Мир поискового продвижения меняется – поисковые системы больше не единственный источник информации. Если раньше пользователи искали ответы на вопросы в Google и Яндексе, то сегодня все больше трафика уходит в нейросети.
Люди используют ChatGPT, Gemini, Perplexity и другие LLM (Large Language Models) для поиска информации, сравнения товаров и ответов на свои вопросы. Поисковые системы в свою очередь также внедряют виртуальных ассистентов в результаты поисковой выдачи.
Факт: согласно информации из e-mail рассылки агентство Virayo фиксирует, что от 0.5% до 3% всего трафика их клиентов уже приходит из нейросетей.
Когда пользователь задает вопрос в ChatGPT, Gemini или другом AI-инструменте, возможны три сценария:
- Ответ дается прямо в чате — сайт не получает переходов.
- Нейросеть ссылается на сайт как на источник информации — возможен трафик.
- Нейросеть предлагает пользователю перейти по ссылке для дополнительной информации — переход состоится с большей вероятностью, а значит трафик зафиксируется в веб-аналитике.
Нейросети могут подгружать данные из поисковых систем, сайтов-агрегаторов или API. В результате, в логах сайта и отчетах веб-аналитики появляются реферальные переходы с доменов, связанных с ChatGPT, Bing AI, Perplexity AI и другими.
Как определить трафик из нейросетей в Яндекс.Метрике?
В метрике информация о переходе из нейросети может записаться в одно из следующих полей:
- Внешний реферер (
ym:s:refererв Logs Api) - Переход с сайтов (
ym:s:<attribution>ReferalSourceв Logs Api)
Следовательно если мы построим сегмент, который будет включать возможные варианты значений для одного из этих полей – мы отфильтруем все такие визиты.
Способ 1. По рефереру
Для этого в настройках сегмента выбираем Источники > Реферер и вводим следующее регулярное выражение (дополните его при необходимости):
~(?:chatgpt\.com|chat-gpt\.org|claude\.ai|quillbot\.com|openai\.com|blackbox\.ai|perplexity(?:\.ai)?|copy\.ai|jasper\.ai|copilot\.microsoft\.com|gemini\.google\.com|(?:\w+\.)?mistral\.ai|deepseek\.com|edgepilot|edgeservices|nimble\.ai|iask\.ai|aitastic\.app|bnngpt\.com|writesonic\.com|exa\.ai|waldo|alice\.yandex\.ru)Должен получиться вот такой отчет:
При этом важно иметь ввиду, что таким образом мы сможем отфильтровать только те визиты, которые состоялись непосредственно после такого перехода (т.е. в этих визитах в поле
Переход с сайтовв модели атрибуцииПоследний переходбудет записана сответствующая нейросеть).
Способ 2. По источнику перехода
Для этого в настройках сегмента выбираем Источники > Последний источник и вводим то же выражение.
Важно иметь в виду, что если мы выберем другую модель атрибуции – то данные разойдутся с предыдущим отчетом, а в списке появятся визиты из нейросетей, у которых
Внешний реферерне определен.
Так произошло потому что в отчете появились прямые визиты на сайт, которые состоялись уже после перехода из нейросети – непосредственно во время визита у них отсутствует реферер, но метрика знает что последний значимый источник – соответствующая нейросеть. На скриншоте ниже это наглядно видно (обратите внимание на выбранные группировки):
Также при таком построении отчета те источники, которые опознаны метрикой как Поисковая система не попадут в отчет.
Как отследить трафик из нейросетей в Google Analytics 4?
Для того, чтобы отследить такой трафик в GA4 необходимо построить соответствующий отчет.
Шаг 1: Переходим в раздел “Explore” и создаем новое исследование
Я рекомендую использовать англоязычный интерфейс Google Analytics, поскольку на русском многие поля называются неочевидным образом, а лучшие руководства написаны на английском.
Шаг 2: Выбираем тип и добавляем необходимый набор полей для отчета
- Переименуем отчет, например:
"LLM Referral Traffic & Key Events". - Добавим параметры (Dimensions):
Session source/mediumPage referrer
- Добавим показатели (Metrics, для примера я выбрал следующие):
SessionsTotal usersEngaged sessionsEngagement rateBounce rateEvents countKey events
Шаг 3: Настраиваем фильтрацию LLM-трафика
Для этого добавляем параметр Page referrer в секцию фильтров и задаем Regex-значение:
^(?:chatgpt\.com|chat-gpt\.org|claude\.ai|quillbot\.com|openai\.com|blackbox\.ai|perplexity(?:\.ai)?|copy\.ai|jasper\.ai|copilot\.microsoft\.com|gemini\.google\.com|(?:\w+\.)?mistral\.ai|deepseek\.com|edgepilot|edgeservices|nimble\.ai|iask\.ai|aitastic\.app|bnngpt\.com|writesonic\.com|exa\.ai|waldo|alice\.yandex\.ru)$Этот фильтр выделит оставит только трафик из нейросетей.
Отчет готов, можно сохранить, поделиться или выгрузить в PDF/CSV.
Как отследить трафик с Яндекс Алисы (Яндекс Нейро)?
Входе тестов я выяснил, что на данный момент Яндекс не помечает трафик из нейро-выдачи никаким спецефическим реферрером (просто https://ya.ru/ или https://yandex.ru/).
Но в отчетах метрики я нашел реферрер Яндекс Алисы – для того чтобы добавить в отчет этот источник нужно добавить в регулярное выражение следующий реферрер:
alice\.yandex\.ruВ регулярных выражениях выше он уже добавлен.
UPD, Aug 2025: Поговорил на Baltic Digital Days с Михаилом Сливинским из Яндекса – он подтвердил что в данный момент нет возможности отследить в Метрике или Вебмастере трафик из Яндекс Нейро. Но в то же время у них есть в планах сделать возможность анализа трафика из данного блока, но точных сроков на данный момент нет. Так что ждем.
Что с этим делать?
- Для начала понять, есть ли вообще такой трафик и какова его доля: если трафик из ChatGPT и других AI-источников растет, значит, ваш контент активно цитируется нейросетями. Это может быть показателем его качества и релевантности.
- Проанализировать вовлеченность: если пользователи из ChatGPT проводят мало времени на сайте или уходят сразу, возможно, они уже нашли ответ в самом чате и просто проверяют источник.
- Оптимизировать контент: если видите, что определенные статьи привлекают AI-трафик, имеет смысл улучшить их, добавить призыв к действию, обновить контент, чтобы пользователи задерживались дольше.
- Если трафик из нейросетей качественный: изучить вопрос о том, как доработать контент чтобы чаще попадать в ответы нейросетей.