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Python für Marketing Schulung: GA4- und Ads-Daten auswerten

Python für Marketing: GA4, Search Console und Ads-Daten selbst auswerten

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie holen Marketingdaten aus Google Analytics 4, Search Console, Meta- und Google-Ads-Exporten und Google Trends in pandas, verknüpfen sie und beantworten Kanal-, Kampagnen- und Testfragen mit wiederholbaren Auswertungen.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Welcher Kanal bringt wirklich Anfragen – und warum zeigt jedes Werkzeug eine andere Zahl?

Python für Marketing heißt: Sie werten Ihre Marketingdaten selbst aus, statt jeden Montag dieselben Exporte in eine Tabelle zu kopieren. Google Analytics 4, die Search Console, der Werbeanzeigenmanager von Meta und Google Ads liefern jeweils eigene Sichten mit eigenen Begriffen und Zeitzonen. Mit pandas und Jupyter bringen Sie diese Quellen in eine gemeinsame Tabelle, rechnen Kennzahlen wie CPC, Conversion-Rate und ROAS nachvollziehbar nach und sehen auf einen Blick, welche Seiten Klicks verlieren und welche Kampagnen ihr Budget nicht einspielen.

Nach einem kurzen Einstieg in Jupyter und pandas laden Sie Berichte über die GA4 Data API und die Search-Console-API, lesen Ads-Exporte ein und vergleichen Suchinteresse mit Google Trends. Dann folgt die eigentliche Arbeit: Seitenpfade und Kampagnennamen bereinigen, UTM-Parameter in Kanäle übersetzen, Quellen über die URL verknüpfen und fehlende Tage erkennen. Mit Matplotlib, seaborn und Plotly entstehen Diagramme, die auch in der Geschäftsführung verstanden werden. Weitere Kapitel behandeln Zeitreihen, Kohorten, Attribution im Überblick, Segmentierung, die Auswertung von A/B-Tests und von Kundenbewertungen sowie Alarme, die Sie bei auffälligen Ausschlägen benachrichtigen.

Für die Code-Arbeit nutzen wir Gemini in Google Colab, das ohnehin nah an den Google-Datenquellen arbeitet. Der Assistent schreibt die Abfrage an die Data API oder den Code für ein Diagramm schnell – ob die gewählte Metrik aber dieselbe ist, die Ihr Team in GA4 sieht, entscheidet ein Abgleich mit der Oberfläche. Diesen Abgleich üben wir bei jeder Kennzahl. Außerdem gilt eine feste Regel: In den Arbeitsordner und in den Chat gehören nur aggregierte oder pseudonymisierte Daten, keine E-Mail-Adressen aus dem CRM.

Vorausgesetzt werden keine Programmierkenntnisse, wohl aber Routine mit Pivot-Tabellen und Exporten. Die Sprache selbst Schritt für Schritt erklärt das Seminar „Python für Einsteiger“; allgemeine Datenanalyse ohne Marketingbezug behandelt „Data Science mit Python“. Besonders ergiebig wird der Kurs, wenn Sie Lesezugriff auf eine eigene GA4-Property oder Exporte Ihrer Kampagnen mitbringen – sonst arbeiten wir mit dem öffentlichen GA4-Beispieldatensatz des Google Merchandise Store in BigQuery und weiteren Beispieldaten.

In fast jedem Marketingteam, mit dem ich arbeite, gibt es eine Zahl, über die niemand mehr diskutiert, weil sie seit Jahren im Bericht steht – und die trotzdem falsch ist. Mal zählt GA4 jede Formularansicht als Conversion, mal stammen Kosten aus einer anderen Zeitzone als die Klicks. Der größte Gewinn von Python im Marketing ist nicht das schönere Diagramm, sondern dass jede Kennzahl eine nachlesbare Rechenvorschrift bekommt. Wer seine Auswertung als Code hat, kann sie nächste Woche wiederholen und einer Kollegin zeigen, wie sie entstanden ist.

Was Sie danach können

  • Sie laden Berichte aus der GA4 Data API und der Search Console sowie Ads-Exporte in pandas und erklären Abweichungen zur Oberfläche
  • Sie bereinigen Seitenpfade und Kampagnennamen, bilden Kanäle aus UTM-Parametern und verknüpfen Quellen über die URL
  • Sie berechnen CTR, CPC, Conversion-Rate und ROAS korrekt auch über mehrere Kampagnen hinweg
  • Sie stellen Kampagnen- und Zeitreihendaten mit Matplotlib, seaborn und Plotly verständlich dar
  • Sie werten einen A/B-Test mit Konfidenzintervall aus und richten einen Alarm für Ausschläge gegenüber der Vorwoche ein

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Marketing-Fachleute und Online-Marketing-Manager:innen mit sicherem Umgang mit Tabellen
  • Analyst:innen im Marketing, die Exporte aus GA4, Search Console und Werbekonten zusammenführen
  • Agenturen und Inhouse-Teams, die wiederkehrende Kundenberichte automatisieren wollen
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Python für Marketing: GA4, Search Console und Ads-Daten selbst auswerten

Warum Python im Marketing
  • Was Python Marketer:innen bringt: wiederholbare Auswertungen statt Copy-and-paste in Tabellen
  • Python neben Excel, Data Studio (früher Looker Studio) und den GA4-Berichten: welches Werkzeug wofür
  • Typische Fragen: Welche Kanäle bringen Anfragen, welche Seiten verlieren Suchklicks?
  • Wann ein fertiges Dashboard reicht und wann sich eine eigene Auswertung lohnt
Arbeitsumgebung: Jupyter und pandas
  • Python und JupyterLab mit uv installieren, Notebook lokal starten
  • Lokales Jupyter oder Google Colab – Unterschiede bei Dateien, Paketen und Zugangsdaten
  • Einführung in pandas: DataFrame, Spalten, Datentypen und Index
  • Exporte lesen mit read_csv und read_excel: Trennzeichen, Dezimalkomma, Kodierung
  • Zugang zu Google-APIs: Dienstkonto oder OAuth-Client, Schlüsseldatei nie im Notebook
Marketingdaten laden und erforschen
  • GA4-Berichte über die Data API abrufen: RunReportRequest mit Dimensionen, Metriken, Zeitraum
  • Grenzen der GA4-Daten: Kontingente, Schwellenwerte, (other)-Zeilen, Abweichung zur Oberfläche
  • Alte Universal-Analytics-Exporte einordnen: Sitzungen und Absprungrate nicht 1:1 vergleichbar
  • Search-Console-Daten über searchanalytics.query laden, Zeilenlimit und seitenweiser Abruf
  • Leistungsbericht der Search Console als Export, wenn kein API-Zugang besteht
  • Meta-Ads-Daten aus dem Werbeanzeigenmanager oder der Marketing API, Spalten vereinheitlichen
  • Google-Ads-Kampagnenberichte als Export oder per Google Ads API mit GAQL-Abfragen
  • Google Trends: relatives Suchinteresse von 0 bis 100 richtig deuten, Begriffe vergleichen
  • Trends-Zugriff: offizielle Trends API (Alpha, Zugang auf Antrag) oder das archivierte pytrends – Stabilität und Grenzen
Erste Diagramme aus Google-, Meta- und Ads-Daten
  • Sitzungen und aktive Nutzer:innen aus GA4 als Liniendiagramm mit DataFrame.plot
  • Klicks, Impressionen und durchschnittliche Position aus der Search Console gemeinsam zeigen
  • Ausgaben, Klicks und Conversions aus Meta- und Google-Ads-Daten im Balkendiagramm vergleichen
  • Saisonalität aus Google-Trends-Kurven ablesen und Suchbegriffe gegenüberstellen
Daten bereinigen, ordnen und verknüpfen
  • Typische Fehler in Marketingdaten: Dubletten, Testbuchungen, uneinheitliche Kampagnennamen
  • GA4-Seitenpfade bereinigen: Query-Parameter, Groß- und Kleinschreibung, Schrägstrich am Ende
  • UTM-Parameter mit urllib.parse zerlegen und Kanäle über eine Zuordnungstabelle bilden
  • Neue Datensätze mit groupby und agg: Kennzahlen je Kanal, Kampagne oder Seitentyp
  • GA4-Daten neu aufbauen mit pivot_table und melt: breite Exporte in lange Tabellen
  • Spalten entfernen mit drop und Spaltennamen der Plattformen einheitlich umbenennen
  • Fehlende Meta-Ads-Werte ersetzen mit fillna – Nullwert und fehlender Tag sind nicht dasselbe
  • GA4 und Search Console über die normalisierte URL mit merge verknüpfen, Join-Art prüfen
  • Ergebnisse als CSV mit Dezimalkomma, als Excel-Datei oder als Parquet speichern
Marketingdaten in Python visualisieren
  • Benutzerdefinierte Diagramme mit Matplotlib: Figure, Axes und objektorientierte Schreibweise
  • Datensatz importieren, mit describe erkunden und ein einfaches Diagramm plotten
  • Mehrere Kennzahlen untereinander mit plt.subplots und gemeinsamer Zeitachse
  • Kosten und Conversions mit sekundärer y-Achse über twinx – und wann das täuscht
  • x- und y-Beschriftungen mit Einheiten, Tausenderpunkt und Prozentformat über Formatierer
  • Lange Datums- und Kampagnennamen lesbar machen: xticks drehen, autofmt_xdate
  • Legende, Titel und Quellenzeile für Berichte an Kund:innen und Geschäftsführung
  • Kampagnenstart oder Relaunch markieren mit annotate und axvline
  • Zwischen Matplotlib-Stilen wechseln mit plt.style.use, eigener Stil in Firmenfarben
  • Punktwolke in seaborn: Kosten gegen Conversions je Kampagne
  • Punktwolke anpassen: Farbe nach Kanal, Größe nach Budget, Ausreißer beschriften
  • Facebook-/Meta-Ads-Heatmap nach Wochentag und Stunde mit sns.heatmap
  • Interaktive Diagramme mit Plotly für Berichte, die im Browser gelesen werden
Mit Zeitreihen arbeiten
  • Zeitreihen-Notebook: Datumsspalte parsen, DatetimeIndex, Zeitzonen der Werbekonten
  • Fehlende Tage mit asfreq sichtbar machen, Lücken bewusst interpolieren oder als null werten
  • Zeitreihendaten neu abtasten: Tageswerte mit resample zu Wochen und Monaten verdichten
  • Rollierende Durchschnitte mit rolling gegen Wochentagsschwankungen
  • Wöchentliche PPC-Kosten und CPC im Zeitverlauf grafisch darstellen
  • Dynamische Anmerkungen: Höchst- und Tiefstwerte automatisch im Diagramm beschriften
  • Vergleich mit Vorperiode und Vorjahr, Kalenderwochen und Feiertage berücksichtigen
Kennzahlen, Kampagnen- und Kanalvergleiche
  • Berechnen und Filtern: Spaltenberechnung für die ganze Tabelle statt Formel je Zeile
  • Neue Metriken berechnen: CTR, CPC, Conversion-Rate, CPA und ROAS
  • Raten über mehrere Kampagnen richtig zusammenfassen: Summen teilen statt Raten mitteln
  • Daten filtern mit booleschen Masken und query: Kanal, Zeitraum, Mindestvolumen
  • Kanalvergleich als Tabelle mit bedingter Formatierung über den pandas-Styler
  • Kohortenanalyse: Wiederkauf nach Monat des Erstkaufs als Dreiecksmatrix
  • Attribution im Überblick: letzter Klick, datengetriebenes Modell in GA4, Grenzen eigener Modelle
  • Kund:innen nach RFM-Werten segmentieren: Aktualität, Häufigkeit, Umsatz
A/B-Tests und Kundenstimmen auswerten
  • A/B-Test auswerten: Conversion-Raten mit Konfidenzintervall und Proportionentest in statsmodels
  • Nötige Stichprobengröße vorab schätzen, Verzerrung durch vorzeitiges Abbrechen
  • Bewertungen und Kommentare: Begriffe zählen, Lemmata mit spaCy, Themen gruppieren
  • Stimmung in Bewertungen grob einordnen und eine Stichprobe von Hand gegenlesen
Hilfreiche Alarme und automatisierte Berichte
  • Berechnung von Alarmen: Schwellenwerte oder Abweichung vom gleitenden Mittel festlegen
  • Einfache Alarme: Einbrüche bei Kosten, Klicks oder Conversions als Liste ausgeben
  • Zwei Datumsbereiche berechnen: aktuelle Woche gegen Vorwoche und Vorjahreswoche
  • Alarme mit Aktionen: E-Mail oder Nachricht per Webhook in einen Teams- oder Slack-Kanal
  • Notebook mit Parametern ausführen und als HTML-Bericht ausgeben, z. B. mit papermill und nbconvert
  • Zeitgesteuerter Betrieb im Überblick – Vertiefung im Seminar Automatisierung (RPA) mit Python
Datenschutz bei Nutzerdaten (Hinweise)
  • Mit aggregierten Berichtsdaten arbeiten, wo keine Einzeldaten nötig sind
  • E-Mail, Telefonnummer und Client-ID pseudonymisieren oder gar nicht erst laden
  • Rechtsgrundlage, Einwilligung und Auftragsverarbeitung mit dem Datenschutz klären – keine Rechtsberatung
Python für Marketing mit Gemini in Colab
  • Assistent formuliert die GA4-Abfrage; Dimensionen und Metriken per get_metadata gegenprüfen
  • Vom Assistenten berechnete CTR, CPC und ROAS mit den Werten der Ads-Oberfläche abgleichen
  • Im Notebook nur aggregierte oder pseudonymisierte Exporte – CRM-Rohdaten bleiben draußen
  • Diagrammvorgaben mit Farben, Beschriftung und Quellenzeile als Textzelle, an die sich der Code hält
  • Notebook vom Assistenten in ein parametrisiertes Skript mit Test der Kennzahlenfunktion umbauen lassen
Praxisprojekt: Wochenbericht für das Online-Marketing
  • GA4-Beispieldaten des Google Merchandise Store aus BigQuery sowie Search-Console- und Ads-Beispieldaten für acht Wochen laden
  • Kanäle vereinheitlichen, Kennzahlen je Kanal berechnen und Seiten mit Klickverlust finden
  • Bericht mit drei Diagrammen und kurzen Kommentaren als HTML-Datei erzeugen
  • Alarm bei mehr als 30 % Abweichung zur Vorwoche an ein Testpostfach senden

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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