Fünf Wege, um Daten-Sampling in Google Analytics zu vermeiden

Die Datenstichprobe in Google Analytics kann sich negativ auf Ihre Datenberichterstattung auswirken. Es kann auch äußerst schwierig sein, ihre Nachteile in Ihren Analytics-Berichten zu vermeiden. Die gute Nachricht ist, dass Sie ihre Einschränkungen umgehen können. Heute werden wir die fünf Wege besprechen, die Ihnen helfen, Datenstichproben in Google Analytics zu vermeiden. Lassen Sie uns also eintauchen!

Google Analytics is the heart of website and mobile analytics. With the help of Google Analytics, you can access essential tools and data points that provide useful insights for your data analysis. One of the essential features of Datenstichprobe in Google Analytics, which directly impacts how you view and handle your data. 

Die Datenstichprobe in Google Analytics kann vorteilhaft sein. Sie führt jedoch oft zu Datenungenauigkeiten. Wenn Sie mit unsampelten Daten arbeiten müssen, wird dieser Artikel die fünf Möglichkeiten diskutieren, die Sie nutzen können, um Datenstichproben zu vermeiden.

Was ist Datenstichprobe in Google Analytics?

Wenn Sie ein großes Datenset analysieren, kann es schwierig oder kostspielig sein, bedeutungsvolle Informationen aus dem gesamten Datensatz zu gewinnen. Daher wird Google Analytics, um den Prozess schneller, einfacher und effektiver zu gestalten, eine Teilmenge Ihrer Daten zur Analyse durch Datenstichproben verwenden.

Wie können Sie stichprobenartige Daten identifizieren?

Sie können erkennen, ob Ihre Daten stichprobenartig sind oder nicht, indem Sie die Farbe des Schildsymbols oben in Ihrem Bericht beobachten. Wenn das Schildsymbol grün ist, sind die Daten, die Sie betrachten, unsampelt. Wenn Sie ein gelbes Schild sehen, dann sind Ihre Daten stichprobenartig. 

Sie können auch die Art Ihrer Stichprobe ändern, um die Stichprobengröße zu erhöhen oder zu reduzieren, indem Sie im Dropdown-Menü ‚Größere Genauigkeit‘ für eine größere Stichprobe oder ‚Schnellere Antwort‘ für eine kleinere Stichprobe auswählen.

Wie funktioniert das Sampling von Google Analytics?

Wie bereits erwähnt, zielt die Datenstichprobe in Google Analytics darauf ab, den Prozess der Analyse von Millionen von Daten zu beschleunigen, indem nur ein Teil Ihrer Daten verwendet wird, um das Ganze darzustellen. Dies geschieht insbesondere, wenn Ihr Datensatz die standardmäßige Schwelle von 250.000 überschreitet, die anpassbar ist. Die Datenstichprobe in Google Analytics wird automatisch aktiviert, wenn Sie diese Schwelle überschreiten.

When data sampling in Google Analytics is active, Google Analytics will identify the number of visits within the highlighted date range. Then, the percentage needed by the sampling rate is calculated based on the sampling setting.

Beim Auswählen von Daten aus dem Datumsbereich wird die Stichprobenerhebung verwendet. Zum Beispiel, wenn Sie eine Stichprobenerhebung von 50% haben und ein Tag wie Samstag 100.000 Besuche hatte, werden 50.000 Besuche zufällig ausgewählt. 

Wann samplet Google Analytics Daten?

Wenn Sie die kostenlose Version von Google Analytics verwenden, haben Sie eingeschränkten Zugriff auf unsampled Daten, wenn Sie die Schwellenwertgrenze von 500.000 Sitzungen überschreiten.

There are two reasons why data sampling in Google Analytics feature was developed: to save time and increase speed. Therefore, Google Analytics will sample data when the dataset involved is very large and may take too long to process. In this case, it will only pick a portion of the data to process.

Einschränkungen der Datenstichprobe

Es gibt zwei Hauptgründe, warum Daten-Sampling möglicherweise nicht vorzuziehen ist:

1. Wenn Sie eine minimale Stichprobengröße auswählen, erhalten Sie keine gute Darstellung Ihrer Daten.
2. Mit dem Wachstum Ihrer Website können die Berichte für Ihre gesampleten Daten ungenauer werden.

Ein Beispiel dafür, warum wir nicht vollständig auf Stichprobendaten vertrauen, ist das Beispiel, dass Sie einen eCommerce-Shop besitzen. Sie könnten feststellen, dass Ihre Google Analytics-Berichte nicht mit den tatsächlichen Verkaufsdaten übereinstimmen, aufgrund von Datenstichproben. In Google Analytics sehen Sie möglicherweise den Umsatz eines Monats als 1 Million Dollar, während die tatsächlichen Verkäufe bei 900.000 Dollar liegen. 

Das Sampling führte zu ungenauen Verkaufsdaten, was negative finanzielle Auswirkungen haben kann, wenn Sie Ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Google Analytics treffen. Daher ist es entscheidend zu wissen, dass das, was Sie aus einem gesampleten Google Analytics-Bericht erhalten, geschätzt und nicht die tatsächlichen Zahlen sind.

Ein weiterer Nachteil der Arbeit mit gesampleten Daten ist, dass Sie die Chance verpassen könnten, Dinge klar zu sehen, während Ihre Daten wachsen, wodurch die Wahrscheinlichkeit riskanter Entscheidungen steigt. 

Remember, data sampling in Google Analytics reports tend to be more inaccurate as your dataset grows. Therefore, you cannot make decisions for a large business based on reports that could be inaccurate or assumptive.

So, how can we get away with these limitations of data sampling in Google Analytics? Let’s dive right into it!

5 Möglichkeiten, um Daten-Sampling in Google Analytics zu vermeiden

Es gibt mehrere Optionen zur Auswahl, wenn Sie Daten-Sampling vermeiden möchten. Die Wahl hängt von der Art der Analyse ab, die Sie durchführen, der Zeit, die Sie für die Erstellung des Berichts aufwenden möchten, und Ihrem Budget. Lassen Sie uns einige dieser Optionen erkunden.

Verwenden Sie einen kleineren Datumsbereich

Reducing the date range of your report is the fastest way to avoid data sampling in Google Analytics. Therefore, it is reasonable to include fewer days if you need unsampled reports for your data. 

Der kleinste Datumsbereich, den Sie haben können, ist ein einzelner Tag. Ein kleinerer Datumsbereich wird Ihnen Besuche unter 500.000 anzeigen. Wenn Ihre täglichen Besuche 500.000 überschreiten, erhalten Sie automatisch gesampelte Daten für Ihre Berichte.

Therefore, you can always consider using it when you are in a hurry and need an accurate report for your data, as this is the easiest and quickest way to avoid data sampling in Google Analytics.

Gestalten Sie Ihren Bericht einfach

Die Vereinfachung Ihrer Berichterstattung spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung von Daten-Sampling in Google Analytics. Verwenden Sie, wenn möglich, die primären Dimensionen, um die Datenakkuratheit für Ihre Berichterstattung zu verbessern. 

We recommend checking out the standard reports to know whether they meet your needs. The standard reports include pre-processed data that is always unsampled in data sampling in Google Analytics. These reports include:

Verwenden Sie eine Premium-Version von Google Analytics

Ja, es kostet, aber wie wertvoll sind genaue Daten? Verwenden Sie die Premium Google Analytics Erlaubt Daten-Sampling nur, wenn Sie mehr als 100 Millionen Sitzungen im Berichtszeitraum haben. Wenn Sie das Budget haben und sich um eine großangelegte Website kümmern möchten, können Sie auf Google Analytics 360 upgraden, was Ihnen höhere Grenzen und die Möglichkeit gibt, große Mengen an nicht gesampelten Daten zuzugreifen und zu exportieren.

Verwenden Sie Dataslayer, um nicht gesampelte Daten von Google Analytics zu erhalten.

Sie können auf rohe, nicht gesampelte Daten zugreifen, indem Sie Daten von Google Analytics senden an Google Sheets, Google Data Studio, oder Google BigQuery.  Wenn Sie Dataslayer noch nicht mit Ihrem Google Analytics verbunden haben, finden Sie hier die Artikel, die Ihnen helfen, schneller zu starten:

• Dataslayer für Google Sheets: Erste Schritte
• Erste Schritte mit Dataslayer für Google Data Studio
• Dataslayer für Google BigQuery: Erste Schritte

Verwendung von Google Analytics API ermöglicht es Ihnen, zu Ihrem bevorzugten Datenziel zu ziehen. Manuelles Arbeiten ist jedoch zeitaufwendig und kann fehleranfällig sein. Deshalb ist es effizienter, Dataslayer zu verwenden, um Ihre nicht probierten Daten zu diesen Zielen zu ziehen.

Wenn Sie sich mit diesen Zielen über Dataslayer verbinden, haben Sie einen größeren Vorteil bei der Arbeit mit nicht probierten Daten für Ihre Berichterstattung. Sie genießen auch eine bessere Datenanalyse, die Sie möglicherweise niemals erhalten, wenn Sie nur die Google Analytics-Plattform verwenden. Also, probieren Sie es noch heute kostenlos aus! 

Tipp: Verwenden Sie Dataslayer für Google Sheets, Data Studio, & BigQuery um alle Ihre Google Analytics in diese Plattformen zu integrieren und leistungsstarke Tools für Ihre Datenanalyse freizuschalten.

Upgrade auf das neue Google Analytics 4 Eigenschaften

Die Verwendung von Universal Analytics-Eigenschaften für Ihre Datenberichterstattung wird Ihnen mehr Einschränkungen bieten als die neuen GA4-Eigenschaften. Um Datenproben in Ihren Berichten zu vermeiden, können Sie eine Google Analytics 4-Eigenschaft einrichten, die zuvor als App+Web-Eigenschaft in Google Analytics.

Mehr lesen: Was Sie über die neue GA4 Data API und die UA Property API wissen sollten

Im Gegensatz zu den vorherigen Versionen der Google Analytics-Eigenschaften verfügt App+Web über 14 Monate historische Daten. Daher kann die App+Web-Eigenschaft eine höhere Grenze für Datenproben bieten.

In Google Analytics 4 benutzerdefiniertem Bericht tritt Daten-Sampling nur auf, wenn Ihre Ereignisse 10 Millionen Zeilen überschreiten. Die GA4-Eigenschaften kombinieren Daten von verschiedenen Websites und mobilen Apps in einem einzigen Berichtssatz, um Ihnen eine plattformübergreifende Analyse zu ermöglichen.

Sie ermöglichen es Ihnen, Daten von Ihrer Website mithilfe von Google Tag Manager und Ihrer mobilen App mit Hilfe von GA4 Firebase-Integration. GA4 bietet auch leistungsstarke Funktionen wie 'Enhanced Measurement', die automatisch die Scrolltiefe, eingebettete YouTube-Videos, Dateidownloads und externe Links verfolgen.

Diese Version ermöglicht es Ihnen außerdem, Ihre Daten auf andere Google Analytics-Eigenschaften zu übertragen. Die Eigenschaften von GA4 schalten Berichte frei, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Zielgruppe auf neue Weise zu analysieren, wie z.B. Ad-hoc-Trichter- und Pfadanalyse.

Fazit

Data sampling in Google Analytics aims to save time by increasing processing speed in Google Analytics reporting. The relevance of Sampling depends on the type of report you are analyzing. If your website has grown too large, the wrong sample size can negatively impact your data analysis because your sampled data will become more inaccurate.

Der einfachste und schnellste Weg, um Daten-Sampling zu vermeiden, besteht darin, einen kürzeren Datumsbereich auszuwählen. Fortgeschrittenere Lösungen umfassen die Verwendung leistungsstarker Tools wie Dataslayer um Ihre Daten auf andere Plattformen für eine tiefere Analyse zu übertragen. Vergessen Sie also nicht, um Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und sehen Sie, wie Dataslayer Ihnen helfen kann, ungetestete Daten für Ihre Datenberichterstattung zu erhalten!