Traffico AI su Google Analytics: come isolarlo, leggerlo e capirci qualcosa
Ogni giorno lo stesso ritornello: i click sono morti, è l’era dello zero click, l’organico è finito. Per metà è vero. Le impression e i click si sono davvero disaccoppiati, le persone leggono la risposta dentro il motore e spesso non vanno da nessuna parte. Ma c’è un dettaglio che in quel ritornello manca quasi sempre: qualche click, invece, arriva. E arriva da un posto nuovo.
Il traffico AI esiste. Sono persone vere che atterrano sulle mie pagine dopo aver chiacchierato con ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude. Quanti click mi sta portando l’AI e su quali pagine? È il tema che Francesco Gavello ha sviscerato in una recente masterclass di SEOZoom Academy.
Qui entrano in gioco cinque punti che fanno la differenza tra subire il cambiamento e governarlo.
I 5 punti takeaway
- Google ha iniziato a marcare il traffico AI con il canale “AI Assistant” dal 13 maggio, ma con due limiti seri.
- La logica resta sempre la stessa: tutto ruota attorno alla coppia sorgente/mezzo.
- Il gruppo di canali personalizzato è lo strumento per riprendere il controllo (anche sul passato).
- Un’espressione regolare ben fatta vale più di mille filtri sparsi.
- Il traffico AI va contestualizzato
Vediamoli uno per uno.
Il regalo di Google del 13 maggio
Il 13 maggio Google ha finalmente preso posizione: ha introdotto un canale dedicato chiamato “AI Assistant” che riconosce gli utenti provenienti da motori basati su AI, marcando il loro mezzo come ai-assistant e assegnando un parametro di campagna omonimo. Lo trovi in Acquisizione, poi Acquisizione traffico, dentro il gruppo di canali predefinito. È un passo avanti reale: fino a ieri Analytics non aveva preso nessuna posizione netta sul traffico AI.
Ci sono aspetti da tenere a mente. Il primo: Google non dichiara apertamente quali motori riconosce e quali no. Ci stiamo fidando di una scatola nera che oggi traccia una cosa e domani potrebbe ripensarla. Il secondo: non è retroattivo. Quel mezzo viene scritto da quel giorno in avanti, quindi tutto il mio storico resta com’era. Quindi bene la feature di Google, ma sempre con un piano B in tasca.
Tutto torna alla coppia sorgente/mezzo
In Analytics per comprendere la provenienza del traffico tutto ruota attorno alla coppia sorgente/mezzo. Arrivo da Google attraverso l’organico, arrivo da un certo sito attraverso un certo mezzo. La sorgente è il “da dove”, il mezzo è il “come”.
Il traffico AI, in questa logica, è già visibile a livello di sorgente/mezzo: lo vediamo “spaghettizzato” (come dice per semplificare Gavello) in mille piccole righe, ChatGPT referral, Gemini referral, e così via. Filtrare a mano la tabella ogni volta che cambia la pagina è una perdita di tempo. Per questo serve uno strato sopra: raggruppare quelle righe in scatole sensate. E quelle scatole si chiamano canali.
Il gruppo di canali personalizzato
Possiamo creare un gruppo di canali personalizzato (da Amministrazione, in fondo alla pagina, nella sezione gruppo di canali) e questo eredita automaticamente tutte le regole del gruppo predefinito. Da lì le modifichiamo a piacere: aggiungiamo per esempio un canale “Traffico AI”, decido le sue condizioni, e il gioco è fatto.
Il vantaggio è che l’operazione è retroattiva e non distruttiva. Se sbagli, non succede niente, ma in questo modo il timone torna nelle tue mani. Se lavoriamo su Gemini e vogliamo un canale tutto suo, separato dagli altri motori, lo creiamo. Una volta creato il canale, va riordinato e portato in alto, altrimenti viene valutato per ultimo e rischia di non funzionare come mi aspetto.
Il vantaggio delle espressioni regolari
Per molti la parola “regex” mette in soggezione. Di fatto però un’espressione regolare è poco più di un “trova e sostituisci” di Word con i superpoteri: cerca schemi ripetuti dentro un insieme di dati. Invece di creare una regola per ChatGPT, una per OpenAI, una per Claude, una per Anthropic e così via all’infinito, ne scriviamo una sola che le contiene tutte.
La logica è: tutte le volte che nella sorgente compare una di queste parole – chatgpt, openai, claude, anthropic, gemini, perplexity, copilot – insieme ad altro che non mi interessa, la regola combacia e cattura il traffico. Una sola riga, flessibile, che domani aggiorniamo aggiungendo il prossimo motore (Grok o qualunque altro emergerà). Gavello, tra l’altro, ha condiviso una versione pronta di questa regex in un post sul suo sito, da copiare e incollare.
Contestualizzare, non solo contare
Quando finalmente isoliamo il traffico AI, la tentazione è guardare il numerino e giudicare. Ma “ho solo 5 click da Gemini a settimana” non è un fallimento: se ho indicizzato due contenuti e il progetto è giovane, quei 5 click sono un segnale prezioso quanto i numeri di un sito enorme.
Inoltre il traffico AI ha spesso logiche di coinvolgimento e durata media superiori al caro vecchio organico. Ha senso: prima saltavamo tra cinque articoli a caso, ora chiacchieriamo col motore e poi atterriamo su quell’unico sito che vogliamo davvero leggere, e ci restiamo.
Per questo, quando viene preparato un report va tenuto conto di questi punti di contatto. Una citazione ricevuta dentro un motore AI può non portare un click oggi, ma seminare una navigazione futura. Ridurre tutto all’efficacia immediata di quelle poche visite sarebbe miope.
Se GA4 ti crea confusione, SEOZoom offre il dato già pronto
SEOZoom, nella sua sezione Analytics all’interno del Progetto filtra già in automatico il traffico AI (collegandosi con GA4). Inoltre confronta direttamente traffico AI e traffico organico (chiamato “SEO”) su coinvolgimento, durata e conversioni, è un buon punto di partenza per leggere questi dati senza perdersi nella complessità di GA4.
Il traffico AI è tra noi. Pochi click o tanti, oggi è il momento di dargli valore, esattamente come ha cominciato a fare Google.
