Traffic aus ChatGPT und anderen KIs messen

In der Search Console von soamee.com tauchen Suchanfragen auf, die keine Keywords sind, sondern ganze Fragen. Eine aus den letzten Wochen lautete: „kann man messen, wie viel traffic und wie viele leads über chatgpt und andere ki-assistenten auf die eigene website kommen? wie richtet man das ein?“. Fünfundzwanzig Wörter, bei Google eingetippt, um zu erfahren, wie man misst, was aus ChatGPT kommt.

Man kann es messen, wenn auch nicht vollständig. Dieser Leitfaden baut die Messung in fünf Ebenen auf: ein eigener Channel in GA4, ein Bericht über Landingpages, die Serverlogs, ein monatliches Erwähnungs-Panel und der Anteil, der als Direct-Traffic ankommt. Wenn Sie noch nicht wissen, was GEO ist, beginnen Sie mit unserem Leitfaden zur Sichtbarkeit in der KI-Suche.

Was sich messen lässt und was nicht

Keine Quelle reicht allein. Zusammen ergeben sie eine Zahl, die sich vertreten lässt.

1. Ein KI-Channel in GA4

Standardmäßig ordnet GA4 die Besuche von chatgpt.com dem Channel Referral zu, vermischt mit Links von Blogs, Verzeichnissen und Partnern. Sie gehören in einen eigenen Channel.

1. Verwaltung > Datenanzeige > Channelgruppen > Neue Channelgruppe erstellen. GA4 kopiert die Standardgruppe; arbeiten Sie mit dieser Kopie.
2. Neuen Channel hinzufügen, mit dem Namen KI-Assistenten.
3. Bedingung: Sitzungsquelle · stimmt teilweise mit regulärem Ausdruck überein:

chatgpt|openai|perplexity|gemini\.google|copilot|claude\.ai|deepseek|mistral

4. Neu anordnen, sodass KI-Assistenten über Referral steht. GA4 ordnet jede Sitzung dem ersten Channel zu, dessen Bedingung sie erfüllt; steht Referral davor, landet alles dort.
5. Speichern.

Zwei Details sparen Zeit. Benutzerdefinierte Channelgruppen gelten auch für historische Daten, Sie sehen die Entwicklung also ab dem ersten Tag, ohne zu warten. Und ChatGPT hängt an die Links, die es in Antworten mit Websuche zeigt, utm_source=chatgpt.com an, sodass diese Besuche korrekt zugeordnet werden, auch wenn der Browser keinen Referrer sendet.

Prüfen Sie die Liste der Quellen alle paar Monate. Neue Assistenten kommen hinzu, und manche wechseln die Domain: Die von OpenAI ging von chat.openai.com zu chatgpt.com.

2. Welche Seiten diesen Traffic bringen

Wenn der Channel angelegt ist, öffnen Sie Explorative Datenanalysen > Freies Format:

• Dimensionen: Benutzerdefinierte Channelgruppe, Landingpage
• Messwerte: Sitzungen, Sitzungen mit Interaktionen, Schlüsselereignisse
• Filter: Channel = KI-Assistenten

Die Liste der Landingpages ist in der Praxis die Liste der URLs, die die Assistenten zitieren und auf die jemand klickt. Sie ähnelt den organischen Top-Seiten meist wenig: Vergleiche, Preisseiten und Leitfäden mit konkreten Daten haben mehr Gewicht.

Schauen Sie sich auch die Schlüsselereignisse an. Wenn KI-Traffic besser konvertiert als organischer, was häufig vorkommt, weil er mit einer bereits ausgesprochenen Empfehlung ankommt, sollten Sie das wissen, bevor Sie entscheiden, in welche Inhalte Sie investieren. Wenn Ihr GA4 keine verlässlichen Conversions erfasst, beheben Sie das zuerst: GA4 mit Events und Conversions richtig implementieren.

3. Serverlogs: was GA4 nicht sieht

GA4 zählt nur Besuche, die JavaScript ausführen. KI-Agenten tun das nicht, für GA4 existieren sie also nicht. In den Logs Ihres Webservers tauchen sie dagegen auf, und zwar mit einer Angabe, die keine andere Quelle liefert: welche URL jeder Agent wann abgerufen hat.

Nicht alle Agenten bedeuten dasselbe:

Für die Messung zählen die -User-Zeilen. Wenn ChatGPT-User Ihre Preisseite abruft, hat in diesem Moment jemand ChatGPT nach Preisen in Ihrer Branche gefragt. Näher an ein Zitat, das Sie protokollieren können, kommen Sie nicht.

Mit dem Standard-Logformat von nginx oder Apache liefert dieser Befehl die URLs, die diese Agenten am häufigsten abrufen:

grep -E "ChatGPT-User|Perplexity-User|Claude-User" access.log \
  | awk '{print $7}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -20

In Dokku, wo wir soamee.com deployen, schreibt jede Anwendung ihr Log nach /var/log/nginx/<app>-access.log. Bei Vercel, Netlify oder hinter Cloudflare muss der Log-Export aktiviert werden, und in manchen Tarifen kostet er extra.

Zwei Vorsichtsmaßnahmen. Der User-Agent lässt sich fälschen: Wenn eine Zahl in einem Bericht landen soll, gleichen Sie die IPs mit den Bereichen ab, die OpenAI und Perplexity veröffentlichen. Und fehlende Besuche heißen nicht, dass Sie nicht zitiert werden, denn ein Assistent kann mit dem antworten, was bereits in seinem Index steht, ohne die Seite erneut abzurufen.

4. Ein monatliches Erwähnungs-Panel

Weder GA4 noch die Logs verraten, ob Sie erscheinen, wenn jemand nach Ihrer Kategorie fragt und nicht klickt. Dafür muss man selbst fragen.

Legen Sie eine Tabelle mit 20-30 Fragen an, die Ihr Kunde vor dem Kauf stellen würde. Nicht die, die er Ihrer Meinung nach stellen sollte, sondern die aus den Vertriebsgesprächen, dem Kontaktformular und der Search Console. Einmal im Monat stellen Sie sie ChatGPT, Perplexity, Gemini und Copilot in einer Sitzung ohne Verlauf und notieren:

• Datum, Assistent und Frage
• Erscheinen Sie? Ja oder nein
• Position, wenn die Antwort eine Liste ist
• Zitierte Wettbewerber
• Verlinkte Quellen: Diese Spalte erzeugt die meiste Arbeit, weil sie Ihnen zeigt, wo Sie präsent sein müssen

Die Antworten schwanken von Durchlauf zu Durchlauf. Stellen Sie jede Frage zwei- oder dreimal und zählen Sie den Anteil der Antworten, in denen Sie vorkommen. Dieser Anteil, Monat für Monat, ist die Kennzahl. Es gibt kostenpflichtige Tools, die das automatisieren; bei weniger als 50 Fragen reicht die Tabelle.

5. Search Console: was sie zeigt und was nicht

Google zählt die Impressionen und Klicks aus den AI Overviews zur normalen Web-Performance, ohne Filter, der sie trennt. Sie können nicht wissen, welcher Teil einer Impression aus einem AI Overview kam.

Was die Search Console liefert, sind zwei indirekte Signale:

• Suchanfragen in Form langer Fragen. Wie die am Anfang zitierte. Ein Filter per regulärem Ausdruck (^(wie|was|welche|warum|wie viel)\b oder Suchanfragen mit mehr als acht Wörtern) zeigt Ihnen, welche Fragen bei Google so formuliert ankommen, als wären sie für einen Assistenten gedacht.
• Markensuchen. Wer Ihren Namen in einer Antwort von ChatGPT liest und ihn danach bei Google sucht, erscheint hier als Markensuche. Steigen die Markensuchen ohne Kampagnen, die das erklären, stammt ein Teil des Anstiegs meist von dort.

6. Der Traffic, der als Direct ankommt

Ein Teil der von einer KI beeinflussten Besuche hinterlässt keine Spur: Links aus den mobilen Apps der Assistenten, kopierte und eingefügte URLs oder jemand, der sich den Namen notiert und Tage später vorbeischaut.

Hier hilft nur Fragen. Ergänzen Sie das Kontaktformular um ein Feld „Wie haben Sie uns gefunden?“ mit einer ausdrücklichen Option: ChatGPT oder ein anderer KI-Assistent. Ein Dropdown liefert sauberere Daten als ein Freitextfeld, und die ausdrückliche Option ist wichtig: Fehlt sie, wählen die Leute „Google“, weil es am nächsten kommt.

Checkliste

• Channel KI-Assistenten in GA4, über Referral platziert
• Exploration von Landingpages und Schlüsselereignissen, gefiltert nach diesem Channel
• Zugängliche Serverlogs und monatliche Abfrage von ChatGPT-User, Perplexity-User und Claude-User
• Tabelle mit 20-30 Fragen, jeden Monat in vier Assistenten durchgespielt
• Beobachtung von Markensuchen und fragenförmigen Suchanfragen in der Search Console
• Option „ChatGPT oder ein anderer KI-Assistent“ im Kontaktformular

Mit diesen sechs Bausteinen können Sie sagen, wie viele Menschen über einen Assistenten kommen, auf welchen Seiten sie landen und welche Assistenten Sie zitieren, und Sie trennen dabei Messwerte von Schätzungen. Genau das bauen wir für Kunden im Rahmen unseres Service für KI-Sichtbarkeit (GEO) auf.