如何在 GA4 中追蹤 AI 流量（2026）：步驟教學
重點摘要
GA4 預設不會標記 AI 流量：來自 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot 與 Claude 的造訪，經常被歸類在 Referral（推薦連結）、Direct（直接流量）或 Unassigned（未分配）之下，因此你需要自訂設定，才能正確追蹤 AI 流量。
用三種方式在 GA4 中追蹤 AI 流量：使用 Traffic acquisition（流量開發報表）快速建立基準，透過 Exploration（探索報表）搭配正規表示式篩選進行持續分析，並針對你能掌控的連結使用 UTM 以改善歸因。
建立自訂的 AI 管道群組（channel group）：使用 Session source（工作階段來源）正規表示式，新增一個 AI 流量管道群組，將它排在 Referral 之上，並儲存一份僅顯示 AI 流量的報表，方便團隊回報。
不只看流量數字：檢視互動與轉換表現，定期更新 AI 來源規則，並使用 WorkDuo 端到端追蹤 AI 能見度、情緒與競品動態。
GA4 預設不會將「AI 流量」視為獨立的類別。來自 ChatGPT、Gemini 或其他 AI 助理的造訪，經常被混入 Referral、Direct 或「Unassigned」之中，導致 AI 搜尋在你的報表中彷彿隱形。
這會造成實際的衡量問題。你無法優化你看不見的東西，如果流量隱藏在雜亂的報表裡，你也無法證明投入 AI 搜尋的價值。
Adobe 發現，2024 年 7 月到 2025 年 2 月間，來自 AI 導流的流量在美國成長了超過 10 倍，這讓正確設定 GA4 不再只是加分項目，而是基本需求。
如何在 GA4 中追蹤 AI 流量（步驟教學）
以下是你需要遵循的確切步驟，才能在 GA4 中辨識並回報 AI 流量。
逐步設定（請先完成這部分）
步驟一：找出 AI 推薦來源
第一步是找出與 AI 平台相關的常見推薦網域。以下是一些常見範例：
chat.openai.com（ChatGPT）
perplexity.ai（Perplexity AI）
gemini.google.com（Google Gemini）
copilot.microsoft.com（Microsoft Copilot）
claude.ai（Anthropic Claude）
💡 實用提示：你通常可以透過檢視現有的 GA4 推薦流量報表找到這些網域。留意那些不屬於傳統類別的異常或新推薦來源。
步驟二：確認 GA4 能「看到」AI 推薦流量（快速測試）
在建立報表之前，先做個快速測試，確認 GA4 有收到 AI 推薦來源的資料。
在 GA4 中，前往 Reports（報表） → Realtime（即時）。
從某個 AI 工具（例如 ChatGPT）點擊連到你網站的連結，接著在 Realtime 中查看 Traffic source（流量來源），確認是否有傳遞推薦來源資訊（通常會顯示為推薦網域，但並非總是如此）。
📌 補充說明：部分 AI 應用程式與 AI 瀏覽器可能會移除或變更推薦來源資料，因此除非你為連結加上標籤，否則有一部分 AI 導流的造訪可能會被歸為 Direct。
步驟三：排除雜訊，避免 AI 流量數據失真（內部流量）
盡早排除內部流量，避免團隊測試灌水 AI 流量數字。
在 GA4 中，前往 Admin（系統管理） → Data collection and modification（資料收集與修改） → Data filters（資料篩選器）。
建立並啟用一個 Internal traffic filter（內部流量篩選器），避免團隊測試污染你的 AI 流量檢查與探索報表。
💡 實用提示：先將篩選器設為 Testing（測試中），在 Realtime 或 DebugView 中驗證無誤後，再切換為 Active（啟用）。
追蹤 AI 流量的 3 種獨特方法
方法一：在標準 GA4 報表中找出 AI 流量（最快的方式）
先從 Traffic acquisition（流量開發報表）著手，為 AI 流量及其核心成效指標建立清楚的基準。
前往 Reports → Acquisition（開發） → Traffic acquisition（流量開發）。
使用報表篩選器，依 Session source/medium（工作階段來源/媒介，或 Session source）縮小範圍至 AI 推薦來源，並搜尋已知的 AI 網域，例如 chat.openai.com 或 perplexity.ai。
檢視這些來源的品質指標，例如 Engagement rate（互動率）、Average engagement time（平均互動時間）與 Key events/Conversions（重要事件／轉換）。
💡 實用提示：將主要維度切換為 Session source/medium，才能抓出某些 AI 平台使用的 referral、organic 或不常見媒介模式。
方法二：建立能篩選出 AI 工作階段的 Exploration（最適合持續追蹤）
首先設定 Exploration（探索報表）：
前往 Explore（探索） → Free form（自由形式，或選擇 Blank）。
新增維度：
Session source/medium（也可以加上 Session source）
選用：Landing page（到達網頁） + query string（查詢字串），了解 AI 訪客從哪些頁面進站
新增指標：Sessions（工作階段）、Engaged sessions（互動工作階段）、Key events（重要事件）（如有需要，也可加上營收相關指標）。
套用篩選條件：建立一個名為「AI referrals」的 Session segment（工作階段區隔），並套用以下其中一種條件：
選項 A（建議）：Session source matches regex（Session source 符合正規表示式），例如： chat\.openai\.com|perplexity\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai
選項 B（若你使用自己掌控的 UTM 為連結加上標籤）：依你的 UTM 來源篩選，例如：Session source exactly matches chatgpt（或 ai_platform）
💡 實用提示：建議以 Session source（網域）篩選，而不是只用 Session source/medium，因為媒介（medium）可能會變動，但網域通常比較穩定。
方法三：讓 AI 造訪更容易被歸因（UTM 標籤）
對於你能直接管理的 AI 相關連結，UTM 標籤能提供更乾淨的歸因結果。
當你能掌控連結時（例如電子報、合作夥伴連結、自行分享的連結），加上像這樣的 UTM 參數：
utm_source=chatgpt（或 perplexity、gemini）
utm_medium=ai
utm_campaign=ai_visibility
在 GA4 中，依 Session campaign（工作階段行銷活動）或 Session source/medium 篩選，就能乾淨地回報已標記的 AI 流量。
📌 補充說明：UTM 無法解決你無法掌控、出現在 AI 答案裡的連結問題，但對於你能掌控的行銷活動而言，這是避免被歸為「Direct」最可靠的方法。
GA4 可以顯示 AI 平台何時帶來流量，但無法告訴你品牌在那些 AI 答案中呈現的方式，例如哪些產品被推薦、競品是否排在你前面，或模型使用的是什麼樣的情緒語氣。
WorkDuo 透過追蹤主要 AI 平台上品牌與產品層級的能見度來填補這個落差，並採用即時瀏覽器追蹤，準確度優於一般的 API 追蹤，讓你能發現哪裡出現變化、修正正在流失的部分，再到 GA4 中驗證實際成效。
如何建立 AI 流量管道群組以供持續回報
依照以下步驟建立 AI 流量管道群組（channel group），以供持續回報，讓 AI 造訪能被清楚分類，且不需要每次都手動篩選就能保持可見。
步驟一：前往 GA4 中的 Channel groups
你可以在這裡以資源（property）層級建立與管理自訂管道群組。
在 GA4 中，點擊 Admin。
在 Data display（資料顯示）底下，點擊 Channel groups（管道群組）。
點擊 Create new channel group（建立新管道群組）（你需要 Editor（編輯者）或更高的存取權限）。
步驟二：建立管道群組
為群組取一個清楚的名稱，方便日後在報表中選取。
為群組命名（例如：AI channel group）。
如果 GA4 提示你確認新群組，請儲存。
步驟三：新增一個 AI 流量專用管道
你會在群組中建立一個管道，透過規則擷取 AI 推薦流量。
點擊 Add new channel（新增管道）。
為它命名（例如：Artificial Intelligence）。
開啟管道規則編輯器。
步驟四：使用正規表示式新增比對規則
這是告訴 GA4 哪些來源應被標記為 AI 流量的核心步驟。
將維度設為 Session source。
將比對類型設為 matches regex（符合正規表示式）。
貼上正規表示式清單，例如： chat\.openai\.com|perplexity\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai
依序點擊 Apply（套用）、Save channel（儲存管道）、Save group（儲存群組）。
步驟五：調整順序，讓此管道排在 Referral 之前被評估
GA4 會依照順序評估管道，因此你的 AI 管道應排在 Referral 之上，優先擷取這些工作階段。
點擊 Reorder（重新排序，或等效的排序控制項）。
將 Artificial Intelligence 移到 Referral 之上。
依序點擊 Apply（套用）、Save（儲存）。
步驟六：在 Traffic acquisition 中驗證管道群組
這能確認 GA4 現在已將 AI 流量歸類到你的自訂管道群組之下。
前往 Reports → Acquisition → Traffic acquisition。
將維度下拉選單切換為你的自訂管道群組。
確認你能看到一列標示為 「Artificial Intelligence」且有工作階段數的資料。
步驟七：建立僅顯示 AI 流量的報表，並新增至左側導覽列
這能讓 AI 流量成為一份永久報表，團隊隨時都能點開查看。
開啟 Traffic acquisition，點擊 pencil icon（鉛筆圖示）以自訂報表（需要相應權限）。
新增一個篩選條件，讓 Session 的自訂管道群組完全符合 Artificial Intelligence 管道群組。
將主要維度改為 Session source（或 Session source/medium），列出各項 AI 工具。
依序點擊 Save（儲存） → Save as a new report（另存為新報表），然後為它命名（例如：AI traffic）。
前往 Reports → Library（媒體庫），編輯相關的集合（通常是 Life cycle，生命週期），將新報表拖曳到右側區塊，然後儲存。
在 GA4 中追蹤 AI 流量時應避免的常見錯誤
在你信賴 AI 流量數據之前，請留意 GA4 中這些常見的設定與回報錯誤。
1. 忽略 AI 推薦資料的細節差異
AI 流量的資料相當雜亂。部分 AI 工具會移除推薦來源資料、使用轉址，或透過網域變更來傳遞流量，因此有些流量可能會顯示為 Direct 或 Unassigned，而不是明確的推薦流量。
💡 實用提示：在 GA4 中使用以正規表示式為基礎的來源清單，並經常更新它。
2. 誤判 AI 流量的互動行為
常見的錯誤，是用看待一般搜尋流量的方式來解讀 AI 流量。AI 訪客可能只造訪一個頁面、快速取得所需資訊後就離開，如果你只看類似跳出率的訊號，這種行為可能會顯得表現不佳。
💡 實用提示：同時檢視 engaged sessions（互動工作階段）與到達網頁，才能了解該頁面是快速滿足了使用者意圖，還是根本沒有引起互動。
3. 只看流量數字，不檢查品質
看到 AI 工作階段成長固然有用，但單看數量無法告訴你 AI 流量是否有價值。你需要檢視互動與轉換指標，才能知道這些造訪是否真的帶來潛在客戶、營收或有意義的行動。
💡 實用提示：建立一份簡單的 AI 流量報表，將 sessions（工作階段）、engaged sessions（互動工作階段）、key events（重要事件）與轉換數放在同一份報表中，讓你每次都能同時檢視數量與品質。
4. 只依賴 GA4 預設的管道分組
GA4 預設的管道分組不足以用於 AI 追蹤，因為 AI 造訪經常被混入 Referral、Direct 或 Unassigned 之中。自訂管道群組是更乾淨、能持續區隔 AI 流量的方式。
💡 實用提示：建立一個自訂管道，並將它排在 Referral 之上，讓 GA4 優先正確分類 AI 流量。
用 WorkDuo 端到端衡量 AI 搜尋成效
GA4 能顯示 AI 何時帶來流量，但無法告訴你為什麼你會被呈現出來、什麼內容被推薦，或競品何時超越你。
WorkDuo 能將 AI 能見度與 GA4 成效串連起來，追蹤品牌與產品在各個 AI 平台上的呈現、情緒與變化，再到分析工具中驗證實際影響。別再用猜的，透過免費試用端到端掌握全貌。
如何在 GA4 中追蹤 AI 流量：常見問題
1. GA4 中的 AI 流量、自然搜尋與推薦流量有什麼差異？
在 GA4 中，差異取決於造訪的來源，以及 GA4 如何為其分類，而不是問題的回答過程中是否用到了 AI。
流量類型 | 在 GA4 中代表的意義 | 在 GA4 中的呈現方式 | 範例 |
AI 流量 | 來自 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot 或 Claude 等 AI 平台的造訪 | 除非使用自訂管道群組／UTM，否則通常顯示為 referral、direct 或 unassigned | 使用者從 ChatGPT 點擊你的連結 |
自然搜尋（Organic Search） | 來自搜尋引擎結果的非付費點擊 | 在 GA4 預設管道分組中顯示為「Organic Search」 | 使用者從 Google 搜尋結果點擊進入你的網站 |
推薦流量（Referral） | 來自其他網站連結、未被歸類到其他管道的流量 | 顯示為「Referral」 | 使用者從部落格、新聞網站或合作夥伴網站點擊你的連結 |
GA4 中哪些流量會被視為 AI 流量？
在 GA4 中，「AI 流量」通常是指來自 AI 平台或 AI 助理的造訪，例如 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot 與 Claude，但 GA4 並未將這類流量標記為內建管道，因此這些造訪經常顯示在 Referral 之下（如果沒有傳遞推薦來源資料，有時也會顯示為 Direct/Unassigned）。
範例：Session source/medium 中出現 chat.openai.com/referral 或 perplexity.ai/referral，通常會被視為 GA4 中的 AI 流量。
你在 GA4 中能追蹤（以及無法追蹤）哪些內容？
在 GA4 中，只有當來源／推薦來源資料可取得時，你才能追蹤 AI 流量，這代表你通常可以看到是哪個 AI 工具帶來造訪（透過 Session source 或 Session source/medium，例如 chat.openai.com/referral），以及工作階段數、到達網頁、互動工作階段與轉換數。
但對於推薦來源資料被移除的 AI 點擊，你無法可靠地追蹤（它們可能會顯示為 Direct/Unassigned），而且 GA4 也無法顯示 AI 答案的情緒、聲量佔比、引用次數，或你在 AI 結果中的排名／能見度。
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