Google Analytics 4: Setup, Events und BigQuery

01 — Ansatz

GA4 ist ein Rohbau, kein Fertighaus

Wir arbeiten mit Google Analytics seit den Urchin-Tagen und haben Dutzende Properties von Universal Analytics nach GA4 gebracht. Die wichtigste Lektion daraus: GA4 bestraft Copy-Paste. Wer das alte Datenmodell einfach nachbaut, bekommt Events, die niemand auswertet, und Reports, die keiner versteht.

Deshalb starten wir nicht im Interface, sondern mit euren Fragen. Welche Entscheidungen sollen die Daten tragen? Daraus entsteht ein Messplan, und erst aus dem Messplan entsteht die Property. Alles, was keine Frage beantwortet, fliegt raus, bevor es gebaut wird.

02 — Aktuell

Was sich bei GA4 gerade ändert

GA4 entwickelt sich 2026 spürbar weiter. Seit Mai lässt sich Traffic aus KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Claude als eigene Quelle auswerten. Für viele unserer Kunden ist das inzwischen ein sichtbarer Kanal, den vorher niemand sauber zuordnen konnte. Dazu kommt die neue Source-Group-Dimension, die das Wirrwarr aus Schreibweisen wie facebook.com, m.facebook.com und l.facebook.com zu einer Quelle zusammenfasst. Attribution wird damit endlich lesbar.

Außerdem baut Google die Oberfläche in Richtung Planung um: Generated Insights auf der Startseite fassen seit Februar Anomalien und Veränderungen automatisch zusammen, und das Cross-Channel-Budgeting liegt in der Beta. Spannend, aber mit Vorsicht zu genießen: Die Vorschläge sind nur so gut wie die Conversion-Daten darunter.

03 — Disziplin

Setup und Migration ohne Altlasten

Ob Neuaufbau oder Übernahme einer gewachsenen Property: Wir prüfen zuerst die Grundlagen. Datenströme, interne Filter, Attributionseinstellungen, Aufbewahrungsfristen, Cross-Domain-Konfiguration. Klingt unspektakulär, entscheidet aber darüber, ob alle späteren Zahlen stimmen. Bei Migrationen dokumentieren wir, welche alten Metriken es in die neue Welt schaffen und welche bewusst nicht. So diskutiert danach niemand mit Zahlen aus zwei Systemen gegeneinander.

Wenn ihr nicht sicher seid, wo eure Property steht: Wir schauen kostenlos in euer Setup und geben euch eine ehrliche Einschätzung, was solide ist und was Aufmerksamkeit braucht. Schreibt uns einfach kurz.

04 — Disziplin

Event-Architektur mit Naming-Konvention

Events sind das Vokabular eurer Property. Wir legen eine Naming-Konvention fest, bevor das erste Custom Event live geht: einheitliches Schema, snake_case, klare Trennung von Event-Namen und Parametern, keine Duplikate zu den automatischen Events. Jedes Event steht im Messplan mit Auslöser, Parametern und Verantwortlichem. Die technische Umsetzung läuft über den Google Tag Manager, damit Änderungen versioniert und testbar bleiben.

05 — Disziplin

E-Commerce-Tracking, das der Buchhaltung standhält

Im Shop-Tracking steckt der Teufel im Items-Array: fehlende item_ids, Preise mal brutto, mal netto, Rabatte, die doppelt abgezogen werden. Wir bauen die komplette Kette von view_item über die Checkout-Schritte bis purchase und refund, mit konsistenten Item-Daten aus einer Quelle. Erst wenn GA4-Umsatz und Shop-Backend auf wenige Prozent übereinstimmen, geben wir das Setup frei. Refund-Tracking gehört dazu, denn ein ROAS ohne Retouren ist Wunschdenken.

06 — Disziplin

Audiences und Conversions für Google Ads

GA4 ist bei uns nie Selbstzweck, sondern Zulieferer für den Einkauf. Wir definieren Key Events so, dass Google Ads auf echte Wertsignale optimiert statt auf billige Mikro-Conversions, und bauen Audiences, die im Konto tatsächlich Arbeit leisten: Warenkorbabbrecher nach Warenkorbwert, Bestandskunden zum Ausschließen, Engagement-Segmente fürs Testen. Wie wir diese Signale im Konto einsetzen, steht auf unserer Seite zu Google Ads.

07 — Vertiefung

BigQuery-Export und Data-Quality-Checks

Der BigQuery-Export ist kostenlos aktivierbar und trotzdem nicht für jeden sinnvoll. Er lohnt sich, wenn ihr Rohdaten ohne Sampling braucht, Kohorten oder Customer Journeys über die Standard-Reports hinaus rechnen wollt oder GA4-Daten mit CRM und Shop verheiraten möchtet, etwa für eigene Dashboards. Für eine Property, deren Fragen die Oberfläche beantwortet, ist er nur ein weiterer Ort, an dem Daten herumliegen. Das sagen wir dann auch so.

Was immer dazugehört: laufende Data-Quality-Checks. Wir vergleichen GA4 regelmäßig gegen Backend-Zahlen, überwachen Event-Volumina auf Ausreißer und prüfen nach jedem Release, ob das Tracking noch feuert. Zusammen mit Server-Side Tracking bleibt so auch die Datenbasis stabil, wenn Browser und Adblocker strenger werden.