Traffico dai motori AI: come riconoscerlo e analizzarlo in GA4

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e gli altri strumenti generativi possono anche diventare fonti di traffico verso i siti web. Dopo aver ottenuto una risposta, l’utente può decidere di approfondire una delle fonti suggerite e raggiungere direttamente una pagina. Sono visite particolarmente interessanti perché arrivano dopo una fase di ricerca e selezione già avvenuta all’interno dell’ambiente AI.

La domanda, quindi, non è più soltanto quanto traffico l’AI stia sottraendo alla ricerca tradizionale. Bisogna iniziare a chiedersi anche quanto traffico stia generando e con quale qualità.

GA4 introduce il canale AI Assistant

Un cambiamento significativo è arrivato il 13 maggio 2026, quando Google Analytics 4 ha iniziato a riconoscere il traffico proveniente dagli assistenti AI attraverso un nuovo canale denominato AI Assistant. Il sistema assegna a queste visite il mezzo ai-assistant, permettendo di individuarle nel report Acquisizione traffico all’interno del gruppo di canali predefinito.

È un passo avanti rispetto al passato, ma presenta due limiti. Google non specifica in modo trasparente quali motori AI vengano riconosciuti e, soprattutto, la classificazione non è retroattiva. I dati precedenti all’introduzione del nuovo sistema continuano quindi a essere organizzati secondo le vecchie logiche.

Per ottenere una lettura più completa serve andare oltre il canale predefinito.

Sorgente e mezzo restano il punto di partenza

GA4 continua infatti a ragionare attraverso la coppia sorgente/mezzo. La sorgente indica da dove arriva la visita, mentre il mezzo descrive attraverso quale modalità è stata acquisita.

Il traffico AI era quindi presente anche prima dell’introduzione di AI Assistant, ma risultava frammentato in numerose righe. ChatGPT poteva apparire come referral, così come Gemini, Perplexity o altri servizi.

Analizzare ogni sorgente separatamente diventa presto scomodo, soprattutto quando aumentano gli strumenti da monitorare. La soluzione sta nel creare un livello superiore che raccolga queste visite all’interno di una categoria unica e leggibile.

Creare un gruppo di canali dedicato al traffico AI

GA4 consente di creare gruppi di canali personalizzati, modificando le regole utilizzate per classificare il traffico. È quindi possibile aggiungere un canale dedicato, ad esempio “Traffico AI”, e stabilire quali sorgenti debbano rientrarvi.

Il vantaggio è particolarmente interessante perché questa classificazione è retroattiva e non distruttiva. Non modifica i dati originali, ma permette di rileggerli applicando nuove regole. Diventa quindi possibile recuperare anche il traffico AI precedente all’introduzione di AI Assistant.

La posizione della nuova regola conta. Il canale personalizzato deve essere collocato correttamente nell’ordine di valutazione, altrimenti altre condizioni potrebbero intercettare quelle sessioni prima che vengano classificate come traffico AI.

Le regex evitano decine di filtri diversi

Creare manualmente una regola per ogni piattaforma sarebbe poco efficiente. ChatGPT, OpenAI, Claude, Anthropic, Gemini, Perplexity e Copilot sono già numerosi e nuovi servizi continueranno ad aggiungersi.

Qui diventano utili le espressioni regolari, o regex. Una singola regola può intercettare diverse parole presenti nella sorgente e raggrupparle automaticamente nello stesso canale.

La logica può comprendere, ad esempio:

• ChatGPT e OpenAI;
• Claude e Anthropic;
• Gemini;
• Perplexity;

Quando emerge un nuovo motore, è sufficiente aggiornare l’espressione invece di ricostruire l’intero sistema di filtri. Il risultato è una classificazione più ordinata e, soprattutto, più semplice da mantenere nel tempo.

Il dato più interessante non è necessariamente il numero di clic

Una volta isolato il traffico AI, arriva la parte realmente utile dell’analisi. Guardare soltanto quante sessioni provengono da ChatGPT o Gemini rischia infatti di restituire una lettura molto povera.

Cinque visite settimanali possono sembrare irrilevanti per un grande portale e rappresentare, invece, un segnale interessante per un progetto giovane con pochi contenuti già intercettati dai sistemi generativi. Il dato deve essere letto rispetto alle dimensioni, alla storia e alla presenza del sito negli ambienti AI.

C’è poi la qualità della visita. Chi arriva dopo aver dialogato con un assistente ha spesso già ristretto il campo della propria ricerca. Non sta necessariamente esplorando risultati casuali, ma può aver scelto quella specifica fonte perché vuole approfondirla. Per questo coinvolgimento, durata della sessione e conversioni diventano metriche essenziali per confrontare il traffico AI con quello organico tradizionale.

Misurare l’AI senza fermarsi all’ultimo clic

La vera sfida sarà interpretare questi dati senza applicare automaticamente le vecchie logiche di attribuzione. Una citazione all’interno di una risposta AI potrebbe non generare una visita immediata e contribuire comunque alla conoscenza di un brand, portando l’utente sul sito in un secondo momento attraverso un’altra sorgente.

Il traffico AI va quindi isolato, ma soprattutto contestualizzato. GA4 oggi offre strumenti migliori per riconoscerlo e i gruppi di canali personalizzati permettono di recuperare una parte importante dello storico. Il passo successivo è capire cosa fanno realmente quelle persone una volta arrivate sul sito.

Per chi lavora con SEO, analytics e strategie digitali, è qui che il dato comincia a diventare interessante.

Non basta sapere che ChatGPT o Gemini hanno generato dieci visite. Bisogna capire quali contenuti le hanno attirate, quanto sono state coinvolte e se quelle sessioni hanno contribuito agli obiettivi del progetto. È così che il traffico proveniente dall’AI smette di essere una curiosità nei report e diventa un nuovo segnale da integrare nelle decisioni di marketing.