AIから​来た​訪問と​問い合わせを、​どう​数えるか

AIの​効果は、​3段に​分けて​数える

LLMOの​効果は、​検索順位のように​1つの​数字では​見えません。​次の​3段に​分けて​数えると、​どこで​止まっているかが​分かります。

表示は​されているのに​訪問が​ないなら、​回答の​中で​リンクを​押したくなる​内容に​なっていない​可能性が​あります。​訪問は​あるのに​問い合わせが​ないなら、​来た​人が​読むページから​問い合わせへの​導線が​弱いのかもしれません。​段階ごとに​打ち手が​変わります。

表示：Search Consoleの​生成AIパフォーマンスレポート

Google検索の​AI Overview​（検索結果の​上に​出る​AIの​要約）と​AIモードに​ついては、​Google Search Console に​「生成AIパフォーマンスレポート」が​用意されています​（Search Console ヘルプ）。

この​レポートでは、​AI Overview と​ AIモードでの​表示回数の​推移や、​よく​表示されている​ページ、​表示された​デバイスや​国が​分かります。​段階的に​公開されている​ため、​まだ​使えない​サイトも​あります。​使えない​場合は、​次に​書く​定点観測で​補います。

ChatGPTや​Perplexityでの​表示は、​提供会社が​表示回数を​公開していません。​こちらは、​決まった​質問を​毎月​実際に​聞いて、​自社が​挙がったかを​記録する​定点観測で​確かめます​（やり方はChatGPTに​自社を​紹介して​もらうにはに​書いています）。

訪問：GA4で​「AIから​来た​人」を​まとめて​見る

AIの​回答に​載ったリンクから​人が​来ると、​アクセス解析には、​その​AIの​サイトが​参照元として​記録されます。​たとえば​ChatGPTの​検索の​回答から​来た​訪問には、​URLに​ utm_source=chatgpt.com が​付きます​（OpenAI：パブリッシャー向けFAQ）。

GA4では、​「集客」の​「トラフィック獲得」で、​セッションの​参照元を​見ると、​AIからの​訪問を​確かめられます。​代表的な​参照元は​次の​とおりです。

GA4の​標準の​チャネルグループには、​「AI Assistant」という​チャネルが​あり、​ChatGPTなどからの​訪問は​そこに​分かれて​表示されます​（2026年10月1日、​自社の​GA4で​確認）。​まずは​「トラフィック獲得」の​表で、​チャネルの​一覧に​「AI Assistant」が​あるかを​見てください。

標準の​チャネルに​入らない​参照元も​含めて、​自分で​範囲を​決めて​見たい​場合は、​GA4の​「チャネルグループ」で、​これらの​参照元を​まとめた​「AI」という​区分を​自分で​作って​おくと​便利です。​条件には、​参照元が​上の​表の​どれかに​当ては​まる、という​正規表現を​使います。

chatgpt\.com|perplexity\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai

こう​しておくと、​「検索」​「SNS」​「広告」と​並んで​「AI」からの​訪問が、​毎月いくつ​あったかを​一目で​見られます。

問い合わせ：送信完了を​GA4の​キーイベントに​する

AIから​来た​人が​問い合わせたかを​GA4で​見るには、​問い合わせの​送信完了を​GA4の​イベントとして​送り、​「キーイベント」の​印を​付けます。​私たちは​2026年10月1日に、​次の​形で​設定して​公開しました。

1の​部分は、​フォームの​送信完了の​処理に、​次のような​数行を​足します。

window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({ event: "generate_lead" });

つまずきやすいのは​4です。​GA4では、​イベントが​一度​届いてからでないと、​キーイベントの​印を​付けられません。​設定を​公開したら、​まず​自分で​テストの​送信を​して、​届くのを​待ちます。

もう​1つ、​同じフォームを​複数の​ページで​使っている​場合は、​二重に​数えていないかを​確かめます。​私たちも、​別の​仕組みからも​同じ​イベントが​送られて、​1件が​2件に​数えられる​ことがないよう​確かめました。​タグを​1か所で​管理する​考え方は、全ページの​計測タグを、​1か所で​管理する​方法に​まとめています。

問い合わせ：フォームに​流入元を​残す

いちばん​大事なのは、​AIから​来た​人が、​実際に​問い合わせたか​どうかです。​ここは​アクセス解析だけでは​分かりにくく、​問い合わせフォームの​側で​記録するのが​確実です。

私たちの​サイトでは、​問い合わせが​届いた​ときに、​その​人が​最初に​入ってきた​ページ、​参照元、​utm_source などの​計測用の​印が、​問い合わせの​内容と​一緒に​記録されるように​しています。​この​仕組みが​あると、​「今月の​問い合わせの​うち、​ChatGPTから​来た​人が​何件いて、​どの​記事を​読んでいたか」まで​確かめられます。

自社で​同じ​ことを​する​方法は、​フォームの​仕組みに​よって​変わります。

• フォームを​自社で​作っている​場合：​最初に​来た​ときの​ページや​参照元を、​ブラウザに​一時的に​覚えさせて​おき、​送信時に​一緒に​送る
• フォームの​サービスを​使っている​場合：隠し項目​（hidden項目）に​参照元を​入れられるか、​サービスの​説明を​確認する
• どちらも​難しい​場合：フォームに​「当社を​何で​知りましたか」という​選択肢を​置き、​「ChatGPTなどの​AI」を​入れておく

3つ目は​手軽ですが、​答えて​もらえない​こともあります。​できれば、​1つ目か​2つ目の​方法で​自動的に​記録するのが​おすすめです。

毎月の​見方：​3つの​数字を​並べる

毎月​1回、​次の​3つを​同じ表に​並べて​記録します。

1. Search Consoleの​生成AIパフォーマンスレポートの​表示回数（​使える​場合）と、​定点観測で​自社が​挙がった​質問の​数
2. GA4の​「AI Assistant」​（または​自作の​「AI」）​チャネルからの​訪問数と、​よく​読まれた​ページ
3. AIから​来た​人の​問い合わせ件数と、​その​人が​読んでいた​ページ

3か​月ほど​続けると、​どの​記事が​AIに​拾われやすく、​どの​記事が​問い合わせに​つながっているかが​見えてきます。​その​記事と​近い​問いの​記事を​増やすのが、​次の​一手に​なります​（記事の​考え方はLLMOとは？に​まとめています）。

よく​ある​勘違い

• 訪問が​少ないから​効果が​ない、と​判断する。 AIの​回答だけで​用が​済み、​リンクを​押さない​人も​います。​表示と​問い合わせも​あわせて​見ます
• 参照元の​「(direct)」を​すべて​直接の​訪問だと​思う。 アプリから​開かれた​リンクなどは、​参照元が​残らず​「(direct)」に​入ることがあります。​AIからの​訪問が、​ここに​紛れている​可能性も​あります
• 1か月の​数字で​判断する。 件数が​少ないうちは、​月ごとの​ぶれが​大きくなります。​3か月の​流れで​見ます

数えられる​ものだけが、​改善できる

AIからの​訪問や​問い合わせは、​放って​おくと​見えません。​表示、​訪問、​問い合わせの​3段に​分けて​数える​仕組みを​先に​作って​おけば、​どの​取り組みが​効いたのかを、​数字で​話せるようになります。

まずは、​GA4で​先月の​チャネルの​一覧を​開き、​「AI Assistant」や​ chatgpt.com⁠・⁠perplexity.ai からの​訪問が​ないか​確かめてみてください。​GA4で​最低限​見る​画面は、GA4の​使い方。​中小企業が​最低限見る​3つの​画面で​紹介しています。