Jeśli zauważyłeś w ostatnich miesiącach tajemniczy wzrost ruchu na swojej stronie, ale nie potrafisz jednoznacznie określić jego źródła, prawdopodobnie masz do czynienia z nowymi odwiedzającymi generowanymi przez narzędzia AI. ChatGPT, Perplexity, Gemini i dziesiątki innych systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM) regularnie odwiedzają witryny internetowe, indeksują treści i kierują użytkowników do najbardziej wartościowych źródeł informacji.
Problem polega na tym, że standardowa konfiguracja Google Analytics 4 traktuje te wizyty jak zwykły ruch referencyjny, mieszając dane z dziesiątek różnych źródeł AI w jedną, nieczytelną masę. Dla marketerów i specjalistów SEO oznacza to utratę kluczowych informacji o tym, które narzędzia AI faktycznie doceniają ich treści i kierują do nich zainteresowanych użytkowników. W ciągu ostatnich trzech miesięcy zaobserwowano wzrost ruchu z LLM o 40-60% na stronach B2B oraz wydawniczych, co czyni ten kanał jednym z najszybciej rosnących źródeł odwiedzin.
Ten artykuł przedstawia praktyczne metody segmentacji i wizualizacji ruchu z narzędzi AI w Google Analytics 4 oraz Looker Studio, pozwalając na świadome podejmowanie decyzji dotyczących strategii treści w erze wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji.
Dlaczego segmentacja ruchu z LLM jest kluczowa w 2025 roku
Branża SEO toczy obecnie debatę, czy narzędzia takie jak ChatGPT, Claude czy Perplexity powinny być klasyfikowane jako wyszukiwarki internetowe. Niezależnie od definicji, jedno jest pewne: zachowania użytkowników przechodzą fundamentalną zmianę. Coraz więcej osób zaczyna swoją podróż informacyjną nie od wpisania zapytania w Google, ale od zadania pytania asystentowi AI.
Według badań przeprowadzonych w pierwszym kwartale 2025 roku, użytkownicy narzędzi AI wykazują średnio o 35% wyższy wskaźnik zaangażowania (engaged sessions) niż odwiedzający pochodzący z tradycyjnych wyszukiwarek. Spędzają oni więcej czasu na stronie, rzadziej opuszczają ją natychmiast i częściej wykonują kluczowe akcje konwersyjne. To czyni ruch z LLM szczególnie wartościowym segmentem, który wymaga odrębnej analizy i optymalizacji.
Różnice między ruchem z AI a tradycyjnym ruchem organicznym
Użytkownicy kierowani przez narzędzia AI charakteryzują się specyficznymi wzorcami zachowań. Zazwyczaj trafiają bezpośrednio na konkretne podstrony z odpowiedzią na ich pytanie, pomijając stronę główną. Mają również wyższe oczekiwania jakościowe – jeśli treść nie spełnia ich potrzeb w pierwszych 10-15 sekundach, szybko opuszczają witrynę. Z drugiej strony, gdy znajdują wartościową odpowiedź, chętniej eksplorują powiązane treści i wracają do źródła w przyszłości.
Wyzwania związane z Google AI Overviews
Obecnie Google nie udostępnia odrębnych danych dotyczących ruchu generowanego przez AI Overviews w Search Console. Te informacje są zmieszane z tradycyjnymi wynikami wyszukiwania organicznego, co znacząco utrudnia ocenę efektywności treści w kontekście AI. Dlatego właściwa segmentacja ruchu w GA4 staje się jeszcze bardziej istotna – pozwala przynajmniej częściowo zrozumieć, jak narzędzia AI wpływają na widoczność i konwersje.
Dwie sprawdzone metody śledzenia ruchu z chatbotów AI
Wybór odpowiedniej metody śledzenia zależy od Twoich celów analitycznych oraz tego, kto będzie korzystał z raportów. W praktyce warto wdrożyć obie metody równolegle, ponieważ każda z nich oferuje unikalne korzyści i sprawdza się w różnych scenariuszach analitycznych.
Metoda pierwsza: raporty eksploracyjne GA4
Raporty Explore w Google Analytics 4 to rozwiązanie idealne do regularnej komunikacji z interesariuszami oraz udostępniania danych członkom zespołu, którzy mają dostęp do konta analitycznego. Wizualizacje można łatwo aktualizować, dostosowywać przedziały czasowe i eksportować do prezentacji czy raportów miesięcznych. Kluczową zaletą jest to, że każdy użytkownik z odpowiednimi uprawnieniami może samodzielnie odświeżyć dane i dostosować widok do swoich potrzeb bez konieczności angażowania analityka.
Metoda druga: dashboardy w Looker Studio
Looker Studio oferuje większą elastyczność w zakresie wizualizacji i może służyć dwóm różnym celom. Po pierwsze, umożliwia tworzenie szczegółowych raportów klienckich z głęboką analizą, taką jak śledzenie konkretnych stron docelowych czy eventów wywoływanych przez ruch z LLM. Po drugie, pozwala na stworzenie standardowego szablonu dashboardu, który można szybko replikować i dostosowywać do różnych kont GA4, co jest niezwykle przydatne przy zarządzaniu wieloma projektami jednocześnie.
Ta podwójna natura Looker Studio sprawia, że jest to narzędzie zarówno dla szczegółowej analizy jak i dla szybkiego, codziennego monitoringu kluczowych metryk z wielu źródeł.
Tworzenie raportu eksploracyjnego GA4 krok po kroku
Najprostszy sposób na rozpoczęcie śledzenia ruchu z narzędzi AI w Google Analytics 4 polega na wykorzystaniu wyrażenia regularnego (regex) do analizy danych o źródłach ruchu w raporcie Explore. To podejście nie wymaga zmian w konfiguracji konta na poziomie administracyjnym i może być wdrożone w kilka minut.
Konfiguracja podstawowego raportu snapshot
Rozpocznij od utworzenia nowego raportu eksploracyjnego w sekcji Explore w GA4. Następnie ustaw wymiary na Session source/medium (Źródło/medium sesji) i wybierz Views (Wyświetlenia) jako podstawową metrykę. Dla pełniejszego obrazu wartości ruchu warto również dodać metryki Engaged sessions (Sesje zaangażowane) oraz Key events (Kluczowe wydarzenia), które pokażą nie tylko ilość, ale i jakość ruchu z poszczególnych źródeł AI.
Kluczowym krokiem jest utworzenie niestandardowego segmentu sesji. Nadaj mu nazwę odnoszącą się do AI i LLM (np. „Ruch z narzędzi AI 2025”), a następnie w filtrze źródła sesji wprowadź poniższe wyrażenie regularne:
^.*ai|.*\.openai.*|.*copilot.*|.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*gpt.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*google.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*astastic.*|.*copy.ai.*|.*bnngpt.*|.*gemini.*google.*$
To wyrażenie regularne identyfikuje najpopularniejsze narzędzia AI działające na początku 2025 roku. Ważne jest jednak, aby pamiętać o regularnej aktualizacji tego regex – rynek LLM rozwija się niezwykle dynamicznie i co kilka miesięcy pojawiają się nowe, znaczące platformy, które mogą generować istotny ruch na Twoją stronę.
Tworzenie wykresu liniowego analizy trendów
Po zastosowaniu segmentu możesz zduplikować podstawowy raport i przekształcić go w wykres liniowy pokazujący ruch z LLM w czasie. Zmień typ wizualizacji na wykres liniowy, a następnie ustaw wartości na Sessions (Sesje). Dzięki opcji zmiany granulacji możesz analizować dane dziennie, tygodniowo lub miesięcznie, w zależności od tego, czy interesują Cię krótkoterminowe fluktuacje czy długoterminowe trendy.
Taki wykres jest szczególnie przydatny do identyfikacji sezonowości ruchu z AI oraz oceny wpływu wprowadzanych zmian w treści na zainteresowanie narzędzi LLM. Możesz zauważyć na przykład, że pewne rodzaje artykułów generują regularny, stabilny ruch z Perplexity, podczas gdy inne treści cieszą się większą popularnością w ChatGPT, ale tylko przez krótki okres po publikacji.
Implementacja zaawansowanego trackingu w Looker Studio
Looker Studio oferuje dwa różne podejścia do raportowania ruchu z AI, różniące się poziomem dostępu wymaganego do konta Google Analytics oraz głębokością możliwej analizy. Wybór metody powinien być podyktowany Twoimi potrzebami analitycznymi oraz strukturą organizacyjną zespołu.
Metoda pogłębiona: niestandardowa grupa kanałów
Jeśli posiadasz dostęp na poziomie administratora do konta GA4, możesz stworzyć dedykowaną grupę kanałów dla narzędzi LLM i chatbotów. To podejście wymaga więcej początkowej konfiguracji, ale oferuje znacznie lepszą integrację z natywnym raportowaniem GA4 oraz większą spójność danych w różnych raportach.
Przejdź do sekcji Admin, a następnie wybierz Channel groups (Grupy kanałów) w dziale Data display (Wyświetlanie danych). Utwórz nową grupę, nadając jej opisową nazwę. Następnie dodaj nowy kanał i ustaw warunki kanału tak, aby źródło odpowiadało wyrażeniu regularnemu przedstawionemu wcześniej. Kluczowy krok: użyj funkcji Reorder (Zmień kolejność) aby przesunąć nowy kanał AI powyżej kanału referral (ruch referencyjny). Ta kolejność jest istotna, ponieważ GA4 przypisuje ruch do pierwszego pasującego kanału w hierarchii.
Po zapisaniu i zebraniu wystarczającej ilości danych (zazwyczaj 24-48 godzin), nowa grupa kanałów pojawi się w standardowym raporcie Traffic Acquisition (Pozyskiwanie ruchu) w sekcji Reports / Acquisition. Co więcej, będzie ona dostępna we wszystkich raportach Looker Studio połączonych z tym kontem GA4, zapewniając spójność definicji ruchu z AI w całej organizacji.
Metoda uproszczona: filtrowanie na poziomie wizualizacji
Jeśli nie masz uprawnień administratora lub zarządzasz wieloma kontami GA4 z różnymi poziomami dostępu, lepszym rozwiązaniem jest stosowanie filtrów bezpośrednio w raportach Looker Studio. Ta metoda wymaga dowolnego poziomu dostępu do Google Analytics i działa poprzez stosowanie tego samego wyrażenia regularnego jako filtru dla każdego wykresu lub tabeli, w których chcesz wyświetlać dane o ruchu z LLM.
Zaletą tego podejścia jest szybkość wdrożenia oraz możliwość łatwego przełączania się między różnymi kontami GA4 bez konieczności modyfikacji konfiguracji każdego z nich. Można utworzyć szablon dashboardu, który po podłączeniu do nowego źródła danych natychmiast zaczyna raportować ruch z AI, o ile jest on obecny w tym koncie.
Wizualizacje kluczowych metryk ruchu z AI
Niezależnie od wybranej metody implementacji, warto przygotować zestaw standardowych wizualizacji, które pozwolą na kompleksową analizę ruchu z narzędzi LLM. Poniższe podejścia sprawdziły się w praktyce przy zarządzaniu dziesiątkami projektów o różnej specyfice.
Breakdown źródeł AI według udziału w ruchu
Pierwsza kluczowa wizualizacja to szczegółowy rozkład ruchu według poszczególnych narzędzi AI. Tabela lub wykres słupkowy pokazujący, jakie źródła LLM generują największy ruch, pozwala zidentyfikować platformy, które najczęściej polecają Twoje treści. W praktyce często okazuje się, że 2-3 narzędzia odpowiadają za 70-80% całego ruchu z AI, co sugeruje, gdzie skupić wysiłki optymalizacyjne.
Interesującym odkryciem z analizy wielu projektów jest fakt, że rozkład źródeł LLM często różni się znacząco od dystrybucji tradycyjnego ruchu organicznego. Strony B2B częściej otrzymują ruch z Perplexity i Claude, podczas gdy treści lifestyle’owe cieszą się większą popularnością w ChatGPT i Gemini.
Analiza trendów w czasie z uwzględnieniem sezonowości
Wykres liniowy przedstawiający całkowity ruch z LLM w czasie jest niezbędny do zrozumienia dynamiki wzrostu tego kanału oraz identyfikacji wzorców sezonowych. Ustawienie odpowiedniego okresu porównawczego (np. poprzedni miesiąc lub analogiczny okres rok wcześniej) pozwala ocenić, czy obserwowany wzrost jest naturalną konsekwencją rosnącej popularności narzędzi AI, czy efektem wprowadzonych optymalizacji treści.
Warto również nałożyć na ten wykres znaczniki wskazujące momenty publikacji nowych treści lub wprowadzenia zmian w strukturze witryny. Takie podejście umożliwia bezpośrednie powiązanie działań optymalizacyjnych z ich wpływem na ruch z AI.
Przyszłość wyszukiwania w erze wszechobecnej sztucznej inteligencji
Wdrożenie odpowiedniego trackingu ruchu z narzędzi AI to nie jednorazowe zadanie, ale początek ciągłego procesu dostosowywania strategii treści do zmieniającego się krajobrazu wyszukiwania informacji. Dane zebrane w ostatnich miesiącach 2024 i na początku 2025 roku jednoznacznie pokazują, że użytkownicy coraz częściej rozpoczynają swoją podróż informacyjną od zapytania skierowanego do asystenta AI, a nie od tradycyjnej wyszukiwarki.
Dla twórców treści i specjalistów SEO oznacza to konieczność myślenia nie tylko o optymalizacji pod algorytmy wyszukiwarek, ale również pod systemy rekomendacyjne oparte na dużych modelach językowych. Treści muszą być nie tylko dobrze zoptymalizowane pod kątem słów kluczowych, ale przede wszystkim bezpośrednio odpowiadać na konkretne pytania użytkowników, dostarczać wartość od pierwszych akapitów i być napisane w sposób zrozumiały dla algorytmów przetwarzania języka naturalnego.
Systematyczne monitorowanie źródeł ruchu z AI pozwala na wczesne identyfikowanie trendów, testowanie różnych formatów treści i dostosowywanie strategii publikacyjnej do preferencji użytkowników narzędzi LLM. W miarę jak kolejne platformy AI wchodzą na rynek i zmieniają sposób, w jaki rekomendują treści, elastyczność w trackingu i analizie tego ruchu stanie się kluczową kompetencją każdego zespołu marketingowego.
Implementując przedstawione metody już dziś, budujesz fundament pod podejmowanie świadomych, opartych na danych decyzji dotyczących przyszłości Twojej obecności online – w świecie, gdzie granice między wyszukiwarkami, asystentami AI i platformami społecznościowymi stają się coraz bardziej płynne.
