Verzögerte Datenaggregation und -attribution in GA4

Wir habe an vielen Tagen in die GA4 Property unserer Kunden geschaut und einen kurzen Herzstolperer bekommen, da wir befürchtet habe, dass Daten falsch erfasst werden. Die Verzögerung bei der Datenaggregation und -attribution in Google Analytics 4 (GA4) von bis zu 48 Stunden kann für Marketer und Datenanalysten eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn schnelle Entscheidungen getroffen werden müssen. Aber woher kommt diese Verzögerung und warum dauerte es bei Universal Analytics (UA) nicht so lange? Lassen Sie uns einen Blick auf die Mechanik hinter diesen Prozessen werfen.

Ursachen für die Verzögerung

Attributionsmodell

In GA4 wurde ein neues Attributionsmodell eingeführt, das sich erheblich von dem in Universal Analytics (UA) unterscheidet. Während UA hauptsächlich auf Sitzungsdaten abzielte, konzentriert sich GA4 auf eine eventbasierte Datenstruktur, die eine detailliertere und nuanciertere Zuordnung von Ereignissen und Konversionen zu spezifischen Nutzerinteraktionen ermöglicht. Dieses neue Attributionsmodell berücksichtigt eine breitere Palette von Nutzerinteraktionen und ermöglicht eine granularere Analyse des Nutzerverhaltens und der Conversion-Pfade.

Die Umstellung auf dieses komplexere Attributionsmodell hat jedoch auch ihre Nachteile. Die Verarbeitung der Daten ist nun komplexer und zeitaufwendiger, da die Ereignisse und Konversionen präzise den entsprechenden Nutzerinteraktionen zugeordnet werden müssen. Diese zusätzliche Verarbeitungszeit führt zu Verzögerungen bei der Verfügbarkeit der aggregierten und attribuierten Daten, was die Berichterstattung und Analyse erschweren kann, insbesondere wenn schnelle Einblicke und Entscheidungen erforderlich sind​​.

Darüber hinaus ermöglicht GA4 das Umschalten zwischen verschiedenen Attributionsmodellen, was zusätzliche Verarbeitungszeit erfordern kann, um alle verschiedenen Modelle zu berechnen, obwohl es nicht klar ist, ob Google alle verschiedenen Modelle als Teil dieser Verarbeitung berechnet oder nur das ausgewählte Modell​.

Datenmenge und Konfigurationskomplexität

1. Datenmenge:

   • Mit steigender Datenmenge erhöht sich die Komplexität der Datenverarbeitung. Websites oder Anwendungen mit hohem Traffic generieren eine beträchtliche Menge an Daten, die analysiert und zugeordnet werden müssen. Die Verarbeitung dieser großen Datenmengen kann die Systemressourcen von GA4 in Anspruch nehmen, was zu längeren Verzögerungen bei der Datenaggregation und -attribution führt. Dies ist besonders relevant für große Unternehmen und Websites mit hohem Datenaufkommen.

2. Konfigurationskomplexität:

   • Die Konfigurationskomplexität kann ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Datenverarbeitungszeiten haben. GA4 bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Konfigurationen und komplexe Ereignis-Tracking-Setups zu erstellen. Komplexe Konfigurationen können aus mehreren benutzerdefinierten Ereignissen, Tags, Triggern und Variablen bestehen, die sorgfältig verarbeitet und zugeordnet werden müssen.
   • Komplexe benutzerdefinierte Konfigurationen, wie zum Beispiel die Einrichtung von speziellen Ereignistrackings oder die Implementierung von erweiterten Attributionsmodellen, können die Verarbeitungszeiten verlängern. Je komplizierter die Konfiguration, desto mehr Zeit benötigt GA4, um die Daten zu verarbeiten und korrekt zuzuordnen

Durch das Verständnis der Faktoren, die die Datenverzögerung beeinflussen, können Unternehmen und Datenanalysten besser planen und ihre Erwartungen an die Datenverarbeitungszeiten in GA4 anpassen. Dies ist ein wichtiger Schritt, um die Daten effektiv zu nutzen und zeitnahe Entscheidungen zu treffen​.

Verbessertes Tracking:

Das Tracking in GA4 wurde gegenüber Universal Analytics (UA) erheblich verbessert und weiterentwickelt. Hier sind einige der Hauptfaktoren, die das verbesserte Tracking in GA4 charakterisieren und die damit verbundenen Verzögerungen bei der Datenaggregation und -attribution beeinflussen können:

1. Eventbasiertes Tracking:

   • GA4 setzt auf ein eventbasiertes Tracking-Modell, das eine differenziertere Erfassung von Nutzerinteraktionen ermöglicht. Im Gegensatz zum hauptsächlich sitzungsbasierten Ansatz von UA, ermöglicht das eventbasierte Modell in GA4 eine granularere und genauere Verfolgung der Nutzerinteraktionen auf Websites und in Anwendungen​​.

2. Plattformübergreifende Datenanalyse:

   • GA4 konsolidiert und vereinheitlicht das App- und Web-Tracking, wodurch Daten plattformübergreifend gemeinsam im selben Datentopf analysiert werden können. Diese Fähigkeit zur plattformübergreifenden Datenanalyse ermöglicht eine tiefere Einsicht in die Nutzerreise, kann aber auch zu zusätzlichen Verzögerungen bei der Datenverarbeitung führen, da die Daten aus verschiedenen Quellen aggregiert und zugeordnet werden müssen​​.

3. Integration von Machine Learning:

   • GA4 integriert Machine-Learning-Prozesse, die eine fortschrittlichere Datenanalyse ermöglichen. Die Modellierung und Prognose durch Machine Learning kann jedoch zusätzliche Verarbeitungszeit erfordern, was die Verzögerung bei der Datenaggregation und -attribution weiter erhöht​​.

Diese Verbesserungen in GA4 bieten zwar tiefergehende Einblicke und eine bessere Verständlichkeit des Nutzerverhaltens, jedoch zu dem Preis von längeren Verzögerungen bei der Datenverarbeitung. Die erweiterte Datenverarbeitungszeit ist ein Ergebnis der zusätzlichen Komplexität und der erweiterten Funktionalitäten, die GA4 im Vergleich zu UA bietet. Die Nutzer müssen diese Verzögerungen in ihre Arbeitsabläufe integrieren, um effektiv mit GA4 arbeiten zu können.

Vergleich mit Universal Analytics:

1. Datenaktualisierung:

   • Universal Analytics (UA) war bekannt für seine Fähigkeit, Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit (mit vierstündigen Verzögerungen) zu aktualisieren. Dies war besonders vorteilhaft für Marketer und Analysten, die auf schnelle Einblicke angewiesen waren, um zeitnahe Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz dazu hat GA4 eine breite Palette von Datenverzögerungen eingeführt, die zwischen 12 und 48 Stunden liegen können, abhängig vom spezifischen Google Analytics-Abonnementplan eines Nutzers​.

2. Attributionsmodellierung:

   • In UA gab es zwei Arten von Berichterstattung: Kernberichterstattung mit 4-Stunden-Verzögerungen und Multi-Channel-Trichterberichte (MCF) mit 12-Stunden-Verzögerungen. Die MCF waren nur anwendbar, wenn ein Attributionsmodell anders als das standardmäßige Last Non-Direct verwendet wurde. In GA4 ist die Attribution ein wesentlicher Aspekt des Produkts geworden, was zusätzliche Verarbeitung erfordert, um die Berichterstattung über das gewählte Modell zu ermöglichen​​.

3. Datenverarbeitung:

   • Die Umstellung von sitzungsbasierter Datenverarbeitung in UA auf eventbasierte Datenverarbeitung in GA4 hat die Datenverarbeitungs- und Berichterstattungszeitleisten beeinflusst. Das eventbasierte Modell in GA4 ermöglicht eine detailliertere und genauere Verfolgung der Nutzerinteraktionen, erfordert jedoch auch mehr Verarbeitungszeit.

4. Datenfrische:

   • UA bot eine ziemlich aktuelle Datenverfügbarkeit mit einem Maximum von 4 Stunden Verzögerung für Kernberichte, während GA4 aufgrund der komplexeren Datenverarbeitung und Attributionsmodellierung längere Verzögerungen erlebt. Google hat ein Dokument namens "Data Freshness" veröffentlicht, um die Faktoren zu erläutern, die die Datenverzögerungen beeinflussen und wertvolle Einblicke zu geben, was die Nutzer bei der Verwendung von GA4 erwarten sollten​.

Dieser Vergleich hebt die wesentlichen Unterschiede zwischen UA und GA4 hervor, die zu den längeren Verzögerungen bei der Datenaggregation und -attribution in GA4 führen. Obwohl GA4 eine verbesserte Datenanalyse und detailliertere Einblicke bietet, kommt dies mit dem Nachteil längerer Wartezeiten für die Datenverarbeitung und Berichterstattung.

Zusammenfassung

Die erweiterten Datenverzögerungen in GA4 können zwar eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn schnelle Entscheidungen getroffen werden müssen, aber die zusätzlichen Funktionen und Verbesserungen in GA4, wie das verbesserte, eventbasierte Tracking und die genauere Attribution, bieten den Nutzern auf lange Sicht erhebliche Vorteile. Für diejenigen, die Daten an Drittsysteme (z.B. BI-Tools) zur weiteren Verarbeitung, Analyse oder Visualisierung übermitteln, ist es unerlässlich, diese Verzögerung im Datenfluss zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die übermittelten Daten aktuell und repräsentativ sind. Durch das Verständnis der Faktoren, die die Datenfrische beeinflussen, und die Anpassung des Ansatzes entsprechend, können Nutzer weiterhin von den verbesserten Tracking-Fähigkeiten von GA4 profitieren und gleichzeitig die Anforderungen an die Datenübermittlung und -analyse erfüllen.