Dlaczego ruch z ChatGPT zniknął z GA4 i jak mierzyć wpływ czatów na sprzedaż?

Od 9 października raporty Google Analytics 4 pokazywały nawet o połowę mniej wizyt z ChatGPT. Dane wskazują na błąd w oznaczaniu linków. Firmy, które mierzą marketing wyłącznie kliknięciami, mogą jednak wyciągnąć z takich raportów błędne wnioski budżetowe.

Co zniknęło z raportów

Od 9 października właściciele stron widzą w Google Analytics 4 (GA4, darmowe narzędzie Google do analizy ruchu na stronach) gwałtowny spadek wizyt przypisanych ChatGPT. Ethan Smith, prezes firmy Graphite, która świadczy usługi SEO (optymalizacji stron pod wyszukiwarki), podał na LinkedInie, że na monitorowanych przez nią serwisach liczba takich sesji spadła o 22-57 proc. Według jego szacunku to średnio około 45 proc. mniej niż wcześniej. LLM Pulse, dostawca narzędzia do monitorowania ruchu z AI, zmierzył w dniach 9-11 października spadek o około 46 proc. Łączny ruch na tych samych stronach pozostał w tym czasie mniej więcej stały.

Według Smitha i innych analityków przyczyną jest zmiana w linkach. Odnośniki w treści odpowiedzi ChatGPT przestały nieść parametr utm_source=chatgpt.com. UTM to dopisek do adresu, po którym narzędzia analityczne rozpoznają źródło wizyty. Linki nie przekazywały też referrera, czyli informacji przeglądarki o stronie, z której przyszedł użytkownik. Taka wizyta trafia w GA4 do kanału Direct, jakby ktoś wpisał adres ręcznie.

Klienci raczej nie zniknęli, tylko zmienili etykietę

Najciekawsze dane przedstawił Cedric Huesler, dyrektor ds. zarządzania produktem w Adobe. Porównał okres 9-13 października z tygodniem wcześniejszym na około 500 stronach, na których ChatGPT generował co najmniej 5 proc. wizyt. Wejścia z ChatGPT spadły tam o około 31 000 dziennie, a wejścia bezpośrednie wzrosły o około 26 000 dziennie. Ruch z wyszukiwarek spadł o 7 proc., podobnie jak w innych serwisach.

Huesler zwraca uwagę, że nowi „bezpośredni” goście zachowują się jak goście z ChatGPT. Na urządzeniach mobilnych udział odwiedzających Direct, którym wyświetlił się baner zgody na pliki cookies (to dla niego sygnał pierwszej wizyty), wzrósł z 36 do 44 proc. Wśród użytkowników przychodzących z ChatGPT ten wskaźnik wynosi 55 proc. Sam autor nazywa te wyniki wczesnymi, bo opierają się na czterech dniach danych z próbki.

Zmiana zbiegła się z wdrożeniem modelu GPT-6. W planach płatnych pojawił się on 7 października, a u użytkowników Free i Go dzień później. LLM Pulse nie odnotowało spadku 7 października. Według Smitha tag straciły linki w tekście odpowiedzi, ale zachowały go linki w panelu źródeł i linki zakupowe. Na stronach obsługiwanych przez Graphite 95 proc. mobilnych wizyt z ChatGPT dało się rozpoznać wyłącznie po tagu. Najbardziej ucierpiało więc zliczanie ruchu z aplikacji.

Firma Profound łączy problem z nowym formatem odpowiedzi. Od 8 do 14 października udział odpowiedzi z cytowaniami, w których był co najmniej jeden oznaczony link, spadł z około 98 do 66 proc. W tym samym czasie format Intelligent UI (wykresy, porównania i małe narzędzia w odpowiedzi) wzrósł z 2 do około 35 proc. zebranych odpowiedzi. Tomek Rudzki z Peec AI dwukrotnie przepuścił przez ChatGPT ten sam milion zapytań. Po zmianie bezpośredni adres strony pojawiał się w 42 proc. odpowiedzi, wcześniej w 8-10 proc. Ponad połowa tych adresów (54 proc.) prowadziła do stron głównych. To dane o wyświetlanych linkach, a nie o rzeczywistych kliknięciach.

Czy błąd jest już naprawiony? To zależy, kogo pytać

Huesler napisał, że 14 października OpenAI potwierdziło mu, że to błąd. Poprawka zaczęła trafiać do użytkowników 15 października rano. Do 9:00 czasu pacyficznego oznaczone kliknięcia z ChatGPT wróciły w śledzonych przez niego tysiącach domen do około 95-100 proc. poziomu sprzed tygodnia. Konsultant SEO Glenn Gabe odpowiedział, że na swoich kontach, płatnych i darmowych, jeszcze tego nie widzi. Profound nie zna oficjalnej informacji o poprawce, a notatki OpenAI o zmianach w ChatGPT z 1-15 października nie wspominają o śledzeniu linków. Publicznego stanowiska OpenAI w tej sprawie nie znaleźliśmy.

Do tych liczb trzeba podchodzić ostrożnie. Graphite, LLM Pulse, Profound i Peec AI sprzedają usługi lub narzędzia związane z SEO i wyszukiwaniem w AI, a LLM Pulse i Profound nie podają wielkości swoich próbek. LLM Pulse przyznaje, że nie zauważyło wzrostu ruchu Direct, bo jest on dużo większy niż ruch z ChatGPT i zmiana ginie w tle. Według LLM Pulse zagregowane dane nie pozwalają też odróżnić ruchu utraconego od ruchu, który tylko zmienił etykietę. Żadne z dostępnych źródeł nie rozstrzyga tego ostatecznie.

Co zrobić z raportami już teraz

Zanim ktoś w firmie przedstawi spadek jako utratę klientów, warto uporządkować dane. Huesler i Smith zgodnie radzą zacząć od adnotacji w raportach.

Dalsze kroki wynikają z obserwacji analityków:

• zestawiaj ruch z ChatGPT i Direct obok siebie dla stron, które ChatGPT polecał,
• osobno sprawdzaj stronę główną, bo do niej prowadzi ponad połowa nowych bezpośrednich linków,
• licz wizyty po tagu UTM, a nie po referrerze, bo większość kliknięć z ChatGPT nadal przychodzi bez niego,
• w reklamach w ChatGPT stosuj własne parametry UTM, których według Smitha błąd nie dotknął.

Kliknięcie to tylko część historii

Ta wpadka obnaża szerszy problem. Kanał AI Assistant w GA4 działa od maja i bez referrera nie rozpozna wizyty z czatu, więc tag był jedyną nitką łączącą rozmowę z wizytą. Dostawcy idą w różne strony. Gemini od dwóch tygodni dodaje do linków parametry UTM. Google ogłosiło w tym tygodniu, że w AI Overviews i AI Mode (odpowiedziach generowanych przez AI w wyszukiwarce Google) częściej i wyżej umieszcza linki w tekście odpowiedzi, ale nie podało skali zmiany. Search Console (bezpłatne narzędzie Google dla właścicieli stron) przypisuje wszystkim linkom w jednym AI Overview tę samą pozycję, więc samo przesunięcie linku wyżej nie zmieni jego raportowanej pozycji.

Podobnie patrzy na to autor cyklu „Ask A PPC” w Search Engine Journal, pracownik Microsoft Advertising, który ujawnia ten związek w tekście. Część decyzji zakupowych zapada w rozmowie z czatem i w ogóle nie kończy się kliknięciem. Autor proponuje traktować wyświetlenia reklam jako sygnał kierunkowy, a nie dowód sprzedaży. Fundamentem mają pozostać dokładnie mierzone konwersje porównywane z własnym źródłem prawdy: CRM (systemem do obsługi relacji z klientami), danymi sklepu i sprzedaży. Radzi też rozdzielać przyczyny luk w danych: brak zgody na cookies, błędy tagowania, problemy na stronie i różnice w modelach atrybucji, czyli zasadach przypisywania sprzedaży kanałom.

Nasz wniosek: atrybucja oparta na tagu i ostatnim kliknięciu opisuje dziś rzeczywistość coraz słabiej, a jeden błąd po stronie dostawcy potrafi zmienić obraz kanału z dnia na dzień. Decyzji o budżecie nie warto opierać na tygodniowym wykresie z jednego narzędzia. Lepiej zestawić kilka niezależnych sygnałów: konwersje, sprzedaż w CRM, wyszukiwania marki i ruch bezpośredni na stronach polecanych przez czaty.