GA4 Explorations: Wie du das Analysis Hub nutzt

Von Emily Redmond, Datenanalystin bei Emilytics · April 2026

TL;DR: Explorations (Analysis Hub) ist, wo du Fragen stellst und Antworten bekommst. Erstelle Custom Reports mit Dimensionen, Metriken, Segmenten und Filtern. Nutze Funnels, um Abbrüche zu entdecken, Cohorts, um Nutzergruppen zu verfolgen, und Path Analysis, um Nutzer-Journeys zu sehen.

Standard GA4 Reports sind nützlich zum Überprüfen von Metriken. Explorations sind, wo echte Analyse passiert. Hier beantwortest du Fragen wie "Warum brechen Mobile-Nutzer Warenkorb ab?" oder "Welche Landing Pages haben die höchste Konvertierungsrate?" oder "Wie ist die Nutzer-Journey von Nutzern, die abspringen?"

Wenn du Explorations nicht nutzt, lässt du 80% von GA4's Kraft liegen.

Was ist eine Exploration?

Eine Exploration ist ein Custom Report, den du von Grund auf erstellst. Du wählst:

• Dimensionen: Reihen (Traffic-Quelle, Land, Landing Page, etc.)
• Metriken: Spalten (Nutzer, Konvertierungen, Umsatz, Sessions)
• Filter: Nur bestimmte Daten zeigen (nur organischer Traffic, nur Mobile)
• Segmente: Gruppen vergleichen (Nutzer, die konvertiert vs. nicht konvertiert haben)
• Visualisierung: Tabelle, Scatterplot, Zeitstrahl, Funnel, Cohort, Path

Denk daran wie das Erstellen einer Tabelle: wähle deine Achsen, deine Daten, deine Sicht. Explorations sind unendlich flexibel.

Erstelle deine erste Exploration

Der Freeform Report (Einfachste)

Der Freeform Exploration ist einfach: Dimensionen + Metriken + Filter.

1. Gehe zu GA4 → Explore (unten links)
2. Klicke Neue Exploration erstellen
3. Wähle Freeform Exploration
4. Du wirst sehen:
   • Tab 1 (Variablen): Verfügbare Dimensionen, Metriken, Filter
   • Tab 2 (Einstellungen): Datumsbereich, Segmente
   • Tab 3 (Visualisierung): Wie Daten angezeigt werden

Schritt 1: Füge Dimensionen hinzu

Klicke Tab 1, gehe zu Dimensionen.

Wähle, was in den Reihen deines Reports angezeigt wird. Beispiele:

• Source/medium: Traffic-Quelle (organic/google, paid/google, direct, etc.)
• Land: Ort des Traffic
• Gerätekategorie: Desktop, Mobile, Tablet
• Landing Page: Welche Seite Nutzer zuerst besuchten
• Event-Name: Welche Events ausgelöst wurden

Beispiel: Du möchtest sehen, welche Traffic-Quellen die meisten Konvertierungen fahren. Ziehe Source/medium zum Dimensionen-Bereich.

Schritt 2: Füge Metriken hinzu

Gehe zu Metriken und wähle, was du messen möchtest. Beispiele:

• Nutzer: Eindeutige Nutzer
• Konvertierungen: Gesamtkonvertierungen (wenn du Events als Konvertierungen markiert hast)
• Konvertierungsrate: Konvertierungen / Sessions
• Umsatz: Gesamtkaufwert
• Event-Anzahl: Gesamtausgelöste Events
• Durchschnittliche Session-Dauer: Minuten pro Session

Beispiel: Ziehe Konvertierungen und Konvertierungsrate zum Metriken-Bereich.

Schritt 3: Füge Filter hinzu (Optional)

Filter engen die Daten ein. Beispiel: "Zeige nur Mobile-Traffic" oder "Nur organische Suche."

Klicke Filter hinzufügen. Wähle:

• Dimension: Was zu filtern ist (Gerätekategorie, Land, etc.)
• Operator: Enthält, gleich, nicht enthalten, etc.
• Wert: Der bestimmte Wert (Mobile, Vereinigte Staaten, etc.)

Beispiel: Filter hinzufügen → Dimension: "Gerätekategorie" → Gleich → "Mobile"

Jetzt zeigt der Report nur Mobile-Traffic.

Schritt 4: Wähle Visualisierung

Standardmäßig zeigt GA4 eine Tabelle. Du kannst es ändern:

• Tabelle: Standard Reihen und Spalten (am besten für meisten Reports)
• Scatterplot: Zwei Metriken gegeneinander aufgetragen (am besten für Korrelation)
• Zeitstrahl: Metriken über Zeit (am besten für Trends)
• Geo: Karte des Traffic nach Land
• Kreisdiagramm: Aufschlüsselung einer Metrik (am besten für Zusammensetzung)

Für deinen ersten Report (Traffic-Quelle + Konvertierungen) ist eine Tabelle perfekt.

Schritt 5: Speichern

Klicke Exploration speichern oben. Nenne es (z.B. "Konvertierungen nach Traffic-Quelle"). Du kannst später zurückkehren und es bearbeiten.

Arten von Explorations (Über Freeform)

GA4 hat fünf Explorations-Typen, jeder beantwortet andere Fragen:

1. Freeform (Was wir gerade gemacht haben)

Nutze zum: Beantworten jeder Frage. "Welche Seiten konvertieren am besten?" "Wie ist die Aufschlüsselung von Nutzern nach Land?" "Wie viele Events pro Nutzer?"

Am besten für: Mit den Basics anfangen.

2. Funnel Exploration

Nutze zum: Entdecken, wo Nutzer abbrechen. "Nutzer landen → Produkt angesehen → In Warenkorb → Kasse → Kauf."

Beispiel-Setup:

1. Klicke Neue Exploration erstellen → Funnel Exploration
2. Füge Schritte hinzu:
   • Schritt 1: page_view (Landing Page = /products)
   • Schritt 2: view_item Event
   • Schritt 3: add_to_cart Event
   • Schritt 4: begin_checkout Event
   • Schritt 5: purchase Event
3. Ausführen

GA4 zeigt:

• Wie viele Nutzer jeden Schritt erreichten
• Abbruchrate zwischen Schritten
• Aufschlüsselung nach Dimension (z.B. welche Traffic-Quellen brechen am meisten ab?)

Das ist einer der nützlichsten Reports. Du siehst sofort, wo Nutzer abbrechen.

💡 Emilys Gedanke: Ich habe mehr Produktprobleme mit Funnel-Analyse debuggt als mit allem anderen. Ein plötzlicher Abbruch bei "Add to Cart"? Normalerweise ein Kassen-Bug. Abbruch bei "Produkt angesehen"? Normalerweise schlechtes Landing-Page-Targeting. Der Funnel sagt dir, wo du schauen sollst.

3. Cohort Exploration

Nutze zum: Verfolge Nutzergruppen über Zeit. "Wie verhalten sich Nutzer, die sich im April anmeldeten, vs. Mai?" oder "Konvertieren kostenlose Nutzer irgendwann?"

Beispiel-Setup:

1. Klicke Neue Exploration erstellen → Cohort Exploration
2. Cohort-Dimension: Wie Nutzer zu gruppieren sind (normalerweise Anmeldedatum, könnte aber Traffic-Quelle, Land, etc. sein)
3. Verhaltens-Metriken: Was zu messen (Konvertierungen, Umsatz, Retention)
4. Datumsbereich: Wie weit zurück zu schauen

GA4 zeigt eine Tabelle, wo:

• Reihen = Cohorts (April-Anmeldungen, Mai-Anmeldungen, etc.)
• Spalten = Wochen/Monate nach Beitritt
• Werte = Die Metrik (Retention %, Umsatz, Konvertierungen)

Nutze dies um zu beantworten: "Haben Nutzer, die im April beigetreten sind, höheren Lifetime Value als Nutzer, die im Mai beigetreten sind?"

4. Path Exploration

Nutze zum: Verstehen von Nutzer-Journeys. "Welche Seiten besuchen Nutzer vor Konvertierung?" oder "Wie ist der häufigste Weg zu einem Kauf?"

Beispiel-Setup:

1. Klicke Neue Exploration erstellen → Path Exploration
2. Path: Was zu verfolgen (Seiten-Pfad, Events, etc.)
3. Startpunkt (optional): Mit einem bestimmten Event starten
4. Endpunkt (optional): Mit einem bestimmten Event enden

GA4 zeigt ein Sankey-Diagramm (Flussdiagramm) von wie Nutzer durch deine Website navigieren.

Beispiel: Starten mit "Landing Page", enden mit "Kauf", und sehe, welche Seiten Nutzer dazwischen besuchen.

5. User Journey

Nutze zum: Detailliertes Verständnis individueller Nutzer-Verhalten. "Was tat Nutzer X von Tag 1 bis Konvertierung?" (Datenschutznote: Du kannst das nur für nicht-persönlich identifizierbare Aggregate sehen, es sei denn du hast Einwilligung.)

Weniger häufig als andere, aber nützlich für spezifische Ermittlungen.

Fortgeschrittene Explorations-Techniken

Segmente (Gruppen vergleichen)

Segmente lassen dich zwei Nutzergruppen in einem Report vergleichen.

Beispiel: Vergleiche "Nutzer, die konvertiert haben" vs. "Nutzer, die nicht konvertiert haben."

1. In Report-Einstellungen, klicke Segment-Vergleich
2. Füge ein Segment hinzu: "Sessions mit Konvertierungen > 0"
3. Füge ein anderes hinzu: "Sessions mit Konvertierungen = 0"
4. Ausführen

Jetzt ist jede Metrik aufgeschlüsselt nach Segment. Du siehst sofort den Unterschied: Durchschnittliche Session-Dauer für Converter (5 min) vs. Nicht-Converter (2 min). Diese Erkenntnis treibt Produkt-Entscheidungen.

Mehrere Metriken und Vergleiche

Füge mehrere Metriken zu einem Report hinzu, um Korrelationen zu sehen.

Beispiel: Seiten nach "Nutzer", "Event-Anzahl", "Konvertierungsrate" und "Durchschnittliche Session-Dauer."

Das gibt dir eine umfassende Sicht: Seite X hat viele Nutzer, aber niedrige Konvertierungsrate. Warum? Vielleicht ist es eine beliebte Landing Page, braucht aber bessere CTA. Oder es ist eine Blog-Seite, die Bewusstsein treibt, aber nicht direkte Konvertierungen.

Datumsbereich und Vergleiche

Vergleiche zwei Datumsbereiche (Woche gegen Woche, Jahr gegen Jahr).

1. In Einstellungen, ändere den Datumsbereich
2. Du kannst auch einen Vergleich machen: Stelle einen Datumsbereich ein und vergleiche mit "Vorheriger Periode"

Beispiel: Vergleiche diese Woche's Konvertierungsrate mit letzter Woche. Wenn sie um 20% runter ist, hat sich etwas geändert. Was?

Häufige Explorations zu erstellen

Für alle Unternehmen

Für E-Commerce

Für SaaS

Tipps für bessere Explorations

1. Starten einfach: Eine Dimension, eine Metrik. Füge Komplexität ein, wenn du die Basics verstehst.

2. Nutze Filter zum Zoomen: "Alle Traffic" ist oft zu breit. "Mobile organischer Traffic" ist umsetzbar.

3. Segmente zum Vergleich: "Converter vs. Nicht-Converter" offenbaren oft Erkenntnis, die "alle Nutzer" verbirgt.

4. Achte auf Sampling: Große Reports könnten gesampelt sein (geschätzt aus Teilmenge). Wenn du eine Notiz siehst, engen den Datumsbereich ein oder füge Filter hinzu, um ungesampelte Daten zu erhalten.

5. Exportiere und teile: Klicke das Download-Icon, um einen Report als CSV zu exportieren oder als Link zum Teilen.

6. Speichere nützliche Explorations: Du wirst die gleichen Analysen wiederholen. Speicher sie, damit du sie nicht neu aufbauen musst.

Häufig gestellte Fragen

F: Wie ist der Unterschied zwischen einer Freeform Exploration und einem Standard-Report? A: Standard-Reports werden von Google vorgefertigt. Explorations lassen dich vollständig anpassen. Explorations sind flexibler; Standard-Reports sind schneller, wenn du weißt, was du suchst.

F: Kann ich zwei Properties in einer Exploration vergleichen? A: Nein, Explorations sind Single-Property. Wenn du zwei Properties vergleichen möchtest, führe die Exploration in jeder aus und vergleiche manuell.

F: Warum zeigt meine Exploration "Unsampled" oder "Sampled Data"? A: Große Datensätze werden zur Geschwindigkeit gesampelt. Ungesampelte Daten sind genau; gesampelt ist geschätzt. Um ungesampelte Daten zu erhalten, engen den Datumsbereich ein oder füge Filter hinzu.

F: Kann ich Explorations automatisieren (tägliche Ausführung)? A: Nicht nativ. Du müsstest zu BigQuery exportieren und ein Script aufsetzen, oder ein Third-Party-Tool nutzen.

F: Wie teile ich eine Exploration mit meinem Team? A: Kopiere den Link (Share-Icon oben rechts). Jeder mit Zugang zur GA4 Property kann ihn anschauen. Du kannst auch zu PDF oder CSV exportieren.

Die Quintessenz

Explorations sind, wo Analytik umsetzbar wird. Gehe über "Wie viele Nutzer?" hinaus zu "Wo verlieren wir Nutzer?" und "Was ist unterschiedlich bei Nutzern, die konvertieren?"

Starten mit einer Exploration (versuche den Funnel für deine Schlüssel-Konvertierung). Komfortabel werden. Mehr bauen. Bald wirst du Trends und Erkenntnisse entdecken, die kein Standard-Report zeigen würde.

Um Custom Dashboards zu bauen, um Schlüssel-Metriken zu überwachen, siehe Wie du ein Custom GA4 Dashboard von Grund auf erstellst.

Emily Redmond ist Datenanalystin bei Emilytics – der KI-Analytik-Agent, der deine GA4-, Search Console- und Bing-Daten rund um die Uhr überwacht, damit du nie etwas Wichtiges verpasst. 8 Jahre Erfahrung im Helfen von Gründern und Wachstumsteams, Datenchaos in klare Entscheidungen umzuwandeln. Sag Hallo →