Ist Matomo wirklich eine Google Analytics Alternative?

Anfang 2022 erklärte die österreichische Datenschutzbehörde den Einsatz von Google Analytics, konkret der damals verbreiteten Universal-Analytics-Version, als nicht DSGVO-konform. Nur wenige Wochen später kamen auch die französische CNIL und die italienische Garante zum gleichen Ergebnis und bestätigten dadurch diese Entscheidung. Hintergrund war ein Urteil des EuGH von 2020, das den Transfer personenbezogener Daten in die USA ohne zusätzliche Schutzmaßnahmen untersagt. Für viele Unternehmen war das ein Weckruf, sich vielleicht nach Alternativen zu Google Analytics umzuschauen.

Auf einen Blick: Warum Unternehmen nach Alternativen suchen

• Datenschutzbehörden mehrerer EU-Länder erklärten Google Analytics als nicht DSGVO-konform.
• Das EuGH-Urteil von 2020 untersagt Datentransfers in die USA ohne Schutzmaßnahmen.
• Der Pflichtumstieg auf GA4 brachte 2023 zusätzlichen Lern- und Umsetzungsaufwand.
• Matomo gilt als europäische, datenschutzfreundliche Alternative mit großem Funktionsumfang.

Dazu kam im Juli 2023 der Umstieg auf GA4, der für viele Unternehmen mit Umsetzungs- und Lernaufwand verbunden war. Technisch ermöglicht das ereignisbasierte Datenmodell neue Möglichkeiten und auch die ML-gestützten Prognosen sind für Performance-Marketer eine echte Bereicherung. Trotzdem hört man am Markt eine gewisse Frustration heraus, weil viele Funktionen nicht mehr so leicht verständlich einzurichten sind oder das bisher Gelernte nicht mehr 1:1 angewendet werden kann. Nach einem ersten „Durchbeißen“ sind auch hier viele Unternehmen auf der Suche nach einer Alternative.

Matomo wird in diesem Umfeld häufig als Alternative genannt. Das Tool ist europäisch, datenschutzfreundlich und sieht auf den ersten Blick einfacher zu bedienen aus. Gleichzeitig wird aber mit einem großen Funktionsumfang geworben. Die Frage, die sich nun viele Webseitenbetreiber stellen, ist, ob das im professionellen Alltag wirklich ausreicht.

Dieser Artikel nimmt Matomo aus Sicht der täglichen Praxis unter die Lupe. Er liefert keine Werbung und keine Abrechnung mit Google, sondern eine ehrliche Einordnung für alle, die gerade vor der Entscheidung stehen, ob sie wechseln oder bei GA4 bleiben.

Matomo vs. Google Analytics vergleichbar?

Gleich zu Beginn des Artikels die Ernüchterung, dass ein Vergleich zwischen Matomo und Google Analytics immer hinkt. Matomo ist kein direkter Ersatz zu Google Analytics, obwohl sich die Systeme funktional überlappen. Beide Tools messen Seitenaufrufe, Conversions, Kampagnen und Nutzerflüsse und kommen aus der klassischen Webanalyse. Aber während Google Analytics 4 sich auf Marketer fokussiert und auf eine tiefe Integration in den Google-Kosmos (Google Ads, Search Console, Display Network) setzt, denkt Matomo konsequent in Richtung Datenanalyse und Transparenz.

Zudem ist Matomo eine Open-Source-Software, die man auf dem eigenen Webserver installieren kann. Dies ist im Gegensatz zu GA4 also auch mit Aufwänden wie z. B. Serverkosten, Updates oder Sicherheitskonzepten verbunden. Es gibt zwar auch hier eine SaaS-Lösung seitens Matomo, die aber über einen Volumentarif trotzdem mit Kosten verbunden ist. Im Gegensatz dazu ist Google Analytics bis zu einer gewissen Grenze kostenfrei nutzbar. Der „Preis“ ist hier, dass man seine Messdaten nach draußen gibt und sich an Google bindet. Betrachtet man aber z.B. die Vollständigkeit der Daten, hat hier eine selber gehostete Lösung einige Vorteile.

Aus diesen Gründen kann man also beide Systeme nicht einfach nebeneinander legen und 1:1 eine Featureliste vergleichen, auch wenn es natürlich solche Listen gibt. Man muss aber meines Erachtens etwas tiefer einsteigen, weil es auch strategische Entscheidungen geben kann. Daher möchte ich hier die Hauptunterschiede erklären, die einem das Wissen geben, selbst zu entscheiden, ob Matomo eine Alternative darstellt.

Datenschutz als Entscheidungshilfe

Wie oben schon erwähnt, wird Matomo gerade in Bezug auf Datenschutz als Alternative zu Google Analytics genannt. Dies liegt daran, dass viele Punkte schon von Haus aus von Matomo erfüllt werden können. So verbleiben die Daten auf der eigenen Infrastruktur, wodurch die Datenhoheit uneingeschränkt beim Betreiber liegt und keine Weitergabe an Dritte erfolgt. Der Serverstandort lässt sich vom Webseitenbetreiber durch die Hosterauswahl frei wählen und kann somit problemlos in Deutschland betrieben werden. Ein webseitenübergreifendes Profiling findet nicht statt, da jede Matomo-Instanz isoliert arbeitet. Durch Funktionen wie anonymisierte IP-Adressen, das Deaktivieren von Nutzer-IDs und cookieloses Tracking lässt sich die Erhebung personenbezogener Daten vermeiden. Geräteübergreifende Messverfahren sind standardmäßig nicht aktiv, und die Weiterentwicklung in diesem Bereich wird nicht mehr vorangetrieben.

Datenschutz-Funktionen von Matomo im Überblick – Daten verbleiben auf eigener Infrastruktur, keine Weitergabe an Dritte. – Serverstandort frei wählbar, problemlos in Deutschland betreibbar. – Kein webseitenübergreifendes Profiling, jede Instanz arbeitet isoliert. – Anonymisierte IP-Adressen und deaktivierbare Nutzer-IDs. – Cookieloses Tracking als Standard-Option verfügbar. – Geräteübergreifende Messverfahren standardmäßig nicht aktiv.

Einige Punkte lassen sich hier leider nicht mit GA4 umsetzen. Zwar versucht Google, auf die DSGVO zu reagieren und mit z. B. dem Consent Mode v2, serverseitigem Tagging und einem engeren Austausch mit den Aufsichtsbehörden die Wogen zu glätten. Wer aber die Entwicklung der DSGVO beobachtet, wird feststellen, dass die Richtung eigener Datenhaltung und Serverstandort immer mehr in den Fokus rückt. Daher fühlen sich die Maßnahmen seitens Google häufig nur wie ein Workaround an.

Cookie-Einwilligung als Datenkiller

In diesem Zusammenhang kommt aber ein weiterer Punkt zum Tragen, der für viele Webseitenbetreiber die Entscheidung hin zu Matomo ausmacht. Die Webanalyse-Systeme verwenden meistens Cookies, um Besucher zu erkennen. Um Cookies z. B. für Marketingzwecke verwenden zu dürfen, bedarf es aber einer Einwilligung seitens des Besuchers. Während man die Nutzer früher nur darauf aufmerksam machen musste, dass man Cookies einsetzt, muss man nun die Einwilligung dazu einholen. Laut Aussagen von Cookiebanner-Anbietern wie Usercentrics, Cookiebot oder Consentmanager.net beläuft sich die Akzeptanzrate auf durchschnittlich ca. 40% oder andersherum ausgedrückt lehnen ca. 60% Cookies ab, die dann nicht in der Webanalyse erscheinen. Quelle: https://www.verdure.de/magazin

An dieser Stelle muss man noch erwähnen, dass dies je nach Branche oder Geschäftsfeld natürlich auch abweichen kann. Ziel für Marketer ist es trotzdem, möglichst viele Daten zu sammeln, um datengetriebene Entscheidungen richtig treffen zu können.

Cookieloses Tracking mit Fingerprinting

Google verfolgt beim Datenschutz den Ansatz eines Server-Side-Taggings, muss aber auf die Einwilligung des Nutzers hoffen. Matomo fährt hier eine andere Strategie mit einer cookielosen Methodik. Dadurch ist es möglich, die Einwilligung zu umgehen und den Nutzer zu erfassen. Allerdings unterliegt dies einer anderen Logik, nämlich des Fingerprintings. Dabei wird eine Config-ID aus den Browsereinstellungen und der anonymisierten IP-Adresse gebildet. Der Unterschied hier ist, dass dieser Fingerprint als flüchtiger Speicher nicht auf dem Endgerät gespeichert wird. Da dieser gebildete Hashwert auch nur eine Laufzeit von 24 Stunden besitzt, verstößt er nicht gegen die Cookie-Richtlinien. Natürlich sollte aber vor dem Einsatz dieser Methode mit dem Datenschutzbeauftragten diesbezüglich Rücksprache gehalten werden. Ich kenne aus vielen Projekten solche Umsetzungen, darf aber keine Rechtsberatung machen. Ein prominentes Beispiel mit der cookielosen Einbindung ohne Consentaufforderung ist die Webseite des deutschen Bundestags (Bundestag.de). Allerdings hat diese cookielose Methode auch seine Nachteile. Zwar werden Daten auch bei Cookieablehnung erhoben, aber aufgrund der Technik können die Besucher nicht mehr zu 100 % eindeutig zugeordnet werden. Es entfallen zudem die Informationen über wiederkehrende Besucher, weil der Fingerprint ja nur eine begrenzte Gültigkeit hat. Auswertungen über neue und wiederkehrende Besucher, die Customer Journey oder auch die Attribution von Besucherkanälen sind damit nicht mehr realisierbar.

Cookielose Methode: Vor- und Nachteile

Vorteil: Keine Consent-Abfrage notwendig, höhere Erfassungsquote.
Vorteil: Fingerprint wird nicht auf dem Endgerät gespeichert (24h Laufzeit).
Nachteil: Besucher nicht mehr zu 100% eindeutig zuordenbar.
Nachteil: Keine Auswertung neuer vs. wiederkehrender Besucher.
Nachteil: Customer Journey und Kanal-Attribution nicht mehr realisierbar.
Hinweis: Vor Einsatz Rücksprache mit dem Datenschutzbeauftragten.

Welche Unterschiede in der Datenerhebung und Integration gibt es?

Tracking-Schutzmaßnahmen: ITP und Adblocker

Aber nicht nur durch die Consent-Abfrage bzw. fehlende Einwilligung können Datenerhebungen unterbunden werden, sondern auch durch diverse Trackingschutzmaßnahmen. Hier sind es Browser-Betreiber (ITP) selbst oder Anbieter von sogenannten Adblockern, die eine Trackingunterdrückung für ihre Nutzer bereitstellen. Die Intelligent Tracking Prevention (ITP) ist beispielsweise eine von Apple entwickelte Sicherheitsfunktion in der WebKit-Engine (Safari), die seit 2017 das Tracking über verschiedene Websites hinweg einschränkt. Dabei wird über Muster versucht zu erkennen, ob eine Webseite Daten sammelt. Dazu kommen Adblocker, von denen beispielsweise Adblock Plus oder uBlock Origin weit verbreitet sind. Deutschland zählt in Europa mit einem Anteil von ca. 30% zu den Ländern mit den höchsten Nutzungsraten solcher Erweiterungen. (https://backlinko.com/ad-blockers-users). Diese Tools arbeiten mit Blacklists, auf denen spezielle Domains aufgeführt sind. Zusätzlich wird noch der Quellcode nach Mustern wie „track“, „ads“ oder ähnlichen Begriffen durchsucht, die auf Werbe- oder Trackingscripte schließen lassen.

Google Analytics läuft über die Domain google-analytics.com und steht damit auf den Blocklisten praktisch aller gängigen Browser-Erweiterungen sowie nativer Datenschutzmechanismen moderner Browser. Man kann das gut über den Datenschutzbericht im Safari Browser erkennen (Siehe Screenshot), in dem die geblockten Dienste aufgeführt sind.

Matomo hingegen, selbst gehostet unter der eigenen Domain, wird von diesen Mechanismen in der Regel nicht erkannt. Der Trackingcode läuft in dieser Konstellation als First-Party-Script und bleibt deshalb weitgehend unbeachtet. Dazu kommt, dass man in Matomo den Endpunkt noch anpassen kann und somit z.B. nicht matomo.js oder piwik.js im Quellcode erkennbar sind. In Projekten, in denen beide Systeme parallel betrieben wurden, erfasste Matomo bei gleichem Setup (Cookies, IP-Anonymisierung) durchschnittlich rund 20 Prozent mehr Seitenaufrufe als die Google-Variante.

Tag Manager und Trackingcode-Einbindung

In der eigentlichen Einbindung des Trackingcodes sind sich beide Tools sehr ähnlich. Der Google Tag Manager hat hier einen größeren Funktionsumfang als sein Pendant von Matomo. Wie man aber am Screenshot oben erkennen kann, wird der Matomo Tag Manager weniger häufig geblockt. Auch er übernimmt die Verwaltung von Tags wie z.B. des Trackingcodes und spielt diesen koordiniert auf allen Seiten einer Webpräsenz aus. Wer bereits mit dem Google Tag Manager gearbeitet hat, findet sich rasch zurecht, denn der Aufbau folgt ähnlichen Prinzipien: Variablen, Trigger und Tags. Über diese Struktur lassen sich nicht nur Seitenaufrufe erfassen, sondern auch Klickereignisse, Scroll-Tiefen, Formularinteraktionen und benutzerdefinierte Konversionen. Natürlich kann aber auch ein nativer Trackingcode von der IT integriert werden. Auch server-side Tagging, SDKs für Web-Apps oder API-Schnittstellen sind in beiden Systemen vorhanden.

Mit dem Matomo Tag Manager messbar

• Seitenaufrufe und Sitzungsdaten
• Klickereignisse auf Buttons und Links
• Scroll-Tiefen einzelner Seiten
• Formularinteraktionen
• Benutzerdefinierte Konversionen
• Server-side Tagging und API-Schnittstellen

Datenhaltung: Rohdaten statt Sampling

Unterschiede gibt es dann wieder in der Datenhaltung. Matomo arbeitet im Gegensatz zu Google Analytics ohne Sampling und stellt alle Rohdaten bereit. Google Analytics greift bei großen Datenmengen auf Stichprobenverfahren zurück, was bedeutet, dass Berichte keine tatsächlichen Werte zeigen, sondern hochgerechnete Schätzungen. Dies ist auch der hohen Anzahl an Webseiten geschuldet, die Google Analytics nutzen. Wer aber genau nachvollziehen will, wie bestimmte Werte zustande kommen, ist mit Matomo besser bedient, weil ihm die Rohdaten zur Verfügung stehen. Dazu kommt, dass es keine zeitliche Begrenzung für die Datenspeicherung gibt, während Google Analytics die Messdaten nach einem definierten Zeitraum löscht. Auch hier sollte man sich mit dem Datenschutzbeauftragten über Löschroutinen abstimmen, trotzdem gibt es diese Möglichkeit mittels Matomo. Jahresvergleiche, Langzeitanalysen und historische Benchmarks sind demnach realisierbar.

Allerdings hat Google Analytics noch einen starken Trumpf im Ärmel. Demographische Informationen (Alter, Geschlecht, Interessen) kommen aus dem eigenen Google-Kosmos, die IP-basierte Standortbestimmung ist präziser als bei vielen Open-Source-Lösungen, und die Einbindung in den Google-Marketing-Stack funktioniert nahtlos. Diese drei Aspekte und die damit verbundenen Auswertungsmöglichkeiten sind nicht zu unterschätzen.

Stärken von Google Analytics gegenüber Matomo

1. Demographische Daten (Alter, Geschlecht, Interessen) aus dem Google-Kosmos.
   
2. Präzisere IP-basierte Standortbestimmung.
   
3. Nahtlose Integration in den Google-Marketing-Stack (Ads, Search Console, Display).

Was bietet Matomo für Funktionen?

Neben den rechtlichen und technischen Aspekten ist das Handling der Daten im Tool natürlich auch entscheidend. Wenn man beide Tools rein optisch vergleicht, erinnert Matomo eher an Google Analytics Universal. Es wirkt deutlich schlanker, aber auch weniger modern. Für einen ersten Überblick kann man sich auf der öffentlichen Demo von Matomo https://demo.matomo.cloud/ umsehen.

Im Bereich der Auswertungsmöglichkeiten ähneln sich beide Systeme jedoch sehr stark. Die zentralen Funktionen zur Datumsauswahl und zur Segmentierung der Besucher bieten ebenfalls viele Vergleichsmöglichkeiten. Allerdings muss man die zentralen Segmente wie z.B. Organic Traffic in Matomo erst anlegen.

Das Besucherlog: Transparenz auf Sitzungsebene

Bei den einzelnen Berichten hat man Funktionen wie Exporte, die Änderung der Darstellung und auch die Entwicklung der Zeile im Verlauf zur Verfügung. Damit lassen sich die Auswertungen also ideal anpassen. Besonders beliebt sind bei Auswertungen sind der sofortige Sprung in das sogenannte Besucherlog, welches von mir initial für Matomo programmiert wurde. In diesem Besucherlog werden die einzelnen Sitzungen, Informationen zum Besucher und die aufgerufenen Aktionen wie Seitenansichten, Ziele, Ereignisse und z.B. Suchen dargestellt.

Diese Auswertung hilft vor allem die Daten genau zu verstehen und zu analysieren und trägt zum Punkt Transparenz bei. Wenn also z.B. 7 Besucher mit einem Xiaomi-Smartphone auf der Seite waren, kann man sich diese 7 Sitzungen genau anschauen in dem man in der Geräteliste auf Xiaomi klickt. So kann man auch die Navigation zu Downloads oder Fehlerseiten gut analysieren.

Die vier Säulen der Webanalyse in Matomo

Ansonsten bietet Matomo viele Auswertungen zu den vier Säulen der Webanalyse an. Im Menü finden sich die Hauptmenüs Besucher, Verhalten, Akquisition und Ziele wieder, die sich etwas zu Google unterscheiden.

Die vier Hauptmenüs in Matomo

• Besucher: Eigenschaften der Nutzer (Gerätetypen, Software, Herkunft, Zeiten).
• Verhalten: Seitenstatistiken, Landingpages, Ausstiegsseiten, Downloads, interne Suche.
• Akquisition: Besucherquellen gebündelt nach Channeltypen.
• Ziele: Konversionen mit Auswertungen nach Herkunft, Quellen, Geräten.

Innerhalb des Bereichs „Besucher“ geht es vorrangig um die Eigenschaften der Nutzer. So sind Auswertungen z.B. zu den Gerätetypen, Software, geographische Herkunft und Zeiten analysierbar. Unterhalb des Menüs „Verhalten“ sind die einzelnen Seitenstatistiken, Landingpages und Ausstiegsseiten aufgeführt. Pro Seite sind die zentralen Kernmetriken wie Seitenansichten, Verweildauer, Absprungrate und Ausstiegsraten aufgeführt, die man gerade aus Google Analytics Universal kennt. Dazu kommen noch Auswertungen zu den Downloads, der interne Suche oder ausgehenden Verweisen. Ebenso sind in diesem Menü noch Auswertungen vorhanden, zu denen man die Messpunkte allerdings noch einrichten muss. Das sind z.B. Ereignisse und das Inhaltstracking. Mit dem Inhaltstracking kann man sozusagen Impressionen und Interaktionen von Seitenbereichen gezielter messen.

Akquisition: Besucherquellen und Channels

Unter dem Menü „Akquisition“ sind die Besucherquellen gebündelt aufgeführt. An dieser Stelle kennt Matomo weniger verschiedene Channeltypen. Neben Direkt, Suchmaschinen, Social Networks, Referrer (Webseiten) und Kampagnen sind seit der Version 5.8 auch AI Assistenten dazu gekommen. Besucher die über KI-Chatbots auf die eigene Webseite kommen, werden so also separat aufgeführt. Die Detailtiefe bei Besucherquellen hat aufgrund der rechtlichen und technischer Sicht heraus gelitten. Verweisende URLs werden von Browsern oft nach dem Domainnamen abgeschnitten, und Suchbegriffe aus Suchmaschinen werden nicht mehr übertragen. Das betrifft allerdings GA4 gleichermaßen. Zwar kann man sich mittels Plugins die Daten aus der Search Console importieren, aber nur bedingt gut auswerten, da diese Daten nicht mit den Webanalysedaten verknüpft werden können.

Channeltypen in Matomo

1. Direkt
2. Suchmaschinen
3. Social Networks
4. Referrer (Webseiten)
5. Kampagnen
6. AI Assistenten (seit Version 5.8): Besucher von KI-Chatbots werden separat ausgewiesen.

Google Ads Kampagnen mit Matomo verknüpfen

Eine für viele zentrale Frage sind aber die Google Ads Kampagnen. Diese werden in Matomo nicht als „Paid“ automatisch ausgewiesen, sondern laufen über Kampagnen. Sprich man hat unterhalb von Kampagnen dann z.B. die Herkunftsquelle Google Ads. Dazu ist es leider notwendig die URLs im Google Konto mit Trackingparameter zu versehen, um Matomo die Werte z.B. zur Kampagne oder Suchbegriff zu übertragen. Häufig werden in diesem Zusammenhang die UTM-Parameter benutzt. Über ein kostenloses Plugin namens „Campaign Reporting“ kann man Matomo aber erweitern, sodass die üblichen Felder zur Verfügung stehen und Parameter automatisch erkannt werden. Leider stellt Google hier keine Variable mit dem Klickpreis zur Verfügung, die also in den Auswertungen von Matomo fehlt. Wird eine Conversion auf der Webseite durchgeführt, kann dies entweder über das Gtag.js oder über ein Plugin, welches ein CSV-File mit den zugehörigen Klicks erstellt, wieder an das Google Konto zurückgemeldet bzw. importiert werden. Es ist also auch möglich, Matomo und Google Ads zu verknüpfen, auch wenn dies umständlicher ist, als im natürlich genau darauf abgestimmten Google Analytics.

Ziele, Conversions und E-Commerce-Tracking

Die Konversionen, auch Ziele genannt, sind identisch mit den Einstellungen in Google Analytics. Auch hier stehen viele zusätzliche Auswertungsmöglichkeiten zur Verfügung, um die Herkunft, Quellen oder nach Geräten zu analysieren.

Ebenso gibt es ein E-Commerce-Tracking zum Messen von Warenkörben. Neben den Produkten lassen sich hier die Umsätze oder offenen Warenkörbe ähnlich auseinander nehmen wie die Ziele. Allerdings muss man die Messpunkte wie das Legen eines Produktes oder das Update des Warenkorbs sowie den Bestellabschluss separat einrichten. Ebenso wie bei GA kann auch hier mit sog. DataLayern gearbeitet werden. Allerdings muss man hier bedenken, dass in einer Webanalyse aufgrund der oben beschriebenen Themen wie Datenschutz oder Tracking Prevention nicht mehr 100% der Daten zur Verfügung stehen. Das ist also kein Problem von Matomo, sondern besteht auch bei anderen Systemen.

Erweiterung mit Plugins

Zusätzlich kann man die Funktionalität von Matomo noch mit Plugins anreichern. Diese Plugins werden ähnlich wie bei einem App-Store geprüft und auf dem Marketplace zur Verfügung gestellt. Es gibt zum einen kostenlose Plugins, zum anderen auch sog. Premium-Plugins die kostenpflichtig sind. Insgesamt stehen aktuell ca. 150 Plugins zur Verfügung. Daher möchte ich mich an dieser Stelle nur auf ein paar wenige fokussieren. Mittels des Medien Plugins kann man Werte zu den eigenen Videos oder Audiodateien aufzeichnen. Wird also z.B. ein Video auf der Webseite benutzt, kann dies auch in Matomo ausgewertet werden. Hier stehen dann Auswertungen wie Start, Abspielrate, Medienlänge und die Zeit, die ein Video angeschaut wurde. Gerade wenn man viel mit solchen Medien arbeitet, ist dieses Plugin zu empfehlen. Auch eine Heatmap kann als Plugin in Matomo eingebunden werden. Dann sieht man Interaktionen wie Klicks, Scrollverlauf oder Mausbewegungen auf einer einzelnen Seite auch optisch aufbereitet. Wer viel mit Formularen arbeitet, sollte sich das Form-Analytics Plugin anschauen. Dort kann man einzelne Formulare genauer analysieren. Wie häufig wurde ein Formular gestartet, abgeschickt, oder welche Felder wurden vorwiegend leer gelassen? Auch Funnelanalysen können mit Matomo durchgeführt werden, indem man das Plugin erwirbt.

Empfehlenswerte Plugins (Auswahl)

Medien Plugin: Auswertung von Videos und Audiodateien (Start, Abspielrate, Verweildauer).
Heatmap: Visuelle Darstellung von Klicks, Scrollverlauf und Mausbewegungen.
Form Analytics: Analyse einzelner Formulare und Feldinteraktionen.
Funnel-Plugin: Erstellung und Auswertung von Conversion-Funnels.
Campaign Reporting (kostenlos): Automatische Erkennung von UTM-Parametern.

Da man Matomo selbst hosten kann und es ja bekanntlich Open Source ist, kann es auch durch eigene Plugins erweitert oder angepasst werden. So kann man auch Limits für bestimmte Einstellungen anheben. Das sind viele Punkte, die man in Google Analytics nicht so zur Verfügung hat. Allerdings muss man bei allen Stärken auch über die Schwächen sprechen. Auf was muss man also verzichten oder anders betrachten, wenn man Matomo als Alternative ins Auge fasst.

Nachteile von Matomo

Datentrennung muss von Anfang an stimmen

Ein Nachteil von Matomo, was auch ein grundsätzlicher Unterschied beider Systeme ist, betrifft die Datentrennung. Matomo entscheidet bereits bei der Datenerhebung, in welche Site-ID bzw. Instanz die Daten fließen. Diese bewusste Setup-Entscheidung lässt sich später nicht mehr verändern oder korrigieren. Es gibt hier zwar Ansätze mit doppelten Trackingcodes oder Plugins wie z.B. Rollup-Reporting, welche aber eher einen Workarround darstellen. Zwar ermöglicht diese Datentrennung saubere Zugriffsrechte pro Bereich, separate Ziele und eine klare Verantwortungsstruktur, setzt aber umfangreiche Filtermöglichkeiten voraus, die es nur bedingt gibt. GA4 geht einen anderen, einfacheren Weg. Alle Daten einer GA-Property landen in einem gemeinsamen Topf, und die Trennung nach Subdomains oder Verzeichnissen erfolgt nachträglich über Vergleiche, Explorations oder Zielgruppen. Dimensionen wie z.B. Hostname (bzw. Page Hostname) sind in allen Standardberichten als sekundäre Dimension verwendbar und können somit auf die Daten angewendet werden. Das ist flexibler und Seitenbereiche können besser getrennt werden. In Matomo muss es von Anfang an schon richtig konzipiert sein. Dies ist manchmal noch nicht geklärt oder kann nicht eingeschätzt werden.

Eingeschränkte Filter und Reporting-Möglichkeiten

In diesem Zusammenhang kann man auch auf Probleme stoßen. Aus Google Analytics ist man eine Fülle von Auswertungsmöglichkeiten und Filtern gewöhnt, die es so in Matomo leider nicht gibt. Filterkombinationen auf Tabellenebenen oder auch sekundäre Dimensionen sind aktuell nicht implementiert.

Eine weitere Schwäche ist das rudimentäre Reporting. Bei vielen Berichten steht zwar der Download der Daten zur Verfügung, es fehlt aber z.B. noch ein PDF Format. Will man PDFs als E-Mail-Berichte erstellen, geht das zwar, ist aber leider nicht so benutzerfreundlich und mächtig wie die Reporting-Engine seitens GA. Teilweise sind diese Berichte schon vordefiniert, und auch das Layout lässt sich nicht anpassen. Ich kann also nur auswählen, welche Auswertungen in einem Email-Bericht vorkommen sollen, aber nicht z.B. welche Spalten ausgeblendet werden sollten oder wie viele Zeilen. Wenigstens wurde hier die Möglichkeit geschaffen, die Berichtszahlen durch Segmente aufzuteilen, wenn man z.B. einen Kampagnen-Report erstellen möchte.

Dokumentation und Support noch ausbaufähig

Als letzten großen Nachteil von Matomo sehe ich persönlich die Dokumentation bzw. den Support. Matomo ist seit 2010 auf dem Markt und wird auf ca. 1,7 Mio. Installationen betrieben. Natürlich gibt es in solchen Systemen auch aufgrund von Neuerungen immer wieder Bugs, die also in Matomo auch nicht häufiger als in anderen Systemen vorkommen. Mit Support meine ich aber nicht nur Unterstützung bei Bugs, sondern eben auch das Ganze außenrum. Zwar hat die Software ein User-Forum, Support und auch eine englische Dokumentation, trotzdem reicht das häufig nicht aus. Zwar wächst die Community stetig an, trotzdem gibt es immer noch wenig Anleitungen oder Fachartikel. Ebenso gibt es nur wenige Berater oder Spezialisten. Mit dem Matomo-Partner-Netzwerk versucht Matomo, in diese Lücke vorzustoßen und eine Anlaufstelle für Hilfesuchende zu bilden. Diese steckt aber leider noch in den Anfängen.

Die wichtigsten Schwächen im Überblick

- Datentrennung muss vor Setup feststehen, spätere Änderungen kaum möglich.

- Keine Filterkombinationen auf Tabellenebene und keine sekundären Dimensionen.

- Reporting rudimentär: kein PDF-Format, eingeschränktes E-Mail-Reporting.

- Layout der Berichte nicht anpassbar.

- Dünne deutsche Dokumentation, wenige Berater und Spezialisten.

- Partner-Netzwerk noch im Aufbau.

Was ist bei einem Umzug zu beachten?

Datenmigration aus Google Analytics

Eine Frage, die mir in Projekten fast immer als Erstes gestellt wird: „Kann ich meine alten Daten aus Google Analytics nach Matomo übertragen?“ Das ist verständlich, wer den schmerzhaften Verlust der GA3-Historie beim Wechsel auf GA4 mitgemacht hat, möchte seine Daten ungerne noch einmal opfern. Matomo bietet hierfür eine Lösung in Form eines offiziellen Google-Analytics-Importers an. Dieses kostenlose Plugin zieht Daten per API aus GA4 direkt in die Matomo-Instanz. So lassen sich Metriken wie Besuche, Seitenaufrufe oder Conversions auch rückwirkend auswerten. Einen Haken hat die Sache aber leider doch. Google gibt bzw. hat nicht alle Daten im selber Aufbau oder Granularität. Einzelne Sitzungsdaten auf Besucherebene stehen beispielsweise nicht zur Verfügung, sodass das Besucher-Log für importierte Zeiträume leer bleibt. Was migriert wird, sind im Große und Ganzen aggregierte Berichtsdaten. Für Vergleiche und grobe Langzeittrends reicht das in der Regel aus, für eine lückenlose Rückschau auf Einzelbesucher eher nicht.

Datenmigration GA4 → Matomo: Was geht, was nicht

• Möglich: Aggregierte Berichtsdaten via offiziellem Google-Analytics-Importer (kostenlos).
• Möglich: Metriken wie Besuche, Seitenaufrufe, Conversions rückwirkend auswerten.
• Nicht möglich: Einzelne Sitzungsdaten auf Besucherebene.
• Folge: Besucher-Log bleibt für importierte Zeiträume leer.
• Eignung: Gut für Langzeittrends, ungeeignet für Einzelbesucher-Analyse.

Kosten beim Umstieg

Ein weiterer Aspekt den man beim Umstieg beachten sollte, sind die entstehenden Kosten. Die Matomo-Software selbst ist als On-Premise-Variante kostenfrei. Es fallen lediglich die Serverkosten an, die sich bei kleinen bis mittleren Webseiten je nach Hoster und Traffic auf etwa 10 bis 50 Euro im Monat belaufen. Dazu kommen optional die Premium-Plugins aus dem Marketplace, die jeweils einzeln lizenziert werden. Diese liegen üblicherweise zwischen 80 und 200 Euro pro Jahr und Plugin. Das Abrechnungsmodell ist etwas verwirrend, weil der Preis von der Anzahl der Matomo-Nutzer abhängt. Wer sich das Hosting und dessen Pflege sparen möchte, kann die Matomo-Cloud-Variante nutzen, die nach Trafficvolumen abgerechnet wird. Diese beginnt bei rund 25 Euro monatlich und beinhalten gleich die Premium-Plugins. Allerdings ist dies dann wieder ein Third-Party-Dienst und raubt die Vorteile beim Datenschutz und der Tracking-Prävention. Die Gesamtkosten bleiben damit in den meisten Fällen überschaubar, sind aber im Gegensatz zu GA4 nicht null.

Kostenübersicht Matomo

Software (On-Premise): kostenfrei (Open Source).
Serverkosten: ca. 10 bis 50 Euro pro Monat (kleine bis mittlere Webseiten).
Premium-Plugins: ca. 80 bis 200 Euro pro Jahr und Plugin.
Matomo Cloud: ab ca. 25 Euro pro Monat, inkl. Premium-Plugins.
Cloud-Hinweis: Vorteile bei Datenschutz und Tracking-Prävention entfallen.

Fazit Google Analytics Alternative Matomo

Matomo ist keine 1:1-Alternative zu Google Analytics, sondern ein eigenständiger Weg mit klar anderen Prioritäten. Wer Datenhoheit, DSGVO-Konformität, Rohdatenzugriff und eine höhere Erfassungsquote ggf. ohne Consent-Hürden in den Vordergrund stellt, findet hier ein mächtiges Werkzeug. Wer dagegen tief in den Google-Marketing-Stack eingebunden ist, demografische Auswertungen benötigt oder ausgefeilte Reporting- und Filterfunktionen gewohnt ist, wird Kompromisse machen müssen. Die Entscheidung ist daher weniger eine technische als eine strategische. Welche Rolle spielen Datenschutz und Unabhängigkeit im eigenen Unternehmen, und wie viel Aufwand für Hosting, Einrichtung und Know-how-Aufbau ist man bereit zu investieren? GA4 ist und bleibt das stärkste Analytics-Tool am Markt. Matomo verfügt aber über ähnlich viele Auswertungsmöglichkeiten und bietet eine Fülle von Vorteilen. Für Unternehmen, öffentliche Einrichtungen oder Webseitenbetreiber, bei denen Datenschutz Teil der Markenidentität ist, wird Matomo zum echten Differenzierungsmerkmal in der Außenkommunikation.

FAQ

Ist Matomo eine direkte Alternative zu Google Analytics?

Nein – Matomo ist kein 1:1-Ersatz, sondern ein eigenständiger Weg mit anderen Prioritäten: Während GA4 tief in den Google-Marketing-Stack integriert ist, setzt Matomo auf Datenhoheit, DSGVO-Konformität und vollständige Rohdaten ohne Sampling.

Warum erfasst Matomo mehr Daten als Google Analytics?

Weil Matomo selbst gehostet als First-Party-Script läuft und von Adblockern sowie Browser-Datenschutzmechanismen in der Regel nicht erkannt wird – in Projekten mit gleichem Setup erfasste Matomo durchschnittlich rund 20 Prozent mehr Seitenaufrufe als Google Analytics.

Was ist cookieloses Tracking in Matomo und welche Nachteile hat es?

Matomo kann Besucher per Fingerprinting ohne Consent-Abfrage erfassen, da der Hashwert nicht auf dem Endgerät gespeichert wird und nur 24 Stunden gültig ist – der Nachteil ist, dass dadurch keine Auswertung wiederkehrender Besucher, Customer Journeys oder Kanal-Attribution mehr möglich ist.

Was kostet Matomo im Vergleich zu Google Analytics?

Die Software selbst ist als Open-Source-Lösung kostenlos, hinzu kommen Serverkosten von etwa 10 bis 50 Euro monatlich sowie optional Premium-Plugins für 80 bis 200 Euro pro Jahr – GA4 ist dagegen bis zu einer gewissen Grenze kostenlos, der Preis ist die Weitergabe der eigenen Messdaten an Google.