KI-Traffic aus GA4

Die KI-Sichtbarkeit sagt dir, ob ChatGPT, Gemini und Perplexity eine Marke erwähnen. Der KI-Traffic schließt den Kreis: Er zeigt, wie viele Menschen diese Assistenten tatsächlich auf die Website schicken und was sie dort tun. Sobald eine Google-Analytics-4-Property verbunden ist, kann CrunchJunkie die Sitzungen, engagierten Sitzungen, Schlüsselereignisse und Umsätze isolieren, die von KI-Assistenten stammen — aus „wir sind in KI sichtbar“ wird so eine Zahl, die du einem Kunden vorlegen kannst.

GA4 erfasst zu jeder Sitzung die verweisende Quelle. CrunchJunkie gleicht diese Quelle mit den Hosts ab, die KI-Assistenten nutzen — chatgpt.com, chat.openai.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com, claude.ai, you.com, poe.com und einige weitere — und fasst sie als „AI Source“ zusammen. Weil der Abgleich auf GA4s eigenen First-Party-Daten passiert, ist er präzise und braucht keine Tags, Skripte oder zusätzliches Tracking. Sobald neue Assistenten nennenswerten Verweis-Traffic bringen, halten wir die Quellenliste aktuell.

Am schnellsten geht es über die Vorlage „GA4 — Traffic von KI-Assistenten“: Wähle im Bericht-Builder Google Analytics als Quelle und dann diese Vorlage. Sie kommt fertig gebaut mit einer Aufschlüsselungstabelle je Assistent und zwei Donut-Diagrammen (Sitzungen und Schlüsselereignisse je Assistent) sowie einer KI-geschriebenen Zusammenfassung. Um sie in einen bestehenden Bericht zu holen, zieh ein Tabellen- oder Aufschlüsselungs-Widget (Donut) auf eine GA4-Datenquelle und setze die Dimension auf „AI Source“. Dazu kombinierst du beliebige GA4-Kennzahlen — Sitzungen, Nutzer, Engagierte Sitzungen, Engagement-Rate, Schlüsselereignisse oder Umsatz —, um sowohl das Volumen als auch die Qualität des KI-Traffics zu zeigen.

Schau dir drei Dinge gemeinsam an. Das Volumen (Sitzungen, Nutzer) zeigt, wie viel Traffic die KI schickt. Das Engagement (Engagierte Sitzungen, Engagement-Rate) zeigt, ob dieser Traffic wirklich interessiert ist — von KI verwiesene Besucher engagieren sich oft stärker, weil der Assistent ihre Absicht schon vorqualifiziert hat. Die Ergebnisse (Schlüsselereignisse, Umsatz) zeigen, ob er konvertiert. Vergleichst du denselben Bericht über zwei Zeiträume, siehst du, ob sich eine bessere KI-Sichtbarkeit in echten, wachsenden Traffic und echte Conversions übersetzt.

Der Tab KI → Conversions im KI-Sichtbarkeits-Projekt eines Kunden schließt die Lücke, die die meisten Tools offen lassen: Er stellt den Sichtbarkeitsverlauf der Marke direkt neben die Sitzungen, Conversions und Umsätze, die KI-Assistenten tatsächlich auf die Website gebracht haben (aus GA4), auf derselben Zeitachse. Du bekommst die Leitwerte (KI-getriebene Sitzungen, Conversions, Umsatz der letzten 90 Tage), ein Diagramm mit doppelter Achse, das die Sichtbarkeit über die von dir gewählte Kennzahl legt, und einen Korrelationskoeffizienten — inklusive der Zahl überlappender Tage, denn eine Korrelation sagt nur mit genug Daten etwas aus. Das ist bewusst ehrlich gerechnet. Die KI-getriebenen Werte zählen nur GA4-Sitzungen, deren Quelle ein bekannter KI-Assistent ist (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot und weitere) — das ist eine Untergrenze, denn GA4 ordnet manche KI-Verweise Direct zu, die echte Zahl liegt also höher. Die Sichtbarkeit wird zwischen Scans fortgeschrieben, damit die Linie lesbar bleibt, die Korrelation wird aber nur auf echten Scan-Tagen berechnet — und wir sagen klar dazu: Korrelation ist keine Kausalität, sie ist richtungsweisender Beleg und über einen längeren Zeitraum am aussagekräftigsten. Nötig sind eine verbundene GA4-Property für den Kunden und etwas Scan-Historie. Es ist die eine Ansicht, die beantwortet „Bringt uns Sichtbarkeit in KI-Antworten wirklich Geld?“ — etwas, das reine KI-Sichtbarkeits-Tools nicht zeigen können, weil ihnen die Analytics fehlen. Und es ist nicht nur ein Dashboard, sondern auch ein Bericht-Widget. Füge die Quelle „KI → Conversions“ in einen beliebigen Bericht ein, und du bekommst ein KPI-Band (KI-Sichtbarkeit, KI-getriebene Sitzungen, Conversions, Umsatz und die Korrelation) sowie das Überlagerungsdiagramm Sichtbarkeit vs. Conversions — beides rendert im Live-Bericht, im geteilten Link und im PDF. Oder du startest mit der Vorlage „KI-Sichtbarkeit — Vollständiger Bericht“, die das ganze Bild zusammensetzt: Markenperformance, Wettbewerber, Aufschlüsselung je Engine, Themen und zitierte Quellen, Quellenzustand, GEO-Readiness, Shopping-Sichtbarkeit und den Abschnitt KI → Conversions — ein Kunde sieht also in einem Bericht sowohl, wie sichtbar er in KI-Antworten ist, als auch, welcher Umsatz daraus entsteht.