Fakten von Fiktion trennen: Wie real sind die Probleme mit GA4?

Es gibt viele Beschwerden über Google Analytics 4 (GA4). Einige davon – zum Beispiel die Benutzeroberfläche – basieren auf den Erfahrungen der Benutzer. Andere basieren auf Wahrnehmung oder „Was ich gehört habe, ist…“

Das ist das Thema des letzten Teils unserer dreiteiligen Gesprächsreihe über Google GA4 mit Russ Ketchum, Produktdirektor von Google Analytics. (In den ersten beiden Teilen ging es darum, wie man die Berichte von Universal Analytics nachbildet und wie man die UA 360-Funktionen in GA4 nutzt.) Er gibt uns auch einen Ausblick auf kommende GA4-Entwicklungen. ( Interview aus Gründen der Klarheit und Länge bearbeitet.)

F: Der erste Grund ist, dass GA4 nicht so viel leistet wie Universal Analytics.

A: Ihre Fähigkeit, Web- und App-Daten in großem Maßstab zu kombinieren, war in UA unmöglich. Unterschiedliche Anwendungsfälle haben unterschiedliche Skalierbarkeitsanforderungen. Daher lässt sich GA4 auf verschiedene Arten skalieren, um den Anforderungen realer Unternehmen am besten gerecht zu werden. Gleichzeitig ist es wichtig zu bedenken, dass GA4 für ein anderes und sich schnell veränderndes Messökosystem entwickelt wurde – und im Hinblick auf neue Datenschutzerwartungen und -vorschriften skaliert werden muss und Unternehmen mit erweiterten Funktionen, wie z. B. Daten, einen Mehrwert bieten muss -getriebene Attribution als Standard.

F: Okay, als nächstes ist GA4 nur für Analyseexperten und große Unternehmen.

A: Das ist konstruktionsbedingt nicht der Fall. Aber natürlich gab es diesbezüglich Rückmeldungen, und wir nehmen das sehr ernst und haben uns wirklich intensiv damit beschäftigt, zu verstehen, wie wir diese Wahrnehmung ändern können. Es gibt ein paar Dinge, die ich besonders ansprechen möchte:

Erstens hängt der Eindruck, den Unternehmen von GA4 haben, stark davon ab, wann sie mit der Nutzung begonnen haben. Wir wussten, dass dies ein Balanceakt sein würde: Holen Sie sich echtes Feedback in großem Umfang und nicht den Shampoo-Slogan „Sie haben nur eine Chance, einen ersten Eindruck zu hinterlassen.“ Ich war schon immer ein großer Befürworter eines frühen Starts und einer schnellen Iteration, insbesondere wenn man nicht auf etwas iteriert, das sich im kritischen Pfad befindet. Bei einigen Early Adopters, die GA4 neben UA testeten, hinterließen die Produktlücken, die wir noch nicht geschlossen hatten, einen bleibenden Eindruck. Außerdem war es zu Beginn sehr technisch und für viele Vermarkter und Geschäftsinhaber weniger zugänglich.

Es gibt noch mehr, was ich erwähnen könnte, aber aus Zeitgründen möchte ich das herausgreifen, was meiner Meinung nach einer der größeren Faktoren ist, die zu der falschen Vorstellung beitragen, dass GA4 nur für Analysten ist: Das Explore-Modul. Wie wir bereits erwähnt haben, hat „Explore“ seine Wurzeln in der 360-Grad-Funktion „Erweiterte Analyse“ von UA. Wir haben anekdotische Beweise dafür, dass unsere Kunden das Explore-Modul mit UA vergleichen und nicht den Reporting-Arbeitsbereich, wie wir es beabsichtigt hatten, weil es ähnliche Designmerkmale wie UA aufweist und mehr „Flexibilität bietet, mit allen Daten jederzeit alles zu tun, was Sie wollen“. . Der Berichtsarbeitsbereich ist in GA4 äußerst leistungsstark und vermeidet viele der Fallstricke von Berichten in UA – aber genau wie das Ereignismodell erfordert er etwas mehr Voraussicht und Absicht, um das Beste daraus zu machen. Daher investieren wir aktiv in die Senkung dieser Messlatte.

F: Wir haben auch gehört, dass die GA4-Lernkurve zu steil ist.

A: Wir sind uns bewusst, dass dies eine große Veränderung ist und wenn Sie von UA ​​zu GA4 wechseln, müssen Sie alte Gewohnheiten genauso „verlernen“ wie Sie neue lernen müssen. Das Wichtigste, was Sie im Hinterkopf behalten sollten, ist, dass GA4 aus ganz bewussten Gründen so anders ist: Es ist so konzipiert, dass es realistischer auf das heutige Geschäftsumfeld eingeht und flexibel genug ist, um sich an die Zukunft anzupassen.

Über einiges davon haben wir bereits gesprochen, aber wir versuchen, diese Änderung im Hilfecenter, in den Schulungsvideos oder in der Analytics Academy so natürlich wie möglich zu gestalten. Wie ich bereits erwähnt habe, können Sie durch die Anpassung auch vertrautere Metriken und Dimensionen zurückbringen, wenn Sie eine bessere Verankerung in der alten Welt benötigen.

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F: Weil GA4 so anders ist, glauben die Leute, dass ihm viele Funktionen fehlen.  

Beim Entwurf von GA4 war und ist das Ziel „Use-Case-Parität“ und nicht „Feature-Parität“ – was im Allgemeinen bedeutet, dass es nur einen Weg geben sollte, einen Anwendungsfall zu erreichen. Und im absoluten Sinne ist das so einfach, wie die Dinge sein könnten.

Wenn Sie jedoch ein Kunde sind, der einen bestimmten Anwendungsfall durch eine andere Konstellation von Funktionen in UA erreicht hat – also auf Umwegen und unbeabsichtigt – dann verstehe ich das. Wenn man eine (auch geringfügige) Funktion wegnimmt, bricht die Fähigkeit, einen bestimmten Anwendungsfall zu erreichen, zusammen. Bei GA4 ist die Art und Weise, wie es tut, was es tut, jedoch bewusster als bei UA.

F: Welche neuen Funktionen/Verfeinerungen sind in Arbeit?

A: Hier sind einige der Bereiche, in die wir investieren

• API-UI-Parität: Kunden können mit einer zunehmenden Parität zwischen der API und der Benutzeroberfläche sowie programmgesteuertem Zugriff auf GA4-Funktionen über mehrere Plattformen hinweg rechnen.
• Neue Datenimportoptionen: Kunden können eine noch größere Flexibilität bei den Datentypen erwarten, die importiert werden können.
• Erweitertes maschinelles Lernen: Kunden können von zusätzlichen Erkenntnissen und Empfehlungen in der gesamten Benutzeroberfläche sowie Aktualisierungen von Funktionen wie Vorhersagemetriken profitieren, die zukünftige Aktionen der Benutzer vorhersagen.
• Größere Flexibilität bei Dimensionen und Metriken: Wir werden vordefinierte Dimensionen und Metriken einführen, größere Flexibilität bei der Definition benutzerdefinierter Metriken und zusätzliche Verfügbarkeit von Dimensionen und Metriken auf der gesamten Benutzeroberfläche.
• Aktualisierungen der Attributionsmodellierung: Kunden können eine noch größere Funktionalität erwarten, um auf Attributionserkenntnissen innerhalb verbundener Plattformen zu reagieren.

Bleib dran für mehr.