W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, narzędzia oparte na dużych modelach językowych, takie jak ChatGPT, stają się coraz bardziej powszechne w codziennym użytkowaniu. Użytkownicy korzystają z nich nie tylko do zdobywania wiedzy, ale również do eksplorowania produktów i usług, a także odwiedzania stron internetowych poprzez generowane odpowiedzi zawierające linki. To zjawisko otwiera nowe możliwości dla marketingu cyfrowego, ale jednocześnie stanowi poważne wyzwanie dla specjalistów od analityki internetowej. Tradycyjne narzędzia analityczne, takie jak Google Analytics 4, nie są przygotowane na łatwe wykrywanie i klasyfikowanie tego typu ruchu, co prowadzi do powstawania tzw. ruchu dark traffic, czyli odwiedzin o nieznanym lub zniekształconym źródle.
Jak zatem skutecznie mierzyć i analizować ruch z ChatGPT i innych modeli LLM? Jak odróżnić użytkownika, który kliknął link w wygenerowanej odpowiedzi AI, od klasycznego wejścia z wyszukiwarki czy social mediów? W niniejszym artykule odpowiemy na te pytania, przedstawiając sprawdzone metody śledzenia, techniki tagowania oraz sposoby raportowania danych w GA4 i innych narzędziach. Dowiesz się, dlaczego mierzenie ruchu z LLM staje się nową kompetencją w arsenale nowoczesnego marketera i jak przygotować się na dalszy rozwój tej technologii. Jeśli chcesz być o krok przed konkurencją i skutecznie analizować ruch z AI na stronie internetowej — ten poradnik jest dla Ciebie.
Czym jest ruch z LLM i dlaczego jest wyzwaniem dla analityki?
Wzrost popularności dużych modeli językowych (LLM), takich jak ChatGPT, Bing Chat czy Claude, diametralnie zmienia krajobraz cyfrowej interakcji. Coraz więcej użytkowników traktuje te narzędzia jako alternatywę dla klasycznych wyszukiwarek. W efekcie, zamiast wpisywać frazy w Google, zadają pytania AI, które nie tylko odpowiada na nie w sposób konwersacyjny, ale również sugeruje linki prowadzące do konkretnych stron internetowych. Te kliknięcia to właśnie ruch z modeli LLM, który staje się nowym kanałem pozyskiwania odwiedzin, nieujętym dotąd w klasycznych modelach analityki internetowej.
Problem w tym, że większość narzędzi analitycznych – z Google Analytics na czele – nie rozpoznaje takiego źródła jako osobnego kanału. Brak dedykowanego parametru UTM, nieprzypisanie do źródła ruchu i anonimowy referrer powodują, że taki ruch trafia do kategorii „Direct” lub jest klasyfikowany jako tzw. dark traffic. Dla marketerów i analityków oznacza to jedno: trudność w ocenie, jaka część konwersji lub wizyt pochodzi z AI, a jaka z klasycznego marketingu online. To znacząco zniekształca wyniki kampanii oraz utrudnia wyciąganie trafnych wniosków.
Dodatkowo, modele LLM różnie implementują sposób przekierowania do linków. Czasem otwierają link w przeglądarce systemowej, innym razem kopiują go użytkownikowi, który wkleja go ręcznie. Taki sposób działania całkowicie pozbawia analityków danych o źródle – w przeciwieństwie do standardowych kliknięć z reklam, social mediów czy newsletterów. W praktyce, mimo że ruch z AI na stronie internetowej rośnie, jego analiza jest wciąż ograniczona.
Z perspektywy właściciela firmy lub specjalisty SEO oznacza to konieczność redefinicji podejścia do pomiarów. Trzeba zrozumieć nie tylko, skąd pochodzi ruch, ale i jakimi ścieżkami użytkownicy trafiają na stronę poprzez modele AI. Czy to poprzez wygenerowane rekomendacje? A może poprzez prompty tworzone przez specjalistów? Kluczowe staje się tu odpowiednie tagowanie linków oraz wykorzystanie narzędzi umożliwiających wykrywanie nietypowego zachowania użytkowników. O tym, jak to zrobić krok po kroku, przeczytasz w kolejnych sekcjach tego artykułu.
Co to jest Dark Traffic z AI?
Termin Dark Traffic pojawił się w świecie analityki cyfrowej już kilka lat temu i odnosi się do ruchu internetowego, którego źródło nie jest jednoznacznie identyfikowalne. W tradycyjnych scenariuszach dotyczył on głównie użytkowników kopiujących linki bezpośrednio do przeglądarki, klikających w linki z prywatnych wiadomości (np. WhatsApp, e-mail) lub korzystających z aplikacji mobilnych, które nie przekazują informacji o źródle. Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i popularnością modeli LLM, takich jak ChatGPT, pojawiła się nowa kategoria: dark traffic z AI.
Modele językowe generują odpowiedzi zawierające linki, które użytkownicy mogą otworzyć lub skopiować. W większości przypadków te działania nie zawierają informacji o refererze, nie są otwierane w kontekście przeglądarki ani nie przenoszą danych o źródle wizyty. Dla Google Analytics oznacza to jedno: taki ruch trafia do kanału „Direct” lub „(not set)”, całkowicie zacierając ślady jego rzeczywistego pochodzenia. W efekcie firmy mogą nie zdawać sobie sprawy, że ich strona zyskuje popularność dzięki rekomendacjom AI – bo brakuje tej informacji w danych analitycznych.
W kontekście marketingu internetowego jest to poważne wyzwanie. Analityka opiera się na możliwości przypisania ruchu do kampanii, źródeł i kanałów. Gdy te dane są ukryte lub zdeformowane, trudno podejmować racjonalne decyzje. Dark traffic z AI rozmywa skuteczność kampanii SEO, social media i content marketingu, bo część użytkowników przychodzi na stronę „znikąd”, choć w rzeczywistości byli kierowani tam przez AI.
Jak temu przeciwdziałać? Przede wszystkim warto wprowadzić praktyki aktywnego mierzenia ruchu z LLM. Oznacza to stosowanie niestandardowych UTM-ów przy linkowaniu treści w promptach lub publikacjach eksperckich, monitorowanie nietypowych ścieżek użytkowników oraz analizę zachowań charakterystycznych dla odwiedzin z modeli AI. Niektóre firmy tworzą dedykowane strony docelowe dla ruchu z LLM, co pozwala lepiej śledzić skuteczność takiego kanału. W kolejnych częściach pokażemy, jak to robić skutecznie.
Monitoring i atrybucja ruchu z Chata GPT
W erze narzędzi konwersacyjnych opartych o LLM, takich jak ChatGPT, tradycyjne modele atrybucji przestają wystarczać. Użytkownik klikający link w wygenerowanej odpowiedzi AI nie zawsze trafia na stronę z przypisanym parametrem źródła – a to oznacza, że bez dodatkowych działań z naszej strony, trudno określić, że konkretne wejście pochodziło właśnie z ChatGPT. Skuteczny monitoring i śledzenie ruchu z ChatGPT wymaga proaktywnych działań ze strony marketerów i właścicieli stron internetowych.
Jednym z najskuteczniejszych sposobów jest stosowanie unikalnych parametrów UTM w linkach, które publikujesz lub rekomendujesz do wykorzystania przez modele AI. Przykład? Jeśli przygotowujesz prompt do ChatGPT, który zawiera odnośnik do Twojej strony, dodaj do niego dedykowany tag UTM, np. ?utm_source=chatgpt&utm_medium=ai&utm_campaign=awareness. Dzięki temu, w raportach Google Analytics, ten ruch zostanie przypisany do konkretnego źródła i będzie możliwy do śledzenia osobno. To pierwszy krok do odróżnienia ruchu AI od innych kanałów.
Równie ważne jest wykorzystanie dedykowanych stron docelowych lub aliasów URL. Tworząc osobne adresy tylko dla ruchu z AI, możesz dokładnie monitorować jego skuteczność. Przykładowo: link zawarty w odpowiedzi ChatGPT może prowadzić do strony typu example.com/chatgpt-landing, co jednoznacznie identyfikuje źródło. Tego typu podejście stosują obecnie firmy, które rozumieją wagę atrybucji ruchu z modeli LLM.
Dodatkowym rozwiązaniem może być analiza wzorców zachowania użytkowników. Ruch z ChatGPT często charakteryzuje się niższą liczbą odsłon, krótszym czasem trwania sesji lub brakiem wcześniejszego kliknięcia reklamowego. Użycie narzędzi typu heatmapy (Hotjar, Clarity) i analiza tzw. „device fingerprinting” mogą pomóc w wyłapaniu odmiennych zachowań odwiedzających. Ostatecznie jednak najważniejsza jest świadomość, że ruch z AI istnieje – i że jego pomiar wymaga innego podejścia niż w przypadku klasycznego marketingu cyfrowego.
Jak śledzić ruch z modeli LLM w Google Analytics?
Wbrew pozorom, ruch z ChatGPT może być widoczny w raportach Google Analytics – jednak nie zawsze i nie w sposób oczywisty. Wszystko zależy od tego, jak użytkownik otwiera link wygenerowany przez model AI. Jeśli kliknięcie nastąpi w środowisku, które przekazuje dane referencyjne (np. przeglądarka w wersji ChatGPT Plus z aktywnym browsingiem), ruch może zostać zarejestrowany jako pochodzący z konkretnego źródła, np. „openai.com”. Częściej jednak, gdy użytkownik kopiuje link i wkleja go w nowej karcie, lub gdy AI nie przekazuje danych o źródle – taki ruch trafia do kategorii „Direct” lub „(not set)”.
Dlatego, aby skutecznie śledzić ruch z modeli LLM w Google Analytics, konieczne jest wdrożenie proaktywnych rozwiązań – od tagowania linków UTM-ami, przez tworzenie segmentów użytkowników, aż po analizę charakterystycznych wzorców zachowań. Poniżej pokazujemy, jak skonfigurować GA4 i dodatkowe narzędzia, by zyskać pełniejszy obraz obecności ruchu z AI na Twojej stronie.
Śledzenie botów AI w Cloudflare
Wraz z rosnącą obecnością modeli językowych w internecie, takich jak ChatGPT, Copilot czy Claude, wzrasta również aktywność automatycznych botów AI, które eksplorują strony internetowe w celu trenowania modeli, indeksowania treści lub generowania odpowiedzi dla użytkowników. Dla właścicieli stron oznacza to wzmożony ruch niepochodzący od ludzi, który może mieć wpływ na statystyki strony internetowej, obciążenie serwera czy błędne odczyty w narzędziach analitycznych. Dlatego warto wdrożyć mechanizmy pozwalające na śledzenie botów AI w Cloudflare, które stanowi jedno z najskuteczniejszych rozwiązań zabezpieczających i monitorujących ruch na stronie.
Cloudflare oferuje zestaw narzędzi opartych na tzw. Bot Management, który automatycznie rozpoznaje znane boty (np. Googlebot, Bingbot) oraz umożliwia detekcję mniej znanych, niestandardowych skryptów – w tym tych pochodzących z systemów AI. Dzięki wykorzystaniu technologii Machine Learning oraz szerokiego zbioru danych sieciowych, Cloudflare może z dużym prawdopodobieństwem określić, czy dany request został wykonany przez człowieka, crawlera lub AI. W ramach Cloudflare możesz ustawić reguły (Rules) lub skorzystać z dedykowanego logowania aktywności botów, co daje możliwość precyzyjnego mierzenia ruchu z LLM na poziomie infrastruktury.
Co istotne, Cloudflare umożliwia eksport danych z logów HTTP, co pozwala analizować zachowanie podejrzanych user-agentów lub IP, które nie są przypisane do tradycyjnych wyszukiwarek. W połączeniu z narzędziami typu Kibana czy Grafana można budować panele pokazujące skalę i jakość ruchu generowanego przez AI. To szczególnie przydatne, gdy chcesz zrozumieć, które treści Twojej strony są indeksowane lub cytowane przez AI w generowanych odpowiedziach – co może mieć wpływ na widoczność w Google oraz autorytet marki w świecie LLM.
Dodatkowo, Cloudflare pozwala na tworzenie warunków opartych o Fingerprint JS, przeglądarkę, system operacyjny czy szybkość wykonywanych zapytań – co umożliwia identyfikację nietypowego ruchu, który może pochodzić z systemów AI działających pod przykrywką zwykłych użytkowników. Możesz również zastosować tzw. „Threat Score”, który pozwala przypisać ryzyko danemu odwiedzającemu i zablokować dostęp, opóźnić go lub wymagać CAPTCHA. Jest to nie tylko kwestia ochrony, ale również sposób na odróżnienie ruchu ChatGPT w GA4 przy pomocy zewnętrznych systemów logowania.
Podsumowanie
Rozwój dużych modeli językowych (LLM) zmienia sposób, w jaki użytkownicy trafiają na strony internetowe. ChatGPT, Bing AI czy Claude stają się nowymi źródłami odwiedzin, które z perspektywy tradycyjnej analityki pozostają niewidoczne. Zjawisko to – określane jako ruch z AI na stronie internetowej – może stanowić istotny udział w Twoim ruchu organicznym, a jednocześnie być całkowicie pomijane w raportach GA4. Dlatego tak ważne jest, aby świadomie wdrażać strategie monitorowania i atrybucji tego nowego typu ruchu.
Od stosowania dedykowanych tagów UTM, przez tworzenie segmentów użytkowników, po korzystanie z narzędzi wspomagających analizę – każde z tych działań przybliża Cię do lepszego zrozumienia ścieżek użytkownika i źródeł konwersji. Co więcej, umożliwia Ci skuteczniejsze planowanie strategii marketingowej i lepsze dopasowanie treści do aktualnych kanałów dotarcia. Jeśli chcesz poznać, jak śledzenie ruchu z ChatGPT może zwiększyć efektywność Twojego biznesu online, warto zainwestować czas i zasoby w odpowiednią konfigurację analityki.
Potrzebujesz pomocy we wdrożeniu skutecznego pomiaru ruchu z LLM? Skontaktuj się z Justidea Agency. Nasi specjaliści pomogą Ci zaimplementować odpowiednie rozwiązania i pokażą, jak wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji do rozwoju Twojego biznesu.
Sprawdź również
- Czynniki rankingowe w ChatGPT – jak działają i co wpływa na jakość odpowiedzi AI
- Jak pozycjonować swoją firmę w chatGPT?
- Jak stworzyć obraz w stylu Ghibli i viralową lalkę w ChatGPT?
