Il traffico generato da ChatGPT e AI Overview di Google sfugge ai radar tradizionali. Scopri come lo tracciamo, quali segnali leggiamo e come questi dati possono guidare strategie più intelligenti.
L'AI non genera solo contenuti: genera anche traffico
Negli ultimi mesi, sempre più utenti iniziano i propri percorsi di ricerca su strumenti come ChatGPT o attraverso AI Overview nei risultati di Google. Questi ambienti non si limitano a offrire informazioni: generano click reali che portano traffico ai siti citati come fonti.
Il problema? Questo traffico spesso finisce catalogato in GA4 o Adobe Analytics sotto categorie generiche come "referral" o "direct", rendendo impossibile l'attribuzione corretta.
Come tracciamo il traffico AI
Per noi, ogni click è un segnale prezioso. Quando arriva da un'interazione AI, ci rivela quali contenuti sono ritenuti autorevoli, quali query li attivano e quali frasi vengono usate per citarli.
Il nostro approccio sfrutta piattaforme di tracking tradizionali adattate per intercettare nuove fonti, il riconoscimento dei pattern nei referral da LLM come ChatGPT, Perplexity o Copilot, e l'analisi dei frammenti di testo negli URL come il #:~:text= degli AI Overview, che ci rivelano esattamente cosa ha generato il click.
Nello specifico, quando parliamo di parametro #:~:text=, intendiamo la query generata al click tra i risultati linkati all’interno del pannello ed a fianco tra i suggerimenti consigliati dall’AI.
Due tipologie di traffico AI
Il traffico da LLM comprende utenti che fanno domande a ChatGPT e cliccano sui link suggeriti. È tracciabile attraverso referral e correlazioni comportamentali.
Il traffico da AI Overview viene generato dagli snippet AI nei risultati Google. È riconoscibile dai frammenti #:~:text= negli URL, che mostrano quale frase Google ha usato per sintetizzare il contenuto.
Un caso pratico: i dati che cambiano la strategia
L'implementazione del tracciamento AI presso un nostro cliente ha rivelato pattern interessanti. L’ AI Overview mostra un'incidenza bassa sugli eventi chiave perché gli utenti atterrano su contenuti informativi in un sito con obiettivi transazionali.
Al contrario, hanno il tasso di engagement più elevato, superiore anche all'Organic Search.
Questo apparente paradosso ci racconta che gli utenti da AI Overview sono altamente coinvolti ma si trovano ancora nella fase di ricerca del customer journey. Il Referral AI invece presenta volumi di eventi superiori, indicando un intento più definito.
Queste informazioni, se accompagnate ad una visione olistica e a strumenti di AB testing, può portare ad un miglioramento delle conversioni del sito, sfruttando un canale organico ed in rapida crescita. Una CTA efficace, ben collegata ai contenuti informativi della pagina di atterraggio, ha portato un miglioramento di queste metriche nel tempo.
L'analisi del traffico da Referral AI rivela come ChatGPT domini con il 51,7% del totale, seguito da Copilot (27,3%) e Perplexity (13,3%). Tuttavia, l'andamento temporale mostra una realtà modesta: una crescita lineare da circa 20 sessioni giornaliere a gennaio fino a picchi di poco superiori alle 100, numeri che rappresentano ancora una frazione marginale del traffico totale.
Da segnale a strategia
Questi dati permettono di:
Il futuro è già qui (ma ancora parziale)
È vero: i click AI non sono sempre tracciabili al 100%. Google non li etichetta ufficialmente, i frammenti possono scomparire, i referral vengono spesso oscurati. Ma con gli strumenti giusti, possiamo già intercettare segnali sufficientemente chiari per costruire delle analisi a 360 gradi e trasformare questi click invisibili in insight attivabili.
Nel mondo dell'AI, non basta creare contenuti che piacciono agli algoritmi. Serve anche capire quando piacciono agli utenti. E perché.
Hai bisogno di aiuto con il tracciamento dei click generati dall'AI? Il team di Digital Analytics di Pro Web Digital Consulting è pronto a supportarti. Contattaci per ricevere una consulenza personalizzata.
Come attivare il codice di monitoraggio con Google Analytics 4
Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Predictive Analytics: nuove frontiere del Marketing
ChatGPT: cos’è, come funziona e come integrarlo nel Digital Marketing
© 2025 Cerved Group S.p.A. u.s.
Via dell’Unione Europea n. 6/A-6/B – 20097 San Donato Milanese (MI) – REA 2035639 Cap. Soc. € 50.521.142 – P.I. IT08587760961 – P.I. Gruppo IT12022630961 - Azienda con sistema qualità certificato da DNV – UNI EN ISO 9001:2015