12. Dezember 2025

10 min Lesezeit

Vergleiche & Analysen

AI Traffic messen: So trackst du Besucher von ChatGPT & Co.

Immer mehr Traffic kommt von KI-Systemen – aber wie misst du ihn? Google Analytics zeigt „(direct)" oder „(not set)", während ChatGPT-Nutzer auf deiner Seite landen. Hier lernst du, AI-Traffic richtig zu tracken und zu analysieren.

Das Problem: AI-Traffic ist unsichtbar

Du schaust in Google Analytics und siehst: Organic Search, Direct, Referral. Aber wo ist der Traffic von ChatGPT, Perplexity oder Claude?

Die Wahrheit: Er versteckt sich.Je nachdem, wie der Nutzer auf deinen Link klickt, wird AI-Traffic als:

→Direct: Wenn der Referrer nicht übermittelt wird
→Referral: Wenn Perplexity oder andere den Referrer senden
→(not set): Wenn GA4 die Quelle nicht zuordnen kann

Das bedeutet: Ohne gezieltes Setup unterschätzt du deinen AI-Traffic massiv.

„Was du nicht misst, kannst du nicht optimieren. AI-Traffic ist der blinde Fleck in den meisten Analytics-Setups."

Die wichtigsten AI-Traffic-Quellen

Diese Plattformen senden (potenziell) Traffic zu deiner Website:

ChatGPT (chat.openai.com)

Referrer selten

Traffic erscheint oft als „Direct" – schwer zu tracken ohne spezielle Maßnahmen

Perplexity (perplexity.ai)

Referrer meist vorhanden

Guter Referrer-Support – erscheint als Referral-Traffic

Google AI Overviews

Als Organic Search

Wird als normaler Google-Traffic gezählt – nicht separat erkennbar

Microsoft Copilot (copilot.microsoft.com)

Variiert

Je nach Integration unterschiedliches Referrer-Verhalten

Claude (claude.ai)

Referrer selten

Ähnlich wie ChatGPT – oft als Direct klassifiziert

You.com

Referrer vorhanden

Erscheint als Referral von you.com

Methode 1: GA4 Referral-Filter einrichten

Der einfachste Weg: Filtere in Google Analytics 4 nach bekannten AI-Referrern.

Schritt 1: Traffic-Akquisition öffnen

GA4 → Berichte → Akquisition → Traffic-Akquisition

Schritt 2: Sekundäre Dimension hinzufügen

Klicke auf „+" → Sitzungsquelle oder Sitzungs-Quellenmedium

Schritt 3: Nach AI-Quellen filtern

Suche nach diesen Domains:

perplexity.ai
chat.openai.com
openai.com
claude.ai
anthropic.com
copilot.microsoft.com
bing.com/chat
you.com
phind.com

Methode 2: Custom Channel Grouping für AI

Erstelle eine eigene Channel-Gruppe, um AI-Traffic automatisch zu kategorisieren.

In GA4 Admin

Admin → Dateneinstellungen → Channel-Gruppen → Neue Channel-Gruppe erstellen

Neuen Channel „AI Referral" erstellen

Bedingungen definieren:

Quelle enthält: perplexity
ODER Quelle enthält: openai
ODER Quelle enthält: claude
ODER Quelle enthält: anthropic
ODER Quelle enthält: copilot
ODER Quelle enthält: you.com
ODER Quelle enthält: phind

Vorteil: Ab jetzt siehst du „AI Referral" als eigenen Kanal in allen Berichten.

Methode 3: Regex-Filter für Explorations

Für tiefere Analysen nutze GA4 Explorations mit Regex-Filtern:

Regex für alle AI-Quellen

Nutze diesen Regex als Filter auf die Dimension „Sitzungsquelle"

Methode 4: Looker Studio Dashboard

Für regelmäßiges Monitoring erstelle ein dediziertes AI-Traffic-Dashboard:

1.
Neues Looker Studio Dashboard erstellen
Verbinde deine GA4-Property als Datenquelle.
2.
Berechnetes Feld für AI-Traffic
Erstelle ein Feld, das AI-Quellen identifiziert (CASE-Statement mit Regex).
3.
Widgets hinzufügen
AI-Traffic über Zeit, Top AI-Quellen, Landing Pages, Conversions.

Das Problem mit „Direct" Traffic

Ein großer Teil des AI-Traffics versteckt sich im Direct-Kanal. Warum?

→ChatGPT-Desktop-App sendet keinen Referrer
→Copy-Paste von Links aus KI-Antworten = Direct
→Manche Browser blockieren Referrer-Übermittlung
→HTTPS → HTTP Wechsel verliert Referrer

Faustregel zur Schätzung

Wenn dein Direct-Traffic plötzlich steigt, ohne dass du Offline-Marketing machst, ist ein Teil davon wahrscheinlich AI-Traffic. Schätzung: 10-30% des „unerklärbaren" Direct-Traffics könnte von KI stammen.

Server-Log-Analyse als Alternative

Wenn GA4 nicht reicht, gehen manche tiefer – in die Server-Logs:

User-Agent-Analyse

Manche KI-Systeme haben erkennbare User-Agents:

ChatGPT-User
PerplexityBot
ClaudeBot

Achtung: Dies sind oft Crawler, nicht Nutzer-Traffic

Referer-Header in Logs

Server-Logs zeigen den Referer-Header, auch wenn GA4 ihn nicht erfasst. Grep nach AI-Domains in deinen Access-Logs.

Qualität von AI-Traffic bewerten

Nicht nur Quantität zählt. Diese Metriken zeigen die Qualität von AI-Traffic:

Engagement Rate

Ziel: >60%

Wie viele AI-Besucher interagieren mit deiner Seite?

Durchschn. Engagement-Zeit

Vergleich mit Organic

AI-Traffic hat oft höhere Verweildauer – Nutzer sind vorqualifiziert

Conversion Rate

Vergleich mit anderen Kanälen

Perplexity-Traffic konvertiert oft 15-25% besser als Search

Seiten pro Sitzung

Ziel: >2

Erkunden AI-Besucher mehr als die Landing Page?

Bounce Rate

Ziel: <50%

Hohe Bounce Rate kann auf Intent-Mismatch hindeuten

AI-Traffic nach Landing Page analysieren

Welche Seiten erhalten AI-Traffic? Das zeigt dir, welche Inhalte KI-Systeme zitieren:

GA4 Exploration erstellen

Dimensionen:

→ Landingpage + Abfragezeichenfolge
→ Sitzungsquelle

Metriken:

→ Sitzungen
→ Engagement-Rate
→ Conversions

Filter:

Sitzungsquelle enthält AI-Regex

Insight: Wenn bestimmte Blog-Artikel viel AI-Traffic bekommen, weißt du: Diese Inhalte werden von KI zitiert. Optimiere sie weiter und erstelle ähnliche.

Tracking-Setup Checkliste

Basis-Setup

☐ GA4 korrekt implementiert
☐ Referrer-Liste für AI-Quellen definiert
☐ Custom Channel Grouping erstellt

Erweitert

☐ Looker Studio Dashboard
☐ Automatische Alerts bei Traffic-Spikes
☐ Conversion-Tracking für AI-Traffic

Fortgeschritten

☐ Server-Log-Analyse
☐ BigQuery Export für tiefe Analysen
☐ Attribution Modeling inkl. AI-Touchpoints

AI-Traffic Benchmarks

Was ist „normal"? Hier sind Orientierungswerte (Stand 2025):

Anteil AI-Traffic am Gesamt-Traffic

1-5%

Für die meisten Websites aktuell noch gering, aber stark wachsend

Perplexity als größte AI-Quelle

60-70%

Vom trackbaren AI-Traffic kommt der Großteil von Perplexity

Wachstum AI-Traffic YoY

+200-400%

AI-Referrals wachsen exponentiell

Conversion Rate vs. Organic

+15-25%

AI-Traffic konvertiert oft besser als klassischer Search-Traffic

Häufige Fehler beim AI-Traffic-Tracking

✗Nur auf erkennbare Referrer verlassen: Der Großteil versteckt sich in Direct/Unassigned.
✗Crawler mit Nutzern verwechseln: GPTBot ist ein Crawler, kein Nutzer-Traffic.
✗AI-Traffic isoliert betrachten: Er ist Teil der Customer Journey, nicht das Ende.
✗Keine Conversion-Attribution: Miss nicht nur Traffic, sondern auch Wert.

Die Zukunft: Besseres AI-Traffic-Tracking

Das Tracking wird sich verbessern:

→Standardisierte AI-Referrer: Plattformen werden einheitliche Referrer senden
→GA4-Updates: Google wird AI als eigenen Kanal hinzufügen
→Spezialisierte Tools: AI Visibility Tools wie art8 schließen die Lücke

Point of Truth

AI-Traffic ist kein Mysterium mehr.Mit den richtigen Filtern, Channel-Gruppen und Dashboards machst du ihn sichtbar.

Ja, ein Teil wird immer im Direct-Traffic verschwinden. Aber du kannst den Trend erkennen, die Qualität bewerten und datenbasiert entscheiden, wo du in AI Visibility investierst.

Das Wichtigste: Fang heute an zu messen. Je früher du Baseline-Daten hast, desto besser kannst du Wachstum und ROI nachweisen.

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