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生成式搜索改变了游戏规则 - AI搜索（例如ChatGPT、Gemini、Perplexity）生成响应结果，而不是链接列表，这意味着传统的最后点击转化不再完全捕捉该渠道的业务影响。在之前的文章中，我们展示了AI中的可见度与经典SEO的不同之处——现在是时候更进一步，展示如何在GA4和其他工具中衡量这种可见度的有效性。
引言
对于许多公司而言，围绕AI Search的最初几个月活动往往令人惊讶：流量存在，但销售很少。实际上，AI Search通常在GA4中促成购买决策，而不是完成购买。因此，有效性报告需要正确配置的KPI和分析细分。
在本文中，我们将讨论：
- 如何准确追踪AI搜索流量
- 每个漏斗阶段哪些关键绩效指标（KPIs）最重要
- 如何设置GA4以更好地理解AI的影响
标准GA4报告是不够的
GA4显示流量来源、会话和交易。然而：
- AI搜索通常引发兴趣，而购买决策则在其他渠道做出
- AI模型的流量可能被归类为“直接”或“推荐”，但没有明确标识
- 许多与AI相关的转化未包含在传统归因报告中
实际上，头几个月销售不足并不意味着AI没有影响——而是表明 我们没有分析相关指标。
如何在GA4中识别AI搜索流量
关键是创建专门的AI流量定义。以下是实际步骤：
1. 确保AI来源被正确标记
在GA4中，建议设置自定义渠道，将来自以下地址的流量分配为：
- chat.openai.com
- chatgpt.com
- openai.com
- gemini.google.com
- perplexity.ai
- grok.com
借助此功能：
- AI 流量不会与其他渠道混淆
- 更容易确定 AI 对用户路径的贡献
2. 标记特定于 AI 的事件
创建如下事件：
gtag('event', 'ai_session_start', {source: 'AI Search'});
gtag('event', 'ai_engaged_session', {engagement_time_msec: ...});这使您可以比仅通过来源分析会话更加详细。
3. 设置用户群体
“AI 用户”群体应包括：
- 至少从分配的 AI 来源进入过一次的用户
- 具有特定于 AI 搜索的交互（例如，来自聊天机器人回复的会话）的用户
这些群体可实现：
- AI 与其它用户行为的对比
- 其转化路径分析
真正重要的关键绩效指标（KPIs）
在 AI 搜索的背景下，以多层级方式思考关键绩效指标（KPIs）是有用的：
第 1 层 KPI——可见度
- 来自AI工具的会话数量
- AI独立用户数
- AI在流量来源中的占比增长
目标：确认品牌是否具有可识别性并在模型回复中出现。
第 2 层 KPI——流量质量
- 平均会话时长
- 每次会话浏览量
- 网站返回率
目标：评估来自AI搜索的访问者是否对内容感兴趣。
3级关键绩效指标（KPI） - 购买意向
在交易发生之前，意图应已显现：
- 优惠页面入口数
- 加入购物车
- 采购流程启动次数
- 新闻订阅注册/联系表单
目标：评估AI用户的购买意愿。
4级关键绩效指标（KPIs） - 销售与归因
在根据模型（例如，数据驱动）配置归因后，进行分析：
- AI辅助交易
- AI是其中一步的转化路径
目标：评估AI对收入的实际贡献。
GA4的分步配置方法
A. 分段和探索
创建如"转化路径"之类的探索，用于分析：
- 以AI会话开始的用户
- 转化时间
- 路径上的互动次数
B. 辅助转化的定义
不要局限于交易，可将以下内容设为转化，例如：
- 进入产品页面
- CTA "联系"
- PDF 下载
- 新闻订阅注册
这使得我们能够在到达之前更早地提取意图信号。
C. 多渠道归因
比较结果：
- 在最后点击模型中
- 在数据驱动或时间衰减模型中
这将显示 AI 在购物路径中“协助”的频率。
在生成式搜索引擎的时代，流量只是开始。重要的是我们能否将兴趣转化为意图，再转化为交易。GA4 中指标和归因的正确配置使我们能够看到迄今为止一直隐藏的内容。
Tomasz Cincio - Semly.ai 首席执行官（CEO）
GA4 中的示例事件
以下是您可以添加以更好地跟踪 AI 会话的事件示例：
<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());
// Standardowe GA4
gtag('config', 'G-XXXXXXX');
// Zdarzenie sesji z AI
gtag('event', 'ai_session_start', {
event_category: 'AI Search',
event_label: 'AI Session'
});
</script>此类事件允许以后进行细分和分析。
常见问题
是否可以确定地将销售归因于 ChatGPT 或其他 AI 模型？
不能以完全确定的方式。AI 搜索通常充当启动或支持购买决策的渠道。因此，归因模型、路径分析和辅助转化（而不仅仅是最后点击）至关重要。
为什么来自 AI 的流量通常质量高但直接转化率低？
因为用户主要在研究、比较和教育阶段使用 AI。这是漏斗的上部和中部阶段，而不是最终完成交易的时刻。
如何区分来自 AI 的有价值流量和随机点击？
通过分析：参与时间、每次会话的页面浏览量、回访用户、转向列表页面和搜索引擎使用情况。仅会话不足以作为充分的指标。
GA4 是否足以衡量 AI 搜索？
GA4 是一个良好的基础，但在实践中，值得补充以下内容：AI 模型的响应审计、响应中的品牌可见性监控、查询测试和 AI 可见性跟踪工具。
您需要多长时间来收集数据以得出业务结论？
最短合理的时间是 3-4 个月。关于对销售影响的更稳定结论通常出现在 4-6 个月的时间范围内。
3个月后没有销售是否意味着该渠道不起作用？
不。如果会话数量在增加，流量质量在改善，并且发生了微转化，那么该渠道正在建立影响力的过程中。问题在于缺乏这些信号，而不是缺乏交易本身。
哪些微转化最适合使用AI进行流量分析？
最常见的有：进入产品和优惠页面、加入购物车、开始结账、填写表格、订阅新闻通讯、下载材料。
AI搜索会吞噬SEO或付费活动吗？
它可能会改变转化路径的份额，但大多数时候是互补的。在多渠道报告中，你经常会看到AI发起访问，而SEO或直接访问完成转化。
如果目前还没有销售，你如何向管理层或客户报告AI的影响？
通过四个板块：
- 分析
- 流量质量
- 意图
- 对转化路径的影响
这种报告展示了趋势和商业潜力，而不只是底线业绩。
为AI搜索创建单独的仪表板是否值得？
是的。单独的仪表板使您能够跟踪渠道动态，而不会受到其他来源的“干扰”，并更容易在组织内部沟通影响效果。
您如何知道线下或B2B销售是否得到了AI的支持？
通过：表单中的问题（“您是如何找到我们的？”）、对GA4中首次访问的分析、AI可见度与查询数量的相关性。
随着AI搜索作用的增长，广告活动是否还有意义？
是的，但它们的作用正在改变。它们通常接管了原本由SEO和AI搜索生成的需求的成交功能。
术语表
AI搜索 - 一种基于AI的搜索模型，用户会直接收到由语言模型（例如，ChatGPT、Gemini、Perplexity）生成的回答，而不是传统的链接列表。
GEO（生成式引擎优化） - 一系列旨在提高品牌、产品和内容在由AI模型生成的回答中的可见度的行动。
AEO（答案引擎优化） - 为回答用户问题的系统（搜索引擎、语音助手、聊天机器人）优化内容，目标是提供清晰且易于引用的答案。
AI可见度（AI visibility） -AI模型响应中品牌、产品或内容的呈现程度，无论用户是否点击链接。
AI中的引用/AI中的引用 - AI模型在其响应中将品牌、域名或内容片段作为信息来源调用的情况。
零点击搜索 - 用户在不访问网站的情况下获得答案的查询。在AI搜索中，这是主导的交互模式。
微转化 - 用户行为，表明对报价的兴趣但尚未成交，例如访问产品页面、订阅新闻通讯、下载材料、开始结账流程。
辅助转化（辅助转化） - 交易中特定渠道（例如，AI搜索）出现在用户路径中，但不是最后点击的转化。
多渠道归因 - 一种将销售价值分配给各种用户-品牌接触点（例如，AI搜索、SEO、广告、直接流量）的模型，而不是将全部价值归因于单一来源。
数据驱动归因 - GA4中的归因模型，该模型使用数据和算法来确定每个渠道对转化的真实贡献。
用户意图（user intent）—— 用户查询的阶段和目的，例如信息性（研究）、比较性、事务性。AI搜索主要由信息性和咨询性查询主导。
AI中的声音份额 - 在特定查询集中，品牌在AI生成响应中相对于竞争对手的份额。
转化路径—— 用户在目标执行之前与品牌交互的顺序（例如，AI → SEO → 直接 → 购买）。
最后点击—— 归因模型将整个转化价值归因于最后一个输入来源，在AI搜索的情况下，这种模型经常低估其真实影响。
来源
真正重要的AI搜索指标 - 对生成式结果中可见度的关键KPI及其对转化影响的分析。
GEO指标：竞争可见性的KPI - 对生成式可见度指标的描述，这些指标与传统SEO指标不同。
追踪AI概览成功情况 - 对与AI概览存在相关的指标及其对后续用户行为影响的分析。
衡量AI搜索的成功：重要的指标 - 对诸如声音份额、引用频率和AI快照存在的指标的回顾。
答案引擎优化（AEO） - 对AEO概念的百科全书式讨论，该概念与AI搜索下的优化密切相关。
Google Analytics - 我们用作衡量KPI基础的分析工具的一般文档。
Semly.ai博客 - AI搜索和可见度材料——关于AI模型中可见度策略的其他文章。
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