Google Analytics App + Web – Ein detaillierter Blick auf die neue Funktionalität

Kürzlich hat Google eine neue App + Web-Funktion eingeführt, mit der Sie Daten von Websites und mobilen Anwendungen in einer Google Analytics-Property kombinieren können. Diese neue Funktionalität soll Unternehmen das Leben erleichtern, die Benutzeraktionen über verschiedene Plattformen hinweg verfolgen und analysieren möchten.

Derzeit befindet sich App + Web im Beta-Test und wird sicherlich weiterentwickelt und verbessert. Wir haben es jedoch bereits getestet, seine Datenstruktur überprüft und die integrierte Exportfunktion für Google BigQuery ausprobiert. Wir freuen uns darauf, unsere ersten Eindrücke mit Ihnen zu teilen.

Im Standard-Google Analytics ist alles um Sitzungen herum aufgebaut. App + Web weicht davon ab und verwendet ein Datenmodell, das auf Ereignissen, Parametern und Benutzern basiert. Es verwendet im Prinzip das gleiche Datenschema wie Google Analytics for Firebase und hat die gleiche Funktionalität, nur ergänzt um neue Features.

Einerseits wird dieser Ansatz den Produktanalysten das Leben erleichtern, da Daten von Websites und Anwendungen im gleichen Format gesammelt werden. Andererseits müssen aufgrund der neuen Struktur und Datenverarbeitungslogik bestehende Berichte neu erstellt werden.

Anstelle der üblichen benutzerdefinierten Parameter auf Treffer-, Sitzungs-, Produkt- und Benutzerebene verwendet die Beta-Version von App + Web Ereignisparameter und Benutzereigenschaften. Auf den ersten Blick scheint dies Ihre Möglichkeiten einzuschränken. Tatsächlich bleiben nur Optionen auf Benutzer- und Trefferebene verfügbar. Darüber hinaus ist nicht klar, ob es notwendig sein wird, ein separates Metriksystem für vorhandenes benutzerdefiniertes Tracking wie z. B. benutzerdefinierte Dimensionen zu entwickeln und zu implementieren.

Wir freuen uns über Enhanced Measurement – ​​eine coole Option, die das Hinzufügen neuer Tags zu Ihrer Website überflüssig macht. Zusätzlich zu Ereignissen (die automatisch in App + Web erfasst werden) können Sie Seitenaufrufe und Scrollen, Klicks, Websitesuchen, Videoaufrufe und Dateidownloads verfolgen. Um ihr Tracking zu konfigurieren, aktivieren Sie einfach die Option in den Ressourceneinstellungen.

Wenn Sie das SDK oder gtag.js verwenden, können Sie mit App + Web einige Benutzereigenschaften erfassen, ohne Ihrer Website zusätzlichen Code hinzuzufügen. Beispielsweise können Sie demografische Daten, Gerätemarke, Gerätemodell und -typ, Benutzersprache und Benutzerinteressen erfassen. Diese Eigenschaften können als Parameter für Zielgruppen und allgemeine Filter in Berichten verwendet werden.

Ein weiterer App + Web-Bonus ist ein benutzerdefinierter Verkaufstrichterbericht (auch bekannt als „Spezialtrichter“), der zuvor nur für Google Analytics 360-Benutzer verfügbar war.

Darüber hinaus bietet dieser Bericht in der neuen App + Web-Property weitere Möglichkeiten. So stehen beispielsweise statt fünf Stufen nun maximal zehn zur Verfügung. Sie können ein Zeitlimit zwischen den Schritten festlegen, optionale Schritte verwenden usw. Solche flexiblen Einstellungen helfen Ihnen, die wichtigen Schritte für die Konvertierung zu bestimmen und herauszufinden, in welcher Phase des Trichters Benutzer verloren gehen, ohne Berichte mit Tools von Drittanbietern erstellen zu müssen.

Die bekannten Echtzeitberichte werden in App + Web durch die StreamView-Funktion ersetzt. Einerseits bietet es mehr Details: Sie können mehr Daten über Benutzer sehen, die Ihre Website oder Anwendung in der letzten halben Stunde besucht haben. Andererseits liefert StreamView keine Daten zu Verkehrsquellen, die in Google Analytics in Echtzeit verfügbar sind.

Das DebugView-Tool wurde ebenfalls von Firebase zu App + Web migriert, was das Testen und Einführen neuer Funktionen auf der Website erheblich vereinfacht.

Im Vergleich zum Standard-Google Analytics hat App + Web strengere Beschränkungen für Einstellungen sowie für die Anzahl und Namen von Ereignissen und Parametern.

In App + Web können Sie beispielsweise Folgendes verwenden:

• Bis zu 500 eindeutige Ereignisse (außer automatisch) (max. 40 Zeichen für einen Ereignisnamen)
• Bis zu 15 Conversion-Ereignisse (ähnlich wie Ziele in GA)
• Bis zu 25 Parameter pro Ereignis (max. 100 Zeichen für den Wert eines übertragenen Parameters)
• Bis zu 25 Benutzereigenschaften
• Bis zu 50 Zuhörer

Solche Einschränkungen können den Betrieb großer und mittelständischer Unternehmen mit großen Standorten beeinträchtigen, die viele zusätzliche Parameter erfassen. Beispielsweise werden fünfzehn Conversion-Ereignisse für Unternehmen mit einer großen Anzahl von Mikro-Conversions nicht ausreichen.

Die App + Web-Oberfläche ähnelt eher Firebase als dem Standard-Google Analytics, sodass Sie einige Berichte nicht finden werden, die für Vermarkter wichtig sind. So gibt es beispielsweise keine Reports zu Traffic-Quellen, Kostenanalysen, E-Commerce oder Site Search, keine Gruppierung von Werbekanälen etc.

Auch das Hochladen von Daten zu Werbekosten und Offline-Daten in App + Web ist weiterhin nicht möglich. Und es gibt keine Möglichkeit, die Dauer der Sitzung anzupassen, die standardmäßig 30 Minuten beträgt. Vielleicht werden einige dieser Funktionen erscheinen, wenn App + Web aus dem Betatest herauskommt.

Bisher hat App + Web keine direkte Integration mit Google BigQuery: Daten werden über Firebase hochgeladen und diese Funktionalität steht nur Kunden mit dem Blaze-Plan zur Verfügung. Das heißt, die hochgeladenen Daten können ungesampelt sein, aber je nach Volumen müssen Sie für die Datenverarbeitung extra bezahlen.

Wie bei der Hochladezeit werden alle 15 Minuten Daten zu Ereignissen des aktuellen Tages in die Zwischentabelle geladen (Stream-Export). Einmal täglich erfolgt ein vollständiger Datenexport in eine separate Tabelle, danach wird die Zwischentabelle gelöscht.

Momentan ist die Upload-Struktur für App + Web identisch mit der Upload-Struktur für Firebase. In dieser Hinsicht ist es wahrscheinlich, dass die Daten in den Tabellen gemäß der Firebase-Logik verarbeitet werden. Der Beschreibung der Felder nach zu urteilen, werden beim Hochladen von Daten die Quelle, der Kanal und die Kampagne, die den Benutzer zuerst zur Anwendung (oder Website) geführt haben, in der BigQuery-Tabelle aufgezeichnet. Für die Zuordnung wird das Last-Click (Multiple Channels)-Modell im traffic_source-Feld verwendet.

Bei einem Test-Upload ist uns aufgefallen, dass Quelle, Medium und Kampagne mit den Event-Parametern mit übertragen werden, aber nicht mit allen Events (wir haben dazu noch keine offiziellen Informationen gefunden, gehen aber davon aus, dass sie übertragen werden mit Seitenaufruf- und/oder Konversionsereignissen). Welches Attributionsmodell verwendet wird, ist noch nicht ersichtlich.

Zuordnungsnuancen in Firebase:

• Attributionsdaten sind nur für Conversion-Ereignisse verfügbar.
• Die Markierung (nicht festgelegt) in Quellen wird angezeigt, wenn keine Daten zu Quelle, Medium, Kampagne, Werbenetzwerktyp oder Motiv vorhanden sind.
• Das Conversion-Fenster in Firebase kann nicht geändert werden: Es beträgt 30 Tage für die Installation und 180 Tage für die erneute Interaktion (In-App-Conversions).

Nicht nur die Auswertung von Werbekanälen, sondern auch die Umsetzung des Verkaufsplans hängt davon ab, welches Attributionsmodell Sie verwenden. Idealerweise sollte das Attributionsmodell den objektiven Beitrag jedes Kanals in der Kette vor der Bestellung berücksichtigen, Online- und Offline-Daten kombinieren und über eine transparente Berechnungslogik verfügen. OWOX BI Attribution leistet all dies.

Mit OWOX BI Attribution können Sie den Beitrag Ihrer Kampagnen zum Umsatz auf Ihrer Website und in Ihren Filialen bewerten und Ihr Werbebudget effizient verteilen.

Mit App + Web hat Google den Ansatz zum Erstellen von Berichten in Google Analytics geändert. Diese neue Eigenschaft verwendet ein Datenmodell, das auf Ereignissen und ihren Parametern basiert. Dementsprechend hat sich das Datenformat für das Hochladen auf Google BigQuery geändert.

Im Allgemeinen ist die Funktionalität von App + Web noch roh. Aber das Produkt befindet sich in der Beta-Phase und das Google-Team plant Änderungen und Verbesserungen. Viele Berichte, Einstellungen und Funktionen, die Nutzern des Standard-Google Analytics bekannt sind, sind in diesem neuen Eigenschaftstyp noch nicht verfügbar.

Sollten Sie also jetzt zu App + Web wechseln? Es lohnt sich definitiv nicht, Ihre Datensammlung im Standard Google Analytics zu stoppen. Es ist besser, beide Methoden auszuprobieren und ihre Datenmodelle und Berichte zu vergleichen.

Unternehmen, die Daten für ihre Anwendung und Website in einer einzigen Oberfläche analysieren möchten, werden App + Web mögen. So können Sie herausfinden, welche Werbekanäle und welche Plattformen am besten neue Nutzer anziehen und mehr Conversions bringen.

Da Daten von App + Web in einer anderen, einfacheren Struktur in Google BigQuery hochgeladen werden, gibt es weniger verschachtelte Felder, um die sich Produktanalysten kümmern müssen. Dementsprechend ist es bequemer, mit SQL-Abfragen zu arbeiten.

Mit diesem Update hat Google den Prozess der Erfassung von Daten und deren Übermittlung von Google Analytics an Google BigQuery für Projekte vereinfacht, die bereit sind, die Struktur ihrer Berichte und ihres Metriksystems auf der Website erheblich zu ändern

• Da App + Web noch keine Standardberichte zu Traffic-Quellen und Kostenanalysen hat, wird es für Vermarkter schwierig sein, damit die Effektivität von Werbekampagnen zu bewerten – um herauszufinden, wie viele Sitzungen eine bestimmte Quelle gebracht hat, vergleichen Sie den ROAS von alle Kanäle usw.
• Unternehmen, denen es wichtig ist, rohe, nicht abgetastete Daten in Echtzeit von Google BigQuery zu erhalten
• und Unternehmen, die viele benutzerdefinierte Parameter von ihrer Website an Google Analytics übertragen und Google BigQuery-Berichte auf diesen Parametern erstellen möchten, werden ebenfalls nicht davon profitieren.
• Darüber hinaus ist App + Web nichts für Projekte, die auf BigQuery hochladen und Transaktionsdaten in Berichten verwenden möchten, oder für Unternehmen, die jeden Schritt des Benutzers im Trichter berücksichtigen und Werbekanäle ehrlich bewerten möchten, ohne den gesamten Wert anzugeben für Umbauten auf den letzten Kanal vor der Bestellung.

Allerdings ist nicht alles so traurig. Sie können all diese Dinge weiterhin mit OWOX BI oder der BigQuery-Exportfunktion erreichen, die in der kostenpflichtigen Version von Google Analytics verfügbar ist. Mehr über die Funktionen, Vor- und Nachteile dieser beiden Methoden erfahren Sie in unserem Artikel darüber, wie sich OWOX BI von Google Analytics 360 unterscheidet.

Wenn Sie Hilfe bei der Einrichtung von Webanalysen und der Erstellung eines individuellen Metriksystems für Ihr Unternehmen benötigen, schreiben Sie uns an [email protected] oder füllen Sie das Kontaktformular auf unserer Seite aus.