GA4 oder Matomo: worauf es für ein Schweizer KMU ankommt

Ob ihr Google Analytics 4 oder Matomo einsetzt, ist weniger entscheidend, als oft angenommen wird: Beide Werkzeuge messen im Grundsatz Ähnliches. Wichtiger sind eine saubere Konfiguration, eine klare Fragestellung und der bewusste Umgang mit den Daten. Trotzdem gibt es ehrliche Unterschiede, die bei der Wahl helfen.

Warum die Wahl zwischen GA4 und Matomo überschätzt wird

In den meisten KMU-Projekten geht es um dieselben Kernfragen: Woher kommen die Besucher, welche Seiten werden gelesen, was führt zu einer Anfrage? Diese Fragen beantworten GA4 und Matomo beide zuverlässig – sofern das Tracking korrekt eingerichtet ist.

Die häufigste Fehlerquelle ist nicht die Marke, sondern die Umsetzung:

• unsauber definierte Ziele und Ereignisse
• Eigenzugriffe und Bot-Traffic, die nicht herausgefiltert werden
• Zahlen, die niemand liest oder einordnet

Wer diese Punkte ignoriert, bekommt mit jedem Werkzeug ein schiefes Bild.

Wo sich GA4 und Matomo wirklich unterscheiden

Es gibt reale Unterschiede, die zur Zielsetzung passen müssen:

• Matomo lässt sich selbst hosten oder in einer Schweizer Cloud betreiben. Die Daten bleiben unter eurer Kontrolle, der Betrieb ist cookielos und datensparsam möglich.
• GA4 ist kostenlos, weit verbreitet und sehr mächtig. Die Daten fliessen jedoch zu Google LLC in die USA. Seit dem 15. September 2024 gelten die USA für Unternehmen, die nach dem Swiss-U.S. Data Privacy Framework zertifiziert sind, als Land mit angemessenem Datenschutz (Anhang 1 der Datenschutzverordnung), und Google LLC ist nach diesem Rahmen zertifiziert. Der Transfer ist damit abgesichert, solange die Zertifizierung besteht – sie muss jährlich erneuert werden, und der Rahmen beruht auf einer Verordnung des US-Präsidenten (Executive Order 14086), die geändert werden kann. Das Werkzeug ist zudem stark auf das Werbe-Ökosystem ausgerichtet.

Für ein datenschutzbewusstes KMU spricht vieles für ein selbst oder in der Schweiz gehostetes Matomo. GA4 lässt sich nach revDSG konform konfigurieren, wenn ihr es ohnehin nutzt – das verlangt aber bewusste Einstellungen und eine saubere Datenschutzerklärung.

Die bessere Webanalyse ist nicht die mit dem bekannteren Namen, sondern die, deren Zahlen ihr versteht und der ihr vertrauen könnt.

Die Unterschiede im direkten Vergleich

Die Zeilen sind nach Entscheidungsrelevanz geordnet: Was oben steht, entscheidet die Wahl; was unten steht, ist Komfort.

Zwei Zeilen sind für ein KMU oft die entscheidenden: Wo die Daten liegen – das ist eine Grundsatzentscheidung, keine Einstellung – und Server-Logs importierbar. Die zweite wird fast immer übersehen: Matomo kann dieselben Access-Logs auswerten, aus denen sonst nur die Loganalyse liest. Damit lässt sich der Consent-Gap in demselben Werkzeug sichtbar machen, das ihn erzeugt.

Warum ich mit dem Werkzeug arbeite, das schon läuft

Ich bin werkzeug-agnostisch: Ich arbeite mit dem, was bei euch im Einsatz ist, und richte es so ein, dass es belastbare Antworten liefert. Steht eine Neuwahl an, knüpfe ich die Empfehlung an eure Ziele und eure Datenschutzhaltung – nicht an eine Lieblingsmarke.

Wie ihr euer bestehendes Analyse-Setup selbst prüft

Bevor ihr das Werkzeug wechselt, prüft das vorhandene. Die folgende Reihenfolge deckt die Fehler auf, die in beiden Werkzeugen dieselben sind – und sie kostet euch einen Nachmittag, keinen Migrationsentscheid.

1. Die Fragen vor das Werkzeug stellen. Schreibt drei bis fünf Entscheidungen auf, die ihr mit den Zahlen stützen wollt – etwa «Lohnt sich der Newsletter?» oder «Kommen Anfragen eher über die Suche oder über Empfehlungen?». Jede Kennzahl, die auf keine dieser Fragen antwortet, ist Dekoration. Werkzeuge, die keine dieser Fragen beantworten können, fallen hier durch – nicht im Funktionsvergleich.
2. Zählen, wie oft der Tracker feuert. Öffnet eine beliebige Seite mit geöffnetem Netzwerk-Tab der Browser-Entwicklerwerkzeuge und filtert auf die Tracking-Anfrage (bei Matomo matomo.php, bei GA4 die Anfragen an den Google-Endpunkt). Ein Seitenaufruf darf genau eine Zählanfrage auslösen. Zwei bedeuten doppelt eingebundenes Tracking – typischerweise einmal über ein Plugin und einmal über den Tag-Manager oder das Theme. Dann sind all eure Zahlen doppelt, und niemand hat es gemerkt.
3. Eine Zielerreichung testweise auslösen. Füllt euer Kontaktformular selbst aus und sucht den Abschluss im Echtzeitbericht. Taucht er dort nicht auf, ist das Ziel nicht erfasst – und eure Konversionsrate ist keine Kennzahl, sondern eine Null. Wartet dafür nicht auf die Standardberichte; die zeigen mit Verzögerung.
4. Eigenzugriffe ausschliessen und die Wirkung prüfen. Eure eigene IP, die der Agentur, die des Hostings. In Matomo ist das eine Ausschlussliste; in GA4 braucht es eine Regel für internen Traffic und einen Datenfilter – siehe Fallstricke.
5. Den Bot-Filter kontrollieren. Beide Werkzeuge filtern bekannte Bots, aber unterschiedlich weit. Wichtig ist weniger, dass gefiltert wird, als dass ihr wisst, was gefiltert wird – sonst vergleicht ihr später Log-Zahlen mit Tracking-Zahlen und deutet die Differenz falsch.
6. Den Ablehn-Fall durchspielen. Klickt den Consent-Banner weg und schaut erneut in den Netzwerk-Tab. Geht trotzdem eine Zählanfrage raus, ist eure Einwilligungslogik kaputt – ein Datenschutzproblem. Geht keine raus, seht ihr live, wie euer Consent-Gap entsteht.
7. Aufbewahrung und Export festlegen. Klärt, wie lange eure Daten gespeichert bleiben und wie ihr im Notfall herauskommt. Diese Frage stellt sich erst beim Wechsel – und dann ist es zu spät, sie zu stellen.

Zwei Fallstricke, an denen das in der Praxis scheitert:

• Der GA4-Datenfilter für internen Traffic ist nach dem Anlegen nicht aktiv. Er wird im Zustand «Testen» erstellt und filtert dann genau nichts; er markiert die Daten nur. Erst wenn ihr ihn ausdrücklich aktiviert, greift er – und er wirkt nicht rückwirkend. Sehr viele KMU-Konten haben eine korrekt definierte Regel, die nie eingeschaltet wurde. Auf einer Website mit wenigen hundert Besuchern im Monat sind die eigenen Zugriffe keine Randgrösse.
• Ein Werkzeugwechsel bricht eure Zeitreihe. GA4 und Matomo zählen Besuche nicht identisch; nach einer Migration sinkt oder steigt die Kurve, ohne dass sich am Geschäft irgendetwas geändert hätte. Wer den Sprung nicht als Werkzeugeffekt erkennt, sucht die Ursache im Marketing. Wenn ihr wechselt, betreibt beide Werkzeuge eine Zeit lang parallel und dokumentiert den Umrechnungsfaktor, den ihr seht – er ist eine Eigenschaft eurer Website, keine allgemeine Konstante.

Und die ehrliche Grenze: Selbst ein perfekt konfiguriertes Werkzeug misst nur die Besucher, die sich messen lassen. Kein Wechsel von GA4 zu Matomo ändert daran etwas – das ist eine Frage der Messmethode, nicht der Marke.