendet wurde. Möglicherweise wird das „start_now"-Ereignis, das zu einer Schlüsselaktion auf Ihrer Website führt, auf mehrere Arten („start_now" und „startNow") an GA4 gesendet, weil es an mehreren verschiedenen Stellen auf Ihrer Website erscheint, die von verschiedenen Teams unwissentlich entwickelt wurden Dinge anders codiert. Dies ist ein häufiges Szenario, das sich auf Ihre Datenqualität auswirken kann. Sie können dies jedoch jetzt beheben, indem Sie Ereignisse in der Benutzeroberfläche erstellen und ändern.
Um dieses Problem zu beheben, klicken Sie im Abschnitt „Konfigurieren" Ihrer GA4-Property auf „Ereignis ändern" .
Sie gelangen zu diesem Bildschirm, in dem Sie die Änderungen angeben können, die Sie vornehmen möchten. In diesem Fall wählen Sie aus, welches „Jetzt starten"-Ereignis Sie behalten möchten, und ändern das andere entsprechend. Das folgende Beispiel zeigt, dass jedes Ereignis mit dem Namen „startNow" so geändert wird, dass es stattdessen den Ereignisnamen „start_now" erhält. Dadurch werden diese beiden Ereignisnamen künftig zu einem einzigen Namen zusammengefasst. Mit einer einzigen Zeile für dieses Ereignis sehen Ihre Berichte viel übersichtlicher aus.
Benutzerberechtigungen und Benutzerrollen
Google Analytics 4-Properties führen optimierte und intelligentere Rollen- und Einschränkungsfunktionen ein. Zu den Standardrollen gehören jetzt Folgendes:
- Administrator : jemand mit vollständiger Kontrolle über das Konto
- Bearbeiter : jemand, der vollen Bearbeitungszugriff auf Daten und Einstellungen hat, aber keine Benutzer verwalten kann
- Analyst : jemand, der neben der Anzeige von Daten und Konfigurationen auch gemeinsame Assets erstellen und bearbeiten kann
- Betrachter : jemand, der Berichtsdaten und Konfigurationseinstellungen sehen kann
Darüber hinaus bieten GA4-Eigenschaften die Möglichkeit, Kosten- und Umsatzdaten innerhalb der Berichtsoberfläche basierend auf einer zugewiesenen Dateneinschränkungsrolle „Keine Kostenmetriken" oder „Keine Umsatzmetriken" auszublenden. Dies ist eine nützliche Ergänzung zu Benutzerberechtigungen, um vertrauliche Geschäftsdaten zu schützen und gleichzeitig bestimmten Zielgruppen Zugriff auf Website- und Verhaltensdaten zu ermöglichen.
360-spezifische Funktionen: Untereigenschaften und Sammeleigenschaften
Untereigenschaften
Unter-Properties sind eine neue Art von Google Analytics 4-Property, die für Google Analytics 360-Konten verfügbar ist. Sie ermöglichen Ihnen, eine Teilmenge der Daten zu erstellen, die in einer Quelleigenschaft enthalten sind. Untereigenschaften ersetzen die Notwendigkeit von Ansichten. Sie können beispielsweise eine Untereigenschaft erstellen, die eine Teilmenge der Daten in Ihrer Quelleigenschaft enthält, und bestimmten Benutzern Zugriff nur auf diese Untereigenschaft gewähren. Darüber hinaus bieten Untereigenschaften Funktionen rund um Datenhygiene, Daten-Governance, Benutzer-Governance und Feature-Governance, die den Nutzen der Verwendung von GA4 für größere Unternehmen und Konzerne deutlich erhöhen.
Sie können eine Unter-Property aus jeder Quell-Property erstellen, aber keine Unter-Property aus einer Sammel-Property. Untereigenschaften haben eine Eins-zu-eins-Beziehung mit einer Quelleigenschaft.
Datenamt
Einer der größten Anwendungsfälle für Untereigenschaften ist die Datenverwaltung – die Steuerung, welche Daten in eine Eigenschaft einbezogen oder davon ausgeschlossen werden. Mit Untereigenschaften können Sie Daten ein- oder ausfiltern, um den Datensatz zu erstellen, der für eine bestimmte Zielgruppe oder einen bestimmten Anwendungsfall benötigt wird. Dies ermöglicht eine bessere Organisation Ihrer Daten, um sie für bestimmte Zielgruppen leichter zugänglich zu machen.
Dies war eine häufige Verwendung von Ansichten in Universal Analytics, beispielsweise das Erstellen einer Ansicht nur für Ihren Nordamerika-Verkehr oder das Erstellen einer Ansicht nur für die Daten der Marketing-Website. Durch die Trennung dieser Datensätze kann jede Gruppe schneller und einfacher auf ihre Informationen zugreifen, auch wenn sie mit etwas mehr Filterung in der Quelleigenschaft das Gleiche hätte erreichen können. Mit Untereigenschaften können Sie dies mit Import- und Exportfiltern von einer Quelleigenschaft zu einer Untereigenschaft für diese Art von Anwendungsfällen erreichen.
Daten können mithilfe jedes Ereignisses oder jeder benutzerdefinierten Dimension, die in der Quelleigenschaft erfasst wird, in eine Untereigenschaft gefiltert werden.
Benutzerverwaltung
Ein weiterer Anwendungsfall für Untereigenschaften sind Benutzer-Governance-Anforderungen. Ein Beispiel hierfür wäre, wenn Sie strenge Unternehmensrichtlinien haben, die besagen, dass eine Region (z. B. Nordamerika) eine bestimmte Teilmenge der mit ihrer Region verbundenen Daten sehen kann, eine andere Region (z. B. Südamerika) jedoch keinen Zugriff haben sollte zu den Daten. Mithilfe von Untereigenschaften können Sie Daten für jede Region innerhalb ihrer eigenen Eigenschaft einschränken, sodass kein Zugriff außerhalb der entsprechenden Region möglich ist.
Diese Denkweise gilt in ähnlicher Weise für Geschäftsbereiche, die ihre Daten für ihre eigenen betrieblichen Anforderungen getrennt aufbewahren müssen oder Daten zwischen der Marketing-Website und dem Produkterlebnis trennen müssen, wenn Ihr Unternehmen Gründe hat, dass ein Team die Daten nicht sehen sollte eines anderen Teams.
If you do not need to restrict access to data, but instead just need to point a certain subset of users to certain data sets, report customization and report collections may be a better solution. For example, you could create a collection of reports specifically tailored to the marketing team so they can more easily navigate to the data relevant to them. These features help to organize data in an easy-to-access format for specific audiences and come at no additional cost.
Roll-up properties
A roll-up property contains data from two or more properties. A roll-up property can include data from ordinary properties and subproperties, but not other roll-up properties. They enable a broader view of a business across products, brands, or regions by bringing together data from multiple properties within the same account. Roll-up properties in GA4 and UA support similar use cases.
Roll-up properties function in much the same way as any other property. Each roll-up property has its own quota for custom dimensions, custom metrics, user properties, and more. All settings are controlled from within the roll-up property (roll-up properties do not inherit settings from their source properties), and are specific to the needs of the roll-up property and roll-up user base.
Cost considerations
Each event that is sent to a subproperty or a roll-up property is processed again, which incurs an additional cost to the 360 account. Each additional event hit is charged at half the rate of the initial event hit. In other words, each subproperty or roll-up property hit costs 0.5 of an event hit.
To help you get a better understanding of how your setup may impact your billing, you can use a new feature called "Bill Preview", available to Google Analytics Certified Partners to help their customers get a better understanding of potential GA4 360 costs.
Examples with subproperties and roll-up properties
If we revisit some of our examples from the beginning of this guide, we can see how these scenarios look from a set-up perspective.
Enterprise company with several complementary lines of business
- Enterprise company B: 1 account
- Product line D (home insurance): 1 property
- Product line E (car insurance): same property as D
- Product line F (life insurance): same property as D & E
In this case, the enterprise company has 1 account with 1 source property. While there are different lines of business which may need to analyze data separately, the products are complementary and there is often a need to analyze multiple products together, so they have decided to send all product data into the same source property. The specific product teams, however, need to be able to analyze their data separately. Due to high volumes of traffic in the overall property, they have elected to create subproperties for each line of business.
Parent company with several brands
- Parent company: 1 account
- Brand X (automotive): 1 property
- Brand Y (household goods): 1 property
- Brand Z (consumer electronics): 1 property
In this case, the parent company has 1 account with 3 source properties, one for each brand. Each individual brand operates separately and needs to analyze their data separately, so they each have their own source property. The parent company, however, would like to see all of their brands rolled up into a single property so that they can have a good understanding of total users, total revenue, and more. In this case, the parent company will create a roll-up property with all 3 brand properties as sources for the roll-up. This will give them the holistic view they need, while allowing the brands to remain independent from one another.
Let's elaborate on this example. This parent company has a loyalty rewards program that extends across all of their individual brands. When a user participates in this loyalty program, they have a unique rewards ID that we can associate with the user as a user property and/or as a parameter on every event.
The rewards team works at the parent company level, and needs to see data for loyalty program participants across all brands together in the same property. We can achieve this by using a combination of subproperties and roll-up properties so that the rewards team has their own data set to work with. Each source property would produce a subproperty with data just for rewards participants, and then all three subproperties would be pushed into a roll-up property for rewards data.
Global enterprise with regions and subregions
In this case, the global enterprise account has 3 regional roll-up subproperties with 2 source subproperties each.
Linking: Google Ads, SA360, and DV360
Google Ads
In Google Analytics 4 properties, there are a few enhancements to Ads linking, however, the premise remains the same. You can link your Google Ads account to your Google Analytics 4 property in order to share audiences and site stats to Google Ads and benefit from Google Ads reporting data in your GA4 property. Linking to an Ads account is at the Google Analytics property level. You can link a source property, a subproperty, or a roll-up property.
An important change from Universal Analytics to Google Analytics 4 to keep in mind: In Universal Analytics, you have to select each Ads account to export an audience to, with a maximum of 10. In GA4 properties, you share an individual audience with all linked accounts. With this change, sharing becomes much easier, but you must share all audiences or none, so keep that in mind as you develop your Google Analytics 4 audiences.
When you link your GA4 property and Google Ads account, you are able to see site stats in Google Ads. This feature exports behavioral engagement data from Google Analytics directly into the Google Ads user interface. While you can set up a link to any property type, we recommend that you only link to either the source property or the subproperty (but not both): this avoids the double counting that would occur if you linked to both a source property and a subproperty.
Audiences can be shared from any GA4 property (ie ordinary property, subproperty, or roll-up property) to Google Ads, but keep in mind that an audience from a subproperty or a roll-up will have different data than the source ( ordinary ) property, due to filtering or multiple data sets. This is important to note when using audience targeting in Google Ads.
Similarly, conversions are dependent on the linked property type. You don't want to import the same conversion type from a source property, a subproperty, and a roll-up property, so the best practice recommendation is to link the source GA property to Google Ads and export your conversions only from the source. An exception to this may be if you have regional-specific Ads accounts, which you may need to link at the subproperty level instead.
Search Ads 360
At its initial launch, the SA360 integration will support data inheritance from the source property to a subproperty or a roll-up property. This means that if the link is established on the source property, the subproperty or roll-up property will receive data from SA360, but the subproperty or roll-up cannot control or set up the link itself.
An important change from Universal Analytics to Google Analytics 4 properties to keep in mind: In Universal Analytics, you have to select each account to export an audience to, with a maximum of 10. In Google Analytics 4 properties, you will share an individual audience with all linked accounts. With this change, sharing becomes much easier, but you must share all audiences or none. Keep this in mind as you develop your Google Analytics 4 audiences.
Display and Video 360
At its initial launch, the DV360 integration supports data inheritance from the source property to a subproperty or a roll-up property. This means that if the link is established on the source property, the subproperty or roll-up property will receive data from DV360, but the subproperty or roll-up cannot control or setup the link itself.
An important change from Universal Analytics to Google Analytics 4 properties to keep in mind: In Universal Analytics, you have to select each account to export an audience to, with a maximum of 10. In Google Analytics 4 properties, you share an individual audience with all linked accounts. With this change, sharing becomes much easier, but you must share all audiences or none. Keep this in mind as you develop your Google Analytics 4 audiences.
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