Jak śledzę ruch z AI w GA4?

W tym miejscu mógłbym rozwodzić się nad tym, że żyjemy na skraju rewolucji technologicznej, snuć przypuszczenia co do tego jak będzie wyglądać Internet za parę lat, czy rozpisywać się nad tym, co AI zmieni w marketingu czy pozycjonowaniu.

Nie będę tego jednak robił — bo chce Ci dać konkrety. :)

Ruch AI, czyli co?

W całym tym artykule będę wspominać o “Ruchu AI”, czyli ruchu z wszelkich narzędzi AI, chatbotów czy najpopularniejszych asystentów takich jak GPTs, Gemini czy Perplexity.

Dla ścisłości, nie jest to ruch generowany przez AI, tylko przez użytkowników w rozwiązaniach, które wykorzystują AI — po prostu musiałem to jakoś nazwać :)

Dlaczego warto zainteresować się tym już teraz?

No dobra, ale przecież jeszcze mało ludzi używa tych wszystkich narzędzi do przeglądania internetu. Nie mówiąc już o tym, że Ci, którzy korzystają raczej wykorzystują te narzędzia do konkretnych zadań (np. generowania treści), przy czym praktycznie nie ma linków.

Po co więc interesować się tym już teraz?

Odpowiedź jest dość prosta:

Jeszcze do niedawna Google miało całkowity monopol na wyszukiwanie informacji i nikomu nie śniło się nawet, że może się to zmienić.

Teraz Google co prawda nadal dominuje, ale ich udział na rynku wyszukiwarek zaczyna już spadać jak nigdy dotąd. W grze pojawili się nowi gracze, tacy jak OpenAI czy Perplexity.

I to właśnie dlatego uważam, że warto już teraz skonfigurować odpowiednie raporty (co zresztą robimy dla naszych klientów w Top Online), żeby wiedzieć:

• czy pojawiamy się w takich miejscach,
• jakie podstrony się tam pojawiają,
• jakiej jakości jest ten ruch i czy konwertuje.

Nie wiem jak ty, ale ja wolę już teraz wiedzieć np., że narzędzia AI dużo częściej pokazują moje wpisy poradnikowe niż informacyjne. Albo, że dzięki sekcji z opiniami GPT wspomina o mojej firmie, kiedy użytkownicy szukają usług.

Mając takie informacje będę mógł dostosować strategię SEO czy contentową i w przyszłości wyprzedzić konkurencje, która dalej będzie uważać, że skoro ma 90% ruchu z organica, to jest on z Google i nic się tutaj nie zmieni.

Jak skonfigurować raport o ruchu z AI

Wspomniałem już, że z raportu chcę się dowiedzieć:

• czy strona pojawia się w generowanych odpowiedziach,
• jakie podstrony tam trafiają,
• oraz czy użytkownicy z takich źrodeł konwertują po przejściu do serwisu.

W przypadku dwóch pierwszych elementów Analytics nie pomoże mi w stu procentach, bo mogę w nim dowiedzieć się tylko co się dzieje po przejściu z tych narzędzi AI na naszą stronę.

Mogę jednak zbadać, na jakie podstrony wchodzą użytkownicy i jak często. To pokaże mi ten wycinek danych, który wiąże się już z decyzją o wejściu na serwis.

Nie ma jeszcze narzędzi do mierzenia samego pojawiania się w odpowiedziach ChatGPT czy Perplexity, więc biorę to, co mamy, bo nawet z tego mogę dużo wyciągnąć.

No dobra, to czas skonfigurować nasz raport ruchu AI:

1. Tworzenie raportu zaczynam od przejścia do do Eksploracji swobodnej w GA4, bo tam mam najwięcej możliwości pod kątem tworzenia raportów.
2. Wybieram pustą eksplorację i przechodzę do konfiguracji raportu.

Od razu powiem Ci, że będę tutaj tworzyć kilka kart w obrębie jednej eksploracji, żeby wyciągnąć z tych danych jak najwięcej pożytecznej wiedzy. Stąd na początku Wymiarów i Danych może wydawać się dużo, ale spokojnie, wszystkie wykorzystamy. :)

3. Konfigurację zaczynamy od nazwania tej eksploracji: “Ruch AI”.
4. Kolejno dodaję:
• Wymiary: Sesja – źródło/medium
• Dane: Sesje, Całkowita liczba użytkowników
5. Następnie dodaję w sekcji:
6. • Wiersze: Sesja – źródło/medium
   • Wartości: Sesje, Całkowita liczba użytkowników
7. W tym momencie powinien pojawić się prosty raport, w którym zobaczymy ile mamy sesji z różnych źródeł:



Chcę jednak zobaczyć tylko ruch z AI, więc muszę odpowiednio przefiltrować te dane.

8. Jako filtr dodaję:
• sesja - źródło/medium
• pasuje do wyrażenia regularnego
• .*gpt.*|.*chatgpt.*|.*openai.*|.*perplexity.*|.*gemini.google.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*copilot.microsoft.*|

Warto wiedzieć

Ten filtr jest aktualny na grudzień 2024, ale wiesz jak szybko to się zmienia. Pamiętaj o tym i aktualizuj go co jakiś czas.

Pamiętaj, że taki filtr musi być nałożony w każdym raporcie dotyczącym ruchu AI. Jeśli stworzysz raport jeden raz i później, do kolejnych konfiguracji, będziesz tylko kopiować karty, to nie musisz się tym martwić.

9. Po zapisaniu powinniśmy zobaczyć już tylko ruch ze wskazanych wyżej źródeł i ich kombinacji:



10. Dla porządku nazwijmy jeszcze tę kartę na górze “Ogólne” lub “Podsumowanie”. Przepraszam, ale lubię mieć wszystko dobrze poukładane. :)

Tym prostym sposobem stworzyłem raport, w którym widzę, ile razy użytkownicy wchodzili na stronę z narzędzi czy chatbotów AI.

Ale czy jest to dla mnie wystarczające? No nie do końca…

Warto wiedzieć

Na początek pokazałem jak stworzyć najprostszy raport, więc jeśli potrzebujesz tylko szybkiej weryfikacją takiego ruchu, to to, co zrobiliśmy do tej pory w zupełności Ci wystarczy. Jeśli chcesz więcej, to poniżej rozwijam ten raport o kolejne metryki.

Jak stworzyć raport jakości ruchu AI

Wiem już ile było ruchu, ale nie wiemy jeszcze jakiej jakości. Aby to zbadać muszę nieco rozbudować mój raport i dodać trochę wymiarów i metryk.

1. Do wymiarów dodaję:
• Sesja – źródło/medium
• Strona docelowa + ciąg zapytania
• Nazwa wydarzenia
2. A do danych:
• Sesje
• Całkowita liczba użytkowników
• Sesje z zaangażowaniem
• Współczynnik odrzuceń
• Średni czas trwania sesji
• Wyświetlenia
• Wyświetlenia na sesje
• Kluczowe zdarzenia

Raport powinien wyglądać tak:



3. Kolejno dodaję jeszcze do Wartości:
• sesje z zaangażowaniem
• współczynnik odrzuceń
• średni czas trwania sesji
• wyświetlenia na sesje
• kluczowe zdarzenia

Pamiętaj, że współczynnik odrzuceń jest tutaj odwrotnością współczynnika zaangażowania, w którym żeby zaangażowanie zostało zliczone, musi stać się jedna z trzech rzeczy:

• użytkownik musi przejść na kolejną podstronę
• musi wykonać kluczowe zdarzenie
• spędzić na stronie 10 sekund*

*ten czas można zmienić podczas konfiguracji GA4.

A tak prezentuje się gotowy raport:



Teraz mam już więcej informacji o jakości tego ruchu.

Liczba użytkowników, sesji, sesji z zaangażowaniem, współczynnik odrzuceń oraz średni czas pomogą mi określić ilu użytkowników odwiedziło serwis, ile razy i ile z tych wizyt było wartościowych.

Wyświetlenia na sesje oraz konwersje pozwolą mi z kolei lepiej zrozumieć, czy ruch ten przełożył się na coś więcej.

Wiem, to jeszcze bardzo mała próbka danych, z której nie bardzo da się wyciągnąć jakieś wnioski, ale pamiętaj, że te źródła będą stopniowo coraz bardziej popularne.

Jak śledzić tylko jedno zdarzenie w tym raporcie?

Jeśli chcesz śledzić w raporcie ruchu AI tylko jedno kluczowe zdarzenie, to możesz w filtrowaniu wykorzystać wymiar nazwa wydarzenia, aby przefiltrować dane.

Jeśli chcesz z kolei śledzić konkretne zdarzenie, które nie jest oznaczone jako kluczowe, to dodaj po prostu do raportu metrykę liczba zdarzeń i umieść ją zamiast kluczowych zdarzeń.

Jak stworzyć raport stron docelowych z ruchu AI

Wiemy już ile mamy naszego “ruchu AI” i jak ten ruch dzieli się na źródła. Nie wiemy jednak jeszcze jakie podstrony pojawiają się w generowanych wynikach i na które z nich docierają użytkownicy.

1. Tworzenie raportu zaczynam tym razem od zduplikowania istniejącej już karty w moim raporcie ruchu AI (można też dodać nową pustą kartę za pomocą plusa, ale ja skonfiguruję sobie tutaj skopiowaną — tak będzie szybciej).
2. Od razu nazywam ją Podstrony, żeby zachować porządek.
3. W wierszach usuwam Sesje - źródło/medium i dodaję Strona docelowa + ciąg zapytania.
4. W wartościach najpierw dodaję Wyświetlenia, a potem usuwam sesje z zaangażowaniem i wyświetlenia na sesje.

Efekt wygląda tak:

Teraz w raporcie widać dokładniej jakie podstrony generują ruch, dzięki czemu mogę dowiedzieć się np. jakie artykuły najlepiej sprawdzają się w generatywnych wynikach.

Ale kurczę, dla mnie to jeszcze trochę za mało, bo chciałbym wiedzieć jak te podstrony prezentują się z podziałem na konkretne źródła.

Jak stworzyć raport stron docelowych z podziałem na źródła ruchu AI

1. Ponownie, duplikuję sobie kartę klikając na strzałkę w dół między jej nazwą a plusem.
2. Nazywam ją Podstrony+źródło
3. Dodaję w wierszach Sesja - źródło/medium i ustawiam ten wymiar jako pierwszy.
4. Jak pewnie teraz widzisz, nie jest to zbyt przejrzyste i przydatne, bo nie mam tego dobrze pogrupowanego.

Co więc zrobić?

Opcje są dwie:

1. Przenieść Sesja - źródło/medium do sekcji Kolumny — wtedy niby będzie to bardziej poukładane, ale jak dla mnie dalej brakuje przejrzystości.
2. Wiersze ustawić w kolejności Sesja - źródło/medium, Strona docelowa, a poniżej w opcjach Zagnieżdżone wiersze ustawić na Tak (Yes) — dzięki temu strony docelowe będą poukładane według źródeł.

Ja wybieram opcję 2:

No i gotowe! Stworzyłem w ten sposób trzy raporty, dzięki którym mogę monitorować ruch AI i jego jakość.

Jak porównać jakość ruchu AI z innymi źródłami?

Jeśli w gotowym raporcie chcesz porównać sobie np. jakość ruchu AI z ruchem organicznym, to możesz w tym celu skorzystać z segmentów.

Po wejściu w segmenty zobaczysz, że kilka z nich jest już tam domyślnie skonfigurowanych. Jeśli chcesz, możesz je dodatkowo wykorzystać. Z doświadczenia mogę powiedzieć jednak, że zwykle używam tylko “Ruch mobilny” oraz “Ruch w witrynie” — dzięki którym mogę porównać sobie ruch mobile vs desktop.

Jak tworzę segment związany z ruchem AI?

1. Klikam Utwórz nowy segment
3. Wybieram Segment Sesji
4. Nazywam ten segment Ruch AI
5. Dodaję warunek uwzględnienia sesji: jeśli Sesja - źródło/medium i dodaję ten sam filtr co wcześniej, czyli “pasuje do wyrażenia regularnego”, a w miejsce wyrażenia wklejam:

.*gpt.*|.*chatgpt.*|.*openai.*|.*perplexity.*|.*gemini.google.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*edgeservices.*.|.*copilot.microsoft.*|

Teraz kopiując raport podstron i dodając segmenty mogę porównać ze sobą np. współczynnik odrzuceń oraz średni czas trwania sesji dla ruchu organicznego i ruchu AI:

Jak to wszystko analizować?

Na ten moment analiza ruchu AI może być utrudniona przez niewielką liczbę wejść, ale, jak już wspominałem, będzie ona stopniowo rosnąc.

Póki co w analizie tego ruchu skupiam się przede wszystkim na:

• Sprawdzaniu co działa, a co nie — jeśli serwis ma wejścia ze źródeł AI, to staram się zrozumieć, co je ze sobą łączy, jakie to są strony, o czym, co na nich jest itd., a na podstawie tych danych planuję optymalizacje innych podstron i sprawdzam, czy dają efekty.
• Sprawdzaniu, które narzędzie najczęściej/najrzadziej pokazuje stronę — to może być cenna informacja pod kątem przyszłej optymalizacji, ale też dobry sygnał, żeby np. przyjrzeć się temu, czy w takim SearchGPT czy Perplexity nie pojawia się zamiast nas nasza konkurencja.

Na podstawie tych dwóch, nazwijmy to “obszarów analizy” mogę próbować weryfikować dlaczego dane podstrony są wyświetlane, albo np. dlaczego strona ma ruch akurat z GPT.

Czasem takie poszukiwanie odpowiedzi może doprowadzić do ciekawych wniosków. Nawet niekoniecznie związanych z samą stroną, bo możemy odkryć np., że dane narzędzie zaczęło po prostu w ostatnim czasie pokazywać więcej linków na dany temat.

Taka wiedza to też przewaga, którą możemy wykorzystać.

Już na sam koniec wspomnę jeszcze o dwóch ważnych rzeczach, o których warto pamiętać przy analizach:

1. 1. To, że nie serwis nie ma ruchu z danego źródła nie znaczy, że się w nim nie wyświetla — najlepiej zweryfikować to w takiej sytuacji samodzielnie, bo możliwe, że strona jest widoczna, ale np. po prostu jeszcze prawie nikt w danym mieście nie pyta ChatuGPT o usługi takie jak te na stronie. Albo: Perplexity wykorzystuje nasz artykuł, ale odpowiedź jest na tyle użyteczna, że większość użytkowników nie ma potrzeby wchodzenia w jej źródła (czyli na naszą stronę).
2. Nie każda podobna podstrona czy podobny artykuł musi działać tak samo — schematy według których dobierane są wyniki generatywne, są często o wiele bardziej złożone, czasem np. na 5 czy 10 podobnych w strukturze i intencji wpisów blogowych AI może wykorzystywać tylko 3.

TIP na koniec, czyli alternatywna konfiguracja

Zamiast wymiaru Sesja - źródło/medium w raporcie ruchu AI możesz używać wymiaru Strona odsyłająca, w którym zamiast np. "perplexity.ai / referral” zobaczysz “https://www.perplexity.ai/”.

Osobiście uważam, że źródło/medium jest dokładniejsze, więc to jego wolę się trzymać, ale wiem, że niektórzy preferują strony odsyłające, więc pomyślałem, że jeszcze o tym wspomnę.

Podsumowanie w punktach

1. Ruchem AI nazywam ruch generowany przez użytkowników korzystających z narzędzi takich jak ChatGPT, Perplexity, Gemini czy Copilot (a nie przez samo AI).
2. Popularność narzędzi AI rośnie, a ich wpływ na pozyskiwanie ruchu może szybko stać się znaczący, dlatego warto śledzić to już teraz.
3. W GA4 można stworzyć raport monitorujący ruch z narzędzi AI poprzez skonfigurowanie eksploracji z filtrem opartym na źródłach takich jak "gpt", "chatgpt", "openai" itd.
4. Rozbudowanie raportu o dodatkowe metryki, takie jak współczynnik odrzuceń, sesje z zaangażowaniem czy średni czas trwania sesji pozwala na ocenę jakości ruchu z narzędzi AI.
5. Raport można skonfigurować też tak, aby pokazywał, które podstrony generują ruch z narzędzi AI, co umożliwia identyfikację najbardziej skutecznych treści.
6. Poprzez dodanie podziału na źródła ruchu (np. ChatGPT, Perplexity) można zobaczyć, które narzędzia przyciągają użytkowników na poszczególne podstrony.
7. Segmentacja ruchu AI pozwala porównać jego jakość z innymi źródłami, np. organicznym, pod kątem metryk takich jak współczynnik odrzuceń czy średni czas trwania sesji.
8. Analizę tych danych warto skupić na szukaniu skutecznych treści oraz narzędzi AI, które generują ruch — aby na ich podstawie dostosować strategię SEO.