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2026 年 5 月，Google 在 GA4（Google Analytics 4）的默认渠道分组中加入了“AI Assistant”，主要是追踪 ChatGPT、Gemini 这类 AI 助手点进网站的访问。
表面上来看，这只是 Google 顺应 AI 潮流，为网站工作者提供了一个新的分类。
但它背后反映的，其实是人们“上网找信息”的方式正在改变。
过去，人们习惯在 Google 搜索，再从搜索结果点进网站。现在，也有人先问 ChatGPT、Claude 或 Gemini，读完 AI 整理的答案，才点开其中的链接。
在这个过程中，用户可能已经在 AI 对话里查过信息、比较过选项，才带着更具体的问题进入网站。LS-Labs 之前在〈AI 搜索时代的检索机制报告〉也谈到过这种变化：搜索意图不再全都留到网站里才被满足，部分需求在点击之前，就已经有了答案。
对网站经营者来说，这带来一个很实际的问题：有多少访问是 AI 带来的？这些人进站后，又做了什么？以前得从不同来源里慢慢找，现在 GA4 多了一个 AI Assistant 分类，可以把符合条件的访问集中查看。
这篇文章要谈的，就是怎么找出这些访问，再用报表决定哪些页面值得改善。先分清楚 GA4 能记录什么，再看报表，才不会把 AI 引用内容、爬虫读取网站和真人点击混为一谈。
在 AI Assistant 出现之前，AI 流量去哪了？
在这次更新之前，从 AI 点进来的访问并没有消失，只是没有统一放在一个容易找到的分类里。
例如从 ChatGPT 点开链接，网址有时会带着 ?utm_source=chatgpt.com，这个 UTM 参数用来告诉网站这次点击来自 ChatGPT。GA4 即使记下了这个来源，仍可能把它放在 Referral（其他网站引荐）里，和一般网站的链接放在一起。如果来源信息没有传过来，则可能被归到 Direct（直接流量）。
也就是说，“知道访客从 ChatGPT 来”和“在报表里把 AI 来源集中列出”，原本是两件事。想一起看 ChatGPT、Gemini、Claude 等来源，往往得自己建立分类规则。
AI Assistant 省下了这一部分整理工作：符合 Google 识别条件的访问，现在可以自动归到同一个渠道。不过，没有被识别到的来源仍可能留在其他分类，不能把这个数字当成所有 AI 带来的访问。
流量的几种分类
说到“AI 流量”，最容易混在一起的是两件事：AI 读取你的内容，以及用户从 AI 点进你的网站。它们看起来都和 AI 有关，但代表的意义完全不同。
第一种：AI 来看你的网站
例如 GPTBot、ClaudeBot 这类爬虫来读取文章。这时访问网站的是程序，不是读者。要知道它来过几次、读了哪些页面，得查看服务器或 CDN 留下的请求日志。
第二种：人从 AI 点进你的网站
例如你问 ChatGPT“台北有哪些适合聚餐的餐厅？”它推荐了几家餐厅，你再点开其中一家的官网。这时网站才收到一次真人从 AI 链接进来的访问，这也是 GA4 的 AI Assistant 要整理的数据。
如果 AI 引用了你的文章，但读者看完回答就离开，没有点进网站，GA4 就不会因此多记到一次访问。被 AI 引用，和被 AI 带来访客，不能画上等号。
接下来谈的“AI 带来的流量”，都指第二种。分清楚这一点，才知道报表上的数字能用来回答哪些问题。
AI 带来的流量真的值得看吗？
AI 带来的访问目前还不是多数网站最大的流量来源，但它的增长速度已经值得单独观察。Similarweb 估计，2025 年 6 月至 2026 年 5 月，全球网站平均每月收到约 7.7 亿次来自 AI 的访问，同比增长 117.4%。这是桌面端与移动网页的样本估算，不是所有网站的实测总和。
同一份数据也指出，AI 来源在多数网站仍只占总流量的低个位数百分比。增长快，不代表已经占了很大的份额。比起只看增长率，更值得追问的是：这些人点进网站后，行为和其他访客有什么不同？
| 数据来源 | 观察范围 | 主要结果 |
|---|---|---|
| Adobe | 2026 年 5 月，美国零售网站；比较 AI 与非 AI 来源。 | AI 访客停留时间高 53%，转化率高 54%。 |
| Kaiser 与 Schulze | 973 个电商网站、超过 5 万笔来自 ChatGPT 的交易；比较不同导流渠道。 | ChatGPT 转化率高于社交媒体广告，但低于多数其他传统渠道。 |
两份结果不宜直接互相推翻。Adobe 看的是不同 AI 平台带来的美国零售流量，另一份研究专注于 ChatGPT 与电商网站；研究期间、样本与比较基准也不同。
它们共同提醒的是：“AI 访客比较好”不能直接套用到每个网站。对你的网站而言，仍要看访客进入哪些页面，以及有没有完成注册、购买等行动。AI Assistant 的用途，就是让这些访客可以被单独拉出来比较；而比较之前，得先知道哪些访问会被算进去。
GA4 怎么判断 AI Assistant？
GA4 要先知道“访客从哪里来”，才能把这次访问归到 AI Assistant。浏览器通常会提供上一个来源页面的信息；如果 GA4 认出它属于 Google 维护的 AI 助手清单，就能依规则分类。
在报表中，这类访问的“媒介”会被设为 ai-assistant，“广告活动”则是 (ai-assistant)。其中，媒介等于 ai-assistant，就是归入这个渠道的条件。这些是报表字段名称，不代表你真的投放了一场广告。
但来源信息不一定每次都能传过来。从 App 打开网页、经过重定向，或跟踪受到限制时，如果没有其他可用的来源标记，GA4 可能只会把它记成 Direct。Direct 也包含许多其他来路不明或直接进站的访问，不能全部算成 AI 带来的。
另一个要注意的差别是：Google 搜索里的 AI 概览（AI Overviews）与 AI 模式（AI Mode），仍归在自然搜索（Organic Search）；Gemini 则在 AI Assistant 的识别范围内。
所以，这张报表适合用来观察已识别到的 AI 访问及其后续行为。它能帮你找出值得关注的来源，但无法还原所有与 AI 有关的点击。
如何实际查看 AI Assistant？
实际操作时，照着“有多少访问、从哪里来、进到哪一页、后来做了什么”往下看就好。先选好日期范围，以下步骤都使用同一段期间。
1. 打开“流量获取”报告
进入 报告 → 客户获取 → 流量获取（Reports → Acquisition → Traffic acquisition）。
确认表格使用的是“会话默认渠道分组”（Session default channel group）。这个字段会把每次访问按来源分类，AI Assistant 就列在自然搜索、直接流量、引荐等渠道之中。
2. 找出 AI Assistant
添加筛选条件，把“会话默认渠道分组”设为 AI Assistant，先单独查看 AI 带来的访问。
这里的“会话”（Sessions）可以先理解成一次访问。同一个人可能来好几次，所以100 次会话，不等于 100 个人。接下来切换字段时，记得保留这个筛选。
3. 看“哪个 AI 把人带到哪一页”
把表格的主要分类字段切成“会话来源／媒介”（Session source / medium），就能拆开看 ChatGPT、Gemini 等来源，而不只是 AI Assistant 的合计。
要继续看访客进入哪一页，可以打开“着陆页”报告（Landing page），重新加上 AI Assistant 筛选，再加入“会话来源／媒介”作为次要分类字段。着陆页指的是这次访问最先打开的页面。
这样就能把两件事对起来：哪个 AI 来源带来访问，以及这些访问集中在哪些文章或产品页。
4. 最后不要只看流量
假设 ChatGPT 带来了 100 次访问，接着要问的是：这些人只是打开过页面，还是有阅读、注册或购买？
| 报表指标 | 它告诉你什么 |
|---|---|
| 会话 Sessions | AI 带来几次访问。这是次数，不是人数。 |
| 互动率 Engagement rate | 有多少比例的访问符合 GA4 的互动条件；不能直接当成满意度或购买意愿。 |
| 关键事件 Key events | 你设定的重要行动发生几次，例如注册或购买。先确认事件有正确记录，次数也不一定等于完成的人数。 |
最后，切回“会话默认渠道分组”，移除 AI Assistant 筛选，再与自然搜索、引荐等来源比较。日期与重要行动的定义要一致，也要一起看实际次数。如果总共只有几次访问，多一次购买就可能让比率大幅变动。
做到这里，你应该能说清楚：哪些 AI 来源带来访问、主要进入哪些页面，以及进站后有没有完成你在意的行动。下一步，就是决定先改善哪里。
看完 AI Assistant，可以判断什么？
报表不会直接告诉你“下一篇该写什么”，但能帮你缩小检查范围。先从已经有 AI 访客的页面着手，比只盯着总流量更容易找到具体的工作。
哪些内容正在被 AI 带来访客？
如果某几篇文章持续收到 AI 来源的访问，代表已经有人循着 AI 里的链接找到它们。先把这些页面照顾好：确认价格、日期与操作步骤没有过时，读者进来后能快速找到答案，读完也有合适的相关文章或下一步入口。
例如，一篇工具比较文持续有人从 ChatGPT 点入，但方案价格已经更新，优先修正这篇文章，就比单纯增加更多同类内容更有明确依据。
哪个 AI 平台真的在替你带人？
把来源拆开后，你可能发现 ChatGPT 带来的访问最多，Gemini 带来的访问较少，却有比较高的购买比例。先别急着判断哪个平台更好：要一起看访问次数，以及访客进入的是哪些页面。
如果一边多半进入知识文章，另一边直接进入产品页，后续行为本来就可能不同。只有几次访问中的一次购买，也不足以代表长期表现。这些差异适合拿来继续观察，不宜立刻变成投入资源的排名。
AI 访客和其他用户有什么不同？
比较不同来源时，尽量看相同或相近的着陆页。如果 AI 访客比较常互动或完成购买，可能是进站前已经通过 AI 做过比较，也可能是这群人原本就更有意愿。GA4 看不到他们先前问了什么，因此只能看出行为差异，不能直接解释原因。
如果访问不少，却很少出现你期待的行动，就先确认事件是否记录正常，再检查页面有没有回答问题、下一步是否清楚。对知识文章而言，读者找到答案后离开也可能很合理；要先想清楚这个页面的目的，再判断表现好不好。
这时候，问题就从“怎么让 AI 引用我”，往前走了一步：AI 已经把人带来了，我的页面有没有让他找到需要的东西？
通过 AI Assistant 看见的，仍然只是最后一段
因此，我不会把这次更新理解成“现在终于可以跟踪 AI 了”。更准确地说，是更容易看清楚 AI 带来的网站访问了。
回答中的品牌提及、来源引用与信息准确性，需要在访问数据之外另外观察；GEO 主题页的 MCAC 诊断整理了这些检查项目。
读者可能先在 AI 回答中认识品牌、比较选项，最后才点进网站。GA4 能记录的是进站后的行为，并通过来源信息识别这次访问从哪里来；前面看过哪些回答、哪些内容影响了他的决定，并不会一起出现在报表里。
如果要了解 AI 是否读取过网站，要查爬虫日志；如果要了解品牌有没有被提到，要另外观察 AI 的回答。这些数据各自回答不同问题，不能用一个 AI Assistant 数字代替。
对网站经营者而言，现在就能做的是：找出 AI 已经带人进来的页面，确认内容仍然有用，再看读者进站后做了什么。不必先掌握所有 AI 曝光，才能开始改善这些页面。
以前会问：“Google 帮我带来多少人？”现在，可以开始多问一个问题：“有多少人，是问完 AI 之后才找到我？”
延伸阅读
在访客点进网站之前，网站要让哪些 AI 爬虫读取内容，也会牵涉不同用途与取舍。〈robots.txt 该不该拦 AI？〉整理了 AI 搜索与模型训练爬虫的差别，以及网站可以怎么设定。
参考资料
- Google Analytics：AI Assistant 更新、默认渠道分组规则
- OpenAI：发布者与开发者 FAQ
- Similarweb：各行业 AI 导流观测
- Adobe：2026 年 5 月 AI 导流报告
- Kaiser & Schulze：ChatGPT 与传统渠道的电商导流比较
