Integration von Google Analytics 4 (GA4)
Die Integration von Google Analytics 4 ermöglicht es Ihnen, Produktleistungsdaten direkt in Ihren Lengow-Katalog zu importieren.
Sobald diese Daten importiert sind, stehen sie als zusätzliche Katalogfelder zur Verfügung und können in Regeln, Segmenten, Ausschlüssen und Optimierungen wiederverwendet werden. Dies ermöglicht es Ihnen, leistungsorientiertere Strategien mit echten Geschäftssignalen von GA4 zu entwickeln.
⚠️ Bevor Sie beginnen
Stellen Sie vor der Konfiguration der Integration sicher, dass Sie Folgendes haben:
- Ein gültiges Google Analytics 4 (GA4) Konto: Das Google-Konto, das für die Verbindung verwendet wird, muss Zugriff auf Ihre GA4-Eigenschaft haben.
- Ausreichende Zugriffsrechte: Ihr Google-Konto muss mindestens Viewer Berechtigungen in Google Analytics haben. Ohne diese Berechtigungen können Sie die Einrichtung nicht abschließen oder auf Ihre Daten zugreifen.
- Übereinstimmende Produktidentifikatoren: Die Produkt-IDs in Ihrem Lengow-Katalog müssen genau mit den in Ihren GA4-Events verfolgten Identifikatoren übereinstimmen.
Schritt-für-Schritt-Konfigurationsanleitung
Schritt 1: Öffnen Sie den Abschnitt Apps
Navigieren Sie zum Abschnitt Apps im linken Menü und suchen Sie nach "Google Analytics 4".
Schritt 2: Verbinden Sie Ihr Google-Konto
Klicken Sie auf die Schaltfläche Mit Google anmelden.
Autorisieren Sie Lengow, auf Ihr Google Analytics-Konto zuzugreifen.
Nach der Verbindung erscheint eine Bestätigungsnachricht.
Schritt 3: Wählen Sie den Katalog aus, den Sie bereichern möchten
Klicken Sie auf Wählen Sie einen Katalog, um auszuwählen, welcher Katalog die Google Analytics-Daten (zusätzliche Dimensionen und Metriken) erhalten soll.
⚠️ Wichtig: Ein Katalog kann nur mit einer Google Analytics-Konfiguration gleichzeitig verknüpft sein.
Schritt 4: Benennen Sie Ihre Quelle
Geben Sie Ihrer zusätzlichen Google Analytics-Quelle einen klaren Namen (z.B., Google Analytics, GA4 Frankreich, GA4 Hauptgeschäft). Dieser Name wird Ihnen später helfen, die Integration in Ihren Katalogeinstellungen leicht zu identifizieren.
Schritt 5: Wählen Sie Ihr GA4-Konto und Ihre Eigenschaft aus
Wählen Sie aus den Dropdown-Menüs aus:
Google Analytics-Konto: Das Google-Konto, das Ihre Analyse-Daten enthält.
Eigenschaft (Web oder App): Die spezifische GA4-Eigenschaft, aus der Daten importiert werden.
Schritt 6: Produkte zwischen Lengow und GA4 abgleichen
Wählen Sie den gemeinsamen Produktidentifikator aus, der verwendet wird, um Ihre Lengow-Katalogprodukte mit Ihren GA4-Produkten zu verknüpfen (z.B., Produkt_ID, sku, Artikel_ID..).
⚠️ Kritischer Schritt: Der ausgewählte Identifikator muss extly stimmen Sie mit dem Identifikator überein, der in Ihren GA4-Tracking-Events gesendet wird. Wenn sie nicht übereinstimmen, können Leistungsdaten nicht mit Ihren Produkten verknüpft werden.
Schritt 7: Wählen Sie Dimensionen und Metriken aus
Dies ist der Kern Ihrer Integration. Beachten Sie, dass Google den Import auf bis zu 8 Dimensionen und bis zu 10 Metriken begrenzt.
1. Wählen Sie Ihre Dimensionen aus Dimensionen sind beschreibende oder textliche Daten, die zur Segmentierung und Analyse der Leistung verwendet werden. Kreuzen Sie die Kästchen für die Dimensionen an, die Sie importieren möchten (z.B., Produktname, Marke, Ereignisname).
2. Wählen Sie Ihre Metriken aus Metriken sind numerische Leistungsindikatoren, die das Engagement des Produkts messen. Kreuzen Sie die Kästchen für die Metriken an, die Sie importieren möchten (z.B., Produktdetailansichten, gekaufte Produkte, Produkterlös).
Schritt 8: Definieren Sie den Datenzeitraum
Wählen Sie das Zeitfenster aus, das zur Aggregation Ihrer GA4-Daten verwendet wird (z.B., Letzte 7 Tage, Letzte 30 Tage, Letzte 90 Tage).
Empfehlung: Kürzere Zeiträume ermöglichen hochreaktive Optimierungen, während längere Zeiträume glattere, stabilere Leistungstrends liefern.
Nachdem Sie Ihren Zeitrahmen ausgewählt haben, klicken Sie auf Konfiguration speichern.
Was passiert als nächstes?
Automatische Felderstellung
Sobald die Konfiguration gespeichert ist, erstellt Lengow automatisch neue Felder in Ihrem Katalog, die den von Ihnen ausgewählten Dimensionen und Metriken entsprechen.
Wie man importierte Daten verwendet
Ihre neuen GA4-Felder werden vollständig wiederverwendbar auf der Lengow-Plattform. Sie können sie verwenden, um datengesteuerte Feed-Management-Strategien zu erstellen:
Regeln: Erhöhen Sie die Sichtbarkeit für Produkte mit hohem Umsatz.
Segmente: Segmentieren Sie Produkte mit einer niedrigen Engagement-Rate.
Ausschlüsse: Produkte mit null Sitzungen ausschließen.
Optimierung: Produkte mit hohen In-den-Warenkorb-Legen-Raten priorisieren.
Überwachung der Synchronisation
Sie können die Integration von Ihrem Dashboard aus überwachen, das den verbundenen Katalog, importierte Felder, den Synchronisationsstatus und das letzte Synchronisationsdatum anzeigt.
Eine erfolgreiche Synchronisation bestätigt, dass Ihr Katalog angereichert und einsatzbereit ist!
Erweiterter Anwendungsfall: Umgang mit mehrdimensionalen GA4-Daten
Die Herausforderung
Google Analytics 4 gibt eine Zeile für jede einzigartige Kombination der angeforderten Dimensionen zurück. Wenn ein einzelnes Produkt unter mehreren verschiedenen Ereignissen, Varianten oder Traffic-Kanälen erscheint, verteilen sich seine Daten über mehrere Zeilen.
Bisher hat unser Katalog-Indexer (der auf der Produkt-ID basiert) nur die zuletzt verarbeitete Zeile behalten und die anderen stillschweigend verworfen. Deshalb haben Sie in Lengow möglicherweise gelegentlich negative Artikelumsätze gesehen: Eine Rückerstattungszeile würde die ursprüngliche Kaufzeile überschreiben und nur den negativen Betrag sichtbar lassen.
Die Lösung: Datenfaltung
Um dies zu lösen, faltet Lengow nun alle Zeilen eines Produkts in eine einzige umfassende Zeile ohne Verlust der kontextuellen Daten, die sie unterscheiden.
Wie es funktioniert:
Für jede Dimension analysiert das System Ihre Daten, um zu sehen, ob die Dimension den gleichen Wert über alle Zeilen für ein bestimmtes Produkt hat.
Konsistente Werte: Wenn der Wert über alle Zeilen hinweg identisch ist (was typischerweise der Fall ist für Attribute wie Name, Marke oder Kategorie), bleibt es eine normale, eigenständige Spalte.
Variable Werte: Wenn der Wert über die Zeilen hinweg variiert, wird er als "Aufschlüsselungs"-Dimension behandelt. Das System faltet es direkt in die Metrikwerte als beschreibendes Label ein.
Regeln für die Metrikformatierung
Je nachdem, wie viele aussagekräftige Werte für ein Produkt übrig bleiben, werden die Metriken wie folgt formatiert:
Nullwerte werden verworfen: Nutzlose Nullwerte werden zuerst verworfen (z.B. ist Artikelumsatz immer 0 bei einem view_item-Ereignis, daher besteht kein Grund, es zu behalten).
Ein Wert übrig: Der Wert wird so angezeigt, wie er ist, ohne Label.
Mehrere Werte übrig: Werte werden als Label: Wert-Segmente angezeigt, die durch ein Semikolon (;) getrennt und alphabetisch sortiert sind.
Nichts übrig: Der Wert fällt auf 0 zurück.
💡 Pro Tipp: Wenn mehrere Aufschlüsselungsdimensionen gleichzeitig variieren, werden ihre Werte mit einem Rohr (|) verbunden, um das Label zu bilden (z.B., schwarz|Kauf: 410).
Konkrete Beispiele
| Situation | Ergebnis |
|---|---|
| Artikelumsatz für ein Produkt mit Kauf=312, Rückerstattung=-58 | Kauf: 312; Rückerstattung: -58 |
| Artikelumsatz für ein Produkt mit Kauf=647, Artikelansicht=0 | 647 (Null abgezogen, nur einer übrig) |
| Artikelumsatz aufgeschlüsselt nach Variante und Ereignis | Schwarz|Kauf: 410; Rot|Kauf: 312 |
Beispiele in der Praxis
Hier sind einige visuelle Beispiele, die vergleichen, wie die gefalteten Daten in Lengow auf Basis Ihrer GA4-Analytik erscheinen:
1. Analytik-Baseline zum Vergleich
Unten ist eine Standardansicht der rohen Analytikdaten vor dem Falten.
2. Mit beiden itemName und itemBrand
Wenn sowohl der Artikelname als auch die Marke vorhanden sind, werden die Daten mit diesen Labels gefaltet, um die Metriken zu unterscheiden.
3. Mit eventName
Wenn eine Spalte nur ein einzelnes Ereignis enthält, wird das Ereignislabel weggelassen und nur der numerische Wert wird für einen saubereren Feed angezeigt.
4. Ohne beschreibende Labels
Wenn keine der Aufschlüsselungsdimensionen zutrifft, bleiben nur die rohen aggregierten Werte übrig.