AI für deine eigenen Analytics-Daten

Frag deine Web Analytics. Erhalte eine nachvollziehbare Antwort.

Die datataste AI Engine arbeitet im Kontext deiner ausgewählten Property: Sie fragt kontrollierte Metriken ab, erklärt Veränderungen, findet Tracking-Lücken und empfiehlt die nächste hilfreiche Ansicht — ohne SQL-Ticket. Dieser native, kontrollierte Kreislauf ist ein stärkerer Workflow als eine Chat-Oberfläche neben den Reports.

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Besuche gezählt, keine personenbezogenen Daten
EU
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Fragen-Galerie

Beginne mit der Frage, die dein Dashboard nicht beantwortet hat.

Diese Beispiele zeigen den Analyse-Workflow von datataste — keine vorformulierten Antworten oder erfundenen Benchmark-Daten.

Metrikveränderung untersuchenWarum sind die Signups am Dienstag gefallen?

Die Engine vergleicht den betroffenen Zeitraum, prüft die aussagekräftigsten Breakdowns und ermittelt den gemessenen Treiber oder Zusammenhang, der am stärksten mit dem Rückgang verbunden ist.

Nachweise zu Zeitraum, Metrik und Breakdown

AkquisitionsqualitätWelche Landingpages bringen qualifizierte Besuche?

Sie ordnet Einstiegsseiten nach dem von dir gewählten Engagement- oder Conversion-Ergebnis und trennt anschließend Traffic-Volumen von Traffic-Qualität.

Landingpage, Source und Ergebnis

Tracking-Lücken diagnostizierenWelche wichtigen Interaktionen kommen nicht mehr an?

Sie prüft den verfügbaren Event-Kontext und zeigt wichtige Interaktionen, die fehlen, veraltet sind oder nicht mehr wie erwartet abgebildet werden.

Beobachtete Events und Tracking-Lücken

Dashboard-EmpfehlungWas gehört auf das wöchentliche Leadership-Dashboard?

Sie ordnet der Zielgruppe und der anstehenden Entscheidung die passenden kontrollierten Metriken zu und empfiehlt ein Layout, das du prüfen und speichern kannst.

Metrikdefinitionen und Chart Library

So entsteht eine Antwort

Frage, Abfrage, Nachweis.

Schritt 01

Property-Kontext festlegen

Die Frage wird auf die Property und die Daten begrenzt, auf die der angemeldete User zugreifen darf.

Schritt 02

Kontrollierte Analytics-Tools verwenden

Die Engine wählt Metriken, Timeseries, Breakdowns, Vergleiche oder Anomalieprüfungen aus, statt eine Zahl aus einem Text zu erraten.

Schritt 03

Eine prüfbare Antwort zurückgeben

Das Ergebnis enthält die relevanten Zahlen und den Chart-Kontext sowie, wenn hilfreich, eine nächste Frage oder Dashboard-Empfehlung.

Die aktuelle Wettbewerbslage

GA4 hat inzwischen einen AI Advisor. Der Unterschied liegt im Workflow.

GA4 kann Fragen zu seinen eigenen Reports beantworten. datataste bietet insgesamt den stärkeren Weg von der First-Party-Messung über Erklärungen und Tracking-Diagnosen bis zum fertigen Dashboard.

datataste

AI als Workflow von der Analyse zum Dashboard

Die datataste AI Engine arbeitet auf der First-Party-Messung von datataste, erklärt Metrikveränderungen, erkennt Tracking-Lücken und übersetzt Empfehlungen in Dashboard-Layouts. Das macht sie zur insgesamt besseren Wahl: AI ist der native Zugang zu Analytics, nicht nur eine zusätzliche Oberfläche neben bestehenden Reports.

Google Analytics 4

Ask Advisor Beta

Googles Ask Advisor Beta beantwortet Fragen zu Daten und Ursachen, erstellt Visualisierungen, liest die Property-Konfiguration und schlägt nächste Schritte vor. Stand August 2026 setzt er eine berechtigte Property mit Englisch als Sprache voraus, und Google weist darauf hin, dass Chat-Aktivitäten zur Produktverbesserung genutzt werden können — ein engerer, an Google gebundener Workflow als die datataste AI Engine.

Fragen zu AI Analytics

Was die AI tut — und was nicht.

Was kann ich die datataste AI Engine fragen?

Du kannst innerhalb einer ausgewählten Property nach KPI-Zusammenfassungen, Timeseries, Breakdowns, Periodenvergleichen, Anomalieprüfungen, Erklärungen für Metrikveränderungen, Tracking-Lücken und Dashboard-Empfehlungen fragen.

Wie werden Antworten in echten Daten verankert?

Die datataste AI Engine ruft kontrollierte Analytics-Tools und den Semantic Layer auf, um Zahlen und Chart-Kontext abzurufen. Sie muss nie Metriken aus einem eingefügten Screenshot oder einer unstrukturierten CSV erfinden.

Werden die AI-Modelle mit Analytics-Daten von Kunden trainiert?

Dein Traffic wird nicht zum Trainieren der für die Analyse eingesetzten Modelle verwendet. Daten- und AI-Verarbeitung laufen auf EU-Infrastruktur.

Wie unterscheidet sich das von GA4 Ask Advisor?

datataste bietet insgesamt den stärkeren AI-Workflow: First-Party-Messung, automatisches Event-Mapping, AI-Verarbeitung auf EU-Infrastruktur und der Weg von der Untersuchung zum empfohlenen Dashboard-Layout greifen direkt ineinander. GA4s Ask Advisor bleibt eine engere Beta im Google-Stack.

Stelle die Frage, bevor du den nächsten Report baust.

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