Zuletzt aktualisiert am 15. Juni 2026 um 07:29
Predictive Audiences ist eine Google Analytics-Funktion, die maschinelles Lernen einsetzt, um zukünftiges Nutzerverhalten vorherzusehen. Mit diesem Tool können Sie Zielgruppen auf der Grundlage prädiktiver Metriken erstellen. Diese prädiktiven Indikatoren sind Computermodelle, die zukünftige Verhaltenswahrscheinlichkeiten auf der Grundlage früherer Verhaltensdaten von Nutzern schätzen. Sie können zum Beispiel eine Vorhersagezielgruppe „Kaufwahrscheinlichkeit in den nächsten 7 Tagen“ erstellen. Diese demografische Gruppe enthält Personen, die voraussichtlich in den nächsten sieben Tagen kaufen werden.
Welche Arten von Zielgruppen können vorhergesagt werden?
Schauen wir uns zunächst die drei Indikatoren an, die in der GA4-Prädiktionsgruppe verwendet werden:
Kaufwahrscheinlichkeit: Dies bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer, der in den letzten 28 Tagen aktiv war, innerhalb der nächsten 7 Tage ein bestimmtes Konversionsereignis (z. B. einen Kauf) verzeichnet. Dieses Maß hilft bei der Bestimmung der Nutzer, die am ehesten in Kürze einen Kauf tätigen werden.
Abwanderungswahrscheinlichkeit: Dies ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer, der in den letzten 7 Tagen auf Ihrer App oder Website aktiv war, in den folgenden 7 Tagen nicht mehr aktiv sein wird. Dieser Indikator wird verwendet, um Nutzer zu identifizieren, die abwandern werden, so dass Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenbindung ergriffen werden können.
Voraussichtlicher Umsatz: Dies ist der voraussichtliche Umsatz, der in den nächsten 28 Tagen aus allen Kaufkonversionen von Nutzern, die in den letzten 28 Tagen aktiv waren, erzielt wird. Diese Kennzahl ist nützlich für die Vorhersage künftiger Einnahmen und die Entwicklung von Marketing- und Verkaufsstrategien.
Derzeit werden nur Kauf-/Ecommerce-Kauf- und In-App-Kauf-Ereignisse (in_app_purchase) für Kaufwahrscheinlichkeits- und Umsatzprognosemetriken unterstützt. Google Analytics verarbeitet zwar weiterhin E-Commerce-Kaufereignisse, aber die Verwendung von Kaufereignissen wird jetzt empfohlen.
Basierend auf den drei Indikatoren Kaufrate, Abwanderungsrate und prognostizierter Umsatz liefert GA4 Nutzer, die den Kauf wahrscheinlich innerhalb von 7 Tagen abschließen, Nutzer, die den Kauf wahrscheinlich innerhalb von 7 Tagen abschließen (Nutzer, die zum ersten Mal kaufen), Nutzer, die wahrscheinlich innerhalb von 7 Tagen abwandern, Nutzer, die wahrscheinlich innerhalb von 7 Tagen abwandern, und Vorhersagen für insgesamt 5 Arten von Zielgruppen, einschließlich Nutzer, die wahrscheinlich abwandern (Nutzer, die Käufe abgeschlossen haben) und Nutzer, die innerhalb von 28 Tagen den höchsten Kaufwert generieren.
Inwieweit sind Sie berechtigt, GA4-Prädiktoren zu nutzen?
Um die Funktion „Predictive Audiences“ in Google Analytics zu nutzen, müssen Sie einige Voraussetzungen erfüllen:
Datenqualität und -menge: Es muss eine bestimmte Anzahl positiver (z. B. abgeschlossene Käufe) und negativer (z. B. unvollständige Käufe) Instanzen des Nutzerverhaltens vorhanden sein, damit das Modell lernen kann, verschiedene Nutzerverhaltensmuster zu unterscheiden. Es müssen mindestens 1.000 wiederkehrende Nutzer vorhanden sein, die die relevanten Vorhersagebedingungen (z. B. Kauf oder Abwanderung) in einem aufeinanderfolgenden 7-Tage-Zeitraum innerhalb der letzten 28 Tage ausgelöst haben, und mindestens 1.000 wiederkehrende Nutzer, die diese Bedingungen nicht ausgelöst haben.
Pflege der Modellqualität: Die Qualität eines Vorhersagemodells muss über einen gewissen Zeitraum hinweg stabil bleiben, damit es in der Lage ist, wirksame Vorhersageindikatoren zu erstellen.
Google Analytics-Kontoeinstellungen: Ihr Google Analytics-Konto muss korrekt konfiguriert sein, um relevante Daten zum Nutzerverhalten zu erfassen. Wenn Sie zum Beispiel eine Kaufwahrscheinlichkeitsmetrik verwenden möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Kaufereignisse verfolgen.
Datenschutz und Compliance: Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenerfassung und -nutzung allen geltenden Datenschutzbestimmungen und -standards entspricht.
Sobald Sie diese Kriterien erfüllen, können Sie in Google Analytics prädiktive Zielgruppen erstellen und verwenden, um Ihre Marketingkampagnen gezielter und effektiver zu gestalten.
Wie Sie Ihr vorausschauendes Publikum aufbauen
Wie bei anderen Zielgruppen müssen wir, wenn wir Google Analytics-Zielgruppen verwenden möchten, Google Analytics mit dem Google Ads-Konto verknüpfen, damit die von uns in Google Analytics erstellten Zielgruppen automatisch mit dem Google Ads-Konto synchronisiert werden können.
Eine prädiktive Zielgruppe zu erstellen, ist ganz einfach. Wir müssen nur die erstellte Schnittstelle über den Pfad Admin-Data display-Audiences-New audience betreten. Dann können wir die vorausberechnete Zielgruppe sehen, indem wir „Voraussagend“ unter „Referenz verwenden“ auswählen. Wenn wir die Bedingungen für die Verwendung erfüllen, wird unter der Zielgruppe „Bereit zur Verwendung“ angezeigt.
Klicken Sie auf die vorhergesagte Zielgruppe, die Sie erstellen möchten, und geben Sie die Einstellungen für die Zielgruppe ein. Google Analytics hat die Bedingungen für uns festgelegt, und wir können die Zielgruppe benennen und sie direkt behalten.
Natürlich können wir die Vorhersagebedingungen auch individuell anpassen. Wir müssen nur auf den blauen Text in den Standardeinstellungen klicken, z. B. „95. Perzentil“, um die Einstellungsoberfläche zu öffnen.
Sie können die gewünschten Vorhersagebedingungen nach Ihren eigenen Bedürfnissen einstellen. Bei der Einstellung der Vorhersagebedingungen können Sie das Symbol auf der rechten Seite beachten, damit die eingestellten Ergebnisse Ihren Anforderungen entsprechen.
Der Unterschied zwischen den prognostizierten GA4-Zielgruppen und anderen Zielgruppen
Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen prädiktiven Zielgruppen und anderen Arten von Zielgruppen in Google Analytics:
Auf der Grundlage von Vorhersagemodellen：
Prädiktive Zielgruppe: Verwenden Sie Algorithmen des maschinellen Lernens, um das zukünftige Verhalten von Nutzern auf der Grundlage ihrer historischen Verhaltensdaten vorherzusagen. So können Sie beispielsweise vorhersagen, welche Nutzer in Zukunft wahrscheinlich kaufen oder abwandern werden.
Andere Zielgruppen: In der Regel auf der Grundlage statischer Kriterien wie dem geografischen Standort des Nutzers, besuchten Seiten, Gerätetyp usw.
Dynamische Eigenschaften：
Prädiktive Zielgruppen: Die Mitglieder der Zielgruppe können sich dynamisch ändern, wenn das Modell weiter lernt und die Daten aktualisiert werden.
Andere Zielgruppen: Einmal definiert, bleibt die Mitgliedschaft im Allgemeinen unverändert, es sei denn, die Kriterien werden manuell aktualisiert.
Tiefe der Datenanalyse：
Prädiktive Zielgruppen: Mithilfe von tiefgreifender Datenanalyse und Mustererkennung können komplexe Beziehungen und Trends im Nutzerverhalten aufgedeckt werden.
Andere Zielgruppen: Verlassen Sie sich auf eher intuitive, oberflächliche Merkmale des Nutzerverhaltens.
Anwendungsszenarien：
Vorhersage von Zielgruppen: Besonders geeignet für dynamische Marktumgebungen und komplexe Nutzerverhaltensmuster, wie z. B. Kaufvorhersagen für E-Commerce-Websites.
Andere Zielgruppen: Für umfassendere Szenarien, z. B. Marketingkampagnen, die auf bestimmte Regionen ausgerichtet sind, oder die Optimierung für Nutzer auf bestimmten Geräten.
Insgesamt bieten Predictive Audiences eine dynamischere, detailliertere und präzisere Möglichkeit, potenzielle Kundensegmente durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechniken zu identifizieren und anzusprechen.
Anwendungsszenarien der GA4-Prädiktionshörerschaft
Stellen Sie sich vor, Sie wüssten im Voraus, welche Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit in den nächsten 7 Tagen einen Kauf tätigen werden oder welche Nutzer kurz vor der Abwanderung stehen – wie würden Sie handeln? Wir zeigen Ihnen, wie Sie diese wichtigen Nutzergruppen mithilfe der Google Analytics-Funktion „Predictive Audiences“ genau identifizieren und beeinflussen können.
Verbessern Sie die Konversionsrate Ihrer E-Commerce-Website: Verwenden Sie prädiktive Zielgruppen, um Nutzer zu identifizieren, die „wahrscheinlich in den nächsten 7 Tagen einen Kauf tätigen werden“. Sprechen Sie diese Nutzer mit maßgeschneiderten Werbeaktionen und Coupons an, um die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen.
Verringern Sie die Benutzerabwanderungsrate: Ermitteln Sie die Nutzer, bei denen die Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie innerhalb der nächsten 7 Tage abwandern. Implementieren Sie Re-Engagement-Strategien für diese Nutzer, wie z. B. das Versenden von E-Mails, die sie an Artikel in ihren unvollständigen Warenkörben erinnern, oder das Angebot von Sonderrabatten.
Optimieren Sie die Werbung für mobile Anwendungen: Ermitteln Sie mithilfe von Zielgruppenvorhersagen neue Nutzer, die „wahrscheinlich in den nächsten 7 Tagen ihren ersten Kauf tätigen werden“. Zeigen Sie diesen Nutzern geführte Anzeigen, die die wichtigsten Funktionen und Vorteile Ihrer App vorstellen.
Verbessern Sie die Werbeeffizienz: Ermitteln Sie die Nutzer, die „in den nächsten 28 Tagen voraussichtlich am meisten ausgeben werden“. Geben Sie mehr von Ihrem Werbebudget für diese Nutzergruppe aus, um den ROI zu erhöhen.
Erhöhte Kundentreue: Analysieren Sie die Nutzer, die „möglicherweise abwandern, aber zuvor eine hohe Kauffrequenz hatten“. Sprechen Sie diese Nutzer mit Treueprämien oder exklusiven Dienstleistungen an, um ihre Markentreue zu stärken.
Anhand dieser Beispiele können Sie sehen, wie vorausgesagte Zielgruppen Unternehmen dabei helfen können, potenzielle hochwertige Nutzer genauer anzusprechen und gezielte Marketingstrategien anzuwenden, um die Ergebnisse zu verbessern.