Beim Übergang von Google von Universal Analytics (UA) zu Google Analytics 4 (GA4) stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Daten zu migrieren und sich an die neue Plattform anzupassen. Nach dem 31. Juni 2024 werden Universal Analytics-Properties endgültig gelöscht. Sind Sie bereit für diesen entscheidenden Moment?
Wenn Sie eine Website haben, der Sie schon früher (vielleicht sogar vor 10 Jahren) gefolgt sind und Sie die Besuchszahlen löschen und noch einmal untersuchen möchten, sollten Sie Ihre Daten auf jeden Fall irgendwo in UA sichern. In diesem Artikel haben wir die Methoden zusammengestellt, die Sie zum Sichern verwenden können.
Methoden zum Exportieren (Sichern) von Daten aus Universal Analytics
1. Verwenden Sie die offizielle Erweiterung von Google Analytics
Google stellt eine offizielle Erweiterung bereit, die den Migrationsprozess durch den Export Ihrer Daten nach Google Sheets vereinfacht. Schritte zur Verwendung der offiziellen Erweiterung:
Installieren Sie die Erweiterung
Besuchen Sie die Seite mit der Google Analytics-Erweiterung auf dem Google Workspace Marketplace.
Klicken Sie auf „Installieren“ und befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Erweiterung zu Ihren Google Sheets hinzuzufügen.
Exportieren Sie Daten nach Google Sheets
- Öffnen Sie ein neues oder vorhandenes Google Sheet.
- Navigieren Sie zu „Erweiterungen“ > „Google Analytics“ > „Neuen Bericht erstellen“.
- Konfigurieren Sie den Bericht, indem Sie Ihr Universal Analytics-Konto, Ihre Property und die gewünschten Metriken auswählen.
- Klicken Sie auf „Bericht erstellen“, um die Daten in Ihrem Google Sheet zu generieren.
2. Manueller Export aus Universal Analytics
Für diejenigen, die einen praktischen Ansatz bevorzugen, ist der manuelle Export von Daten aus Universal Analytics eine Option. Schritte zum manuellen Exportieren von Daten:
Greifen Sie auf Universal Analytics zu
Melden Sie sich bei Ihrem Google Analytics-Konto an und navigieren Sie zu der Universal Analytics-Property, aus der Sie Daten exportieren möchten.
Wählen Sie die Daten aus
Gehen Sie zu den spezifischen Berichten, die Sie exportieren möchten (z. B. Zielgruppe, Akquise, Verhalten).
Passen Sie den Datumsbereich an, um alle Daten einzuschließen, die Sie exportieren möchten.
Exportieren Sie die Daten
Klicken Sie oben im Bericht auf die Schaltfläche „Exportieren“ und wählen Sie Ihr bevorzugtes Format (CSV, Excel, Google Sheets usw.).
Speichern Sie die exportierten Dateien in Ihrem lokalen Speicher.
3. Verwenden Sie Tools von Drittanbietern
Mehrere Tools von Drittanbietern können bei der Migration von Daten von Universal Analytics zu GA4 helfen und bieten zusätzliche Funktionen und Automatisierung, um den Prozess zu optimieren. Ein solches Tool ist Databloo. Schritte zur Verwendung von Databloo:
Besuchen Sie Databloo
Gehen Sie zu Databloos Website und erkunden Sie ihre Migrationsdienste.
Registrieren und konfigurieren
Eröffnen Sie ein Konto und befolgen Sie die Einrichtungsanweisungen, um Ihre Universal Analytics- und GA4-Konten zu verbinden.
Automatisieren Sie die Migration
Verwenden Sie die automatisierten Tools von Databloo, um die Daten auszuwählen, die Sie migrieren möchten.
Befolgen Sie die geführten Schritte, um den Migrationsprozess abzuschließen.
Andere Werkzeuge
Sie können auch von Produkten wie Supermetrics, Fivetran, Stitch Data, Hevo Data, Blendo, Airbyte und Xplenty für andere ETL-Lösungen profitieren, mit denen Sie Ihre Daten aus UA exportieren und auf verschiedene Plattformen übertragen können.
4. Exportieren von Daten aus Google Analytics Universal mit BigQuery
BigQuery ist das vollständig verwaltete Data Warehouse von Google, mit dem Sie schnelle SQL-Abfragen mithilfe der Rechenleistung der Google-Infrastruktur ausführen können. Google Analytics Universal (UA) kann Daten nach BigQuery exportieren, dem vollständig verwalteten Data Warehouse von Google, wo Sie schnelle SQL-Abfragen ausführen und große Datenmengen verarbeiten können. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Exportieren von Daten von Google Analytics Universal nach BigQuery:
Richten Sie ein BigQuery-Projekt ein
- Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:
- Gehen Sie zum Google Cloud-Konsole.
- Klicken Sie auf das Projekt-Dropdown-Menü und wählen Sie „Neues Projekt“.
- Geben Sie einen Projektnamen ein, wählen Sie Ihre Organisation und Ihren Standort aus und klicken Sie auf „Erstellen“.
- Aktivieren Sie die BigQuery-API:
- Navigieren Sie in der Google Cloud Console zum Abschnitt „APIs & Dienste“.
- Klicken Sie auf „Bibliothek“ und suchen Sie nach „BigQuery API“.
- Klicken Sie auf das Ergebnis „BigQuery API“ und dann auf „Aktivieren“.
Verknüpfen Sie Google Analytics Universal mit BigQuery
- Greifen Sie auf den Google Analytics-Administrator zu:
- Einloggen, um Google Analytics-Konto.
- Gehen Sie zum Admin-Bereich, indem Sie auf das Zahnradsymbol in der unteren linken Ecke klicken.
- Navigieren Sie zur BigQuery-Verknüpfung:
- Klicken Sie in der Spalte „IMMOBILIE“ auf „Alle Produkte“.
- Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt „BigQuery“ und klicken Sie auf „BigQuery verknüpfen“.
- Richten Sie den Link ein:
- Klicken Sie auf „Weiter“, um den Verknüpfungsvorgang zu starten.
- Wählen Sie das Google Cloud-Projekt aus, das Sie zuvor erstellt haben.
- Konfigurieren Sie die Daten, die Sie exportieren möchten (z. B. tägliche Exporte, Intraday-Exporte).
- Klicken Sie auf „Link“, um die Verbindung zwischen Google Analytics Universal und BigQuery abzuschließen.
Konfigurieren Sie die Datenexporteinstellungen
- Wählen Sie die zu exportierenden Daten aus:
- Wählen Sie die Datenansichten aus, die Sie nach BigQuery exportieren möchten. Bei Bedarf können Sie mehrere Ansichten auswählen.
- Konfigurieren Sie die Exporthäufigkeit (täglich oder intraday).
- Exportkonfiguration überprüfen:
- Überprüfen Sie die Exporteinstellungen, um sicherzustellen, dass alles richtig konfiguriert ist.
- Bestätigen Sie das Datenziel in BigQuery und stellen Sie sicher, dass der richtige Datensatz ausgewählt ist.
Überwachen und verwalten Sie Ihre Daten in BigQuery
- Greifen Sie auf BigQuery zu:
- Gehen Sie zum BigQuery-Konsole.
- Wählen Sie das Projekt aus, das Sie mit Google Analytics verknüpft haben.
- Datenimporte überprüfen:
- Navigieren Sie in der BigQuery-Konsole zu dem Datensatz, der Ihre Google Analytics-Daten enthält.
- Stellen Sie sicher, dass die Datentabellen gemäß dem konfigurierten Exportzeitplan mit Ihren Google Analytics-Daten gefüllt werden.
Fazit
Unabhängig davon, ob Sie die offizielle Erweiterung von Google verwenden, Daten manuell exportieren oder Tools von Drittanbietern wie Databloo nutzen, kann der Prozess mit dem richtigen Ansatz und den richtigen Ressourcen optimiert werden. Welchen Weg Sie auch wählen, vergessen Sie nicht, vor dem 31. Juni Maßnahmen zu ergreifen.