Генеративний пошук змінює правила гри - Пошукові системи зі штучним інтелектом (наприклад, ChatGPT, Gemini, Perplexity) генерують результати відповідей замість списку посилань, а це означає, що традиційні метрики, такі як конверсії за останнім кліком, більше не відображають повною мірою вплив цього каналу на бізнес. У попередніх статтях ми показали, чим видимість в ШІ відрізняється від класичного SEO - тепер настав час піти далі і показати, як виміряти ефективність такої видимості в GA4 та інших інструментах.

Вступ

Для багатьох компаній перші місяці роботи зі штучним інтелектом стають несподіванкою: трафік є, але продажів мало. На практиці AI Search часто допомагає прийняти рішення про покупку раніше, ніж закриває його в GA4. Тому звітність про ефективність вимагає правильно налаштованих KPI та аналітичних сегментів.

У цій статті ми поговоримо про це:

• як точно відстежувати трафік за допомогою AI-пошуку
• які KPI актуальні на яких етапах воронки
• як налаштувати GA4, щоб краще зрозуміти вплив штучного інтелекту

Стандартних звітів GA4 недостатньо

GA4 показує джерела трафіку, сесії та транзакції. Однак:

• Пошук за допомогою штучного інтелекту часто ініціює інтерес, а рішення про покупку приймається в іншому каналі
• трафік від моделей ШІ може бути класифікований як "Прямий" або "Реферальний" без чіткого позначення
• багато конверсій, пов'язаних зі штучним інтелектом, не включаються до традиційного звіту про атрибуцію

На практиці відсутність продажів у перші кілька місяців не означає, що ШІ не має впливу - скоріше, це свідчить про те, що ми не аналізуємо відповідні метрики.

Як визначити трафік з AI-пошуку в GA4

Ключовим моментом є створення спеціальних визначень трафіку для ШІ. Ось практичні кроки:

1. Переконайтеся, що джерела ШІ правильно марковані

У GA4 варто налаштувати кастомні канали, куди ви призначаєте трафік з таких адрес, як

• chat.openai.com
• chatgpt.com
• openai.com
• gemini.google.com
• perplexity.ai
• grok.com

Ось цим:

• шІ-трафік не переплутають з іншими каналами
• ви можете легше визначати залученість ШІ до шляхів користувача

2. Позначте події, характерні для Ai

Створюйте такі події, як:

gtag('event', 'ai_session_start', {source: 'AI Search'});
gtag('event', 'ai_engaged_session', {engagement_time_msec: ...});

Це дозволяє аналізувати сесії більш детально, ніж просто за джерелом.

3. Встановити сегменти

Сегмент "користувачі ШІ" повинен включати в себе:

• користувачі, які хоча б один раз входили з призначеного джерела ШІ
• користувачі, які мали специфічні для AI-пошуку взаємодії (наприклад, сеанси з відповідей чат-ботів)

Ці сегменти дозволяють:

• порівняння поведінки користувачів ШІ з іншими
• аналіз шляхів їхньої конверсії

KPI, які дійсно мають значення

У контексті пошуку зі штучним інтелектом корисно думати про KPI багаторівнево:

KPI 1-го рівня - видимість

• кількість сесій з інструментами штучного інтелекту
• унікальні користувачі ШІ
• збільшення частки ШІ в джерелах трафіку

Мета: підтвердити, що бренд є впізнаваним і з'являється у відповідях моделей.

KPI 2-го рівня - якість трафіку

• середній час сеансу
• переглядів за сеанс
• прибутків на сайті

Мета: оцінити, чи цікавий контент відвідувачам з AI-пошуку.

KPI 3-го рівня - намір купівлі

До того, як транзакції відбудуться, наміри повинні бути видимими:

• записи на сторінках пропозицій
• додати в кошик
• тривають процеси закупівель
• підписка на розсилку новин / контактні форми

Мета: оцінити готовність користувачів ШІ до покупки.

KPI 4-го рівня - продажі та атрибуція

Після налаштування атрибуції відповідно до моделей (наприклад, на основі даних), проаналізуйте:

• транзакції з допомогою штучного інтелекту
• шляхи конверсії, в яких ШІ був одним із кроків

Мета: оцінити реальний внесок штучного інтелекту в дохід.

Як налаштувати GA4 крок за кроком

A. Сегменти та дослідження

Створюйте дослідження на кшталт "Шляхи перетворення", де ви будете аналізувати:

• користувачів, які починають сеанси зі штучним інтелектом
• час до конверсії
• кількість взаємодій на шляху

B. Визначення допоміжних перетворень

Не обмежуйтеся лише транзакціями, наприклад, встановіть конверсії:

• доступ до сторінки продукту
• CTA "зв'язатися"
• завантажити PDF
• підписка на розсилку новин

Це дає змогу виявити сигнали про наміри раніше, ніж під час прибуття.

C. Багатоканальна атрибуція

Порівняйте результати:

• у моделі останнього кліку
• в моделі, керованій даними або моделлю розпаду в часі

Це покаже, як часто ШІ "допомагає" в процесі покупки.

Приклад події в GA4

Нижче наведено приклад події, яку ви можете додати, щоб краще відстежувати сеанси ШІ:

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXX"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());

  // Стандартний GA4
  gtag('config', 'G-XXXXXXX');

  // Подія сесії з ШІ (AI)
  gtag('event', 'ai_session_start', {
    event_category: 'AI Search',
    event_label: 'AI Session'
  });
</script>

Така подія уможливлює подальшу сегментацію та аналіз.

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ

Чи можна чітко віднести продажі до ChatGPT або іншої моделі АІ?
Не в повністю детермінований спосіб. Пошук зі штучним інтелектом дуже часто виступає каналом для ініціювання або підтримки рішення про покупку. Тому ключовими є моделі атрибуції, аналіз шляхів і допоміжні конверсії, а не лише останній клік.

Чому трафік зі штучного інтелекту часто має високу якість, але низьку пряму конверсію?
Тому що користувачі в основному використовують ШІ на етапі дослідження, порівняння та навчання. Це верхній і середній етап воронки, а не момент завершення транзакції.

Як відрізнити цінний трафік від ШІ від випадкових кліків?
Аналізуючи: час взаємодії, кількість переглядів сторінок за сеанс, повернення користувачів, переходи на сторінки з переліком та використання пошукових систем. Самі по собі сесії не є достатнім показником.

Чи достатньо GA4 для вимірювання AI-пошуку?
GA4 - хороша база, але на практиці її варто доповнити: аудитом відповідей моделей ШІ, моніторингом видимості бренду у відповідях, тестуванням запитів та інструментами відстеження видимості ШІ.

Як довго потрібно вимірювати дані, щоб зробити бізнес-висновки?
Мінімальний розумний період - 3-4 місяці. Більш стабільні висновки щодо впливу на продажі зазвичай робляться на горизонті 4-6 місяців.

Чи означає відсутність продажів через 3 місяці, що канал не працює?
Ні, якщо кількість сеансів зростає, якість трафіку покращується і відбуваються мікроконверсії, то канал перебуває в процесі формування впливу. Проблема полягає у відсутності цих сигналів, а не у відсутності самої транзакції.

Які мікроконверсії найкраще підходять для аналізу трафіку за допомогою ШІ?
Найпоширеніші: доступ до сторінок продуктів та пропозицій, додавання до кошика, оформлення замовлення, заповнення форми, підписка на розсилку новин, завантаження матеріалів.

Чи може штучний інтелект знищити SEO або платні кампанії?
Він може змінювати їхню частку в конверсійних шляхах, але найчастіше працює додатково. У багатоканальних звітах часто можна побачити, що ШІ ініціює переходи, а SEO або директ їх закриває.

Як ви звітуєте про вплив ШІ керівництву або клієнту, якщо продажів ще немає?
Через чотири квартали:

1. видимість
2. якість трафіку
3. намір
4. вплив на шляхи сполучення

Така звітність показує тенденцію та потенціал бізнесу, а не лише фінансовий результат.

Чи варто створювати окремі дашборди для AI-пошуку?
Так, окрема інформаційна панель дозволяє відстежувати динаміку каналу без "шуму" інших джерел і полегшує комунікацію ефектів всередині організації.

Як перевірити, чи підтримуються офлайн- або B2B-продажі штучним інтелектом?
Наскрізні: запитання у формах ("як ви до нас потрапили?"), аналіз перших візитів на GA4, кореляція видимості в ШІ з кількістю запитів.

Чи мають сенс рекламні кампанії з огляду на зростаючу роль штучного інтелекту в пошуку?
Так, але їхня роль змінюється. Вони часто перебирають на себе функцію закриття попиту, який раніше генерували SEO та ШІ-пошук.

Глосарій

Пошук за допомогою штучного інтелекту - Модель пошуку на основі ШІ, в якій користувач отримує прямі відповіді, згенеровані мовними моделями (наприклад, ChatGPT, Gemini, Perplexity) замість класичного списку посилань.

GEO (Генеративна оптимізація двигуна) - Комплекс дій, спрямованих на підвищення видимості бренду, продукту та контенту у відповідях, згенерованих моделями штучного інтелекту.

AEO (Answer Engine Optimization) - оптимізація пошукової системи Оптимізація контенту для систем, що реагують на запити користувачів (пошукових систем, голосових помічників, чат-ботів), з метою надання однозначних відповідей, що легко цитуються.

Видимість ШІ -Рівень присутності бренду, продукту або контенту у відповідях АІ-моделей, незалежно від того, чи натиснув користувач на посилання.

AI цитування / AI цитування - Ситуація, коли модель ШІ посилається на бренд, домен або фрагмент контенту як на джерело інформації у своїй відповіді.

Пошук в нуль кліків - Запити, на які користувач отримує відповідь без необхідності переходу на сайт. В AI-пошуку це домінуюча модель взаємодії.

Мікроконверсії - Дії користувача, які сигналізують про зацікавленість у пропозиції, але ще не є продажем, наприклад, перехід на сторінку продукту, підписка на розсилку новин, завантаження матеріалу, початок оформлення замовлення.

Конверсії з підтримкою Транзакції, де канал (наприклад, AI Search) з'явився на шляху користувача, але не був останнім кліком.

Багатоканальна атрибуція - Модель розподілу вартості продажів між різними точками контакту між користувачем і брендом (наприклад, пошук зі штучним інтелектом, SEO, реклама, прямі продажі), замість того, щоб приписувати все це одному джерелу.

Атрибуція на основі даних - Модель атрибуції в GA4, яка використовує дані та алгоритми для визначення реального внеску окремих каналів у конверсію.

Наміри користувача - Стадія та мета запиту користувача, наприклад, інформаційний (дослідницький), порівняльний, транзакційний. В AI-пошуку переважають інформаційні та консультативні запити.

Частка голосу в ШІ - Частка бренду у відповідях, згенерованих ШІ, порівняно з конкурентами за певним набором запитів.

Шлях перетворення - Послідовність взаємодії користувача з брендом до досягнення мети (наприклад, ШІ → SEO → директ → покупка).

Останній клік - Модель атрибуції, яка приписує всю вартість конверсії останньому джерелу вхідних даних, що у випадку з ШІ-пошуком дуже часто недооцінює його реальний вплив.

Джерела

Показники пошуку ШІ, які дійсно мають значення - аналіз ключових KPI на предмет видимості в генеративних результатах та їхнього впливу на конверсію.

GEO Metrics: KPI для конкурентної видимості - опис генеративних метрик видимості, які відрізняються від класичних SEO-метрик.

Відстеження успіху огляду штучного інтелекту - аналіз метрик, пов'язаних з наявністю оглядів ШІ, та їхнього впливу на подальшу поведінку користувачів.

Вимірювання успіху в AI-пошуку: показники, які мають значення - перегляд таких метрик, як частка голосу, частота цитування та наявність знімків ШІ.

Оптимізація пошукової системи (AEO) - енциклопедичне обговорення концепції AEO, яка тісно пов'язана з оптимізацією в рамках ШІ-пошуку.

Google Analytics - загальна документація аналітичного інструменту, який ми використовуємо як основу для вимірювання KPI.

Блог Semly.ai - матеріали про пошук і видимість в ШІ - інші статті про стратегії видимості в моделях ШІ.

Поділитися:

Копіювати посилання