Google Analytics（GA）推出了 AI Assistant 群組功能，這項功能不僅可以方便追蹤 AI 流量來源，更代表了 AI 引用將成為未來數位行銷的核心之一。
以下我會分享兩種追蹤 AI 流量來源的 GA 設定方法。
方法一：查看流量開發報表
這是最簡易快速的方法，也是 Google Analytics 本身內建的功能，這項功能會自動標記來自 ChatGPT、Claude 或 Perplexity 等 AI 工具的流量，不過並非所有的 AI 工具都能被 GA 完全辨識。
依照以下步驟操作就能看到：GA 後台→ 獲客→ 流量開發→ 工作階段主要管道群組→ AI Assistant。
再把＂工作階段來源/媒介＂設為輔助維度。
就可以在報表中看到來自不同 AI 搜尋平台的流量數據了！
這是 Google 從 2026 年 5 月 13 日 開始推出的新功能，採漸進式開放，不是所有 GA 帳號都已經啟用。目前如果還沒看到 AI Assistant 群組， 還要再等待一段時間。
方法二：設定AI流量探索報表
第一個方法能夠簡單快速知道網站是否有獲得 AI 流量，不過使用探索功能可以讓網站主更彈性分析特定流量表現，這是靈活度更高的分析方式。
1. 點選 GA 選單中的＂探索＂，接著建立新的探索，命名隨你開心就好。
2. 日期範圍可以變更設定，我是設定過去 30 天，數據如果不夠多可以再拉長時間。
3. 建立自訂＂事件區隔＂。
4. 區隔條件選擇＂工作階段來源＂和＂與規則運算式相符＂。
可以直接複製下方的規則運算式 Regex，想要額外添加其他 AI 平台請自行修改：
.*(\.ai|openai|chatgpt|anthropic|claude|perplexity|gemini|copilot|grok|poe|llama|meta).*
5. 維度、指標…等條件都可以依照需求進行選擇。
完成以上設定之後，右側就可以看到透過 AI 搜尋平台造訪網站的數據指標了。
如何分析AI流量報表？
了解目標受眾偏好
透過查看 AI 流量數據可以知道目標受眾最常使用哪些 AI 工具，以及哪些類型的內容最容易被這些大型語言模型 (LLM) 採納為引用來源，以及是否有吸引不同 AI 工具的青睞。
了解哪些網頁最常被 AI 引用
把到達網頁作為次要維度，知道哪些網頁經常被 AI 引用，就可以優先更新這些頁面，確保資訊的準確性與時效性。也透過引用頁面的內容屬性來調整內容策略，進而提升 AI 搜尋能見度。
重點在於找出已被引用的內容並使其更好，同時產出更多有利被引用的內容，並透過 GA 的數據來驗證這些策略的有效性 。
利用成長軌跡驗證優化成效
目前 AI 推薦流量還不多，但這項功能讓行銷人員能夠建立基準線，這會改變長期的戰略規劃。
此外，由於 GA 無法辨識所有的 AI 流量，網站實際獲得的 AI 流量可能會比報表上顯示的還要多。這項功能應該被視為分析基準線，而不是精確數據，它提供的是流量的發展軌跡和趨勢，而不是百分之百精確的統計數字。
- 追蹤成長軌跡：重點不在於目前的 AI 流量大小，而在於觀察過去期間的發展趨勢。
- 開始搶先布局：在 AI 搜尋成為主流流量來源之前，先擁有歷史數據，更有助於在未來與競爭對手拉開差距 。
分析AI流量數據的常見問題
如果目前 GA 報表沒有顯示任何數據，只需要持續關注。
目前數據空白並不代表網站沒有任何 AI 流量，因為 GA 無法精準追蹤到所有的 AI 工具。現在最該做的是持續觀察報表，並同時優化內容的 AI 友善度，確保在 AI 搜尋成為主流時能領先競爭對手
GA 的 AI Assistant 目前只能辨識並自動標記特定的大型語言模型，例如 ChatGPT、Claude 或 Perplexity，並非所有的 LLM 都會被 GA4 追蹤。
因為AI流量來源的標記還沒有那麼穩定，報表顯示 not set 時，表示來源（source）有被辨識到，但 GA 沒收到媒介值（medium），或無法正確解析。
AI SEO / GEO 的流量追蹤，目前整個產業都還在早期階段，所以現在很多數據會不完整，當中可能會混亂、遺失是正常現象。甚至很多 AI 流量最後會被歸類成直接流量、Unassigned、not set。因此 GA 無法完全辨識所有 AI 流量來源，這是目前無解的部分。
除了 GA 之外，微軟的 Clarity 是目前追蹤 AI 流量非常方便的免費工具，可以補強 GA 的不足之處。
Clarity 內建 AI 可見度報表，除了可以知道 AI 流量來源之外，還能查看：頁面引用次數（Citations）、權威份額（Share of authority）、查詢字詞（Grounding queries），以及了解 AI 爬蟲何時來爬取網站（AI Bot Activity）
建議拉取過去 90 天的數據，並與前 90 天週期進行比較。這樣做的目的不是只看當下的流量多寡，而是觀察成長軌跡。由於目前的數據可能還不夠大，透過每季一次的對比，能建立起長期且具參考價值的歷史基準。
如果曲線呈現穩定持平或向上增長的趨勢，即使目前數據很小，也代表正走在正確的方向上。
最後我想說的是…
在 AI 時代，Google Analytics 仍然是一個非常具有價值的 SEO 分析工具，可以有助於了解來自 AI 平台的流量和表現。
儘管 GA 目前可能無法精確追蹤所有的 AI 流量來源，但它提供了一個參考，幫助團隊證明 AI SEO / GEO 的影響力和成效 。
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分析AI流量的實用方法，這篇文章解決了我最近的困擾~