LLM-Tracking mit Google Analytics 4

Autor: Maik Ritter Kategorie: Google Analytics

So analysierst du den Website-Traffic von KI-Chatbots wie ChatGPT, Perplexity & Co

Früher war alles besser: Unter “Organic” lief in der Regel nur die klassische Google Suche. Andere Suchmaschinen wie Bing oder DuckDuckGo wurden sträflich vernachlässigt, auch weil diese eigentlich nie mehr als 5 % Marktanteil in DE hatten. Das wars. Thema erledigt. Aber diese Zeiten sind vorbei.

Heute gibt es mit ChatGPT, Perplexity oder Gemini viel mehr relevante Traffic-Quellen, deren Traffic, je nach GA4 Konfiguration, z.B. unter Referrals einfließt. Dabei ist es viel besser und effizienter für deine Analyse, wenn alle KI-Chatbots als eigener Channel zusammengefasst werden.

Schließlich stellen sich alle Website-Betreiber und Betreiberinnen die immer gleichen Fragen:

    • Bekommt meine Website oder mein Online-Shop Traffic von KI-Chatbots?
    • Wenn ja, wie viel Traffic?
    • Und welcher Chatbot bringt mir den meisten Traffic? ChatGPT? Perplexity? Gemini?
    • Außerdem: Was ist der Traffic über KI-Chatbots wert? Bringt dieser mir Leads oder Sales ein?
    • Zu guter Letzt: Wie ist die Entwicklung? Steigt der Traffic, flacht er wieder ab oder bleibt er konstant?

Ohne Anpassung kein effektives LLM-Tracking

Die Daten, um all diese Fragen zu beantworten, sind in GA4 bereits vorhanden (sofern deine Datenerfassung korrekt installiert ist). Allerdings verteilt auf dutzende Berichte, die du dir mühsam zusammen suchen und anpassen musst. Dabei kann es so einfach sein: Dein Traffic über externe Linkgeber wird standardmäßig unter den “Referrals” zusammengeführt, der über soziale Netzwerke über “Organic Social”. Usw.

Solche “Channels” führen den Traffic ähnlicher Quellen in einer Übersicht zusammen (z.B. alle sozialen Netzwerke oder alle Affiliate Partner) und beantworten damit kompakt die oben formulierten Fragen. Die einzelnen Quellen eines Channels lassen sich mit nur einem Klick trotzdem tiefer analysieren. Für KI-Chatbots gibt es aber standardmäßig keinen solchen Channel.

10 Steps zur neuen Channelgruppe für KI-Chatbots

Deshalb solltest du tätig werden und dir für ChatGPT & Co eine eigene Channelgruppe in GA4 anlegen, die du dann ganz einfach in Berichten als Quelle oder Filter auswählen kannst. Dazu sind nur 10 kurze Schritte notwendig und wir zeigen dir, wie es geht:

    1. Gehe in Google Analytics 4 unten links über das Zahnrad in die Verwaltung und dort unter “Datenanzeige” zu den Channelgruppen.
    2. Erstelle eine neue Channelgruppe und vergib einen Namen. Es ist besser, eine neue Gruppe zu erstellen und nicht die Standard-Channelgruppe anzupassen, damit dir das Original erhalten bleibt.
    3. In deiner neuen Channelgruppe sind automatisch alle Standard-Channels enthalten. Du fügst jetzt einen neuen Channel hinzu und vergibst für diesen einen eindeutigen Namen, den du frei wählen kannst (zum Beispiel “AI-Tools & GSE” oder “LLM-Traffic”).
    4. Bei den Channel-Bedingungen fügst du eine “Bedingungsgruppe” hinzu und wählst “Quelle” aus. An dieser Stelle hast du zwei Möglichkeiten: Entweder dir liegt eine Liste mit den Parametern der verschiedenen LLMs vor (diese findest du weiter unten im Beitrag), dann wählst du “stimmt überein mit Regex” aus und kopierst die Parameter hinein.
    5. Alternativ wählst du “Quelle” und “enthält” anstatt “stimmt überein mit Regex” aus und trägst “chatgpt” ein. Dann klickst du auf “oder” und wiederholst den Vorgang für “perplexity”, für “gemini” und so weiter.
    6. Nachdem du deinen neu erstellten Channel gespeichert hast, muss du die Channel-Liste “Neu anordnen”. Hier ist es wichtig, dass du deinen neuen Channel in der Reihenfolge direkt vor die “Referrals” stellst (Traffic über ChatGPT, Perplexity und andere KI-Chatbots fließt standardmäßig unter “Referrals” ein und damit die entsprechenden Daten in deinem neuen Channel landen, muss dieser vor den Referrals stehen.)
    7. Anschließend musst du nur noch deine “Gruppe speichern”.
    8. Jetzt gehst du zu Berichten > Akquisition und schaust dir dort beispielsweise den Bericht “Neu generierter Traffic” an. Hier musst du nur noch die Channelgruppe vom primären Standard auf die von dir erstellte Channelgruppe ändern.
    9. Simsalabim: Jetzt wird der LLM-Traffic deiner Website gebündelt über deinen neuen Channel angezeigt, inklusive allen gewünschten Metriken, wie Aufrufe, Sitzungen, Nutzer, Interaktionsrate oder Sitzungsdauer.
    10. Mit einem Klick auf das “+” und dem Hinzufügen eines Filters nach “Traffic-Quelle > Sitzung – Quelle” kannst du den LLM-Traffic weiter aufschlüsseln und einsehen, wie viele Besucher und Besucherinnen über ChatGPT, Perplexity, Copilot und andere gekommen sind.

Die richtigen Parameter für ChatGPT & Co

Kopiere die folgenden Parameter und füge Sie genau so als “stimmt überein mit Regex” Bedingung ein, wie unter Punkt 4 beschrieben. Sind dir weitere Parameter von anderen KI-Chatbots bekannt, kannst du diese nach dem gleichen Schema einfach der Liste hinzufügen.

.*chatgpt.com.*|.*perplexity.*|.*edgepilot.*|.*edgeservices.*|.*copilot.microsoft.com.*|.*openai.com.*|.*gemini.google.com.*|.*nimble.ai.*|.*iask.ai.*|.*claude.ai.*|.*aitastic.app.*|.*bnngpt.com.*|.*writesonic.com.*|.*copy.ai.*|.*chat-gpt.org.*