Was kostet Google Analytics 4 wirklich? Kostenlos, GA4 360 und die Grenzen der Gratis-Version

„GA4 ist doch gratis" - stimmt, und trotzdem geben Unternehmen vierstellige Beträge für die Einrichtung aus, fünfstellige für Consent- und Dateninfrastruktur und sechsstellige für GA4 360. Dieser Beitrag rechnet auf, wo die Kosten wirklich sitzen. Und er beantwortet die Frage, die kaum ein Preisvergleich stellt: Was bezahlst du bei der Gratis-Version in Daten statt in Euro?

Ist Google Analytics 4 kostenlos?

Ja. Die Standardversion kostet nichts - keine Erfassungsgebühr, kein Ablaufdatum, keine Obergrenze, ab der Google die Hand aufhält. Die aus Universal-Analytics-Zeiten stammende „10-Millionen-Hits-Grenze" existiert in GA4 nicht mehr; viele ältere Ratgeber schleppen sie trotzdem weiter mit.

Was es stattdessen gibt: Grenzen. GA4 Standard limitiert Aufbewahrung, Abfragetiefe, Export und Kardinalität - und genau dort entsteht der echte Preis der Gratis-Version. Dazu unten mehr.

Was kostet GA4 360?

Google veröffentlicht keinen Listenpreis. Das Preismodell ist eventbasiert und wird über Google Sales und zertifizierte Reseller verkauft. Die belastbarsten Angaben (Stand 17.08.2026):

Die oft zitierten „150.000 Dollar im Jahr" stammen aus dem alten Flatrate-Modell von Universal Analytics 360 - für GA4 360 ist der Einstieg deutlich niedriger, dafür wächst die Rechnung mit dem Event-Volumen. Roll-up- und Subproperties zählen zusätzlich mit halbem Event-Gewicht. In DACH läuft der Vertrieb über zertifizierte Reseller wie e-dialog; die nennen öffentlich keine Zahlen, sondern kalkulieren pro Event-Volumen.

Was das Geld konkret kauft, sind vor allem vier Dinge: ungesampelte Explorationen (in Standard-Properties gar nicht verfügbar), den Fresh-Daily-BigQuery-Export mit Updates im Tagesverlauf, Expanded Data Sets gegen die (other)-Zeile und ein SLA - das es erst mit dem 360-Vertrag gibt. Dazu wachsen fast alle Property-Limits mit, etwa das Data-API-Kontingent von 200.000 auf 2 Millionen Tokens pro Tag und der Data-Import-Speicher von 10 GB auf 1 TB.

Wann lohnt sich das? Als Faustregel: dauerhaft mehr als 25 Millionen Events pro Monat, Fachabteilungen, die ungesampelte Explorationen ohne SQL brauchen, oder Compliance-Anforderungen mit SLA. Für die meisten anderen Fälle ist der BigQuery-Export der wirtschaftlichere Weg - er hebt dieselben Grenzen für einen Bruchteil der Kosten. Ob du 360 brauchst, entscheiden also die Grenzen unten, nicht das Marketing.

Die versteckten Kosten der kostenlosen Version

Auch ohne 360 ist ein sauberes GA4-Setup nicht umsonst:

Die Setup-Spanne deckt sich mit den öffentlichen Angaben von Analytics-Agenturen im deutschsprachigen Raum (z. B. traffic3, Wien, abgerufen 08/2026: ab etwa 1.000 Euro für kleine Websites, 2.000 bis 5.000 Euro für mittlere Projekte). Nach oben ist sie offen - ein Konzern-Setup mit Server-Side Tagging spielt in einer anderen Liga.

Die harten Grenzen der Gratis-Version

Hier sitzt der eigentliche Preis. Alle Werte stammen aus der offiziellen Vergleichstabelle und den verlinkten Doku-Seiten (Stand 17.08.2026):

Vier dieser Grenzen tun im Alltag am meisten weh:

1. Datenaufbewahrung: 14 Monate sind schnell vorbei

Standard-Properties halten Event- und Nutzerdaten 2 oder 14 Monate - und der Auslieferungszustand ist 2 Monate. Die aggregierten Standardberichte bleiben davon unberührt, aber jede Exploration und jeder Funnel endet an dieser Kante. Ein echter Jahresvergleich auf Event-Ebene ist im zweiten Jahr nicht mehr möglich. Demografiedaten (Alter, Geschlecht, Interessen) löscht Google unabhängig von der Einstellung immer nach 2 Monaten. Prüfe die Einstellung direkt nach dem Setup unter Verwaltung → Datenaufbewahrung und stelle auf 14 Monate um - das kostet nichts, passiert aber erstaunlich selten von allein.

2. Datenschwellen: Zeilen, die einfach fehlen

Sobald Google Signals oder demografische Daten im Spiel sind, blendet GA4 Zeilen mit wenigen Nutzern aus - systemdefiniert und nicht abschaltbar. Kleine Segmente, B2B-Traffic, Long-Tail-Landingpages: genau dort fehlen dann Daten, ohne dass ein Hinweis im Report steht. Googles eigene Auswege: den Datumsbereich vergrößern - oder der BigQuery-Export, wobei Google-Signals-Daten dort nicht ankommen.

3. Sampling: ab 10 Millionen Events wird geschätzt

Explorations-Abfragen rechnen in Standard-Properties ab 10 Millionen Events pro Abfrage mit Stichproben statt Rohdaten. Die Standardberichte sampeln nicht - aber sobald du frei segmentierst, verlässt du bei größeren Properties den Boden der gemessenen Zahlen.

4. Kardinalität: die (other)-Zeile frisst deine Details

Dimensionen mit mehr als 500 eindeutigen Werten pro Tag gelten als hochkardinal; oberhalb des Kardinalitätslimits von 50.000 Werten kondensiert GA4 den Rest in die berüchtigte (other)-Zeile. Wer viele URLs, Suchbegriffe oder Produkt-IDs trackt, verliert genau die Zeilen, die interessant wären.

Für alle vier Grenzen gibt es denselben Ausweg - und der ist billiger als 360: der BigQuery-Export.

Was kostet der BigQuery-Export?

Der Export selbst ist für Standard-Properties kostenlos, mit einem Daily-Limit von 1 Million Events pro Tag. Zwei Details, die kaum jemand dazusagt: Überschreitet deine Property das Limit dauerhaft, pausiert Google den Daily Export und liefert verpasste Tage nicht nach - es gibt nur eine E-Mail-Warnung. Und der Streaming-Export kennt kein Volumen-Limit, kostet aber 0,05 US-Dollar pro GB (rund 600.000 Events pro GB).

Bezahlt wird sonst nur BigQuery selbst (Preisliste, EU, Stand 17.08.2026):

• Free Tier: 10 GiB Speicher und 1 TiB Abfragevolumen pro Monat - dauerhaft, kein Testzeitraum.
• Speicher: 0,02 US-Dollar pro GiB/Monat (aktiv), 0,01 US-Dollar long-term; Frankfurt (europe-west3): 0,023 / 0,016 US-Dollar.
• Abfragen: 6,25 US-Dollar pro TiB gescannter Daten (EU-Multi-Region), Frankfurt 8,125 US-Dollar - das erste TiB pro Monat ist frei.

Rechenbeispiel: Eine Property mit 500.000 Events pro Monat erzeugt rund 0,8 GB Exportdaten monatlich. Speicher und typische Audit-Abfragen bleiben damit gut ein Jahr komplett im Free Tier und kosten danach Cent-Beträge - die Grenzen aus dem letzten Abschnitt (Aufbewahrung, Sampling, Schwellen, Kardinalität) sind im Export trotzdem alle aufgehoben, weil du auf Rohdaten arbeitest.

Auch eine größere Property bleibt überschaubar: 20 Millionen Events pro Monat sind rund 33 GB Exportdaten und liegen noch unter dem Daily-Limit. Nach einem Jahr stehen etwa 400 GB im Speicher - je nach Alter der Partitionen 4 bis 8 US-Dollar im Monat. Teuer wird BigQuery erst durch häufige Full-Scans über lange Zeiträume, nicht durchs Sammeln.

So schätzt du deine eigenen Kosten in fünf Minuten

1. Events pro Monat ablesen - in GA4 unter Berichte → Engagement → Ereignisse die Ereignisanzahl der letzten 30 Tage summieren.
2. In Datenvolumen umrechnen - rund 600.000 Events entsprechen 1 GB Exportdaten.
3. Gegen das Free Tier halten - die ersten 10 GiB Speicherbestand pro Monat sind frei, jedes weitere GiB kostet 0,01 bis 0,02 US-Dollar monatlich. Selbst das Zehnfache des Free Tiers liegt damit unter 2 US-Dollar im Monat.
4. Die 360-Frage stellt sich erst ab 25 Millionen Events pro Monat - darunter ist sie mit dem Export praktisch immer beantwortet. Wie der Export eingerichtet wird und welche Audits er ermöglicht, steht im BigQuery-Export-Guide.

Die unsichtbaren Kosten schlechter Daten

Der teuerste Posten taucht in keiner Rechnung auf: Entscheidungen auf kaputten Daten. Drei Klassiker mit direktem Geld-Bezug:

• Doppelte Transaktionen blähen den gemessenen Umsatz auf - und jede ROAS-Rechnung darauf ist falsch. Wie der Auditor sie über Sekunden-Buckets findet, zeigt der Beitrag zu doppelten Käufen in GA4.
• Unassigned- und Direct-Anteile verschieben Budget in die falschen Kanäle, weil die Attribution ins Leere läuft - siehe Unassigned Traffic.
• KI-Traffic im Direct-Kanal: Ausgerechnet die aktuell am besten konvertierenden Besucher verstecken sich als Direct - warum, steht im Beitrag zum neuen Kanal „KI-Assistenten".

Wer 2.000 Euro in ein Setup investiert, aber monatlich fünfstellig Ads auf Basis einer kaputten Kanalverteilung steuert, hat am falschen Ende gespart.

Trifft dich eine dieser Grenzen schon?

Drei Prüfungen, die du in fünf Minuten selbst machst - oder automatisch prüfen lässt:

1. Datenaufbewahrung: Steht deine Property noch auf dem 2-Monats-Default? Der GA4 Auditor liest die data_retention_settings über die Admin API aus und flaggt die Einstellung - der stille Klassiker unter den Audit-Findings.
2. BigQuery-Verknüpfung: Ist der Export überhaupt aktiv? Ohne ihn gibt es keine Rohdaten-Rückfalllinie, wenn Sampling und Schwellen zuschlagen.
3. Kanalverteilung: Wie groß sind Direct- und Unassigned-Anteil? Ab 20 % Direct wird es gelb, ab 35 % rot - die Schwellen stehen in der Hilfe zur Attribution & Akquisitions-Qualität.

Der GA4 Auditor prüft alle drei Punkte automatisch - als Teil seiner Audit-Checkliste aus Admin API, Data API, BigQuery-Export und OnPage-Analyse. Property jetzt prüfen.

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