Weg von Google Analytics: sicher migrieren zu etracker oder Matomo.

Wenn ein Unternehmen über den Abschied von Google Analytics nachdenkt, steckt fast immer einer von drei Gründen dahinter, oft auch alle drei zusammen. Es lohnt sich, sie zu kennen, weil sie auch die Entscheidung beeinflussen, wohin migriert werden sollte.

Erstens: die rechtliche Unsicherheit

Nach dem EuGH-Urteil "Schrems II" (C-311/18, 2020) stand der Einsatz von US-basierten Tracking-Tools unter erheblichem Rechtfertigungsdruck. Mehrere europäische Datenschutzbehörden, etwa die österreichische DSB, stuften den Einsatz von Google Analytics 2022 als unzulässig ein. Mit dem EU-US Data Privacy Framework wurde 2023 zwar eine neue rechtliche Grundlage geschaffen, deren Bestand jedoch nicht abschließend gesichert ist. Für viele Unternehmen ist diese Daueranspannung der Hauptgrund: Sie wollen nicht jedes Jahr aufs Neue prüfen müssen, ob ihr Analytics-Setup noch rechtssicher ist.

Zweitens: der Datenverlust durch Consent-Banner

Das ist der am meisten unterschätzte Grund. Google Analytics 4 darf in der EU in den meisten Konstellationen nur mit Einwilligung betrieben werden – also mit Cookie-Banner. In der Praxis klicken aber nur 40 bis 60 Prozent der Besucher auf "Akzeptieren". Der Rest bleibt für GA unsichtbar. Das bedeutet: Deine Entscheidungen basieren auf der Hälfte deiner tatsächlichen Besucher. Alternativen wie etracker und Matomo bieten einwilligungsfreie Tracking-Modi, die – bei sauberer Konfiguration – einen Großteil der Besucher erfassen können. Der Unterschied ist nicht „etwas mehr Daten", sondern eine grundlegend andere Datenqualität

Drittens: die fehlende Datenkontrolle

Bei Google Analytics liegen deine Daten auf Google-Servern und werden für Googles eigene Modelle genutzt. Direkten Zugriff auf die Rohdaten bekommst du nur über den BigQuery-Export. Für Unternehmen in regulierten Branchen oder mit strengen internen Datenschutz-Richtlinien ist das ein echtes Problem. Eine selbst gehostete Matomo-Instanz oder das deutsche etracker-Hosting geben die Kontrolle zurück.

Diese drei Gründe gelten nicht für jedes Unternehmen gleich stark. Genau deshalb beginnt jede Migration bei mir mit der Frage, welcher dieser Gründe für dich am schwersten wiegt, denn das beeinflusst die Tool-Wahl maßgeblich.

Die wichtigste Entscheidung bei einer Migration ist nicht das Wie, sondern das Wohin. etracker und Matomo sind beide exzellente, DSGVO-konforme Alternativen zu Google Analytics – aber sie folgen unterschiedlichen Philosophien. Die falsche Wahl führt zu einem zweiten Migrations-Projekt zwei Jahre später. Deshalb investiere ich hier besonders viel Sorgfalt.

etracker passt, wenn:

• du eine fertige, gehostete Lösung willst, ohne eigenen Server-Betrieb,

• dein Team primär aus Marketing-Verantwortlichen besteht, die die Webseiten-Conversions zurück an die Marketing-Plattformen übertragen wollen,

• EU-Hosting (Server in Hamburg) ausreicht und kein zwingendes Selbst-Hosting gefordert ist,

• der einwilligungsfreie Modus ein zentrales Argument ist,

• du mit REST auf deine Daten zugreifen willst.

Matomo passt, wenn:

• maximale Datenkontrolle gefordert ist (selbst gehostet auf eigenen oder EU-Servern),

• du tiefe SQL-Auswertungen direkt auf den Rohdaten brauchst,

• du in einer regulierten Branche arbeitest (Finanzwesen, Gesundheit, öffentlicher Sektor),

• dein Team über technische Ressourcen verfügt, um eine selbst gehostete Instanz zu betreiben (oder du das auslagern willst).

In der Praxis fällt die Entscheidung selten rein technisch. Sie hängt von deiner Stakeholder-Landschaft ab: Wer arbeitet mit dem Tool? Welche Fragen sollen beantwortet werden? Wie viel technische Ressource ist im Haus? Das sind genau die Fragen, die ich in meinem Beratungsansatz an den Anfang stelle. Wenn du tiefer in die jeweiligen Tools einsteigen willst, findest du Details auf den Seiten etracker Consulting und Matomo Consulting.

Ein ehrlicher Hinweis: Manchmal lautet meine Empfehlung auch, vorerst bei Google Analytics zu bleiben. Wenn dein Marketing fast vollständig im Google-Ökosystem läuft, du mit GA4 und BigQuery tief integriert arbeitest und die Compliance-Themen sauber gelöst sind, kann ein Wechsel mehr Aufwand als Nutzen bedeuten. Diese Einschätzung gebe ich offen, auch wenn sie bedeutet, dass ich kein Migrations-Projekt bekomme.

Die größte Sorge, die mir bei Migrations-Gesprächen begegnet, ist die Angst vor Datenverlust. "Was passiert mit unseren historischen Daten? Fangen wir bei Null an?" Diese Sorge ist verständlich, aber in der Praxis meist unbegründet. Lass mich aufräumen, was wirklich passiert.

Deine historischen GA4-Daten bleiben erhalten

Niemand löscht dein Google-Analytics-Konto. Du kannst es als Archiv für mindestens ein Jahr weiterführen, ohne dass neue Daten erfasst werden müssen. Zusätzlich lassen sich die historischen Daten vorab exportieren, über den nativen Datenexport oder, bei größeren Datenmengen, über den BigQuery-Export. Deine Vergangenheit ist also gesichert.

Was nicht geht: eine echte 1:1-Übertragung der Historie ins neue Tool

Das ist technisch nicht möglich, weil GA4, etracker und Matomo unterschiedlich messen, anders zählen und verschiedene Metriken-Definitionen haben. Eine importierte Historie würde falsche Vergleichbarkeit vortäuschen. Stattdessen startet das neue Tool sauber und du behältst die alte Historie als Referenz im Archiv. In der Praxis ist das selten ein Problem, weil die meisten Geschäftsentscheidungen auf den letzten Wochen und Monaten basieren, nicht auf Jahresvergleichen über den Migrations-Zeitpunkt hinweg.

Was sich verbessert

Hier liegt der eigentliche Gewinn. Nach einer sauberen Migration siehst du in der Regel deutlich mehr Daten (durch den einwilligungsfreien Modus), arbeitest mit konsistenteren Zahlen (weil das Setup aufgeräumt wurde) und hast ein Tool, das zu deinem Team passt statt es zu überfordern. In meinen Projekten sinkt der monatliche Reporting-Aufwand nach der Migration häufig spürbar, weil das alte, über Jahre gewachsene Event-Chaos durch eine durchdachte, schlanke Struktur ersetzt wird.

Eine Migration ist deshalb nie nur ein Tool-Wechsel. Sie ist eine Gelegenheit, die gesamte Datengrundlage neu und sauber aufzusetzen – mit allem, was du in den Jahren mit GA über deine eigentlichen Fragen gelernt hast.

Migrationen scheitern selten an der Technik. Sie scheitern an vermeidbaren Fehlern in Planung und Erwartungsmanagement. Aus meinen Projekten kenne ich die typischen Stolpersteine – und baue mein Vorgehen so, dass sie nicht auftreten.

Fehler 1: Die 1:1-Kopie des alten Setups

Der häufigste Fehler ist, das gesamte GA-Setup unverändert ins neue Tool zu übertragen , inklusive aller Events, die seit Jahren niemand mehr anschaut. Das Ergebnis ist ein neues Tool mit dem alten Chaos. Mein Ansatz: Jede Migration beginnt mit einer Bestandsaufnahme, welche Events tatsächlich für Entscheidungen genutzt werden. In über 80 Prozent der Fälle ist die Liste deutlich kürzer als gedacht. Die Migration wird so zur Aufräum-Gelegenheit.

Fehler 2: Kein Parallelbetrieb

Wer GA abschaltet und gleichzeitig das neue Tool startet, hat keine Möglichkeit, die Zahlen zu validieren. Wenn dann Werte unerwartet aussehen, fehlt der Vergleichsmaßstab. Mein Ansatz: mindestens vier Wochen Parallelbetrieb, in denen beide Tools messen und die Zahlen auf plausible Korrelation geprüft werden.

Fehler 3: Falsche Erwartung an identische Zahlen

Viele erwarten, dass das neue Tool dieselben Zahlen zeigt wie GA. Das wird nie der Fall sein – die Tools messen unterschiedlich. Eine etracker-Sitzung ist nicht identisch mit einer GA4-Sitzung. Wichtig ist nicht die identische Zahl, sondern die plausible Korrelation: Trends, Größenordnungen und Verteilungen müssen stimmen. Dieses Erwartungsmanagement kläre ich vorab, damit später keine Verunsicherung entsteht.

Fehler 4: Vergessenes Conversion-Tracking

Bei der Migration wird oft das Web-Analytics-Tool gewechselt, aber das Conversion-Tracking zu Google Ads, Meta oder LinkedIn vergessen. Dann optimieren die Werbe-Plattformen plötzlich blind. Mein Ansatz: Das Conversion-Tracking und die Marketing-Pixel-Integration sind fester Bestandteil jeder Migration, nicht ein nachgelagerter Schritt.

Fehler 5: Keine Team-Übergabe

Eine Migration, nach der nur der externe Berater das neue Tool bedienen kann, ist gescheitert. Deshalb ist eine dokumentierte Übergabe und Team-Schulung bei mir immer Teil des Projekts.

Eine Frage, die mir oft gestellt wird: "Wann ist der richtige Zeitpunkt für eine Migration?" Die ehrliche Antwort: Es gibt günstige und ungünstige Zeitpunkte und es lohnt sich, das bewusst zu planen statt überstürzt zu handeln.

Günstige Zeitpunkte

Ein Website-Relaunch ist der ideale Moment. Wenn ohnehin am Tracking gearbeitet wird, lässt sich die Migration mit minimalem Zusatzaufwand integrieren. Ein Jahreswechsel bietet sich an, weil die neue Datenbasis dann sauber mit dem Geschäftsjahr beginnt. Auch der Beginn einer neuen Marketing-Strategie ist günstig, weil das neue Tracking direkt auf die neuen Ziele ausgerichtet werden kann.

Ungünstige Zeitpunkte

Mitten in der wichtigsten Kampagnen-Saison (etwa Q4 im E-Commerce) sollte man keine Migration starten: Das Risiko, in der umsatzstärksten Phase mit unvollständigen Daten dazustehen, ist zu hoch. Auch unter akutem Zeitdruck ("der Datenschutzbeauftragte will GA bis nächste Woche weg") ist eine saubere Migration kaum möglich. Hier ist es besser, GA übergangsweise rechtskonform zu konfigurieren und die Migration sauber zu planen.

Mein Rat: Plane eine Migration mit mindestens zwei Monaten Vorlauf und lege sie in eine ruhigere Geschäftsphase. Wenn akuter Handlungsdruck besteht, lösen wir zuerst das unmittelbare rechtliche Problem und planen die eigentliche Migration in Ruhe. Überstürzte Migrationen produzieren genau die Datenlücken, die man eigentlich vermeiden wollte.

Wenn du gerade überlegst, ob und wann eine Migration für dich Sinn macht, ist ein Tracking-Audit ein guter erster Schritt. Es zeigt dir, wo du aktuell stehst – und ob eine Migration den erwarteten Nutzen bringt.