Datenschutzfreundliche Webanalyse

Datenschutzfreundliche Webanalyse-Tools erfassen Nutzungsdaten ohne persönliche Kennungen, Cookies oder Fingerprinting. Sie sind so konzipiert, dass sie DSGVO, CCPA und ePrivacy-Vorschriften von Haus aus einhalten und keine Einwilligungsbanner benötigen. Diese Tools konzentrieren sich auf aggregierte Metriken — Seitenaufrufe, Verweisquellen, Gerätetypen und geografische Regionen — statt auf individuelles Besuchertracking.

Empfohlene Open-Source-Implementierungen:

Plausible — leichtgewichtig, cookiefrei, unter 1 KB Script. Self-Hosting der Community Edition via Docker Compose. Gebaut mit Elixir und ClickHouse. AGPL v3.

Umami — einfach, schnell, datenschutzorientiert. Gebaut mit Next.js, unterstützt MySQL oder PostgreSQL. Kein Feature-Gating — vollständig offen mit einfachem Self-Hosting. MIT.

Matomo — die ausgereifteste Open-Source-Analyseplattform (ehemals Piwik). Voll funktionsfähiger Self-Hosted-Kern mit optionalen kostenpflichtigen Plugins für Heatmaps und A/B-Testing. PHP-basiert. GPL v3.