Cómo encontrar el tráfico de ChatGPT en Metrica y GA4: hasta un 6,3% se oculta entre las visitas directas

Abre Metrica y ve muchas visitas directas, pero no está claro de dónde vienen. Algunas pueden corresponder a personas que hicieron clic en un enlace de una respuesta de ChatGPT. Sin embargo, el informe estándar de fuentes no lo mostrará. Veamos cómo crear un segmento propio y cómo evitar que una cifra nos lleve a engaño.

Por qué el tráfico de IA se pierde entre las visitas directas

Metrica identifica la fuente a partir de las etiquetas y el referente. Solo busca la etiqueta en la primera página vista de la visita. Si no hay etiqueta, comprueba el referente: la dirección de la página de procedencia, que el navegador transmite en la cabecera Referer. Si no hay ni etiqueta ni referente, la visita se clasifica como directa. Es lo que se conoce como tráfico oscuro: hay una visita, pero no una fuente identificada.

Los clics desde aplicaciones móviles con WebView, desde servicios de mensajería sin etiqueta, desde ChatGPT y desde el chat de Alice acaban entre las visitas directas. La página de origen también puede eliminar el referente mediante referrer-policy.

Hay pocos datos confirmados. Solo algunos enlaces de ChatGPT incluyen la etiqueta utm_source=chatgpt.com, y ni siquiera un enlace del bloque de fuentes garantiza que la lleve, según Seer Interactive. Los clics desde una respuesta de Alice AI en el buscador llegan con el referente yandex.ru/search, igual que un clic normal en los resultados. En el caso de GigaChat, Perplexity y DeepSeek, no hay confirmación ni para la web ni para la aplicación.

La parte exacta: un segmento por referente y etiqueta

En Metrica, cree un segmento de visitas con dos condiciones unidas por O. La primera: el dominio del referente, mediante una expresión regular. La segunda: el valor de utm_source. Las expresiones regulares siguen la sintaxis RE2 y Metrica distingue entre mayúsculas y minúsculas en los valores de las etiquetas, por lo que la condición de la etiqueta necesita el modificador (?i).

Dominio del referente: ^(.*\.)?(chatgpt\.com|chat\.openai\.com|perplexity\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai|deepseek\.com|grok\.com)$

utm_source: (?i)^(chatgpt(\.com)?|perplexity(\.ai)?|gemini|copilot|deepseek|claude|grok)$

La única etiqueta confirmada es chatgpt.com. Las demás variantes son probables y conviene contrastarlas con el informe de etiquetas de su contador. No debe añadir el dominio yandex.ru: el segmento capturaría todo el tráfico orgánico. GigaChat tampoco está incluido por ahora.

GA4 dispone del canal integrado AI Assistant para ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Copilot y Grok. AI Overviews y AI Mode no están incluidos. La visita se asigna al canal por el referente, así que, si no lo hay, permanecerá en Direct. Para los servicios que no figuran en la lista, cree un grupo de canales propio con la misma expresión regular aplicada a la fuente de la sesión y sitúelo por encima de Referrals.

La proporción oculta: solo una estimación

Los autores de Tenpoint Labs analizaron 489 920 sesiones directas en 10 sitios y no encontraron ninguna con una etiqueta de ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot o Claude. Quedan, por tanto, las visitas sin etiqueta ni referente. Los investigadores adoptaron el supuesto más generoso: toda visita directa con interacción que entra por una página interna procede de la IA. Incluso así, el máximo fue del 6,3% de las visitas directas en los 6 sitios que tenían suficientes visitas de IA para realizar el cálculo. Ramp, a la que citan los autores, habla de un 30–40%.

El autor del artículo propone un segmento basado en el mismo supuesto: visita directa, con entrada por una página distinta de la principal y fuera de las secciones de publicidad y búsqueda (blog, promo, landing; sustituya esta lista por la suya), sin rebote y con dos páginas vistas o 30 segundos en el sitio. Los umbrales son una propuesta del autor y conviene cuestionarlos. La expresión regular se aplica a la URL completa, con protocolo y dominio, por eso empieza por https?://.

Hace falta un umbral de interacción; de lo contrario, el segmento acumulará ruido. En 6 de los 8 sitios de Tenpoint, las visitas directas a páginas internas registraron menos interacción que el tráfico referido por IA y el orgánico. Los autores concluyen que esas visitas se parecen más a bots y vistas previas de enlaces. La proporción se calcula de forma sencilla: se dividen las visitas del segmento entre todas las visitas directas del periodo. Si el resultado supera claramente el 6,3%, busque primero bots.

Dónde falla el recuento

• Alice AI: la respuesta en el buscador se diluye en el tráfico orgánico, mientras que el chat de Alice acaba en el tráfico directo y solo entra en la estimación.
• Picos de visitas directas después de una publicación que citan los sistemas de IA: es una correlación; la causa podría ser que alguien la compartiera en un chat privado o en un envío de correo. El estudio no confirmó la relación.
• Dispositivo: las visitas directas de Tenpoint procedían principalmente de ordenadores, igual que el tráfico referido por IA, aunque las aplicaciones de ChatGPT pueden perder el referente.
• Cifras pequeñas: la única señal débil (r = 0,45 en un sitio) se apoyaba en unas cinco visitas de IA por semana y no superó la corrección estadística.

Qué mostrar en el informe

No se puede presentar una sola cifra. El informe debe incluir dos filas: la parte exacta identificada por referente y utm, y la estimación, es decir, el número de visitas directas que cumplen los criterios del segmento. Juntas ofrecen un intervalo: desde la parte exacta en el extremo inferior hasta la parte exacta más la estimación en el superior. Conviene anotar junto a la cifra los supuestos: umbrales, secciones excluidas, bots y vistas previas de enlaces que el segmento no filtra. Así evitará sobrevalorar la influencia de la IA sin perderla por completo de vista.