Google Universal Analytics, oder einfach Google Analytics, wird am 1. Juli 2023 eingestellt, um den Weg zur neuen Version Google Analytics 4 zu ebnen. Um Ihnen bei der Migration zu helfen und alle Ihre bisherigen Analysedaten zu behalten, könnte Ihre beste Option sein, Ihre Daten von Universal Analytics nach BigQuery zu importieren.

Fast ein Jahrzehnt lang hat uns Google Analytics gut gedient. Die Bedürfnisse der Nutzer sind jedoch gewachsen und erforderten eine komplette Überarbeitung der Plattform. Von der Benutzeroberfläche über Datenmodelle, Funktionen bis hin zum Tracking wurde fast alles in GA4 geändert, verbessert oder optimiert, um bessere Erfahrungen oder Leistungen zu bieten.

Die Veränderung brachte viele Bedenken mit sich, einschließlich der Unterschiede zwischen Google Universal Analytics vs Google Analytics 4, Metrikenvergleich zwischen UA und GA4, wie man sich auf die neue Version vorbereitet und mehr. Und heute werden wir ein weiteres wichtiges Anliegen ansprechen — wie man seine historischen Daten von UA nach Google BigQuery exportiert.

Also, lassen Sie uns eintauchen!

Optionen zum Exportieren Ihrer Google Universal Analytics-Daten nach BigQuery

Nach Sonnenuntergang können Sie Ihre alten Daten und Berichte in Universal Analytics noch weitere sechs Monate sehen. Deshalb sollten Sie wichtige Daten und Berichte exportieren, wenn Sie eine Aufzeichnung Ihrer Website-Leistung im Laufe der Zeit behalten möchten.

Um Ihre Google Analytics-Daten in BigQuery zu importieren, haben Sie die folgenden Optionen:

• Exportieren Sie Ihre Berichte als CSV, TSV, XLSX, PDF oder Google Sheets und bringen Sie sie zu Google BigQuery.
• Wenn Sie ein Google Analytics 360-Kunde sind, können Sie einen nativen Google Analytics-Connector verwenden, um Ihre Daten nach BigQuery zu exportieren.
• Nutzen Sie BigQuery-Datenpipeline-Connectoren wie Dataslayer, um Ihre UA-Daten nahtlos nach BigQuery zu übertragen. Diese Option werden wir heute in diesem Artikel diskutieren.

Wie man wichtige Daten aus Google Universal Analytics mit Dataslayer nach BigQuery importiert

Eine der einfachsten und schnellsten Methoden, um Ihre Universal Analytics-Daten nach BigQuery zu bringen, ist die Verwendung des Dataslayer BigQuery-Connectors für Google Universal Analytics. Mit diesem Connector können Sie all Ihre Daten in Sekundenschnelle nach BigQuery importieren, ohne auch nur eine einzige Zeile Code zu schreiben. 

Wenn Sie Millionen von Zeilen haben und Datenquellen kombinieren möchten, können Sie auch unsere Plattform mit BigQuery nutzen, um Millionen von Zeilen aus verschiedenen Datenquellen zu analysieren und alle mit BigQuery zu kombinieren. Auf diese Weise können Sie visualisieren oder Berichte mit Looker Studio oder anderen Reporting-Plattformen, die Sie lieben, erstellen.

Wie machen Sie das? Hier ist der Prozess:

1. Melden Sie sich bei der Dataslayer-Weboberfläche an, um Ihre Daten einfach von der Google Analytics API zu BigQuery zu übertragen.

2. Klicken Sie auf Ihrem Dashboard auf Neue Übertragung und melden Sie sich bei Ihrem BigQuery-Konto an.
3. Sobald Sie sich erfolgreich bei BigQuery angemeldet haben, klicken Sie auf Daten übertragen.

4. Wählen Sie als Nächstes Google Analytics als Ihre Datenquelle im Seitenbereich aus. 

Hinweis: Sie können auch Daten aus über 45 anderen Datenquellen nach BigQuery bringen.

5. Wählen Sie den Datum- und Zeitbereich für Ihren UA-Datenimport aus. 
6. Wählen Sie Ihre bevorzugten Dimensionen und Metriken aus.
7. Geben Sie am Ziel den Übertragungsnamen ein, wählen Sie ein BigQuery-Projekt & Dataset, den Datenbanknamen und den Schreibmodus für Ihre Daten aus. Stellen Sie sicher, dass Sie Append für den Schreibmodus auswählen, um Ihre historischen Daten zu behalten, ohne sie durch neue Aktualisierungen oder Updates zu ersetzen.

8. Erstellen Sie als Nächstes einen Zeitplan oder eine Transferfrequenz, um Ihre Daten in Ihr BigQuery-Dataset zu importieren, zu aktualisieren oder zu aktualisieren. 
9. Klicken Sie schließlich auf Speichern & Jetzt aktualisieren, um Ihren Transfer zu starten. Und das war's!

Vorteile des Imports Ihrer historischen Google Analytics-Daten nach BigQuery

Neben der Beibehaltung Ihrer historischen Daten, und bevor wir abschließen, was sind die anderen Vorteile, Ihre Universal Analytics-Daten in BigQuery zu behalten? Lassen Sie uns diese unten überprüfen:

1. Google BigQuery kann Ihre Daten aus mehreren anderen Quellen speichern, einschließlich GA4, was Ihnen helfen kann, Ihre Universal Analytics-Metriken mit den neuen GA4-Metriken sowie anderen kritischen Metriken für Ihr Unternehmen zu vergleichen.
2. GA4 füllt Ihre Daten nicht mit UA-Metriken nach, und um den Verlust wichtiger Analyse-Daten und Berichte zu vermeiden, ist Google BigQuery die beste Option, um Ihre Daten zu speichern.
3. Der Verlust Ihrer vergangenen Analyse-Daten zu vermeiden, ermöglicht es Ihnen, historische und langfristige Trendanalysen durchzuführen, um die meisten Ihrer Geschäftsberichte und Entscheidungen zu informieren.
4. Google BigQuery erleichtert es, Ihre Daten an andere leistungsstarke BI-Tools wie Looker Studio oder Power BI zu senden, um Ihnen zu helfen, interaktive Berichte für Ihre Daten zu erstellen.

Die besten Metriken und Dimensionen zum Importieren von Google Universal Analytics zu BigQuery

Analysedaten sind nicht nur die Anzahl der Personen, die Ihre Website besuchen — sie enthalten auch wichtige Einblicke in Ihr Publikum, wer Ihre Kunden oder Interessenten sind. Daher, selbst wenn Sie von Google Universal Analytics zu Google Analytics 4 migrieren, was Metriken und Dimensionen sind die wichtigsten, die Sie für Ihre zukünftigen Referenzen oder Analysen exportieren sollten? 

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Metriken oder Dimensionen Sie nach BigQuery exportieren sollen, oder wenn Sie Ihr Wissen erweitern möchten, wird dieser Abschnitt alle wichtigen Metriken behandeln, die Sie importieren müssen, um Ihr Geschäft zu wachsen. 

Während die unten stehende Liste keine erschöpfende Liste aller Metriken und Dimensionen bietet, bietet sie einen guten Start, um Ihnen zu helfen, sich auf die richtigen Daten zu konzentrieren. Also, lassen Sie uns beginnen.

Traffic-Metriken 

Eine der grundlegenden Metriken, die Sie interessieren sollten, um sie nach BigQuery zu exportieren, um den Überblick zu behalten, ist, wie der Verkehr auf Ihrer Website aussieht. Google Universal Analytics analysiert Ihre Verkehrsdaten grundlegend durch die Gesamtzahl der Besucher (Sitzungen) oder die Anzahl der einzigartigen Besucher (Nutzer).

Betrachten Sie diese Metriken, da sie aufzeichnen, wie Ihre Website neue Besucher über die Sessions-Metrik akquiriert oder eine loyale Gruppe von Besuchern über die Users-Metriken behält.

Traffic-Quellen

Das Lernen, über welche Kanäle Besucher auf Ihre Seite gelangen, ist ein weiterer entscheidender Informationsbaustein, den Sie für Ihre Seite nicht verlieren dürfen. Zu verstehen, ob Sie mehr Traffic durch organische Suche, direkten Traffic, Empfehlungen oder Werbekampagnen erhalten haben, wird immer relevant bleiben, um Ihre zukünftigen Bemühungen zur Verbesserung des Traffics Ihrer Seite zu informieren. 

Absprungrate

Eine weitere wichtige Metrik, die Sie in Betracht ziehen sollten zu exportieren, sind Informationen über die Besucher, die auf bestimmten Seiten Ihrer Website gelandet sind und sofort wieder gegangen sind. Wahrscheinlich wird die Analyse Ihrer Absprungraten Ihnen helfen, mögliche Probleme auf Ihrer Seite zu verstehen, die für die Absprünge verantwortlich sein könnten, und Sie dazu anregen, weiterhin Wege zu finden, um Ihre Besucher auf Ihrer Website zu halten.

Conversion-Metriken

Aufzeichnungen darüber zu führen, wie Ihre Website-Besucher spezifische messbare Aktionen durchführen, wie den Kauf Ihrer Produkte, das Ausfüllen von Formularen, das Herunterladen von Ressourcen usw., ist ebenfalls entscheidend für das Wachstum Ihres Unternehmens. Conversions in Google Universal Analytics werden als Ziele bezeichnet. 

Je mehr Sie verstehen, wie Besucher Ihre gewünschten Ziele erreichen, desto besser können Sie noch effektivere Kampagnen erstellen, um Ihren ROI zu steigern.

Landing Pages

Zu verstehen, welche Seiten Ihrer Website am beliebtesten sind, auf denen die meisten Ihrer Zielgruppe landen, wird ebenfalls wichtig sein, um historische Trends Ihrer Website zu behalten. Sie sollten die Daten zu diesen Seiten überprüfen, um zu verstehen, wie sie Ihre Zielgruppe beeinflussen, während sie durch Ihren Verkaufstrichter reisen. Sie können diese Informationen auch nutzen, um conversion-freundliche Elemente auf diesen Seiten einzurichten, um sicherzustellen, dass Sie gute Fortschritte in Richtung Ihrer Ziele machen.

Ausstiegseiten

Während Landing Pages die beliebtesten Seiten Ihrer Website sind, auf denen Ihr Publikum oft landet, sind die Ausstiegseiten die Seiten, auf denen die meisten Ihrer Besucher ihre Reise auf Ihrer Website beenden. Diese Erkenntnisse zu gewinnen, könnte Ihnen helfen, Dinge zu verbessern und sie in Zukunft weiterhin zu messen, um Veränderungen zu sehen. Die Kennzahlen für Ausstiegseiten sind relevant, insbesondere wenn Ihre Landing Pages auch Ihre Ausstiegseiten sind, was bedeutet, dass Benutzer häufig nicht finden, was sie auf Ihrer Website erwartet haben.

Inhaltsmetriken

Fast alle Ihrer Besucher werden Ihre Website besuchen, um Informationen zu finden. Und wenn Ihr Inhalt es ihnen erschwert, die Informationen zu erhalten, werden sie wahrscheinlich nicht lange auf Ihrer Website bleiben und möglicherweise nie zurückkehren. Das Importieren Ihrer UA-Inhaltsmetriken in BigQuery ermöglicht es Ihnen, Ihre zukünftige Leistung mit Ihrer vergangenen Leistung zu vergleichen und gibt Ihnen die Möglichkeit, weitere Wachstumsmöglichkeiten zu erkennen.

So werden Sie verstehen, welcher Inhalt Ihr Publikum am meisten anspricht und Ihre Chancen erhöht, sie zu konvertieren.

Hinweis: Dataslayer bietet über 200 Metriken und Dimensionen, um Ihnen zu helfen, alle Ihre historischen Daten von Universal Analytics zu sammeln.

Speichern Sie Ihre historischen Google Analytics-Daten in BigQuery

Der Umstieg auf das neue Google Analytics 4 kann einschüchternd oder herausfordernd sein. Allerdings sollte es Sie nicht stören, Ihre historischen Daten zu behalten. Das Exportieren aller Ihrer Universal Analytics-Daten ist jetzt mit nur wenigen Klicks möglich. 

Heute können Sie Dataslayer für BigQuery um die historischen Leistungsdaten Ihrer Website in Google Analytics zu exportieren, während Sie sich auf GA4 vorbereiten.