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Entdecken Sie, wie Sie externe Daten nahtlos in Google Analytics 4 (GA4) importieren können, um Ihre Analysefähigkeiten zu erweitern. Dieses Tutorial führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess, von der Vorbereitung Ihrer Daten bis zur Integration in Ihre GA4-Property, und hilft Ihnen, ein umfassendes Bild Ihrer Geschäftsleistung zu erhalten.

Was ist der Datenimport in GA4 und warum ist er wichtig?

Der Datenimport in GA4 ermöglicht es Ihnen, Daten aus externen Quellen mit Ihren Online-Analysedaten zu kombinieren. Dies bietet eine einheitliche Ansicht der Geschäftsleistung und ermöglicht es Ihnen, Dimensionen und Metriken aus all Ihren Systemen zu analysieren.

Vorteile des Datenimports:

• Bietet eine ganzheitliche Leistungsübersicht mit vereinheitlichten Dimensionen und Metriken.
• Ermöglicht den Import von benutzerdefinierten Nutzerattributen aus verschiedenen Systemen (z.B. Kundensegmentierung aus einem CRM).
• Erfasst Offline-Konversionen (z.B. Verkäufe in einem Ladengeschäft) durch den Upload von Transaktionsdaten.
• Hilft Web-Publishern, Inhaltsbeiträge zu analysieren, indem CMS-/CRM-Daten (wie Autor und Artikelkategorie) mit Google Analytics-Hits verknüpft werden.

Wie der Datenimport funktioniert

Sie laden eine CSV-Datei mit externen Daten hoch. GA4 verknüpft diese Offline-Daten mit Ihren Ereignisdaten. Es gibt zwei Hauptarten, wie Daten verknüpft werden:

1. Zur Erfassungs-/Verarbeitungszeit (Collection/Processing Time): Importierte Daten werden so verknüpft, als wären sie in Echtzeit mit Website-Ereignissen erfasst worden. Dies ist ideal für Produktdaten. Historische Daten können auf diese Weise nicht importiert werden, und diese Daten stehen nicht für benutzerdefinierte Zielgruppen oder Segmente zur Verfügung.
2. Zur Berichtsabfragezeit (Reporting Query Time): Importierte Daten werden temporär mit den Analysedaten verknüpft, wenn Sie einen Bericht in der GA4-Oberfläche öffnen. Das Löschen der Importdatei macht die hochgeladenen Daten in Berichten unzugänglich.

Verfügbare Datentypen für den Import

• Produktdaten: Importieren Sie Produktattribute wie Marke, Kategorie, Variante und Größe, um vorhandene Produktattributwerte zu ersetzen oder zu aktualisieren.
• Nutzerdaten nach User-ID: Fügen Sie zusätzliche Nutzerattribute hinzu (z.B. Lifetime Value, Lieblingsmarke, Nutzertyp), indem Sie die User-ID in der Offline-Datei mit der GA4-User-ID abgleichen. Beachten Sie, dass das Löschen dieses Imports das Löschen des Nutzers aus der GA4-Property erfordert, wodurch alle zugehörigen Online- und Offline-Daten entfernt werden.
• Nutzerdaten nach Client-ID: Ähnlich wie bei der User-ID ermöglicht dies den Import zusätzlicher Nutzerattribute, wenn Sie eine Client-ID zur Identifizierung von Nutzern verwenden. Das Löschen dieses Imports erfordert ebenfalls das Löschen des Nutzers aus der GA4-Property.

Datenlimits

• Gesamtspeicherplatz: 10 GB für alle Datenquellen zusammen.
• Größe der Datenquelle: Jede Datenquelle ist auf 1 GB begrenzt.
• Tägliches Upload-Limit: 24 Uploads pro Tag, mit einem Gesamtlimit von 10 GB.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Datenimport in GA4

Bevor Sie beginnen: Stellen Sie sicher, dass Sie alle erforderlichen benutzerdefinierten Dimensionen in GA4 erstellt haben, die den Attributen in Ihrer CSV-Datei entsprechen. Ihre CSV-Datei sollte eine User-ID oder eine andere passende ID enthalten, die mit Ihren GA4-Daten abgeglichen werden kann, sowie die Attribute, die Sie hochladen möchten.

1. Navigieren Sie zum Admin-Bereich:
   • Öffnen Sie Ihre Google Analytics 4-Property.
   • Klicken Sie im linken Menü auf "Admin" (Verwaltung).
2. Greifen Sie auf den Datenimport zu:
   • Klicken Sie unter der Spalte "Property" (Property-Einstellungen) auf "Data Import" (Datenimport).
3. Datenquelle erstellen:
   • Auf dem nun angezeigten Bildschirm klicken Sie auf "Create Data Source" (Datenquelle erstellen).
4. Namen der Datenquelle festlegen:
   • Geben Sie Ihrer Datenquelle einen aussagekräftigen Namen (z.B. "Nutzerattribute aus CRM").
5. Datentyp auswählen:
   • Wählen Sie den geeigneten Datentyp für Ihren Import aus (z.B. "User data by User ID" – Nutzerdaten nach User-ID).
6. CSV-Datei hochladen:
   • Klicken Sie auf "Upload CSV" und wählen Sie Ihre vorbereitete CSV-Datei von Ihrem externen System (CRM usw.) aus.
7. Weiter zum nächsten Schritt:
   • Klicken Sie auf "Next" (Weiter).
8. Felder zuordnen (Mapping):
   • Auf dem Bildschirm zur Datenquellen-Zuordnung sehen Sie drei Bereiche:
     • Bereich 1 (Web Analytics Fields): Dies sind Ihre GA4-Benutzerdefinierten Dimensionen (z.B. User ID, User_Location, user_favorite_brand, lifetime_value). Sie müssen diese benutzerdefinierten Dimensionen in GA4 erstellt haben, bevor Sie die entsprechenden Attribute hochladen können.
     • Bereich 2 (Import Fields): Dies sind die Spaltenüberschriften aus Ihrer hochgeladenen CSV-Datei (z.B. lifetime_value, favorite_brand, location).
     • Bereich 3 (Import Data Samples): Dies zeigt Beispielwerte aus Ihrer CSV-Datei für die jeweiligen Spalten.
9. Felder für die Zuordnung auswählen:
   • Klicken Sie unter "Import field" (Importfeld) auf "Select a field" (Feld auswählen) und wählen Sie die entsprechenden Felder aus Ihrer CSV-Datei aus, um sie den GA4-Webanalysefeldern zuzuordnen. Beginnen Sie mit der Auswahl von "User ID".
10. Für weitere Attribute wiederholen:
    • Fahren Sie fort, die restlichen Attribute aus Ihrer CSV-Datei ihren entsprechenden Webanalysefeldern zuzuordnen.
11. Import starten:
    • Klicken Sie oben rechts auf den Button "Import".

Datenverarbeitung nach dem Import

Nachdem der Import abgeschlossen ist, kann es bis zu 24 Stunden dauern, bis die Daten verarbeitet und in Ihren GA4-Berichten, wie dem User Explorer-Bericht, sichtbar werden.

Datenquellen verwalten

• Upload zu einer vorhandenen Datenquelle: Sie können zusätzliche Daten zu einer bestehenden Datenquelle hochladen, indem Sie zu "Data Import" navigieren und neben der gewünschten Datenquelle auf den Button "Import now" klicken.
• Datenquelle löschen: Um eine Datenquelle zu löschen, gehen Sie zu "Data Import", klicken Sie auf die entsprechende Datenquelle, dann auf die drei vertikalen Punkte und wählen Sie "Delete" (Löschen). Bestätigen Sie die Löschung.

Reservierte Namen und Präfixe

Google Analytics hat vordefinierte Ereignisnamen, Ereignisparameternamen, Nutzereigenschaftsnamen und Präfixe, die nicht in Ihrem Offline-Datensatz verwendet werden dürfen. Der Versuch, Daten mit diesen reservierten Namen hochzuladen, führt dazu, dass die Daten nicht hochgeladen werden. Beispiele hierfür sind ad_activeview, firebase_conversion, user_id und Präfixe wie ga_, google_, firebase_.