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 ist das Herzstück der Website- und Mobile-Analytics. Mit Hilfe von Google Analytics können Sie auf wichtige Tools und Datenpunkte zugreifen, die nützliche Einblicke für Ihre Datenanalyse bieten. Eine der wesentlichen Funktionen von Google Analytics ist Datenstichprobe, was sich direkt darauf auswirkt, wie Sie Ihre Daten anzeigen und verarbeiten. 

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.

Wenn die Stichprobe aktiv ist, identifiziert Google Analytics die Anzahl der Besuche im hervorgehobenen Datumsbereich. Dann wird der Prozentsatz, der durch die Stichprobenerhebung benötigt wird, basierend auf den Stichprobeneinstellungen berechnet.

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.

Es gibt zwei Gründe, warum die Datenstichprobenfunktion von Google entwickelt wurde: um Zeit zu sparen und die Geschwindigkeit zu erhöhen. Daher wird Google Analytics Daten stichprobenartig auswählen, wenn der beteiligte Datensatz sehr groß ist und die Verarbeitung zu lange dauern könnte. In diesem Fall wird nur ein Teil der Daten zur Verarbeitung ausgewählt.

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. 

Denken Sie daran, dass die Berichte über das Daten-Sampling in Google Analytics tendenziell ungenauer werden, je größer Ihr Datensatz wird. Daher können Sie keine Entscheidungen für ein großes Unternehmen auf der Grundlage von Berichten treffen, die ungenau oder spekulativ sein könnten.

Wie können wir also diesen Einschränkungen des Daten-Samplings entkommen? Lassen Sie uns gleich eintauchen!

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

Die Reduzierung des Datumsbereichs Ihres Berichts ist der schnellste Weg, um Daten-Sampling zu vermeiden. Daher ist es sinnvoll, weniger Tage einzubeziehen, wenn Sie unsampled Reports für Ihre Daten benötigen. 

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.

Daher können Sie es immer in Betracht ziehen, wenn Sie es eilig haben und einen genauen Bericht für Ihre Daten benötigen, da dies der einfachste und schnellste Weg ist, um Daten-Sampling zu vermeiden.

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. 

Wir empfehlen, die Standardberichte zu überprüfen, um zu wissen, ob sie Ihren Anforderungen entsprechen. Die Standardberichte enthalten vorverarbeitete Daten, die in Google Analytics immer unsampled sind. Diese Berichte umfassen:

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.

Weiterlesen: 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

Daten-Sampling soll Zeit sparen, indem die Verarbeitungsgeschwindigkeit in Google Analytics-Berichten erhöht wird. Die Relevanz des Samplings hängt von der Art des Berichts ab, den Sie analysieren. Wenn Ihre Website zu groß geworden ist, kann die falsche Stichprobengröße Ihre Datenanalyse negativ beeinflussen, da Ihre Stichprobendaten ungenauer werden.

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!