2022-12-13 | Article | Insights
Google Analytics 4 bietet nun ein Feature, das bislang Kunden der kostenpflichtigen Version - GA360 - vorbehalten war: den Datenexport zu BigQuery. Mithilfe des GA4 BigQuery-Exportes können Rohdaten auf Eventebene in BigQuery, eine leistungsstarke Analysedatenbank in der Google Cloud, geladen werden. Auf diese Weise können Sie Ihre GA4-Daten analysieren, modifizieren und anreichern. Anspruchsvolle Anwendungsfälle wie kanalübergreifendes Reporting, Integration von Offline-Daten oder Einsatz von Machine Learning auf Basis der Rohdaten in BigQuery erweitern die Möglichkeiten Ihrer GA4-Daten. Der GA4 BigQuery-Export steht Ihnen kostenlos und nun auch in der Standard-GA4-Version zur Verfügung.
Die Speicherung Ihrer GA4-Daten in BigQuery ist die Grundlage für eine erweiterte analytische Nutzung dieser. BigQuery ist für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert. Eine der Hauptfunktionen ist es, Datenanalysten zu ermöglichen, Abfragen von großen Datensätzen durchzuführen. Neben der Datenanalyse bietet BigQuery eine nahtlose Integration in andere Google Cloud-Dienste. So können Sie Ihre Daten z. B. für Machine Learning in Vertex AI nutzen. Neben GA4 können verschiedene andere Datenquellen in BigQuery angebunden werden, sodass die Daten aus diesen Datenquellen dort ebenfalls gespeichert und analysiert werden können. In BigQuery können diese Daten für erweiterte kanalübergreifende Berichte kombiniert und neu angeordnet werden.
Erstellen von Berichten in Business Intelligence-Tools von Drittanbietern
Der häufigste Anwendungsfall ist die Visualisierung von GA4-Daten in einer Berichtsplattform eines Drittanbieters. Einige Plattformen von Drittanbietern, wie Datorama, bieten direkte Verbindungen zu Google Analytics. Aber fast alle Plattformen von Drittanbietern bieten eine direkte Verbindung zu BigQuery. Ein weiterer Vorteil der Speicherung von Daten in BigQuery vor dem Laden in die Berichtsplattform eines Drittanbieters ist die Möglichkeit, historische Daten für einen unbegrenzten Zeitraum zu speichern.
Kombinieren von Daten aus anderen Kanälen für detaillierte Einblicke
Historische Daten und Visualisierung in einer Drittanbieterplattform sind ein guter erster Schritt für ein besseres Reporting. Mit BigQuery als leistungsstarker Analysedatenbank im Hintergrund können Sie mit kanalübergreifendem Reporting einen Schritt weiter gehen. Denken Sie zum Beispiel an einen Einzelhändler mit mehreren Filialen: Mit dem GA4 BigQuery-Export kann der Einzelhändler GA4-Daten mit den Bestellungen aus seinen Geschäften kombinieren. Marketingexperten können dann analysieren, wie das Verhalten auf der Website und das Offline-Kaufverhalten korrelieren.
Vorhersage der Conversion-Wahrscheinlichkeit mithilfe von Machine Learning
Der Export von Daten aus Ihren GA4-Properties nach BigQuery ist der erste Schritt für statistische Analysen und Machine Learning. Mit einer auf GA4-Daten basierenden Conversion Probability Prediction können Sie vorhersagen, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertieren werden und gezielt angesprochen werden sollten. Alternativ können Sie Kunden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertieren werden, von weiteren Kampagnen ausschließen, da sie auch ohne zusätzliche Werbung konvertieren werden. Für diesen fortgeschrittenen Anwendungsfall bietet BigQuery die notwendige technische Infrastruktur.
Der GA4-Export in BigQuery bietet die hoch entwickelteste Form der Darstellung von GA4-Daten. Jedes Ereignis (page_view, session_start, first_visit) wird als eine neue Zeile gespeichert. Innerhalb jeder Zeile sind für jedes Event alle Parameter verfügbar (Nutzereigenschaften, Datenschutzeinstellungen, Geräte- und Geoinformationen, Kauf- und benutzerdefinierte Attribute). Eine vollständige Liste der gespeicherten Ereignisse finden Sie in der am Ende des Artikels verlinkten Quelle. Wenn Sie benutzerdefinierte Ereignisse in Google Analytics erstellen, werden diese automatisch in BigQuery gespeichert.
Der BigQuery-Export für GA4 kann nahezu in Echtzeit oder nach einem täglichen Zeitplan ausgeführt werden. Das Setup für nahezu Echtzeit ermöglicht Ihnen die Erstellung von Berichten oder die Aktivierung von Anwendungsfällen mit den aktuellsten Daten. Die Preise richten sich danach, was Sie in BigQuery speichern und verarbeiten. Die Exportfunktion selbst ist in GA4 kostenlos nutzbar. Die Preise für den Streaming-Export liegen derzeit bei ca. 0,05 Euro pro 600.000 Google Analytics 4 Ereignisse, abhängig von der Größe der Events. Der tägliche Zeitplan verbraucht etwas weniger Rechenleistung und ist daher etwas preiswerter.
Um den BigQuery-Export für GA4 einzurichten, benötigen Sie zunächst ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter BigQuery-API und einen BigQuery-Datensatz. Nachdem Sie dies eingerichtet haben, können Sie die Verknüpfung in Google Analytics im Admin Bereich auf "Property" Ebene unter "Product Links" vornehmen. Hier können Sie zunächst “BigQuery Links” und anschließend das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt auswählen.
Der BigQuery-Export für GA4 ist eine der nützlichsten Funktionen für erweiterte Analysen. Sie ermöglicht eine detailliertere Berichterstattung, einen ganzheitlichen Überblick über verschiedene Kanäle und ist die Grundlage für erweiterte Machine Learning und Data Science Use Cases. Das Setup ist kostenlos und erfordert lediglich ein Google Cloud-Projekt. Bitte wenden Sie sich an Digitl, wenn Sie Fragen haben oder weitere Informationen benötigen.