Warum GA4, Google Ads und Ihr Shop nie dieselben Zahlen zeigen
Drei Systeme, drei verschiedene Zahlen, eine Wahrheit. Die Unterschiede sind kein Fehler — sie folgen daraus, dass jedes System etwas anderes zählt. Was jedes messt, welche Abweichungen in Ordnung sind und wann es wirklich ein Problem ist.
- Google Ads schreibt eine Conversion dem Klickdatum zu, GA4 dem Conversion-Datum. Allein daraus entsteht eine Abweichung, die kein Fehler ist.
- Jedes System nutzt ein anderes Attributionsmodell und ein anderes Zeitfenster, die Summen können also nicht übereinstimmen.
- Die entscheidende Zahl ist die Bestellung in Ihrem eigenen System. Werbedaten sind Input für die Optimierung, keine Buchhaltung.
Eine Szene, die sich in jeder zweiten Besprechung wiederholt. Google Ads berichtet 180 Conversions, GA4 zeigt 143, und der Shop verzeichnete im gleichen Zeitraum 161 Bestellungen. Jemand schließt daraus, dass man nichts davon trauen kann.
Die Wahrheit ist, dass alle drei Zahlen stimmen können. Sie messen drei verschiedene Dinge.
Was jede Plattform zählt
| Google Ads | GA4 | Ihr Shop | |
|---|---|---|---|
| Welchem Tag es zugeschrieben wird | Dem Klickdatum | Dem Conversiondatum | Dem Bestelldatum |
| Standardattribution | Datengetrieben, über Google-Kanäle | Datengetrieben, über alle Kanäle | Keine oder Ihre eigene |
| Impressionen ohne Klick | Kann sie zählen (View-Through) | Zählt sie nicht | Zählt sie nicht |
| Über Geräte hinweg | Ja, bei angemeldeten Nutzern | Eingeschränkt | Nur wenn sich der Kunde anmeldet |
| Modellierte Conversions | Ja, wenn die Einwilligung fehlt | Ja | Nein |
| Stornos und Retouren | Weiß nichts davon, wenn Sie sie nicht senden | Weiß nichts davon, wenn Sie sie nicht senden | Weiß davon |
Allein die erste Zeile genügt für eine merkliche Abweichung. Klickt jemand am 29. Januar und kauft am 3. Februar, schreibt Google Ads es dem Januar zu und GA4 dem Februar. Bei längeren Kaufzyklen zählt das, und „reparieren“ lässt es sich nicht.
Unterschiede, die in Ordnung sind
- Google Ads berichtet mehr als GA4. Fast immer. Die Gründe: View-Through-Conversions, geräteübergreifende Messung, Modellierung und Zuschreibung zum Klickdatum.
- GA4 berichtet weniger als der Shop. Blocker, verweigerte Einwilligung, telefonisch aufgenommene Bestellungen, Käufe in einem anderen Browser.
- Die Kanäle in GA4 summieren sich nicht auf das Gesamtergebnis. Datengetriebene Attribution verteilt die Zuschreibung auf Dezimalstellen über mehrere Kanäle.
Die grobe Toleranz, mit der wir arbeiten: Eine Abweichung von etwa zehn bis fünfzehn Prozent zwischen Werbesystem und Shop ist bei Shops mit kurzem Kaufzyklus normal. Eine größere Lücke verdient eine Untersuchung.
Unterschiede, die ein Problem bedeuten
- Google Ads berichtet doppelt so viele Bestellungen. Fast sicher doppeltes Tracking: der Tag zweimal eingebaut oder eine Conversion, die bei jedem Laden der Danke-Seite auslöst.
- GA4 berichtet mehr Bestellungen als der Shop. Entweder werden unvollständige Zahlungen gezählt oder das Event löst mehrfach aus.
- Die Werte unterscheiden sich genau um den Mehrwertsteuersatz. Entscheiden Sie, ob Sie Werte mit oder ohne Steuer senden, und halten Sie es überall gleich.
- Die Zahlen sind über Nacht um Dutzende Prozent gefallen. Ein Einbaufehler, eine Änderung am Einwilligungsbanner oder ein Tag, den ein neues Website-Release zerschossen hat. Siehe Consent Mode.
- Ein großer Teil des Traffics ist „direkt“. Verlorene Parameter bei Weiterleitungen, fehlende Kampagnenmarkierung oder Besuche von KI-Assistenten. Siehe Traffic von KI-Assistenten.
Attributionsmodelle, kurz
- Letzter Klick. Alles an den letzten Kanal. Einfach, aber übertreibt Brand und Remarketing am Ende der Reise systematisch.
- Erster Klick. Das Gegenteil. Übertreibt die Entdeckung.
- Linear, zeitlicher Verlauf, positionsbasiert. Regeln, keine Messung. Sie verteilen die Zuschreibung nach Tabelle statt nach Einfluss.
- Datengetrieben. Heute der Standard. Es vergleicht Reisen mit und ohne Conversion und leitet daraus den Beitrag jeder Berührung ab. Die beste verfügbare Attribution — aber weiterhin eine Aufteilung der Zuschreibung, keine Messung der Ursache.
Kein Attributionsmodell beantwortet, was ohne die Werbung passiert wäre. Das beantwortet nur ein Experiment.
Darum gehört bei größeren Budgets die Messung der Inkrementalität neben die Attribution.
Was man praktisch tut
- Wählen Sie eine Wahrheitsquelle für das Geschäft. Das ist Ihr Shop oder Ihr CRM. Darauf stellen Sie Rechnungen und daran entscheidet sich, ob das Marketing verdient.
- Nutzen Sie Werbedaten für die Optimierung. Für Entscheidungen innerhalb der Kampagnen sind sie in Ordnung, weil es dort auf den relativen Vergleich und nicht auf absolute Zahlen ankommt.
- Vergleichen Sie regelmäßig, nicht einmal. Monatlich das Verhältnis von Conversions in Google Ads zu Bestellungen im Shop. Entscheidend ist der Trend dieses Verhältnisses, nicht sein Wert.
- Vereinheitlichen Sie die Definitionen. Gleicher Zeitraum, gleiche Währung, gleiche Behandlung der Mehrwertsteuer, gleicher Umgang mit Stornos. Die meisten „Diskrepanzen“ verschwinden genau hier.
- Senden Sie Stornos und Retouren zurück. Sonst optimiert der Algorithmus auf Bestellungen, die zurückkommen.
- Vergleichen Sie keine Monate mit unterschiedlich vielen Wochenenden und Feiertagen. Es klingt banal, aber bei März gegen April macht es mehr aus, als man denkt.
Was Sie mitnehmen sollten
Übereinstimmung zwischen den Systemen ist kein Ziel und wird nie eintreten. Das Ziel ist zu wissen, warum sie abweichen, und eine Zahl zu haben, die über Geld entscheidet — die Bestellung im eigenen System. Werbeplattformen sind Optimierungswerkzeuge, keine Buchhaltung, und sobald eine Firma das akzeptiert, verschwindet die Hälfte der Streitgespräche in Besprechungen.
Häufige Fragen
Warum zeigt Google Ads mehr Conversions als GA4?
Weil beide etwas anderes zählen. Google Ads schreibt eine Conversion dem Datum des Klicks zu, GA4 dem Datum der Conversion selbst, was bei längeren Kaufzyklen allein schon eine Abweichung erzeugt. Dazu kann Google Ads Conversions nach einer Impression ohne Klick zählen, verbindet Geräte bei angemeldeten Nutzern besser und modelliert Conversions dort, wo die Einwilligung fehlt. Eine Abweichung zugunsten von Google Ads ist deshalb normal und kein Fehler.
Welche Größe der Abweichung zwischen Systemen ist noch akzeptabel?
Bei Shops mit kurzem Kaufzyklus behandeln wir eine Abweichung von etwa zehn bis fünfzehn Prozent zwischen Werbesystem und echten Bestellungen als gewöhnlich. Eine größere Abweichung verdient eine Untersuchung. Klar verdächtig ist ein Werbesystem, das ein Vielfaches Ihrer Bestellungen berichtet, was meist doppeltes Tracking bedeutet, oder eine Analytik, die mehr Bestellungen als der Shop berichtet, was meist mitgezählte unvollständige Zahlungen bedeutet. Wichtiger als die absolute Größe der Lücke ist, ob sie über die Zeit stabil bleibt.
Welches Attributionsmodell soll ich nutzen?
Das datengetriebene, weil es statt einer festen Tabelle Reisen mit und ohne Conversion vergleicht und daraus den Beitrag jeder Berührung ableitet. Es ist die beste verfügbare Attribution, bleibt aber nur eine Aufteilung der Zuschreibung — es beantwortet nicht, was ohne die Werbung passiert wäre. Bei größeren Budgets gehört daneben deshalb die experimentelle Messung der Inkrementalität, besonders bei Brand-Kampagnen und Remarketing, wo die Attribution systematisch übertreibt.