Google Analytics 4 komplett (mit Consent Mode v2 und KI)

• Tag 1: 1. Grundlagen und Datenmodell
  
  • Einführung in GA4 und die Unterschiede zu früheren Versionen
  • Das ereignisbasierte Datenmodell verstehen
  • Ein GA4-Konto sowie Eigenschaften und Datenströme einrichten
  • Übung: Eine GA4-Eigenschaft mit Datenstrom anlegen und das Datenmodell nachvollziehen.
  
  
• 2. Ereignisse und Key Events
  
  • Automatisch erfasste Ereignisse und Enhanced Measurement
  • Eigene Ereignisse anlegen
  • Key Events als Nachfolger der früheren Conversions konfigurieren
  • Benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken
  • Übung: Ein eigenes Ereignis erstellen und als Key Event definieren.
  
  
• 3. Tag-Verwaltung mit Google Tag Manager
  
  • GA4-Tracking über Google Tag Manager implementieren
  • Trigger und Variablen für Ereignisse
  • Cross-Domain-Tracking und Filter zur Datenqualität
  • Übung: Über den Google Tag Manager ein GA4-Ereignis einrichten und prüfen.
  
  
• Tag 2: 4. Berichte und Auswertung
  
  • Die Benutzeroberfläche, Navigation und Berichtsvisualisierung
  • Standardberichte und der Insights Hub
  • Nutzerverhalten mit Funnels, Pfaden und Segmenten analysieren
  • Die Explorationen für freie Analysen nutzen
  • Übung: Eine Pfad- oder Funnel-Exploration für eine konkrete Fragestellung aufbauen.
  
  
• 5. Datenschutz und Consent Mode v2
  
  • Die Anforderungen der DSGVO an die Webanalyse
  • Consent Mode v2 und die vier Einwilligungssignale
  • Die Umstellung zum 15. Juni 2026: ad_storage als alleinige Steuerung der Werbedaten, geänderte Rolle von Google Signals
  • Verhaltensmodellierung bei fehlender Einwilligung und ihre Voraussetzungen
  • Datenaufbewahrung mit den Optionen 14 und 38 Monate
  • Übung: Die Consent-Einstellungen einer Eigenschaft prüfen und eine konforme Grundkonfiguration festlegen.
  
  
• 6. Attribution und Google Ads
  
  • Datengetriebene Attribution als Standard
  • GA4 mit Google Ads verknüpfen
  • Zielgruppen und vorausschauende Metriken für die Aussteuerung
  • Übung: Eine Zielgruppe bilden und die Verknüpfung mit Google Ads nachvollziehen.
  
  
• Tag 3: 7. KI in GA4
  
  • Ask Advisor als Gemini-gestützter Assistent für Fragen in natürlicher Sprache
  • Generated Insights zur Erklärung von Auffälligkeiten
  • Vorausschauende Metriken wie Kauf- und Abwanderungswahrscheinlichkeit
  • Ergebnisse prüfen und einordnen
  • Übung: Mit Ask Advisor eine Frage zu den Berichtsdaten stellen und das Ergebnis bewerten.
  
  
• 8. Anbindung an BigQuery und Looker Studio
  
  • Den kostenlosen BigQuery-Export einrichten
  • Rohdaten für SQL-Analysen nutzen
  • Daten in Looker Studio visualisieren
  • Übung: Den BigQuery-Export aktivieren und ein einfaches Looker-Studio-Dashboard anbinden.
  
  
• 9. Serverseitiges Tagging und der AI-Assistant-Kanal
  
  • Server-Side-Tagging über Google Tag Manager und seine Vorteile
  • Einwilligungssignale serverseitig korrekt übergeben
  • Der neue Kanal für Besuche aus KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Claude
  • Was dieser Kanal misst und was nicht
  • Übung: Den AI-Assistant-Kanal im Bericht finden und seinen Aussagegehalt einordnen.
  
  
• 10. Best Practices und Peer-Review
  
  • Eine saubere Messstrategie und ein verlässliches Ereigniskonzept
  • Datenqualität regelmäßig prüfen
  • Conversion-Rate-Optimierung mit GA4-Daten
  • Übung (Peer-Review): Das GA4-Setup einer anderen teilnehmenden Person gegen Ereigniskonzept, Key Events, Consent Mode v2 und Auswertung prüfen und Rückmeldungen einarbeiten.
    
    
    
    
  
  

• Webanalystinnen und Webanalysten sowie Online-Marketing-Fachkräfte
• Webentwickelnde, die GA4 implementieren und warten
• Datenanalystinnen und Datenanalysten im Marketingumfeld
• Verantwortliche für Tracking, Conversion und Datenschutzkonformität

Voraussetzungen: Die Teilnehmenden bringen grundlegende Kenntnisse von Websites und Online-Marketing mit. Erfahrung mit Webanalyse ist hilfreich, aber nicht erforderlich. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.