GA4でAIからのサイト流入を見る方法|探索&Looker Studio
- 「ChatGPTやGeminiから自社サイトへのアクセスもあるはずなのに、GA4のどこを見れば把握できるのかわからない」
- 「セッションの参照元/メディアで
chatgpt.comは見えるけれど、GeminiやPerplexity、Claudeまで個別に追いかけるのが現実的ではない」
そう感じているWeb担当者の方は多いのではないでしょうか。
GA4のデフォルト設定では、ChatGPTやPerplexityといった生成AIからのアクセスのほとんどは「Referral(他のWebサイトからの流入)」というチャネルに分類されてしまいます。一般的なWebサイトからのリンク経由の訪問と一緒くたにされてしまうため、AI流入だけを抜き出して見るには毎回フィルタや検索が必要で、定点観測には向きません。
GA4の「チャネルグループ」機能でAI流入専用のグループを作っておけば、上記の問題をすべて解決することが可能です。一度設定してしまえば、標準レポート・探索・Looker Studioのすべてで、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude・Copilot・NotebookLMといった主要な生成AIからのアクセスをまとめて1つの軸として扱えるようになります。私自身、このチャネルグループ設定で2025年初頭からのAI流入の伸びを継続的にモニタリングしています。
本記事では、GA4でAIトラフィックを計測するための4つの可視化先(チャネルグループ/標準レポート/探索/Looker Studio)の設定手順を、実際の設定画面付きで一気通貫に解説します。読み終わる頃には、自社サイトでChatGPT・Gemini・Perplexityなどの生成AIからの流入が「いつ・どこから・何件あって・コンバージョンに繋がっているか」を把握できる仕組みが整っているはずです。
- GA4が生成AIからのアクセスを計測できる仕組み(HTTPリファラーとUTMパラメータ)
- チャネルグループ機能で生成AIを1つの軸にまとめる5ステップの設定手順
- 標準レポート・探索・Looker Studio の3つの場所でAI流入を可視化する方法
- AIサービス別(ChatGPT/Gemini/Perplexity等)の傾向を比較するための視点
この記事の著者

Kaoru Yakabi
ボーダーヘイズ・ジャパン代表
/ ウェブ解析士 / Udemy講師
上場企業のインハウスマーケターとして営業リード・採用獲得のWeb戦略に従事したのち独立。「Webマーケティングの民主化」をミッションに、中小企業への計測環境構築やAI活用支援を行う。Udemyでは受講生8,000名超、ベストセラーコース多数。
GA4でAIトラフィックが計測できる仕組み
具体的な設定に入る前に、そもそも生成AIからのアクセスがどう計測されているのかという仕組みから整理しておきます。
ChatGPTやGeminiが回答の中で紹介した参照リンクを読者がクリックすると、ブラウザはHTTPリファラー(Referer)という情報を、リンク先のサイトに自動で送ります。リファラーには、直前にいたページのURL(例:https://chatgpt.com/c/...)が含まれています。
GA4はこのHTTPリファラーを読み取って、「セッションの参照元/メディア」というディメンションに chatgpt.com / referral のような形で記録しています。生成AIからの流入も、Webの最も基本的な仕組みでGA4側では特別な設定をしなくても計測されているわけです。
ブラウザがリンクをクリックして次のページに移動するときに、「直前にいたページのURL」を移動先に送る仕組みのことです。GA4を含む多くのアクセス解析ツールが、この情報を流入元判定の主要な根拠として使っています。
なお、HTTPヘッダー名は歴史的経緯から「Referer」(rが1つ)と表記されますが、英単語としての正しい綴りは「referrer」(rが2つ)です。本記事では一般名詞として「リファラー」と記します。
GA4の 「レポート > 集客 > トラフィック獲得」 で、ディメンションを「セッションの参照元/メディア」に切り替えると、chatgpt.com / referral のような形で生成AIからのアクセスを確認できます。

なお、生成AIのサービスによっては、リファラーに加えてUTMパラメータを付けてくる場合もあります。例えばChatGPTからの参照リンクの一部に ?utm_source=chatgpt.com&... のようなパラメータが付与されているケースです。UTMパラメータは、もともとは広告流入などを正確に識別するための仕組みで、URLに直接書き込む形でリンク元を伝えます。両方が存在する場合、GA4はUTMパラメータの方を優先して参照元を判定します。

UTMパラメータの仕組みについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
リファラーかUTMパラメータかの違いはあれど、最終的にGA4の「セッションの参照元/メディア」に値が入るという流れは共通です。あとはGA4側の分類ルールに従って、各チャネル(Organic Search、Referral、Paid Search等)に振り分けられます。
ですが、ここで実務上の問題が発生します。生成AIのサービスは年々増えており、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude・Copilot・NotebookLMといった主要なものだけでも6〜7種類。加えてAIサービスからの流入はデフォルトでは多くの場合「Referral(他のWebサイトからの流入)」のチャネルに分類されてしまうため、一般的なWebサイトからの参照と一緒くたにされてしまいます。これを毎回ひとつずつ探して把握するのは、現実的ではありません。
そこで本記事の主役、チャネルグループ機能を使って生成AI全体を1つのグループに束ねる設定をしていきます。
チャネルグループにAIトラフィック専用の分類を追加する
GA4の「チャネル」は、流入元を一定のルールで分類した区分のことです。Google検索からのアクセスは「Organic Search」、YouTubeからは「Organic Video」というように、参照元に応じて自動的にチャネルが割り当てられています。
このチャネル分類は、GA4の管理画面でユーザー自身がカスタマイズできます。本セクションでは、生成AIからのアクセスをまとめて「Generative AI」というチャネルとして分類する方法を、5ステップで解説します。

管理画面からチャネルグループ設定を開く
GA4の左下の歯車アイコンから管理画面に移動します。管理メニューの「データの表示 > チャネルグループ」をクリックします。

開いた画面の右上の「新しいチャネルグループの作成」ボタンをクリックします。
新しいチャネルグループを作成する
チャネルグループの作成画面が開いたら、グループ名を入力します。ここでは「デフォルトチャンネル&生成AI」という名前を付けました。グループ名はわかりやすければ何でも構いません。

このグループには、GA4が標準で持っている既存のチャネル(Organic Search、Direct、Referral等)に加えて、これから作る「Generative AI」というチャネルを追加していきます。
GenerativeAI チャネルを追加して正規表現で参照元を指定
右側の「新しいチャネルの追加」ボタンをクリックして、新しいチャネルを作ります。チャネル名には「Generative AI」と入力します(任意の名前でOKですが、英語の方がレポート上で見やすい場合があります)。
次に、このチャネルに含めるアクセスの条件を設定します。
- 「条件グループを追加」をクリック
- 「新しい条件を追加」をクリック
- ディメンションとして「参照元」を選択
- 条件を「正規表現に一致」に変更
- 値の入力欄に、生成AIサービスを正規表現でまとめた以下のパターンを貼り付け
.*(chatgpt|perplexity|gemini|felo|copilot|genspark|claude|notebooklm).*
「参照元」というのは、chatgpt.com や gemini.google.com のようなドメインの部分を指します。上記の正規表現は「参照元のドメインに chatgpt perplexity gemini 等の文字列が含まれていれば、このチャネルに分類する」という意味です。
正規表現の書き方そのものについては、以下の記事で詳しく解説しています。
入力できたら「適用」ボタン、続いて「チャネルを保存」ボタンを押します。
並び順を変えて優先度を最上位にする(最重要)
ここで、もう1つ絶対にやっておきたい設定があります。
チャネルグループの中のチャネルリストは、上から順に評価される仕組みです。GA4が流入元の情報を受け取ったとき、リストの上から順番に「この条件に当てはまるか」を判定し、最初に当てはまったチャネルに分類します。
ここに罠があります。例えば chatgpt.com からのアクセスは、デフォルト設定では「Referral(他のWebサイトからの流入)」のチャネル条件にも当てはまるのです。Referralがリストの上にあると、せっかく作った Generative AI のチャネルにたどり着く前に Referral として分類されてしまいます。

これを防ぐため、Generative AI チャネルをリストの最上位に移動させます。
- チャネルリストの右上の「並べ替え」ボタンをクリック
- リストの一番下の方にある Generative AI をドラッグして、一番上に移動
- 「適用」ボタンを押す

最後に、画面右上の「グループを保存」ボタンを押せば、チャネルグループ全体の設定が保存されます。
トラフィック獲得レポートで反映を確認
設定が反映されているかを、レポートで確認します。GA4の 「レポート > 集客 > トラフィック獲得」 に移動します。
最初に表示されているディメンションは「セッションのメインのデフォルトチャネルグループ」になっています。これをクリックすると、先ほど作った「デフォルトチャンネル&生成AI」が選択肢として現れるので、そちらをクリックします。

そうすると、レポートに「Generative AI」というディメンションの値が表示されるようになります。

さらに、このGenerative AIの内訳(個別のAI)を確認するには、行の検索窓に「Generative AI」と入力してEnterで絞り込み、左側のプラスボタンから「セッションの参照元/メディア」をディメンションとして追加します。ChatGPT・Perplexity・Geminiといった生成AIサービスがこのチャネルにまとまっていることが確認できます。

標準レポートでAIトラフィックを見やすくする
チャネルグループは作成しましたが、トラフィック獲得レポートを開くたびに毎回ディメンションを切り替えるのは手間です。標準レポートのデフォルト設定を変えて、最初から Generative AI を含むチャネルグループが表示されるようにしておきます。
トラフィック獲得レポートのカスタマイズ画面を開く
トラフィック獲得レポートを開いた状態で、画面右上の鉛筆アイコンをクリックします。これでレポートのカスタマイズ画面に入れます。

作成したチャネルグループをデフォルトに設定する
カスタマイズ画面の右側で「ディメンション」を選択します。ディメンション一覧に「デフォルトチャンネル&生成AI」(先ほど作ったチャネルグループ)があるので、その右側のメニューから「デフォルトに設定」をクリックします。

右側に小さく「デフォルト」と表示されればOKです。これで、レポートを開いたときにこのディメンションが最初から表示されるようになります。
「適用」ボタンを押して、画面右上の「保存 > 現在のレポートへの変更を保存」をクリックします。
レポートに変更を保存する
保存後、一度別のレポートに移動してから、もう一度トラフィック獲得レポートに戻ってみてください。最初から「デフォルトチャンネル&生成AI」のディメンションが選ばれた状態で開けるようになっています。

これで、GA4のレポートを開くたびに生成AIからのアクセスが何件あるかを一目で把握できる状態になりました。
探索レポートで深掘り分析する
標準レポートで全体像を把握できるようになったら、次は探索レポートで深掘り分析の方法を見ていきます。探索を使うと、AIサービス別のエンゲージメント率やキーイベント(コンバージョン)を比較できます。
新しい探索を作成しディメンションを設定する
GA4の左メニューから「探索」を開き、「空白」のテンプレートをクリックして新しい探索を作成します。

左側の「ディメンション」のプラスボタンをクリックして、検索窓で「生成AI」と入力します。候補に「セッションのデフォルトチャンネル&生成AI」が出てくるので、これにチェックを入れます。

同名のディメンションが「最初のユーザー」「セッション」「アトリビューション」などのバリエーションで複数表示されますが、本記事ではセッション軸で分析するので「セッションの〜」を選びます。
合わせて、流入元の内訳も見るために、検索窓で「メディア」と入力して「セッションの参照元/メディア」もチェック。「確認」ボタンで適用します。
指標を読み込む
次に右側の「指標」のプラスボタンを押して、以下の4つを選びます。
- セッション
- セッションのキーイベント率
- エンゲージメント率
- キーイベント(イベントカテゴリの中)
これらをすべて選択して「確認」を押すと、左側の指標エリアに読み込まれます。

設定の列を一番下までスクロールし、「値」のところをクリックして読み込んだ4指標を全部セットします。並び順は見やすいように調整してください。
チャネルグループでフィルタしてAIサービス別の傾向を見る
行のディメンションに「セッションのデフォルトチャンネル&生成AI」をセットすると、Generative AI の行が表示されます。

続いてAIサービスの内訳を見るため、設定列の一番下の「フィルタ」で「デフォルトチャンネル&生成AI」を選び、条件を「次と完全一致」にして値を「Generative AI」に絞り込みます。
そのうえで行のディメンションに「セッションの参照元/メディア」を追加すると、Generative AI チャネル内のAIサービス別の分布が見えます。

例えば私のサイトでは、エンゲージメント率にAIサービスごとに大きな差があります。Copilot は33%程度と低めですが、Perplexity や Felo は70%を超えていることが見て取れます。同じ「生成AI」と一括りにしても、サービスごとにユーザーの質は異なることがわかります。
過去12ヶ月間で、ChatGPTとPerplexityから1件ずつキーイベント(コンバージョン)が発生しているのも確認できました。サンプル数は少ないですが、「AI流入はCVに繋がる可能性がある」という事実を継続的に観察できる仕組みは、今後のサイト戦略を考えるうえで価値があります。
Looker Studioで継続モニタリングする
ここまでのGA4の設定で、AIトラフィックの「現状把握」はできるようになりました。最後に、継続的にモニタリングするためのダッシュボードを Looker Studio で作ります。GA4の管理画面とは違った、見やすい時系列ビジュアルで定点観測できます。

Looker Studio の基本操作については、以下の記事をご覧ください。
空のレポート作成とデータソース接続
Looker Studio を開いて、「空のレポート」を作成します。データソースの選択画面で「Google Analytics」を選び、対象のアカウントとプロパティを選択して「追加」を押します。

「自由形式かレスポンシブか」の選択肢が出ますが、本記事ではレスポンシブを使います。レポート左上の「無題のレポート」を「AIトラフィックモニタリング用」などのわかりやすい名前に変更しておきます。
積み上げ棒グラフを追加してディメンションを設定
上部メニューの「グラフを追加」から「積み上げ棒グラフ」を選びます。

右側のプロパティパネルで以下を設定します。
| 項目 | 設定値 |
|---|---|
| ディメンション | 年月(検索窓で「年」と入力して候補から選択) |
| 内訳ディメンション | セッションのデフォルトチャンネル&生成AI |
| 指標 | セッション |
内訳ディメンションを選ぶ際、同じ名前で「First user」「セッション」「(無印)」の3種類が出てきます。無印のものは使わず、「セッション」が付いたものを選んでください。
データの期間は、「デフォルトの期間フィルタ > カスタム > 詳細設定」で「今日からマイナス12ヶ月〜マイナス1日」のように設定すると、過去1年間の推移を見られます。
「生成AI vs AI以外」のグループフィールドを作成する
このままでは、AI以外(OrganicやReferralなど)のデータが大きすぎて、生成AIからのアクセスが小さく潰れてしまいます。生成AIとそれ以外を二分するためのフィールドを作ります。
設定メニューの「データソース」の左にある鉛筆マークをクリックして、データソースの編集画面を開きます。「フィールドを追加 > グループを追加」をクリックします。

以下のように設定します。
| 項目 | 設定値 |
|---|---|
| グループ名 | 生成AI vs AI以外 |
| グループの作成に使用するフィールド | セッションのデフォルトチャンネル&生成AI |
| 1つ目のグループ名 | 生成AI |
| 1つ目の条件 | 次に等しい:Generative AI |
| 残りの値を新しいグループとしてグループ化 | チェックを入れる |
| 残りの値のグループ名 | AI以外 |

「保存」を押すとフィールドが保存されます。グラフに戻り、内訳ディメンションを今作った「生成AI VS AI以外」に切り替えると、AIとそれ以外の2軸で見られるようになります。
スタイル調整で見やすく仕上げる
右側の「スタイル」タブをクリックして、以下を調整します。
- データラベルを表示:チェックを入れて数字を表示
- 配色 > 棒グラフでの順序:チェックを入れる
- 1番目の色(AI以外):目立たないグレーに変更
- 2番目の色(生成AI):濃い青のような目立つ色に変更

合わせて指標が「表示回数」に勝手に切り替わっている場合は、「セッション」に戻しておきます。

これで、月次の生成AIアクセスの推移が、見やすい青のハイライトで継続的にウォッチできる状態になりました。
AIサービス別の内訳グラフを追加する
最後に、ChatGPT・Gemini・Perplexity といったサービス別の内訳グラフも加えておきます。先ほど作ったグラフを右クリック > 複製でコピーします。複製したグラフにフィルタをかけます。右側のプロパティから「フィルタを作成」を押し、以下のように設定します。
| 項目 | 設定値 |
|---|---|
| フィルタ名 | 生成AIセッション |
| 条件項目 | セッションのデフォルトチャンネル&生成AI |
| 条件 | 次に等しい:Generative AI |

このフィルタを保存すると、グラフは生成AIからのセッションのみに絞り込まれます。最後に内訳ディメンションを「セッションの参照元/メディア」に切り替えると、AIサービス別の月次推移が見えます。

これで、「全体での生成AIの割合の推移」と「AIサービス別の伸び」の2つの視点から、自社サイトのAI流入をモニタリングできる状態になりました。
AI流入ユーザーの特徴と考察
私のサイトのデータを分析してみると、生成AI経由のセッションにはいくつか特徴的な傾向が見られます。
エンゲージメント率・滞在時間・セッションあたりPVは、AI流入ユーザーの方が他の流入と比べて低めです。特定ページだけを見てすぐ離脱する、「情報を取りに来ただけ」の行動が目立ちます。
これは裏を返せば、AI経由のユーザーは「目的が明確で、必要な情報にすばやくアクセスしたい」という傾向があるとも言えます。AI経由の流入には「回遊率を上げる」よりも、「ピンポイントで有益な情報を提示する」構成が向いているのかもしれません(ただし、この点で何か特別な対策をする必要はない、と私は考えています)。
少ないながら、AI経由でのキーイベント(コンバージョン)も発生しています。サンプル数が少ないので断定はできませんが、AI経由のCVは他チャネルよりも低めの傾向があります。AIを通じて事前に情報を取得してから訪問しているユーザーが多いため、サイト内での追加情報や検討プロセスを必要としないケースが多いのかもしれません。
ここで紹介したのはあくまで私のサイトのデータ(N=1)です。サイトのテーマ・読者層・コンテンツの性質によって傾向は変わります。本記事の手順で同じ分析を、ぜひ自社サイトでもやってみてください。
よくある質問(FAQ)
GA4でAI流入を確認する際によく寄せられる質問をまとめました。
AIからの流入が全くありません。何が問題ですか?
いくつかの要因があります。代表的なものを書いておきますので参考にされてください。
- コンテンツそのものの問題
AIが「引用する価値がある」と判断するコンテンツになっていますか。Web上に既に存在する情報の焼き直しや、独自の見解・データが含まれていない記事だと、AIから引用されにくい状態が続きます。 - コンテンツの構造やフォーマットの問題
AIは人間と同じようにコンテンツを「読む」のではなく、プログラム的に解析しています。HTMLの構造が整っているか(見出しタグ・箇条書き・表が適切に使われているか)を確認してください。 - AIのクローラーをブロックしている
サイトのrobots.txtなどでAIクローラーをブロックしていると、AIから参照されません。設定を確認してください。 - SPAなどAIがクロールしづらい仕組みを使っている
JavaScriptで動的にコンテンツを生成するSPA(Studio等)は、AIが認識できない場合があります。
記事の正規表現は今後もこのまま使えますか?
いいえ。記事執筆時点(2026年5月)での代表的な生成AIサービスを網羅したものなので、新しいAIサービスの登場や既存サービスのドメイン変更に応じて、定期的な更新が必要です。
|(パイプ)記号で区切って新しいサービス名を追加するだけでカスタマイズできます。
チャネルグループの並び順を変えないとどうなりますか?
chatgpt.com のような参照元は、デフォルトの状態だと 「Referral」のチャネル条件にも当てはまるため、Referralがリストの上にあると、Generative AIのチャネルにたどり着く前にReferralとして分類されてしまいます。並び順はGenerative AIを最上位にしておくのが必須です。
チャネルグループの設定は過去データにも反映されますか?
はい、過去のデータにも遡及して適用されます。設定した日以降のデータだけが分類されるのではなく、過去にAIから来ていたアクセスもまとめて Generative AI として分類し直されます。
まとめ:AI流入のモニタリングは「見るための仕組みづくり」から
ここまで、GA4でAIトラフィックを計測するための4つの可視化先(チャネルグループ/標準レポート/探索/Looker Studio)の設定手順を解説してきました。
AI流入は、現時点では全体の数%程度のサイトが多いと思います。私のサイトでも、累計のキーイベントは数件程度です。「すぐに大きな成果が出る」種類のチャネルではないのは事実です。
ただ、AIによる検索・推薦行動は今後どんどん一般化していきます。AI Mode導入後のGoogle検索の動向や、ChatGPT・Perplexityの利用拡大を考えると、AI流入が無視できないレベルになる前に「見るための仕組み」を作っておくことの価値は大きいと考えています。
加えて、AIに引用されているということは、オリジナリティが高いコンテンツである1つの基準にもなります。AIからのアクセスが全くないより、あった方が書き手としてのモチベーションも上がるはずです。
将来的には「情報利用に対する対価」が発生する可能性もあります。2025年7月にCloudflareが発表した「pay per crawl」という仕組みは、生成AIクローラーのアクセスに対して課金を求める動きの始まりです。noteもコンテンツがAI学習に使われた際にクリエイターへ報酬を支払うプログラムを開始しています。
こうしたAIクローラーによるWebの搾取」への反発が広がれば、中小サイトや個人にも利用料支払いの仕組みが拡張される可能性があります。そのとき、自社のどのページがどのAIから参照されているかというログは、「情報価値の証明」として機能するかもしれません。
本記事の手順で、まずはモニタリングの仕組みづくりから始めてみてください。



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