Filter, Dimensionen & Vergleiche

Jeder Bericht hat oben einen Zeitraum, und wenn du ihn änderst, aktualisieren sich alle Widgets auf einmal — im Normalfall musst du also nicht jedes Widget einzeln umstellen. Wähl eine Voreinstellung — von letzte 7 Tage, letzte 30 Tage, dieser Monat oder letzter Monat bis hin zu letztes Quartal, letzte 6 volle Monate, letzte 12 Monate, laufendes Jahr oder gesamter Zeitraum — oder setz ein eigenes Start- und Enddatum. Weil der Builder auf Live-Daten läuft, fragt eine Änderung am Zeitraum sofort jede Quelle neu ab; die Vorschau zeigt also immer genau das gewählte Fenster. Wähl den Zeitraum passend zu der Geschichte, die du erzählst: Ein monatlicher Kundenbericht sitzt natürlich auf „letzter Monat“, während ein Halbjahres- oder Jahresrückblick besser auf letzte 12 Monate, laufendes Jahr oder einem eigenen mehrmonatigen Fenster läuft, damit ein Trend sichtbar wird. Voreinstellungen werden in der Zeitzone deines Workspaces gezählt (Einstellungen → Präferenzen): „gestern“ ist gestern bei dir, und „letzter Monat“ springt um Mitternacht deiner Zeit auf den neuen Monat. Das gilt überall, wo der Bericht gelesen wird: in der App, in geteilten Links, in PDFs und geplanten E-Mails, in der API und im MCP-Connector. Ein Workspace weit weg von UTC kann deshalb einen Zeitraum sehen, der einen Tag früher oder später liegt als vor Oktober 2026, als Zeiträume in UTC gezählt wurden. Jede Quelle liest diese Kalenderdaten danach wie bisher in ihrer eigenen Berichtszeitzone: Google Ads und Meta in der des Werbekontos, GA4 in der der Property, die Search Console und die Bing Webmaster Tools in US-Pazifikzeit und die KI-Sichtbarkeit nach dem UTC-Tag, unter dem ihre Scans gespeichert sind. CrunchJunkie reicht die Daten unverändert weiter und verschiebt sie nie um einen Versatz.

Wenn ein Bericht ein langes Fenster abdeckt — ein Halbjahr, ein Jahr, einen eigenen Mehrmonatszeitraum — wird ein Tag-für-Tag gezeichnetes Diagramm zu einer unlesbaren Wand aus rund 180 Balken. Genau dafür gibt es das Zeitraster. Klick ein Linien- oder Balken-Widget an und stell unter „Diagrammdarstellung“ das Zeitraster auf Täglich, Wöchentlich oder Monatlich. Auf Monatlich schrumpft ein Zwölfmonatszeitraum auf zwölf saubere Balken — „Mai 2026 → Juni 2026 → …“ — statt einen Balken pro Tag; Wöchentlich gibt dir Kalenderwochen als Mittelweg. Die Einstellung gilt pro Widget, nicht für den ganzen Bericht. Du kannst an einer Stelle der Seite also einen monatlichen Halbjahres- oder Jahrestrend zeigen, während andere Diagramme täglich bleiben. Und es bleibt ehrlich: Jedes Intervall wird genau so aggregiert wie die KPI-Karte über diesen Zeitraum — ein Monatsbalken entspricht der Scorecard dieses Monats — wobei Basiskennzahlen (Kosten, Klicks, Conversions) summiert und Verhältniswerte (ROAS, CTR, Kosten pro Conversion) aus den Summen neu berechnet statt gemittelt werden. Ein gröberes Zeitraster ändert also nur, wie sich der Trend liest, nie die zugrunde liegenden Zahlen.

Ein Search-Console-Diagramm über Datumswerte zeigt, wann Google ein Ranking-Update ausgerollt hat: ein schwaches Band vom Tag, an dem der Rollout begann, bis zu dem Tag, an dem Google ihn für abgeschlossen erklärte, markiert mit G1, G2 und so weiter, und unter dem Diagramm Name und Daten jedes Updates. Die Daten sind Googles eigene, aus seinem Search Status Dashboard (status.search.google.com), als Tage nach US-Pazifikzeit, so wie das Dashboard sie zeigt. Ein Update, das noch ausgerollt wird, reicht bis zum letzten Punkt des Diagramms und ist als „läuft noch“ markiert. Das Band zeigt nur den Zeitpunkt, keine Ursache. Eine Linie kann sich während eines Updates aus eigenen Gründen bewegen, und ein Update kann eine Website unberührt lassen; lies es also als „damals lief ein Update“, nie als Erklärung. Gezeigt werden nur Ranking-Updates für die Websuche: Core-, Spam- und ähnliche Updates. Discover-Updates fehlen, weil die Diagramme die Websuche zeigen, ebenso Vorfälle, die Google als Ranking-Problem und nicht als Update führt. In einem Diagramm mit Vergleichszeitraum gehört das Band zu den Daten auf der Achse, nicht zur gestrichelten Vergleichslinie; ein Zeitraumvergleich (zwei Punkte) hat keines. Die Bänder sind standardmäßig an, in der App, in geteilten Links und in PDFs. Um sie in einem Diagramm auszublenden, schalte in den Einstellungen des Widgets unter Diagrammdarstellung „Google-Ranking-Updates zeigen“ aus. Rank-Tracking-Diagramme der Google-Positionen zeigen dieselben Bänder.

Ein Search-Console-Widget kann Suchanfragen mit Marke, ohne Marke oder beide nebeneinander zählen. Eine Suchanfrage zählt als Marke, wenn sie die Marke des Kunden nennt: den Namen des Kunden ohne Rechtsform, wenn dieser kürzere Name unter Einstellungen → Marken eingeschaltet ist (standardmäßig, wenn er ein unterscheidendes Wort enthält und keinen Ort nennt; „Online SL“ und „Autohaus Berlin GmbH“ werden so erkannt, wie sie geschrieben sind, bis jemand „Online“ oder „Autohaus Berlin“ einschaltet – die Regel jeder Stelle, die eine Marke in einem Text findet, siehe den Abschnitt zu Query Fanouts), den Namen seiner Website, seine Markennamen in der KI-Sichtbarkeit und die Begriffe, die du in den Markenbegriffen des Kunden ergänzt (Kunden → Bearbeiten → Markenbegriffe, oder „Markenbegriffe bearbeiten“ in den Einstellungen eines Widgets). Verglichen wird in ganzen Wörtern, in jeder Schreibweise und mit oder ohne Akzente: „muller“ und „mueller“ treffen beide Müller, „strasse“ trifft Straße, und ein Name aus mehreren Wörtern trifft auch mit Leerzeichen, Bindestrich oder zusammengeschrieben („tiki taka“, „tiki-taka“, „tikitaka“). Eine Marke aus zwei oder drei Zeichen trifft nur als eigenes Wort, nie innerhalb eines anderen. Ein aus der Website übernommener Name („schluesseldienst-berlin“ aus schluesseldienst-berlin.de) zählt nur mit Bindestrich oder zusammengeschrieben, nie als einzelne Wörter, damit eine allgemeine Wendung wie „schluesseldienst berlin mitte“ ohne Marke bleibt. In den Markenbegriffen kannst du einen zu allgemeinen übernommenen Begriff abwählen, Produktnamen und häufige Tippfehler ergänzen und Begriffe hinzufügen, die nie als Marke zählen sollen („apple pie“ bei einer Marke namens Apple). Vor dem Speichern zählt eine Vorschau, wie viele der Top-Suchanfragen der letzten 28 Tage und wie viele der verfolgten Keywords des Kunden als Marke zählen würden, jeweils mit dem getroffenen Begriff. Sie listet auch Schreibweisen, die der Ganzwort-Abgleich auslässt, etwa deinen Begriff innerhalb eines längeren Wortes („ottoversand“ bei Otto) oder einen Namen aus einem Wort, getrennt geschrieben („crunch junkie“), damit du sie ergänzen kannst. Jeder Begriff braucht Platz im Filter der Search Console, der 4.096 Zeichen fasst; der Dialog zeigt, wie viel belegt ist, und lehnt einen Begriff ab, der nicht mehr passt. Stell bei einer KPI, einem Diagramm, einer Tabelle oder einem Ringdiagramm „Suchanfragen“ auf „Nur Marke“ oder „Nur ohne Marke“; das Widget nennt dann darunter die gezählten Begriffe, und sein Vergleichszeitraum wird genauso gefiltert. Google wendet den Filter auf alle Suchanfragen der Property an, nicht auf eine Stichprobe von Top-Suchanfragen, die wir abgerufen haben. Für beide Gruppen nebeneinander wähle die Dimension „Marke vs. ohne Marke“ bei einer Tabelle, einem Ringdiagramm oder einem Liniendiagramm. Klicks und Impressionen werden je Gruppe addiert, die CTR ist je Gruppe Klicks geteilt durch Impressionen, und die durchschnittliche Position ist nach Impressionen gewichtet, nie ein Durchschnitt von Tageswerten. Lies die Summen mit einem Hinweis im Kopf: Google lässt seltene Suchanfragen bei jedem Suchanfragen-Filter weg, um die Privatsphäre der Suchenden zu schützen (anonymisierte Suchanfragen). Sie stecken in der Summe der Property, aber in keiner Gruppe, daher ergeben Marke und ohne Marke zusammen weniger als alle Suchanfragen. Die Aufteilungstabelle zeigt diesen Rest als eigene Zeile mit Klicks, Impressionen und CTR; eine eigene Position hat er nicht, weil sie sich aus einer Differenz nicht berechnen lässt. Bestehende Widgets bleiben unverändert: Sie zählen alle Suchanfragen, bis du einen Filter wählst. Bing Webmaster Tools bietet denselben Filter und dieselbe Aufteilung für die wöchentliche Tabelle und das Ringdiagramm der Top-Suchanfragen, gebildet nur aus Bings Top-Suchanfragen; seine Tageswerte lassen sich nicht nach Suchanfrage aufteilen. Im Rank Tracker grenzt der Schalter „Keywords“ (Alle, Marke, Ohne Marke) die Kacheln, das Diagramm und die Ansichten neben der Tabelle ein, ein Marken-Keyword trägt das Label „Marke“ mit seinem Begriff, und eine Tabelle „Marke vs. ohne Marke“ unter den Kacheln vergleicht beide Gruppen: geprüfte Keywords, Top 3, Top 10, durchschnittliche Position über die rankenden Keywords und gezeigte KI-Übersichten, die die Website zitieren. Rank-Tracking-Widgets in Berichten haben denselben Filter und dieselbe Aufteilung. Über den Connector für KI-Assistenten, die API (GET /reports/{id}/data?brandFilter=branded) und Ask Crunch lässt sich ein Bericht nur für Suchanfragen mit oder ohne Marke lesen, und die Notiz jedes solchen Widgets nennt die Begriffe. „Mit KI entwerfen“ und die KI-Editoren können diese Widgets hinzufügen, wenn du nach Zahlen zur Marke fragst.

Eine Google-Analytics-Tabelle kann ihre Kanäle Monat für Monat zeigen. Wähl die Dimension Channel × Month: eine Zeile pro Kanal, so wie GA4 den Traffic in seiner Standard-Channelgruppe einteilt (Organic Search, Paid Search, Direct, Referral und so weiter), und eine Spalte pro Kalendermonat, der älteste links. Jede Zelle zeigt eine Kennzahl, die zuerst gewählte, zum Beispiel Sitzungen. Das Zeilenlimit der Tabelle ist die Zahl der Monate, die neuesten bis zum Enddatum des Berichts: 13, wenn du nichts einstellst, höchstens 36. Monate, bevor die Property überhaupt Daten hat, werden weggelassen, und der laufende Monat zeigt seine Tage, zum Beispiel „Okt. 2026 (1–20)“, mit einer Zeile unter der Tabelle, damit er nie wie ein ganzer Monat wirkt. Zwei Schalter funktionieren wie bei den Monatstabellen der KI-Sichtbarkeit. Gesamtwerte fügt eine Gesamtspalte pro Kanal und eine Gesamtzeile pro Monat hinzu; die Farbabstufung färbt jede Zelle von hell bis kräftig, mit einer Legende unter der Tabelle, und lässt die Gesamtwerte ungefärbt. Anzahlen und Beträge (Sitzungen, Sitzungen mit Interaktion, Schlüsselereignisse, Conversions, Käufe, Umsatz) lassen sich addieren, ihre Gesamtwerte sind also die Summen der Zellen. Nutzer nicht: Wer im März und im April kam, oder über zwei Kanäle, ist ein Nutzer. Die Gesamtwerte von Nutzern, neuen Nutzern und aktiven Nutzern sind deshalb die eigenen Zählungen von GA4 für die Zeile oder Spalte, kleiner als die Summe der Zellen, und die Tabelle sagt das darunter. Raten und Durchschnitte (Engagement-Rate, Absprungrate, durchschnittliche Sitzungsdauer und Ähnliches) sind in jeder Zelle der eigene Wert von GA4, und ihre Gesamtwerte sind die Werte von GA4 für die ganze Zeile oder Spalte, nie ein Durchschnitt der Zellen. Ein Kanal ohne Besuche in einem Monat zeigt bei einer Anzahl 0 und bei einer Rate „—“, weil es nichts zu teilen gibt. Antwortet GA4 nicht, sagt die Tabelle, dass sie nicht geladen wurde, statt Nullen zu zeigen. Der Vergleichszeitraum des Berichts gilt für diese Tabelle nicht, die Filter des Widgets gelten für jede Zelle. Ask Crunch, „Mit KI entwerfen“ und der MCP-Connector bauen die Tabelle, wenn du nach Besuchen pro Kanal und Monat fragst, und die Vorlage „GA4 — Akquise“ enthält eine für die letzten 12 Monate.

Eine Google-Analytics-Tabelle nach Event Name kann nur die Ereignisse behalten, die GA4 als Schlüsselereignisse markiert (bei GA4 bis 2024 „Conversions“). Schalte in den Widget-Einstellungen „Nur Schlüsselereignisse“ ein oder bitte Ask Crunch oder den Connector für KI-Assistenten darum: „Eine Tabelle mit dem Titel Website-Anfragen mit Event Name, Key Events und Users, nur Schlüsselereignisse, die meisten zuerst, volle Breite“. Die Tabelle wird nach der Kennzahl sortiert, die du unter Sortierung wählst, bei einer Anzahl mit dem höchsten Wert zuerst, und das Zeilenlimit gilt erst nach dieser Sortierung. Der Filter ist die GA4-Dimension isKeyEvent mit dem Wert true. Er gilt für jede Abfrage der Tabelle, auch für den Vergleichszeitraum, sodass beide Zeiträume dieselbe Art von Ereignis auflisten. Ein Ereignis, das erst kürzlich zum Schlüsselereignis wurde, zeigt nur die Tage seit der Markierung: GA4 ändert die Vergangenheit nicht. Key Events lassen sich über Ereignisse hinweg addieren, weil es eine Anzahl ist. Users nicht: Die Zahl zählt die einzelnen Personen pro Ereignis, und eine Person kann mehrere Ereignisse auslösen. Deshalb zeichnet die Tabelle keine Gesamtzeile, und die Zeilen sollten nie addiert werden. Antwortet GA4 nicht, sagt das Widget, dass es nicht geladen wurde, statt Nullen zu zeigen.

Eine Zahl allein sagt einem Kunden selten viel; interessant ist, was sich verändert hat. Füg einen Vergleichszeitraum hinzu, und jede Scorecard und jedes Diagramm bekommt eine Veränderungsanzeige gegenüber der Basis. Du kannst mit dem vorherigen Zeitraum vergleichen (dem gleich langen Fenster unmittelbar davor), mit dem gleichen Zeitraum im Vorjahr (das rechnet Saisonalität heraus) oder mit einem frei gewählten Fenster. Der Vergleich zum Vorzeitraum eignet sich gut, um aktuelle Dynamik zu erkennen; der Vorjahresvergleich ist bei saisonalen Geschäften die fairere Lesart. Nimm den, der das Ergebnis ehrlich einordnet — es geht um Kontext, nicht darum, die Zahlen schön aussehen zu lassen. In einem Tagesdiagramm einer Werbeplattform (Google Ads, Microsoft Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, Amazon Ads, Reddit Ads, ChatGPT Ads), von Google Analytics oder der Search Console ist die gestrichelte Vergleichslinie nach Datum zugeordnet: Jeder Tag steht dem Tag an derselben Stelle im Vergleichszeitraum gegenüber (der 5. Tag dem 5. Tag), und ein Diagramm über alle Kanäle addiert die Tage jedes Kanals genauso. Ein Tag, für den die Plattform keine Zeile liefert (ein Konto, das an dem Tag nichts ausgespielt hat), ist bei einer Anzahl wie Klicks eine 0 und bei einer Rate oder einem Durchschnitt wie der CTR eine Lücke, nie der Wert des nächsten Tages, der nachrückt; eine Zahl, die die Plattform für den ganzen Zeitraum nicht gemeldet hat, bleibt an jedem Tag eine Lücke. Ist der Vergleichszeitraum kürzer (Februar gegenüber März oder ein Jahr mit 29. Februar gegenüber einem ohne), haben die letzten Tage keinen Vergleichspunkt. Ein Diagramm eines laufenden Zeitraums wie dieses Monats endet am letzten Tag mit Daten, statt für noch nicht gemeldete Tage auf 0 zu fallen; mit Vergleichslinie wird ein abgeschlossener Zeitraum nicht mehr am letzten Tag mit Daten abgeschnitten (Search-Console-Diagramme enden weiterhin am letzten Tag, den die Search Console gemeldet hat). Diagramme von E-Mail-Tools (Mailchimp, Brevo) vergleichen Versand für Versand, die Diagramme von Piwik PRO, Matomo und Business Profile Punkt für Punkt in der Reihenfolge, in der die Tage zurückkommen. Ein Liniendiagramm mit mehreren Zählwerten einer Quelle, deren Größen weit auseinanderliegen (LinkedIn-Ads-Impressionen neben Klicks und Leads etwa), legt jede Reihe, die mehr als 20-mal kleiner ist als die größte, auf eine eigene Achse rechts, beschriftet mit den Namen der Reihen, damit diese Linien nicht flach bei null liegen; Diagramme von Kanälen, KI-Engines oder Wettbewerbern sowie von Raten oder Beträgen behalten eine Achse. Ein Vorwert von 0 ist ein echter Wert, und eine Scorecard zeigt die Veränderung davon genau wie eine Tabelle: Ein entgangener Anteil an möglichen Impressionen von 0 % auf 12 % liest sich als +12,0 Pkt., Conversions von 0 auf 5 als +5 in den Formaten „Absolut“ und „Beides“. Eine prozentuale Veränderung ab 0 gibt es nicht, deshalb zeigt eine Anzahl oder ein Betrag ab 0 im Standardformat keine Veränderung. „Keine Vorperiode“ erscheint nur, wenn es nichts zum Vergleichen gibt: Die Quelle hat für den Vergleichszeitraum keine Daten (noch kein Scan, kein Audit, kein Ranking), der Vergleichszeitraum konnte nicht gelesen werden (ein Fehler wird nie als 0 gezeigt), oder die Zahl ist eine Momentaufnahme des heutigen Stands, etwa die Katalogzahlen aus dem Merchant Center, Gesamtzahl und Durchschnitt der Bewertungen im Unternehmensprofil oder die Follower-Zahlen von Facebook und Instagram. Eine Rate oder ein Durchschnitt über einen Vergleichszeitraum ohne Daten (keine Impressionen, keine Besuche) hat ebenfalls keinen Vorwert, eine Anzahl aus einem solchen Zeitraum ist dagegen eine echte 0. Eine kanalübergreifende Scorecard zeigt „Keine Vorperiode“, wenn einer ihrer Kanäle jetzt eine Zahl hat, für den Vergleichszeitraum aber keine, statt eine volle Summe mit einer unvollständigen zu vergleichen. Ein Widget, das mit nichts vergleichen soll, zeigt keines von beidem. KI-Zusammenfassungen, die API und der MCP-Connector lesen es genauso: Ein fehlender Vergleich ist null („keine Vordaten“), nie 0. Dasselbe gilt für den aktuellen Zeitraum: Eine Zahl, die die Quelle nicht liefern konnte, zeigt „—“, nie 0, und keine Veränderung; konnte keine Zahl einer Kennzahlen-Kachel gelesen werden, sagt sie, dass die Daten nicht geladen werden konnten. Eine kanalübergreifende Kennzahl oder ein solches Diagramm lässt ein Konto, das nicht gelesen werden konnte, in beiden Zeiträumen weg und nennt es unter dem Widget; in geteilten Links, im Präsentationsmodus und in den PDFs, die CrunchJunkie erzeugt, nennt dieser Hinweis nur die Zahl der weggelassenen Konten. Eine Google-Ads-Scorecard, ein Diagramm oder eine Tabelle, die mehrere Kampagnen zusammenzählt (eine Kampagnenauswahl oder ein Widget-Filter mit mehr als einer Kampagne, ein Tag, eine Woche oder ein Monat eines gefilterten Diagramms oder einer gefilterten Tabelle mit mehr als einer, oder die Reichweite mehrerer Display- und Video-Kampagnen), zeigt „—“ für die Werte, die Google nur je Kampagne ausweist, mit einer Zeile unter dem Widget, die den Grund nennt: den Anteil an möglichen Impressionen mit seinen Varianten (verloren durch Budget oder Rang, oberer und oberster Bereich), die Raten für Impressionen oben und ganz oben, View-, Engagement-, Video- und Sichtbarkeitsraten, die durchschnittlichen Kosten pro View, einzelne Nutzer und die Häufigkeit. Sie lassen sich nicht addieren: Zwei Kampagnen mit 40 % und 30 % Anteil an möglichen Impressionen liegen nicht bei 70 %. Zahlen und Beträge werden addiert, CTR, Kosten pro Klick, Kosten pro Conversion, Conversion-Rate und ROAS aus diesen Summen berechnet. Ein Filter auf eine einzige Kampagne zeigt deren eigene Werte. Eine Veränderung, die auf null rundet, steht als ±0,0 Pkt. oder ±0,0 % in neutralem Grau da, nicht als Gewinn oder Verlust. Bei LinkedIn Ads gibt es einen weiteren Fall: Hat LinkedIn im Vergleichszeitraum an deutlich weniger Tagen Budget ausgegeben als jetzt (an weniger als der Hälfte der Tage des Vergleichszeitraums und an höchstens halb so vielen Tagen wie im aktuellen Zeitraum), bleibt die Veränderung stehen, das Widget sagt es („LinkedIn Ads lief in der Vorperiode nur an 4 von 30 Tagen“) und der Veränderungs-Chip trägt ein Sternchen. Die Kampagnen- und Zielgruppentabellen mit Vergleich tragen denselben Hinweis. Ein gleichmäßiger Werbetreibender, der in beiden Zeiträumen an so wenigen Tagen lief, wird nicht markiert.

Dimensionen sind die Achsen, nach denen du eine Kennzahl aufschlüsselst — nach Kampagne, Anzeigengruppe, Landingpage, Gerät, Land und so weiter, je nachdem, was die Quelle hergibt. Eine sekundäre Dimension legt eine zweite Ebene über eine Tabelle, sodass du zwei Merkmale gleichzeitig liest: Kampagne nach Gerät zum Beispiel oder Landingpage nach Land. Das ist der Unterschied zwischen „diese Kampagne hat X ausgegeben“ und „diese Kampagne hat X ausgegeben, und das meiste davon ging auf Mobile“. Greif zur sekundären Dimension, wenn eine einzelne Aufschlüsselung eine offensichtliche Rückfrage aufwirft. In einer Tabelle, die beim Kunden landet, sollte es aber bei einer zusätzlichen Ebene bleiben — zwei Dimensionen erhellen, drei sorgen meistens nur für Unordnung.

Filter reduzieren ein Widget auf genau die Zeilen, die dich interessieren. Du kannst mehrere Bedingungen gleichzeitig anwenden und bestimmen, wie sie zusammenwirken. UND verlangt, dass jede Bedingung zutrifft — „Kampagne enthält Brand UND Gerät ist Mobile“ — und schärft damit den Blick. ODER trifft auf Zeilen zu, die mindestens eine Bedingung erfüllen — „Land ist Deutschland ODER Land ist Österreich ODER Land ist Schweiz“ — und so fasst du eine Region oder eine Gruppe verwandter Kampagnen zusammen. In der Search Console lässt „Enthält nicht“ die passenden Suchanfragen oder Seiten weg, und „Beginnt mit“ trifft den Anfang: den Anfang einer Suchanfrage oder bei einer Seite den Pfad direkt nach der Adresse der Website („/blog“ trifft jede Seite unter /blog und bei einer Property für einen Ordner wie https://example.com/de/ auch jede Seite unter /de/blog; eine volle Adresse wie https://www.example.com/blog trifft so, wie sie geschrieben ist). Bis Oktober 2026 wurden beide als „Enthält“ gelesen; ein Bericht mit ihnen kann seitdem andere, korrekte Zahlen zeigen. Die Search Console kann Filter nur zwischen Page-Filtern oder zwischen Query-Filtern mit ODER verknüpfen und nie mit „Enthält nicht“; ein solches Widget sagt das, statt Zahlen zu zeigen. Kombinierst du Filter mit einer sekundären Dimension und einem Vergleichszeitraum, beantwortest du eine sehr präzise Frage auf einem einzigen Widget — etwa, wie sich die Brand-Kampagnen auf Mobile in der DACH-Region in diesem Quartal gegenüber dem letzten geschlagen haben — ohne dafür einen eigenen Bericht bauen zu müssen. Manche Kampagnen gehören in keine Zahl eines Berichts, etwa Meta-Kampagnen des Kunden, die deine Agentur nicht betreut. In der Werkzeugleiste des Builders nimmt „Meta-Kampagnen ausschließen“ Begriffe wie „Energy“ auf: Jede Meta-Kampagne, deren Name einen davon enthält, egal ob groß oder klein geschrieben, auch archivierte und gelöschte, fehlt im ganzen Bericht — in den Meta-Ads-Widgets, den Summen über alle Kanäle, Vergleichen, geteilten Links, PDFs, geplanten E-Mails, der API und dem Connector für KI-Assistenten —, und jedes betroffene Widget sagt das unter seinen Zahlen. Bevor ein Zeitraum angezeigt wird, prüft CrunchJunkie, dass die Kampagnenliste die Ausgaben des Kontos ergibt; stimmt sie nicht oder passen mehr als 200 Kampagnen, zeigen die Meta-Widgets keine Zahlen und sagen warum, statt Zahlen, die diese Kampagnen noch enthalten könnten. Die Auswahl „Kampagnen“ im Builder arbeitet für Google Ads umgekehrt: Sie begrenzt einen Bericht auf Kampagnen, die du auswählst. Sie listet die Kampagnen aller Google-Ads-Konten des Kunden, nach Konto gruppiert; ein Konto mit mehr als 200 Kampagnen zeigt die ersten 200 nach Name mit seiner Gesamtzahl, und die Suche findet die übrigen. Kampagnen gehören zu einem Konto, deshalb gilt die Auswahl nur für dieses Konto: Widgets der anderen Google-Ads-Konten des Kunden behalten ihre vollständigen Zahlen, und ein kanalübergreifendes Widget zählt die ausgewählten Kampagnen des einen Kontos zu den anderen Konten vollständig dazu. Eine ausgewählte Kampagne zählt unabhängig von ihrem Status, eine inzwischen entfernte Kampagne behält also ihre Historie. Jedes Widget, das die Auswahl eingrenzt, sagt das unter seinen Zahlen („Google-Ads-Zahlen: nur 2 ausgewählte Kampagnen von Acme“, mit den Kampagnennamen, wenn sie passen), ein kanalübergreifendes Widget nennt die Konten, die es vollständig enthält, und die KI-Zusammenfassung, die API und der Connector für KI-Assistenten erfahren, dass die Zahlen nicht die des ganzen Kontos sind.

Eine klassische Kundenfrage lautet: „Welche Produkte hat dieser Kanal eigentlich verkauft?“ Das beantwortest du auf einem einzigen GA4-Widget. Bau eine Tabelle auf einer GA4-Datenquelle, setz ihre Dimension auf eine Artikel-Aufschlüsselung — Artikelname, Artikelkategorie oder Artikelmarke — und wähl E-Commerce-Kennzahlen wie gekaufte Artikel, Artikelumsatz, in den Warenkorb gelegte Artikel oder angesehene Artikel. Setz dann einen Filter auf die Traffic-Quelle, über Sitzungsquelle / -medium (zum Beispiel „google / cpc“ für Google Ads oder „google / organic“ für die organische Suche), Sitzungsquelle oder Sitzungsmedium. Heraus kommt eine Produkt-Aufschlüsselung, die genau auf diesen Kanal begrenzt ist — etwa die Artikel, die Besucher aus Google Ads gekauft haben. Tausch den Filterwert, um Kanäle zu vergleichen, oder nimm den Filter weg, um die Produkte über allen Traffic hinweg zu sehen. Es ist eine gefilterte Aufschlüsselung und keine eigene vorgefertigte Kennzahl — du behältst also die volle Kontrolle darüber, welche Artikel, Kennzahlen und Quellen du dir ansiehst.