E-Commerce Quellen-Attribution: Unterschiede zwischen Live API und BigQuery Export im GA4 Auditor
Der GA4 Auditor bietet zwei Reports zur E-Commerce Quellen-Attribution:
- Live API Report (unter „Live API Checks > E-Commerce > Quellen-Attribution“)
- BigQuery Export Report (unter „BigQuery Export > E-Commerce > Quellen-Attribution“)
Beide Reports analysieren die gleiche Fragestellung: Welchen Marketing-Kanälen können die E-Commerce-Transaktionen zugeordnet werden? Dennoch zeigen sie in der Praxis unterschiedliche Werte. Dieser Artikel erklärt, warum diese Unterschiede entstehen und wie sie korrekt zu interpretieren sind.
Übersicht: Die zwei Reports im Vergleich
| Eigenschaft | Live API Report | BigQuery Export Report |
|---|---|---|
| Datenquelle | GA4 Data API | BigQuery Rohdaten |
| Feld für Attribution | sessionDefaultChannelGroup | session_traffic_source_last_click |
| Daten-Aktualität | Nahezu Echtzeit | Daily + Intraday kombiniert |
| Attribution-Status | Kann sich 24-72h nach Event ändern | Zum Zeitpunkt des Exports finalisiert |
| Klassifizierung | „Direct“ fasst mehrere Kategorien zusammen | Granulare Differenzierung möglich |
| Anwendungsfall | Schnelle Übersicht | Detaillierte Fehleranalyse |
Die Datenquellen im Detail
Live API Report: GA4 Data API
Der Live API Report im GA4 Auditor ruft Daten über die offizielle GA4 Data API ab. Diese API:
- Liefert voraggregierte Report-Daten, wie sie auch in der GA4-Oberfläche erscheinen
- Verwendet die Dimension
sessionDefaultChannelGroupfür die Kanalzuordnung - Wendet automatisch Googles Standard-Kanalgruppierungsregeln an
- Berücksichtigt nachträgliche Attribution-Korrekturen durch Google (z.B. Conversion-Modellierung)
Der Report zeigt den Anteil der Transaktionen, die einer Quelle zugeordnet werden konnten („Zugeordnet“) versus den Anteil ohne klare Zuordnung („Direct / Unassigned“).
BigQuery Export Report: Rohdaten-Analyse
Der BigQuery Export Report analysiert die Event-Level-Rohdaten direkt in BigQuery. Der GA4 Auditor verwendet dabei:
- Das Feld
session_traffic_source_last_click.cross_channel_campaign.default_channel_groupfür den Kanal - Zusätzliche Felder wie
source,medium,campaignfür tiefere Analysen - Eine Kombination aus Daily Export (
events_*) und Intraday Export (events_intraday_*)
Der Report differenziert zwischen verschiedenen Problemkategorien und ermöglicht so gezielte Fehleranalysen.
Warum die Werte abweichen: Technische Ursachen
1. Unterschiedliche Attribution-Felder
Der fundamentalste Unterschied liegt in den verwendeten Datenfeldern:
Live API Report:
sessionDefaultChannelGroup (Dimension der Data API)
BigQuery Export Report:
session_traffic_source_last_click.cross_channel_campaign.default_channel_group
Obwohl beide Felder die gleiche Information liefern sollten, unterscheiden sie sich in der Verarbeitung:
- Die Data API verwendet Googles intern verarbeitete und angereicherte Daten
- Der BigQuery Export enthält die zum Zeitpunkt des Exports „eingefrorenen“ Werte
- Die Data API kann nachträgliche Korrekturen durch Google Ads Conversion-Modellierung enthalten
2. Der 72-Stunden Attribution-Delay
Die Attribution in GA4 ist nicht statisch. Sie kann sich bis zu 72 Stunden nach dem Event ändern:
Gründe für nachträgliche Attribution-Änderungen:
- Google Ads Conversion-Modellierung: Google nutzt Machine Learning, um Conversions auch bei Cookie-Blockierung oder Cross-Device-Journeys zuzuordnen
- Data Processing Pipeline: Googles Backend verarbeitet Daten in Batches, wobei Attribution-Berechnungen zeitversetzt erfolgen
- Consent Mode Modeling: Bei Nutzern ohne Tracking-Consent modelliert GA4 die wahrscheinliche Quelle
Praktische Auswirkung im GA4 Auditor:
- Der Live API Report zeigt die aktuelle Attribution, die sich noch ändern kann
- Der BigQuery Export Report zeigt die zum Export-Zeitpunkt finalisierte Attribution
Für Daten der letzten 24-72 Stunden kann der Live API Report daher mehr „Direct“ zeigen, während der BigQuery Report (nach Finalisierung) eine bessere Zuordnung aufweist.
3. Klassifizierung von „Direct“ und „Unassigned“
Die Reports klassifizieren problematische Attribution unterschiedlich:
Live API Report – Breite Definition:
Der Report fasst unter „Direct / Unassigned“ zusammen:
Direct(direct)(not set)Unassigned(other)
Diese Zusammenfassung gibt eine schnelle Übersicht über den Anteil der nicht zugeordneten Transaktionen.
BigQuery Export Report – Granulare Differenzierung:
Der Report unterscheidet zwischen:
- Zugeordnet (attributed_ok): Transaktion hat einen klaren Kanal
- Direct ohne session_start: Technisches Problem – das session_start Event fehlt
- Direct mit Referrer: Verdächtig – ein Referrer ist vorhanden, aber der Kanal ist „Direct“
- Direct mit GCLID: Mögliches Cross-Domain-Problem – ein Google Ads Click-ID ist vorhanden
- Unassigned / (not set): Kanal konnte nicht zugeordnet werden
Diese Differenzierung ermöglicht gezielte Fehleranalysen und zeigt, wo Tracking-Probleme behoben werden können.
4. Intraday vs. Daily Export im BigQuery Report
Der GA4 Auditor kombiniert im BigQuery Report beide Export-Typen:
Daily Export (events_YYYYMMDD):
- Daten werden ca. 24-48 Stunden nach Tagesende exportiert
- Attribution ist zum Zeitpunkt des Exports finalisiert
- Diese Daten ändern sich nicht mehr
Intraday Export (events_intraday_YYYYMMDD):
- Daten sind nahezu in Echtzeit verfügbar
- Attribution-Werte sind vorläufig
- Tabellen werden nach Abschluss des Daily Exports gelöscht
Deduplizierungslogik im GA4 Auditor:
-- Vereinfachte Darstellung WITH combined AS ( SELECT *, 'daily' as source FROM events_* UNION ALL SELECT *, 'intraday' as source FROM events_intraday_* ) SELECT * FROM combined QUALIFY ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY event_name, event_timestamp, user_pseudo_id ORDER BY CASE source WHEN 'daily' THEN 1 ELSE 2 END ) = 1
Daily-Daten werden bevorzugt. Intraday-Daten werden nur für noch nicht finalisierte Zeiträume verwendet.
Typische Diskrepanzen und deren Interpretation
| Beobachtung | Wahrscheinliche Ursache | Empfehlung |
|---|---|---|
| Live API zeigt mehr Direct als BigQuery | Attribution noch nicht finalisiert (72h-Delay) | Zeitraum ohne letzte 72h analysieren |
| BigQuery zeigt viel „Direct ohne session_start“ | session_start Event wird nicht ausgelöst | Tracking-Implementierung prüfen |
| BigQuery zeigt „Direct mit Referrer“ | Referrer-Exclusion-Liste unvollständig | GA4-Property-Einstellungen prüfen |
| BigQuery zeigt „Direct mit GCLID“ | Cross-Domain-Tracking Problem | Linker-Konfiguration prüfen |
| Große Unterschiede bei Google Ads Attribution | Conversion-Modellierung nur in Data API | Bei Ads-Analyse Data API bevorzugen |
Empfehlungen für die Nutzung beider Reports
Wann den Live API Report nutzen?
- Schnelle Übersicht: Aktueller Stand der Attribution auf einen Blick
- Tägliches Monitoring: Trends erkennen (mit Bewusstsein für 72h-Delay)
- Google Ads Analyse: Hier sind die modellierten Conversions enthalten
Wann den BigQuery Export Report nutzen?
- Detaillierte Fehleranalyse: Welche Art von Problemen liegt vor?
- Tracking-Debugging: Warum sind Transaktionen nicht zugeordnet?
- Historische Analysen: Finalisierte Daten für konsistente Zeitreihen
Best Practices
- Zeiträume vergleichbar halten: Vergleiche beide Reports nur für Zeiträume, die mindestens 72 Stunden zurückliegen
- Beide Reports komplementär nutzen:
- Live API für den schnellen Überblick
- BigQuery für das tiefe Debugging
- Debug-Queries nutzen: Der BigQuery Report bietet Copy-&-Paste-Queries für detaillierte Analysen in der BigQuery-Konsole
- Hinweisboxen beachten: Beide Reports zeigen Hinweise zur Datenquelle und deren Einschränkungen
Fazit
Die Unterschiede zwischen Live API Report und BigQuery Export Report im GA4 Auditor sind kein Fehler, sondern das Ergebnis unterschiedlicher Datenquellen und Verarbeitungszeitpunkte. Beide Reports haben ihre Berechtigung:
- Der Live API Report zeigt die aktuelle Google-Attribution und ist ideal für schnelle Übersichten
- Der BigQuery Export Report ermöglicht granulare Fehleranalysen und zeigt, wo Tracking-Probleme konkret liegen
Für eine vollständige Attribution-Analyse empfiehlt sich die Kombination beider Reports: Der Live API Report identifiziert, ob ein Problem existiert. Der BigQuery Export Report zeigt, welcher Art das Problem ist und wie es behoben werden kann.