Use Case: Wie ein B2B-Unternehmen mit GA4 und Google Tag Manager sein Kontakt-Tracking endlich in den Griff bekam

Viele Websites haben moderne Designs, starke Inhalte und teure Kampagnen – aber kein sauberes Conversion Tracking. Besonders bei Kontaktanfragen ist das fatal: Ohne klare Daten bleibt unklar, ob Landingpages wirklich Leads erzeugen oder nur Klicks verbrauchen. Dieser Use Case zeigt Schritt für Schritt, wie ein B2B-Unternehmen mit Google Analytics 4 (GA4) und dem Google Tag Manager (GTM) sein Kontakt-Tracking professionalisiert und daraus ein belastbares Setup für datengetriebenes Marketing aufgebaut hat.

Ausgangslage: Kontaktseite vorhanden, aber keine verlässlichen Zahlen

Das Unternehmen betreibt eine B2B-Website mit mehreren Leistungsseiten, einer zentralen Kontaktseite und klassischen Marketing-Kanälen wie Google Ads, LinkedIn und E-Mail-Kampagnen. In GA4 wurden zwar Seitenaufrufe erfasst, konkrete Kontaktklicks aber nicht. Im Reporting stellte sich daher immer wieder die gleiche Frage: Welche Kampagne bringt tatsächlich qualifizierte Leads und nicht nur Traffic?

Typische Symptome eines unvollständigen Tracking-Setups

• In GA4 sind nur Standard-Ereignisse wie page_view, session_start und user_engagement zu sehen.
• Die Kontaktseite wird regelmäßig aufgerufen, aber es gibt keine eigenen Ereignisse für CTA-Klicks oder Formularabschlüsse.
• Ein Consent-Banner ist eingebunden, jedoch ohne geprüfte Verbindung zum Google Tag Manager.
• Marketing und Vertrieb diskutieren regelmäßig über die Qualität von Leads, haben aber keine gemeinsame Datengrundlage.

Die Geschäftsführung wollte wissen: Welche Kanäle und Landingpages führen zu echten Kontaktanfragen, nicht nur zu Sessions? Um diese Frage zu beantworten, wurde ein strukturierter Ansatz mit GA4 und GTM gewählt.

Schritt 1: Technische Basis mit GA4 und Google Tag Manager klären

Bevor neue Events angelegt wurden, musste sichergestellt werden, dass das Fundament stimmt. Im ersten Schritt wurde geprüft, wie GA4 eingebunden ist und ob möglicherweise mehrere Tracking-Skripte parallel laufen.

Prüfpunkte für ein sauberes GA4-Grundsetup

1. Existiert ein zentraler GA4-Konfigurationstag im Google Tag Manager?
2. Wird die aktuelle GA4-Mess-ID korrekt verwendet?
3. Feuern noch alte Universal-Analytics-Tags oder hart eingebundene Skripte im Theme?
4. Ist der Consent-Modus so konfiguriert, dass analytics_storage nur bei Einwilligung auf „granted“ steht?

Im Use Case zeigte sich: Die Website nutzte bereits einen GTM-Container, allerdings war zusätzlich noch ein altes Analytics-Snippet direkt im Quellcode eingebunden. Dadurch entstanden doppelte Pageviews und unübersichtliche Daten. Nach der Bereinigung blieb ausschließlich der GA4-Konfigurationstag im Tag Manager aktiv und wurde auf allen Seiten mit dem Trigger „All Pages“ ausgelöst.

Schritt 2: Ereignisdefinition – Was genau soll als Lead gelten?

Im nächsten Schritt ging es um die fachliche Definition. Das Unternehmen entschied sich für ein klares Kriterium: Jeder Klick auf einen Kontakt-Link, der auf die Seite /kontakt/ führt, gilt als Lead-Event. Später sollten weitere Events hinzukommen (Formularsendung, Download etc.), aber der Einstiegspunkt war bewusst schlank gehalten.

Namenskonvention für Ereignisse in GA4

Um konsistente und KI-taugliche Daten zu erzeugen, wurde eine einheitliche Benennung festgelegt. Das zentrale Event für Kontaktklicks erhielt den Namen:

Ereignisname: generate_lead

Zusätzlich sollten zwei Parameter übergeben werden, um spätere Auswertungen zu erleichtern:

• link_url: vollständige URL des angeklickten Links
• link_text: sichtbarer Linktext wie „Jetzt Kontakt aufnehmen“ oder „Get in touch“

Damit lassen sich im Reporting nicht nur die Anzahl der Leads, sondern auch die Performance einzelner CTAs und Positionen auf der Seite untersuchen.

Schritt 3: Kontakt-Klick im Google Tag Manager erfassen

Die größte Herausforderung lag in der technischen Erfassung des Kontakt-Links. Das verwendete Theme erzeugte verschachtelte HTML-Strukturen, sodass die Standard-Variablen für Klicks nicht immer die gewünschte URL zurücklieferten. Die Lösung war eine Kombination aus Klick-Triggern und einer eigenen DOM-Variable.

3.1 Klick-Variablen im GTM aktivieren

Zunächst wurden im Google Tag Manager die integrierten Variablen für Klicks aktiviert:

• Click URL
• Click Text
• Click Element
• Click Classes

Damit stehen in der Vorschauansicht alle relevanten Informationen zur Verfügung, wenn ein Besucher auf ein Element klickt.

3.2 DOM-Variable für die nächstgelegene Link-URL

Da das Theme zusätzliche Wrapper-Elemente nutzte, wurde eine benutzerdefinierte Variable angelegt, die die nächstgelegene Link-URL ermittelt. Diese Variable sucht vom geklickten Element aus nach oben, bis ein <a>-Tag gefunden wird, und liest dessen href-Attribut aus. Im Tag Manager wurde sie zum Beispiel als „V – Kontaktlink URL (Closest)“ bezeichnet.

3.3 Trigger für Kontaktklick definieren

Anschließend wurde ein Trigger vom Typ „Klick – Alle Elemente“ eingerichtet. Die Bedingungen lauteten:

• Einige Klicks statt „Alle Klicks“
• Variable: {{V – Kontaktlink URL (Closest)}}
• Operator: enthält
• Wert: /kontakt/
• zusätzliche Bedingung: _event ist gleich gtm.click

Dieser Trigger sorgt dafür, dass der Tag nur dann ausgelöst wird, wenn tatsächlich ein Kontakt-Link angesprochen wird – unabhängig davon, ob sich der Link in der Navigation, im Footer oder innerhalb eines Content-Blocks befindet.

Schritt 4: GA4-Event-Tag „generate_lead“ erstellen

Mit dem Trigger stand die Grundlage, um daraus ein Event für GA4 zu bauen. Im Tag Manager wurde ein neuer Tag vom Typ „Google Analytics: GA4-Ereignis“ erstellt.

4.1 Konfiguration des GA4-Ereignistags

• Konfigurationstag: Verweis auf den bereits existierenden GA4-Konfigurationstag
• Ereignisname: generate_lead
• Ereignisparameter:
  • link_url = {{V – Kontaktlink URL (Closest)}}
  • link_text = {{Click Text}}
• Auslösender Trigger: „Click – Kontaktlink (Elements)“

Optional wurde die Nutzer-Einwilligung berücksichtigt, indem in den erweiterten Einstellungen festgelegt wurde, dass das Event analytics_storage benötigt. Damit wird sichergestellt, dass das Tracking nur bei erteiltem Consent stattfindet.

4.2 Testen im Vorschau-Modus

Im Vorschau-Modus lässt sich beim Klick auf den Kontakt-Link prüfen, ob der Tag wie gewünscht auslöst. In der Debug-Oberfläche des Tag Assistant wurden folgende Punkte kontrolliert:

• Der Klick löst ein Ereignis gtm.click aus.
• Der GA4-Event-Tag „generate_lead“ erscheint unter „Ausgelöste Tags“.
• Die Parameter link_url und link_text sind korrekt befüllt.

Nach erfolgreichem Test wurde der Container veröffentlicht.

Schritt 5: Ereignis in GA4 prüfen und als Conversion markieren

Nachdem die ersten Nutzer mit aktiviertem Consent die Seite besucht hatten, tauchte das Ereignis generate_lead in den GA4-Berichten auf. In den Standardreports „Ereignisse“ und im DebugView konnte nachvollzogen werden, wie oft und von welchen Seiten aus Kontaktklicks generiert wurden.

5.1 Ereignis anzeigen und verifizieren

Unter Verwaltung > Datenanzeige > Ereignisse wurde geprüft, ob generate_lead in der Liste der erfassten Ereignisse erscheint. Sobald das der Fall war, konnte der nächste Schritt folgen.

5.2 generate_lead als Conversion definieren

Mit einem Klick auf den Stern neben dem Ereignisnamen wurde generate_lead zum Schlüsselergebnis erklärt. Ab diesem Zeitpunkt erschien das Event in den Conversion-Reports – inklusive Aufschlüsselung nach Quelle, Medium, Kampagne, Landingpage und Gerätetyp.

Damit war das Kernziel erreicht: Das Unternehmen konnte endlich eindeutig messen, wie viele Leads über die Website generiert werden und welche Marketingmaßnahmen am meisten dazu beitragen.

Schritt 6: Erkenntnisse für Performance- und KI-Optimierung nutzen

Mit den neuen Daten ergaben sich mehrere direkte Mehrwerte:

• Kampagnen in Google Ads und LinkedIn konnten auf das Conversion-Ziel generate_lead optimiert werden.
• Landingpages mit hohem Traffic, aber niedrigem Lead-Anteil wurden gezielt überarbeitet (Texte, CTAs, Formulare).
• Für zukünftige KI-Modelle entstand eine klare, saubere Datenbasis mit konsistent benannten Events.

Wie KI von sauberen Ereignisdaten profitiert

Machine-Learning-Algorithmen und KI-gestützte Analysen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Durch das strukturierte Tracking von generate_lead konnten unter anderem folgende Fragestellungen datenbasiert beantwortet werden:

• Welche Inhalte und Suchbegriffe führen mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Leads?
• Welche Kombination aus Kanal, Landingpage und CTA erzeugt die beste Conversion-Rate?
• Wie verändert sich das Lead-Verhalten über verschiedene Zielgruppen, Regionen oder Geräte hinweg?

Diese Erkenntnisse flossen in die weitere Content-Strategie, die Budgetplanung und die Entwicklung von KI-gestützten Empfehlungssystemen ein.

Best Practices aus dem Use Case

H3: Technische Best Practices

• Tracking immer über einen zentralen GTM-Container steuern, harte Skripteinbindungen vermeiden.
• Klick-Events nicht zu breit definieren, sondern mit klaren Bedingungen (URL, Text, CSS-Selector) eingrenzen.
• Konsistente Namenskonventionen für Ereignisse und Parameter verwenden, um Auswertungen zu erleichtern.
• Debugging konsequent mit Tag Assistant und GA4 DebugView durchführen, bevor der Container veröffentlicht wird.

H3: Organisatorische Best Practices

• Marketing, Vertrieb und IT frühzeitig an einen Tisch bringen und gemeinsam definieren, was als Lead gilt.
• Tracking-Änderungen dokumentieren, damit spätere Analysen die Historie berücksichtigen können.
• Consent-Management nicht als lästige Pflicht sehen, sondern als integralen Bestandteil eines sauberen Analytics-Setups.

H4: Typische Fehler, die vermieden werden sollten

• Ereignisse umbenennen, ohne zu dokumentieren – dadurch werden Zeitreihen zerschnitten.
• Events als Conversion markieren, bevor sie stabil laufen.
• Zu viele, schlecht definierte Events anlegen, die später niemand mehr auswertet.

Sauberes GA4-Tracking macht aus Kontaktklicks messbare Leads

Dieser Use Case zeigt, wie ein B2B-Unternehmen mit überschaubarem Aufwand ein professionelles GA4- und Google-Tag-Manager-Setup aufbauen konnte. Durch das Ereignis generate_lead wird jeder relevante Kontaktklick erfasst, datenschutzkonform verarbeitet und als Conversion analysiert. Das Ergebnis: Marketing-Budgets können zielgerichtet eingesetzt werden, Vertrieb und Management erhalten verlässliche Zahlen – und die Website entwickelt sich vom statischen Online-Auftritt zum klar messbaren Lead-Kanal.

Wer ein ähnliches Szenario auf der eigenen Website umsetzen möchte, sollte mit einer klaren Definition beginnen: Was ist ein Lead, welches Event steht dafür, und welche Parameter werden benötigt? Auf dieser Basis lassen sich GA4, Google Tag Manager, Consent-Management und KI-Auswertungen so verzahnen, dass aus jedem Klick eine nachvollziehbare Geschichte im Datenstream wird.