KI-Chatbots wie ChatGPT, Perplexity und Copilot führen immer mehr Besucher auf Webseiten. Doch in den Standard-Reports von Google Analytics 4 tauchen diese nicht auf. Unser Kurz-Tutorial zeigt, wie du KI-Traffic in Looker Studio sichtbar machst.
Tutorial: KI-Traffic in Looker Studio sichtbar machen
ChatGPT und weitere KI-Chatbots werden immer stärker genutzt und teilweise sogar bereits öfter genutzt als normale Suchmaschinen. Doch viele Website-Betreiber und Marketing-EntscheiderInnen wissen oft nicht, wie hoch dieser Anteil bereits ist. Dabei bieten Tools wie Looker Studio eine einfache Möglichkeit, den KI-Traffic sichtbar zu machen – ohne Programmierung und nur mit wenigen Klicks. In diesem Tutorial bauen wir gemeinsam ein Dashboard, das KI-Quellen einfach visualisiert.
Voraussetzungen
Für die Einrichtung brauchst du über dein Google-Konto Zugriff auf Google Analytics 4 und Google Looker Studio. Melde dich dafür bei Google an und rufe die beiden Links testweise auf.
Schritt 1: GA4-Datenquelle verbinden
Öffne Looker Studio und erstelle einen neuen Report. Wähle als Datenquelle dein GA4-Property und verbinde diese mit dem Report.
Schritt 2: Scores, Chart und Tabelle erstellen
Wir wollen die Dashboard-Daten zum KI-Traffic einfach interpretierbar für Marketing-ManagerInnen machen. Darum kombinieren wir folgende Elemente, mit denen wir leicht sehen können, wie viel KI-Traffic wir messen und woher dieser stammt.
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Scores: absolute Daten (KI-Sessions, Alle Sessions, %Anteil KI-Sessions)
Chart: täglichte KI-Sessions seit Jahresbeginn als Zeitreihen-Chart
Table: Session-Quelle (z.B: perplexity) mit Anzahl der Sessions und Session-Dauer
Erstelle die einzelnen Elemente und wähle die entsprechenden Dimensionen und Metriken.
Scores:
KI-Sessions: Erstelle ein Score-Element mit Metrik "Sessions" und weise den Filter zu (Schritt 3). Benenne dies als "GenAI Sessions"
Alle Sessions: Erstelle ein weiteres Score-Element mit Metrik "Sessions". Benenne dies als "All Sessions"
Anteil KI-Sessions: Klicke mit Shift-Taste die beiden Elemente nacheinander an und erstelle mit Rechtskllick einen Data Blend. Dadurch wird ein neues Score-Element erstellt, das den prozentualen Anteil anzeigt.
AI-Traffic einer Website mit GA4 in Looker Studio reporten
Chart:
Dimension: Date
Metrik: Sessions
Filter: weise den Filter zu (Schritt 3)
Table:
Dimension: Session source (oder Page referrer)
Metriken: Sessions, Engaged Sessions, Session Duration und weitere
Filter: weise den Filter zu (Schritt 3)
Quelle des AI-Traffics der Website als Table
Schritt 3: Filter für KI-Traffic anlegen
Damit die Elemente nur den KI-Traffic anzeigen, legt man rechts im Menü einen Filter an ("Create a filter") und weist diesen allen Elementen zu.
Einfacher Regexp für AI-Chatbots und -Suchmaschinen:
Tipp: Diesen vereinfachten RegExp sollte man verfeinern und regelmäßig aktualisieren, damit auch neue KI-Chatbots und Suchmaschinen berücksichtigt werden können. Er berücksichtigt einige aber nicht alle der häufig genutzten KI-Chatbots.
Filter zuweisen: Weise den Filter den entsprechenden Elementen zu, indem du das Element auswählst und den Filter dann rechts im Menü zuweist ("Add a filter").
Filter in Looker Studio zuweisen
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Fazit: AI-Traffic wird immer wichtiger und gehört in jedes Reporting
Je mehr Informationen eine Website bietet, desto relevanter sind die Inhalte auch für AI-Chatbots wie ChatGPT und Perplexity. Wir haben in Blogs bereits einen KI-Anteil von 7-10% des Gesamt-Traffics ermittelt. Dabei ist zu berücksichtigen, dass der wahre Anteil noch weitaus höher sein kann, denn nicht alles ist per Webanalytics messbar.
Wer seine Inhalte langfristig für KI-Ökosysteme sichtbar halten und ausbauen möchte, sollte KI-Traffic frühzeitig messen und gezielt beobachten. Im Marketing stellt KI einen neuen Channel ("Organic AI") dar, den man entsprechend für das Marketing steuern sollte.
Gute Quellen
How to integrate GEO with SEO (Search Engine Land, 03/2025): Dieser Artikel erläutert, wie Generative Engine Optimization (GEO) mit traditionellen SEO-Strategien kombiniert werden kann, um die Sichtbarkeit in KI-gesteuerten Suchmaschinen zu erhöhen.
Ralf Schukay liebt Analytics, Python & alles mit Daten. In seiner Freizeit spielt er Synthesizer (Nord, Novation), joggt und fährt Gravel Bike. Er arbeitet als Teamlead Analytics & Conversion mit einem fitten und netten Team in der Berliner Digitalagentur >MAI mediaworx<
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