KI-Traffic messen: Zugriffe über ChatGPT & Co. nachvollziehen und bewerten
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Immer mehr Nutzer informieren sich gezielt über KI-basierte Systeme wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder Claude, wenn sie nach Produkten, Dienstleistungen oder Inhalten suchen. Diese KI-Assistenten bieten oft schnelle, präzise und individuell zugeschnittene Antworten, was sie für viele zur attraktiven Alternative gegenüber klassischen Suchmaschinen macht. Dadurch geraten herkömmliche Suchmaschinen zunehmend unter Druck und verlieren ihre bislang unangefochtene Stellung als zentrale Anlaufstelle für Recherchen.
Für Betreiber von Webseiten stellt sich damit die entscheidende Frage: Wie lässt sich in Zukunft sicherstellen, dass die eigenen Inhalte auch über diese neuen, KI-gesteuerten Kanäle sichtbar bleiben — und wie kann man zuverlässig messen, wie viele Besucher tatsächlich über KI-Systeme auf die eigene Website gelangen?
Bisher stoßen gängige Webanalysetools wie Google Analytics 4 oder Matomo bei der Erfassung solcher Trafficquellen an ihre Grenzen. Diese Systeme sind in erster Linie darauf ausgelegt, Besuche klassisch über Referrer, Kampagnen-Parameter oder ähnliche Signale zu erkennen und auszuwerten.
Doch KI-basierte Tools und Suchassistenten arbeiten mit eigenen, teils proprietären Mechanismen, um Inhalte abzurufen und darzustellen. Diese Mechanismen können dazu führen, dass der Traffic von KI-Systemen entweder fehlerhaft zugeordnet oder in manchen Fällen überhaupt nicht erfasst wird.
Für Webseitenbetreiber bedeutet das: Wertvolle Besucherströme bleiben unsichtbar, was die Analyse und Optimierung der Reichweite erschwert.
Ansätze zur Messung von KI-Traffic
- Referrer-Auswertung und individuelle Tracking-Parameter
Auch wenn KI-Systeme häufig eigene Wege der Inhaltsverarbeitung nutzen, können gezielt gesetzte Tracking-Parameter oder die Auswertung spezifischer Referrer-Angaben erste Anhaltspunkte liefern. So lassen sich beispielsweise Parameter in den URLs einsetzen, die Rückschlüsse auf die Herkunft des Traffics ermöglichen. - Logfile-Analyse
Die Auswertung von Server-Logfiles bietet eine deutlich granularere Sicht auf die Zugriffe, weil hier alle Anfragen unabhängig von gängigen Tracking-Skripten protokolliert werden. Dadurch können Betreiber Muster erkennen, die auf KI-Bots oder KI-gestützte Anfragen hindeuten, und so bislang verborgene Trafficquellen sichtbar machen. - Nutzung spezialisierter Dashboards
Mit speziell entwickelten Lösungen wie dem AI-Traffic-Insights-Dashboard der SEO-Küche können Daten aus unterschiedlichen Quellen gebündelt, gefiltert und übersichtlich visualisiert werden. Solche Dashboards helfen dabei, den Anteil des KI-Traffics gezielt herauszufiltern und besser zu verstehen. - Custom Dimensions & Events in Google Analytics 4
In GA4 lassen sich über benutzerdefinierte Dimensionen und Events zusätzliche Informationen erfassen, die speziell auf KI-Traffic zugeschnitten sind. Dazu gehören zum Beispiel Merkmale bestimmter User-Agents oder individuell gesetzte Ereignisse, die helfen, KI-gestützte Zugriffe präziser zu tracken und auszuwerten.
Warum ist KI-Traffic-Tracking wichtig?
KI-gestützte Suchsysteme nehmen mittlerweile erheblichen Einfluss darauf, welche Inhalte den Nutzern überhaupt angezeigt und vorgeschlagen werden. Algorithmen und Sprachmodelle priorisieren dabei nicht immer dieselben Inhalte wie klassische Suchmaschinen, sondern stellen Informationen oft kontextbezogener und stärker nutzerzentriert zusammen. Wer sich bei seiner Analyse ausschließlich auf klassische Traffic-Quellen verlässt, läuft daher Gefahr, wertvolle Reichweitenpotenziale zu übersehen und die tatsächliche Sichtbarkeit der eigenen Inhalte falsch einzuschätzen.
Eine solide, speziell auf KI-Traffic abgestimmte Analyse kann hier entscheidende Fragen beantworten, zum Beispiel:
-
Welche Seiten oder Inhalte werden von KI-Systemen besonders häufig ausgespielt?
So lässt sich erkennen, welche Angebote für KI-Suchanfragen besonders relevant sind und gezielt optimieren. -
Wie entwickelt sich der Anteil von KI-Traffic im Zeitverlauf?
Eine kontinuierliche Beobachtung zeigt Trends auf und hilft, strategisch auf Veränderungen zu reagieren. -
Führen die KI-basierten Zugriffe tatsächlich zu Conversions oder anderen gewünschten Interaktionen?
Nur so können Webseitenbetreiber beurteilen, ob dieser Traffic auch wirtschaftlich wertvoll ist und in ihre Marketing- und Content-Strategien integriert werden sollte.
Durch diese differenzierte Betrachtung lässt sich das volle Potenzial der neuen Such-Ökosysteme gezielt erschließen.
Ausblick
Die Bedeutung von KI-basierten Systemen als Trafficquelle wird in den kommenden Jahren weiter zunehmen, da immer mehr Nutzer auf diese intelligenten Assistenten zurückgreifen, um sich schnell und gezielt zu informieren. Wer diese Entwicklungen konsequent und sauber misst, hat die Chance, die eigenen Inhalte darauf auszurichten, die Sichtbarkeit zu erhöhen und sich so einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Um den KI-Traffic umfassend und präzise zu erfassen, werden Tools wie spezialisierte Dashboards, detaillierte Logfile-Analysen oder individuell entwickelte Tracking-Lösungen zunehmend unverzichtbar. Sie ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, Muster zu erkennen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Weiterführende Informationen und konkrete Anwendungsmöglichkeiten bietet hier zum Beispiel das AI-Traffic-Insights-Dashboard der SEO-Küche, das speziell für die Auswertung und Visualisierung von KI-Traffic entwickelt wurde.
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Oliver Lindner ist Gründer und Geschäftsführer mehrerer Unternehmen im Bereich E-Commerce und Online-Marketing. Mit der SEO-Küche Online Marketing GmbH & Co. KG baute er seit 2009 eine der führenden Agenturen im DACH-Raum auf. Über 100 Mitarbeiter betreuen heute mehr als 1.500 Kunden in den Bereichen SEO, SEA, Social Media und Webentwicklung.
Neben der SEO-Küche gründete er unter anderem die Parfum.de GmbH, einen Onlineshop für Beauty-Produkte, sowie die Greatnet.de GmbH, eine Webhosting-Unternehmen.
