生成AI経由の流入は測れるのか？｜新しい入口を数える

「生成AI経由の流入は測れない」という説明を耳にすることがあります。これは正確ではありません。ChatGPTやPerplexityの回答内のリンクがクリックされれば、参照元が付いたセッションとして記録されます。測れないのは流入そのものではなく、自社が紹介されたのにクリックされなかった分と、参照元が渡らない経路の分です。見えている数字は下限値であり、実際の影響はそれ以上あると考えるのが妥当です。この記事では、流入が発生してから数字として見えるまでを順に追いながら、測れる範囲と測れない範囲を線引きします。

「測れない」という誤解の中身

最初に、何が測れて何が測れないのかを分けておきます。ここが混ざったまま議論すると、測れる部分の設定も後回しになります。

測れるのは、AIの回答からリンクを経由して自社サイトに来た訪問です。回答内のリンクがクリックされると、参照元が付いたセッションとして記録されます。主な参照元にはchatgpt.comやperplexity.aiが挙げられます。

測れないのは3つあります。1つ目は、AIが自社の名前を回答に出したがリンクが押されなかった場合です。回答に自社名が出てもクリックされなければ記録は一切残りません。表示された事実が見えない構造です。

2つ目は、参照元が渡らない経路から来た訪問です。アプリからの遷移など、リファラが送られない経路は直接流入として扱われ、他の直接流入と区別できません。

3つ目は、回答の中でどう紹介されたかという内容です。解析ツールで分かるのは何セッション来たかという量だけで、引用や言及の有無までは分かりません。この区別は社内で共有しておく必要があります。

整理のしかたとしては、表示と流入を分けて考えると見通しがよくなります。表示は回答の中に自社が出たかどうか、流入はそこから訪問が発生したかどうかです。自社の解析で追えるのは後者だけであり、前者は別の手段で確かめる領域になります。

つまり測れないのは一部です。測れないという言葉で全部を諦めると、測れる範囲の設定すら手つかずのまま残るため、まず線を引くところから始めてください。

流入が発生してから数字になるまで

流入が数字として見えるまでの流れを追うと、どこで情報が失われるかが分かります。工程は5段階に分けられます。

1段階目は、利用者が質問を入力する場面です。この時点では自社サイトとの接点はなく、記録も残りません。どういう質問だったかを知る手段は、現在のところ用意されていません。

2段階目は、回答の中に自社のページが挙がる場面です。ここで挙がったかどうかが、後の流入量を左右しますが、挙がった事実そのものは自社の解析には残りません。

3段階目は、利用者がリンクをクリックする場面です。ここで初めて自社サイトへの遷移が発生し、遷移元の情報が渡る場合は参照元として記録されます。渡らない場合は直接流入になります。

4段階目は、解析ツールがセッションを分類する場面です。参照元のドメインをもとに、既定のチャネルやカスタムのチャネルに割り当てられます。ここで設定が不十分だと、参照サイトの一覧に埋もれます。

この5段階のうち、自社で手を入れられるのは4段階目と5段階目だけです。2段階目に影響を与えたいなら、解析の設定ではなくページの内容や情報の出し方の話になります。計測の議論と施策の議論を混ぜないほうが、どちらも前に進みます。

5段階目が、レポートで数字を見る場面です。失われる情報は主に2段階目と3段階目で発生するため、4段階目以降の設定を整えても回復できないという構造になっています。

参照元として記録されるドメイン

参照元として何が記録されるかを把握しておくと、レポートで探す対象が決まります。以下は解説記事で整理されているドメインの例です。仕様は変わりうるため、実際の値は自社のレポートで確認してください。

サービス	参照元として挙げられているドメイン	確認時の注意
ChatGPT	chatgpt.com / chat.openai.com / openai.com	旧ドメインが混在する期間がある
Perplexity	perplexity.ai	サブドメインの表記を確認する
Gemini	gemini.google.com / bard.google.com	検索結果側の要約とは別物
Copilot	copilot.microsoft.com / bing.com/chat	検索結果からの流入と混ざりやすい
Claude	claude.ai	件数が少ないと一覧の下部に埋もれる

この表を使うときの注意は、網羅を前提にしないことです。サービスは増え、ドメインも変わります。半年前に作った一覧をそのまま使い続けると、新しい入口が参照サイトの一覧に埋もれたまま数えられません。

確認の手順は単純です。解析ツールで参照元とメディアのレポートを開き、件数の少ない行まで一覧を下までたどります。見慣れないドメインが混じっていたら、それが新しい入口である可能性があります。

まとめて拾いたくなりますが、範囲の広い指定は避けてください。解説では、末尾が特定の文字列で終わるドメインをすべて拾うような広い一致は誤検知を招くため使用しないよう注意されています。個別に列挙する形が安全です。

確認のタイミングも決めておきます。月次のレポートを作るときに一度、参照元の一覧を最後まで見る手順を入れておけば、追加の作業時間はほとんどかかりません。新しいサービスは件数が1桁のところから現れるため、上位だけを見ていると気づけません。

一覧は更新の担当を決めて持ちます。四半期に1度、参照元の一覧を下まで見て新しい入口を追加する運用にすると、抜けが長く続きません。

既定のチャネルが追加された

計測の前提として、解析ツール側にも変化がありました。手作業での分類に頼らずに済む部分が増えています。

解説によると、2026年5月13日にGA4の既定のチャネルとしてAI Assistantsが追加されました。ChatGPT、Gemini、Deepseek、Copilot、Grokなどのソースが対象として挙げられています。

ただし2点の制約があります。1つ目は対象範囲で、対応しているサービスの完全な一覧は公開されていないとされています。どこまで拾えているかを自分で確認する必要が残ります。

2つ目は期間です。追加日以降のデータのみが対象で、過去のデータには遡って適用されないとされています。前年との比較をしたい場合は、この点を踏まえた説明が必要になります。

既定のチャネルがあっても、カスタムのチャネルを併用する価値はあります。対象外のサービスを自分で足せるうえ、追加日より前の期間も自分の定義で数えられるためです。

既定のチャネルが増えたことで、社内の説明も変わります。以前は自分で設定した定義を毎回説明する必要がありましたが、既定の分類があればその議論を省けます。定義を自分で作るか既定に乗るかは、説明のしやすさという観点でも判断できます。

導入の判断は、比較したい期間で決まります。追加日以降だけを見るなら既定のチャネル、前年と比べるならカスタムのチャネルが必要になるという整理です。

カスタムチャネルグループで束ねる

自分でチャネルを定義しておくと、対象を明示的に管理できます。設定の流れは解説で示されている手順に沿えば数分で済みます。

4番目が要点です。末尾が特定の文字列で終わるドメインをすべて拾うような指定は、無関係なサイトを取り込みます。数え上げた数字の意味が曖昧になるため、列挙する形を守ってください。

5番目の順序も見落としやすい設定です。判定の順番によっては、参照サイトとして先に分類され、作ったチャネルに入らないことがあります。設定した後に必ず実データで確かめてください。

6番目の確認では、想定外のドメインが入っていないかも見ます。似た名前の別サービスが混ざると、数字が実態より大きく出ます。

設定を触れる担当も決めておきます。解析の設定は変更の履歴が追いにくいため、誰でも触れる状態にしておくと数字の段差が起きたときに原因を切り分けられません。変更できる人を絞り、変更のたびに日付と内容を残す運用にしてください。

設定の記録も残してください。いつどのドメインを追加したかを残すと、数字が跳ねた原因を後から切り分けられるためです。

リファラが渡らない経路

測れない部分の中心が、この経路です。仕組みを理解しておくと、数字の解釈を誤りません。

解説では、アプリなどリファラを渡さない経路は直接流入に混ざるとされています。この場合、解析ツールから見ると入口の情報がないため、他の直接流入と区別できません。

結果として、レポートに出る生成AI経由の数字は実際より小さくなります。見えている値は下限であり、実際の流入はそれ以上あるという前提で読む必要があります。

この点は社内での説明にも影響します。少ない数字を根拠に施策を止める判断は、下限値で判断していることになります。数字の性質を先に共有しておいてください。

補正はできません。直接流入のうちどれだけがAI経由かを推定する確実な方法は、現時点では用意されていません。推定値を出すより、下限値として扱うほうが誤解が少なくなります。

社内の期待値も先に調整します。生成AI経由の流入を正確に出してほしいという依頼に対しては、正確な値は原理的に出せないと最初に伝えるほうが後の摩擦が小さくなります。出せるのは下限値と傾向であり、その範囲なら責任を持って示せます。

見方を変える工夫はあります。直接流入の絶対数の推移を並べて見ると、AI経由が増えた時期に直接流入も増える傾向が読める場合があるという程度の傍証には使えます。

アプリ内ブラウザとコピーされたURL

参照元が失われる経路は、アプリからの遷移だけではありません。実務で起きるパターンを2つ押さえておきます。

1つ目は、アプリ内で開かれるブラウザです。チャットや業務用のツールの中で開かれた場合、参照元の情報が渡らないことがあります。組織内で共有されたリンクはこの経路を通ります。

2つ目は、URLがコピーされて別の場所に貼られる場合です。AIの回答からURLをコピーし、社内のチャットやメモに貼ってから開くと、元の入口の情報は残りません。

BtoBではこの2つ目が起きやすくなります。調べた担当者がURLを上司や別部門に転送し、そこから訪問が発生するという流れが実務では普通です。1回の調査が複数の訪問を生みます。

対策として、共有される想定のページには計測用の記載を持たせる方法があります。ただしAIの回答に出るURLを自社で制御できないため、効果は限られます。

この2つの経路は、BtoBでは無視できない規模になりえます。1人が調べて社内に共有し、3人が開くという流れでは、参照元が残るのは最初の1件だけです。訪問の総数に対して参照元が残る割合は、扱う商材や社内の情報共有の習慣によって大きく変わります。

むしろ前提として受け入れる姿勢が現実的です。直接流入の中に、AI経由から派生した社内共有が含まれると理解しておくだけでも解釈は変わります。

検索結果内のAI要約は分離しづらい

生成AIサービスからの流入とは別に、検索結果の中に表示される要約からの流入があります。こちらは分離が難しい領域です。

解説では、検索結果内の要約からのクリックはオーガニック検索に分類され、AI Assistantsのチャネルからは除外されるとされています。参照元は検索エンジンのままです。

そのためサーチコンソール側でも、要約に由来するクリックだけを取り出すことは容易ではありません。検索の指標としては通常の検索結果と同じ枠に入ります。

実務での見方としては、表示回数とクリック数の関係の変化を追う形になります。表示回数が保たれているのにクリック率が下がっていれば、要約で完結している可能性を検討する材料になります。

ただし断定はできません。クリック率の変化には順位の変動や競合の増加といった要因も混ざるため、単一の原因に帰属させる読み方は危険です。

目で確かめる手段もあります。自社が上位に出ているキーワードで実際に検索し、要約が表示されるか、そこに自社が含まれるかを定期的に見る作業です。手作業ですが、数字だけでは分からない見え方の変化に気づけます。四半期に1度、主要な10語だけでも足ります。

扱いを決めておくのが実務的です。要約由来の流入は分離せず、検索経由の一部として扱うと社内の説明が単純になるという判断もあります。

計測の前提と限界を整理する

ここまでの内容を、社内で共有できる形に整理します。この一覧を先に配ると、数字をめぐる議論が短くなります。

• 回答内のリンクがクリックされた分は、参照元付きで記録される
• 回答に自社名が出てもクリックされなければ、記録は残らない
• リファラを渡さない経路は直接流入に混ざり、区別できない
• 既定のチャネルは追加日以降のデータのみが対象で、遡って適用されない
• 分かるのは流入の量だけで、どう紹介されたかの内容は分からない
• 検索結果内の要約からの流入は、オーガニック検索に含まれる

この6項目のうち、社内で誤解が起きやすいのは3つ目と5つ目です。数字が小さいことを影響が小さいことと読み替える判断が、この2つの理解不足から生まれます。

4つ目も報告の場面で問題になります。前年との比較を求められたときに、比較できない期間があることを説明できないと、数字の信頼が落ちます。

一覧は1枚のファイルにして、レポートと同じ場所に置いてください。数字だけが共有されて前提が共有されないと、解釈が人によってばらつきます。

配る相手も決めておきます。数字を見る担当者だけでなく、施策の判断をする人にも渡してください。前提を知らないまま数字だけを見た人が、件数の小ささを影響の小ささとして読み替えてしまう場面が、この領域で最も避けたい状況です。

更新の頻度も決めます。ツールの仕様は変わりやすいため、四半期ごとに前提の一覧を見直す扱いにしておくと、古い前提での説明を避けられます。

件数が少ない段階での判断の危うさ

この領域で最も多い失敗が、少ない件数から結論を出すことです。設定を整えた直後は特に起きやすくなります。

月に20件の流入で前月比が2倍になっても、増えたのは10件です。この規模の変動は、たまたま誰かが調べた回数の違いで説明できてしまいます。施策の効果とは言えません。

判断に使える件数の目安は、自社のコンバージョン率から逆算します。成約率が1パーセントなら、月100件の流入で期待値は1件です。件数が2桁の段階では成果の議論に耐えません。

では何を見るかというと、方向と継続性です。3か月続けて増えているか、特定のページに集中しているか。絶対値ではなく傾向と偏りに注目すると、少件数でも読める情報があります。

報告の場では、件数の少なさを先に言ってください。数字だけを見せると、増減率で議論が始まり、判断が過剰になります。

比較の相手も慎重に選びます。他のチャネルと同じ表で月次の増減を並べると、規模の差が見えないまま議論が進みます。件数の桁が違うチャネルは同じ表に並べず、別の欄で扱うほうが誤解が生まれにくくなります。

記録は続けます。いま件数が少なくても、記録がなければ半年後に傾向を語れないため、判断は保留しつつ計測は始めておくのが得策です。

指名検索と直接流入を併読する

生成AI経由の数字だけを見ていると、影響の全体像が見えません。併せて読む指標を決めておきます。

併読の対象は3つです。社名や製品名での指名検索、直接流入の件数、そして問い合わせの初回接点の申告。この3つが、記録に残らない部分を間接的に示します。

指名検索が増えているなら、どこかで名前を知る機会が増えています。広告や露出の変化がないのに指名検索だけが伸びていれば、要因の1つとして検討できます。

直接流入も同じ考え方で見ます。参照元が渡らない経路がここに混ざるため、絶対数の推移は傍証になります。ただし他の要因も混ざるため、単独では根拠になりません。

最も確実なのは3つ目です。問い合わせフォームに、当社を知ったきっかけを尋ねる項目を置けば、記録に残らない経路が言葉で分かります。選択肢に生成AIを加えてください。

アンケートの選択肢の書き方にも注意します。生成AIという言葉だけでは、回答する人がどこまでを指すのか分かりません。対話型のAIサービスといった説明を添えるか、代表的なサービス名を例示すると、回答の精度が上がります。

3つを並べた表を月次で更新します。解析の数字とアンケートの回答を同じ表で見ると、下限値と実感の差が把握できるようになります。

コンバージョンまで追えるか

流入の件数が分かっても、成果につながったかは別の話です。ここは通常のチャネルと同じ扱いで追えます。

参照元が記録された訪問については、その後の行動も追跡できます。資料請求や問い合わせに至ったかを、チャネル別に見ることは可能です。設定の追加は必要ありません。

ただし件数の問題は残ります。流入が月に数十件の段階では、コンバージョンは0件か1件です。この数字でチャネルの質を評価するのは無理があります。

代わりに見られるのは、行動の質です。滞在時間、閲覧したページ数、料金や事例のページへの到達。これらは件数が少なくても傾向が読めます。

直接流入に混ざった分については、追跡の切り分けができません。成果の一部が直接流入の欄に計上されている前提で読む必要があります。

行動の質を見るときは、比べる相手を決めておきます。検索経由の訪問と並べて、閲覧したページ数や到達したページの種類を比較する形です。件数が少なくても、他のチャネルと明らかに違う傾向が出れば、それは報告に値する情報になります。

評価の枠は事前に決めてください。何件たまったら質を評価するかを先に決めておくと、少件数での早すぎる結論を避けられるためです。

社内への報告の書き方

この領域の報告は、数字の性質を添えないと誤解を生みます。書き方を型にしておくと毎月の説明が短くなります。

入れる要素は4つです。参照元付きで確認できた件数、直接流入の推移、指名検索の推移、そして測れない範囲の但し書き。この4つで1枚に収まります。

件数は絶対数で書きます。前月比の割合だけを書くと、少件数の変動が大きな変化のように見えます。20件から40件という書き方なら、規模が同時に伝わります。

但し書きは毎回同じ文で足ります。参照元が渡らない経路は直接流入に混ざるため、記載の件数は下限値である。この1文を定型で入れておきます。

比較の期間にも注意します。既定のチャネルを使っている場合、追加日より前の期間は同じ定義で比べられません。比較可能な期間を明記してください。

レポートの置き場所も固定します。毎月別のファイルを作ると、過去の数字を並べるときに探す作業が発生します。1つのファイルに月ごとの行を足していく形にすれば、傾向を見る作業がそのまま報告の準備になります。

結論の書き方も型にします。件数が判断に足るかどうかを先に書き、足らない場合は継続観察と明記する形にすると、過剰な判断を防げます。

仕様変更に備える確認手順

この領域は仕様が変わりやすく、半年前の手順がそのまま使えるとは限りません。確認を運用に組み込みます。

四半期ごとに見る項目は3つです。参照元の一覧に新しいドメインが出ていないか、既定のチャネルの対象が変わっていないか、自分で作ったチャネルが意図どおり動いているか。

1つ目は、参照元のレポートを下まで見る作業です。件数が1桁の行に新しいサービスが現れることがあります。ここを見る習慣がないと、新しい入口を数年見落とします。

2つ目は、公式の案内を確認する作業です。対応サービスの一覧が非公開とされている場合、自社のデータで挙動を確かめるしかありません。

3つ目は、設定した条件の動作確認です。判定の順序が変わったり、既定のチャネルが追加された影響で、意図した行に入らなくなることがあります。

確認の担当は解析の担当者に寄せます。全員で見る形にすると、誰も見ないまま半年が過ぎます。四半期の初週に30分の枠を取り、3項目を順に確認して前提の一覧を更新するところまでを1つの作業として割り当ててください。

確認の結果は前提の一覧に反映します。仕様の確認と前提の更新を同じ四半期の作業にまとめると、抜けが減るため、担当と時期を決めておいてください。

やりがちな失敗

生成AI経由の流入を扱うときに見られる失敗を挙げます。いずれも数字の性質を踏まえていないことから起きています。

• 測れないと決めつけて設定をしない：測れる範囲の記録すら残らず、半年後に傾向を語れません
• 範囲の広い一致でまとめて拾う：無関係なドメインが混ざり、数字の意味が曖昧になります
• 月20件の数字で前月比を議論する：偶然の変動を効果と読み替え、判断が過剰になります
• 直接流入への混入を説明せずに報告する：小さい数字が影響の小ささとして受け取られます

1つ目が最も損失が大きい失敗です。設定は数分で終わりますが、記録は後から遡って作れません。件数が少ない段階でも、数え始めておく価値があります。

4つ目は報告の型で防げます。測れない範囲の但し書きを定型文にして毎回入れれば、説明の手間もかかりません。

3つ目については、判断の基準を先に決めるのが有効です。何件たまったら評価するかを事前に置いておけば、少件数の段階で結論を求められても保留の根拠を示せます。

• ツールの仕様と対応サービスは変わりうるため、断定せず自社のデータで確認する
• 設定を変えた日付を記録する。数字の段差が仕様変更か設定変更かを後から切り分けられる

まとめ

生成AI経由の流入は、測れる部分と測れない部分に分かれます。回答内のリンクがクリックされた分は参照元付きで記録され、chatgpt.comやperplexity.aiなどのドメインとして現れます。GA4には2026年5月13日に既定のチャネルとしてAI Assistantsが追加されましたが、対象は追加日以降のデータのみとされています。

測れないのは、回答に出たがクリックされなかった分、リファラを渡さない経路から来た分、そしてどう紹介されたかという内容です。前者2つは直接流入に混ざるため、見えている数字は下限値として扱います。検索結果内の要約からの流入はオーガニック検索に分類され、分離は容易ではありません。

まずは参照元とメディアのレポートを下まで開き、生成AIのドメインが何件で並んでいるかを確認してください。件数が少なくても、記録を始めておけば半年後に傾向を語れます。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。