Google Analytics Zertifizierungsantworten (GA4)

Welche Möglichkeiten bieten Ihnen Zielgruppentrigger?

• Sie können neue Ereignisse anhand von vorhandenen Ereignisparametern erstellen.
• Sie können neue Zielgruppen anhand von Prognosemesswerten erstellen.
• Sie können neue Ereignisse anhand einer Zielgruppenregel erstellen.
• Sie können neue Zielgruppen anhand von bestimmten Ereignissen erstellen, die ausgelöst werden.

Erläuterung:

Die Zielgruppentrigger bieten Ihnen die Möglichkeit, neue Ereignisse anhand einer Zielgruppenregel zu erstellen. Diese Funktion ermöglicht es, Ereignisse zu definieren, die automatisch ausgelöst werden, sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Mit Zielgruppentriggern können Sie Ereignisse basierend auf dem Verhalten der Nutzer oder anderen Kriterien erstellen, um genauere Informationen zu sammeln oder spezifische Aktionen auszulösen. Durch die Erstellung von Ereignissen mittels Zielgruppenregeln können Sie das Tracking auf Ihrer Website oder in Ihrer App flexibel anpassen und genau auf die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppen eingehen. Die anderen genannten Möglichkeiten wie das Erstellen neuer Ereignisse anhand von vorhandenen Ereignisparametern oder das Erstellen neuer Zielgruppen anhand von Prognosemesswerten sind zwar relevante Funktionen von Google Analytics, jedoch nicht spezifisch dafür entwickelt, Ereignisse mittels Zielgruppentrigger zu erstellen. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Sie können neue Ereignisse anhand einer Zielgruppenregel erstellen’, da sie die Funktion der Zielgruppentrigger am besten beschreibt und verdeutlicht, wie sie verwendet werden können, um neue Ereignisse basierend auf definierten Regeln zu erstellen.

Welche Ereignisse werden im Echtzeitbericht berücksichtigt?

• Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 60 Minuten zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 8 Stunden zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 12 Stunden zurückliegen

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Welche Ereignisse werden in dem Bericht „Echtzeit“ berücksichtigt?

• Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 60 Minuten zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 8 Stunden zurückliegen
• Ereignisse, die bis zu 12 Stunden zurückliegen

Erläuterung:

Im Bericht ‘Echtzeit’ werden Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen, berücksichtigt. Der Echtzeit-Bericht in Google Analytics bietet Echtzeitdaten über die aktuellen Aktivitäten auf Ihrer Website oder in Ihrer App. Dabei werden verschiedene Metriken wie aktuelle Seitenaufrufe, aktive Nutzer und eben auch Ereignisse angezeigt. Die Angabe von 30 Minuten bedeutet, dass Ereignisse, die in den letzten 30 Minuten aufgetreten sind, im Echtzeit-Bericht angezeigt werden. Dies ermöglicht es Website-Betreibern und Analysten, sofortige Einblicke in das aktuelle Nutzerverhalten zu erhalten und auf Echtzeitänderungen oder -trends zu reagieren. Ereignisse, die weiter als 30 Minuten zurückliegen, werden nicht mehr im Echtzeit-Bericht berücksichtigt, da dieser Bericht speziell für die Anzeige von aktuellen Daten konzipiert ist. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Ereignisse, die bis zu 30 Minuten zurückliegen’, da sie genau beschreibt, welche Ereignisse im Echtzeit-Bericht von Google Analytics berücksichtigt werden.

Welche der folgenden Konfigurationen stellt die hierarchische Struktur eines Google Analytics-Kontos von oben nach unten dar?

• Konto > Property > Datenstream
• Property > Konto > Datenstream
• Datenstream > Konto > Property
• Property > Datenstream > Konto

Erläuterung:

Die hierarchische Struktur eines Google Analytics-Kontos von oben nach unten ist wie folgt aufgebaut: Konto > Property > Datenstream. Diese Reihenfolge beginnt mit dem Konto, das die höchste Ebene der Organisation darstellt und normalerweise einem Unternehmen oder einer Organisation zugeordnet ist. Innerhalb dieses Kontos befinden sich verschiedene Properties, die einzelne Websites, Apps oder andere digitale Eigenschaften repräsentieren. Jede Property kann dann mehrere Datenströme enthalten, die spezifische Datenquellen wie Websites oder Apps darstellen. Diese hierarchische Struktur ermöglicht es, Daten auf verschiedenen Ebenen zu organisieren und zu verwalten, wobei das Konto die oberste Ebene darstellt, gefolgt von den Properties und schließlich den Datenströmen, die die spezifischen Datenquellen darstellen. Die anderen genannten Konfigurationen sind inkorrekt, da sie die hierarchische Struktur falsch darstellen, indem sie entweder die Reihenfolge ändern oder die Elemente in einer nicht unterstützten Abfolge platzieren. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Konto > Property > Datenstream’, da sie die korrekte hierarchische Struktur eines Google Analytics-Kontos von oben nach unten widerspiegelt.

Welche der folgenden Google Analytics-Funktionen stützt sich auf Machine Learning, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen?

• Conversion-Modellierung
• Conversion-Tracking-Zeitraum
• Conversion-Pfade
• Conversion-Ereignisse

Erläuterung:

Die Funktion, die sich auf Machine Learning stützt, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen, ist die Conversion-Modellierung. Diese Funktion verwendet komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens, um das Verhalten von Nutzern zu analysieren und Conversions zu modellieren, die nicht direkt beobachtet werden können. Dies ist besonders nützlich, wenn es schwierig ist, direkte Conversion-Daten zu erfassen, beispielsweise wenn Conversions über mehrere Interaktionen hinweg stattfinden oder wenn es eine Verzögerung zwischen der Interaktion eines Nutzers und der eigentlichen Conversion gibt. Durch die Anwendung von Machine Learning kann Google Analytics diese versteckten Conversions genauer erfassen und messen, indem es verschiedene Datenpunkte und Interaktionen berücksichtigt, um das Verhalten der Nutzer zu modellieren und die Wahrscheinlichkeit einer Conversion zu berechnen. Die anderen genannten Funktionen wie Conversion-Tracking-Zeitraum, Conversion-Pfade und Conversion-Ereignisse bieten zwar auch verschiedene Möglichkeiten zur Analyse von Conversions, jedoch nicht auf der Grundlage von Machine Learning-Algorithmen zur Modellierung von versteckten Conversions. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Conversion-Modellierung’, da sie die spezifische Funktion beschreibt, die Machine Learning-Algorithmen verwendet, um Conversions zu messen, die sich nicht direkt beobachten lassen.

Was ist der Hauptunterschied zwischen Google Analytics 4-Properties und Universal Analytics-Properties?

• Google Analytics 4-Properties verwenden Ereignisse als Grundlage für die Datenerhebung und Berichterstellung, während Universal Analytics zu diesem Zweck Sitzungen verwendet.
• Google Analytics 4-Properties verwenden Sitzungen als Grundlage für die Datenerhebung und Berichterstellung, während Universal Analytics zu diesem Zweck Dimensionen verwendet.
• Google Analytics 4-Properties verwenden „Dimensionen“ als Grundlage für die Datenerhebung und Berichterstellung, während Universal Analytics zu diesem Zweck Ereignisse verwendet.
• Google Analytics 4-Properties verwenden Sitzungen als Grundlage für die Datenerhebung und Berichterstellung, während Universal Analytics zu diesem Zweck Ereignisse verwendet.

Erläuterung:

Der Hauptunterschied zwischen Google Analytics 4-Properties und Universal Analytics-Properties besteht darin, dass Google Analytics 4-Properties „Ereignisse“ als Grundlage für die Datenerhebung und Berichterstellung verwenden, während Universal Analytics zu diesem Zweck „Sitzungen“ verwendet. In Google Analytics 4 liegt der Fokus auf der Ereignis-basierten Datenerfassung, was bedeutet, dass jede Interaktion eines Nutzers als eigenständiges Ereignis betrachtet wird. Diese Ereignisse können vielfältig sein, wie Seitenaufrufe, Klicks, Downloads oder Interaktionen mit Videos. Im Gegensatz dazu basiert Universal Analytics auf Sitzungen, die definiert sind als eine Abfolge von Aktionen, die ein Nutzer auf einer Website innerhalb eines bestimmten Zeitraums ausführt. Der Einsatz von Ereignissen in Google Analytics 4 ermöglicht eine granularere Erfassung von Nutzerinteraktionen und bietet eine flexiblere Grundlage für die Analyse des Nutzerverhaltens im Vergleich zu Sitzungen, die eher auf der Betrachtung des gesamten Interaktionspfads basieren. Diese Umstellung von Sitzungs-basierten auf Ereignis-basierte Daten in Google Analytics 4 ermöglicht eine tiefere Analyse des Nutzerverhaltens und eine präzisere Erfassung von Interaktionen, was zu fundierteren Einblicken und besseren Entscheidungsgrundlagen für Website-Betreiber führt. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Google Analytics 4-Properties verwenden ‚Ereignisse‘ als Grundlage für die Datenerhebung und Berichterstellung, während Universal Analytics zu diesem Zweck ‚Sitzungen‘ verwendet’.

Sie verwalten eine Website und betrachten bestimmte Ereignisse als besonders relevant, z. B. wenn Nutzer sich für den Newsletter anmelden oder einen Kauf abschließen. Wenn Sie diese Ereignisse als wichtig kennzeichnen und ihnen einen Wert zuordnen möchten, welches Label weisen Sie ihnen in Ihrer Google Analytics 4-Property zu?

• Benutzerdefinierte Ereignisse
• Conversion-Ereignisse
• Zielvorhaben
• Empfohlene Ereignisse

Erläuterung:

Um bestimmte Ereignisse als besonders relevant zu kennzeichnen und ihnen einen Wert zuzuordnen, weisen Sie ihnen in Ihrer Google Analytics 4-Property das Label Conversion-Ereignisse zu. Conversion-Ereignisse sind spezielle Ereignisse, die als Zielaktionen auf Ihrer Website oder in Ihrer App definiert werden und wichtige Interaktionen der Nutzer darstellen, die zur Konversion führen. Durch die Kennzeichnung dieser Ereignisse als Conversion-Ereignisse können Sie sie in Google Analytics besser verfolgen und analysieren, um zu verstehen, wie effektiv Ihre Website oder App bei der Generierung von Conversions ist. Sie können auch Werte für diese Ereignisse definieren, um den wirtschaftlichen oder geschäftlichen Nutzen jeder Conversion zu quantifizieren. Die anderen genannten Optionen wie benutzerdefinierte Ereignisse, Zielvorhaben und empfohlene Ereignisse sind ebenfalls relevante Konzepte in Google Analytics, jedoch sind Conversion-Ereignisse speziell darauf ausgerichtet, wichtige Aktionen zu markieren, die zu Conversions führen. Daher ist die richtige Antwortoption ‘Conversion-Ereignisse’, da sie die spezifische Bezeichnung für Ereignisse darstellt, die als Schlüsselaktionen auf Ihrer Website oder in Ihrer App definiert sind und einen Wert für Ihr Unternehmen darstellen.