Seit der Demokratisierung der KI auf November 30, 2022 Die LLMs haben jeden Winkel des Content-Marketings erobert. Der Aufstieg der KI, der mit der Produktion einfacher Inhalte begann, verändert nun die Interaktion der Nutzer mit traditionellen Suchmaschinen.
Microsoft Copilot war der erste KI-Chatbot, der Quellenangaben durch die Einbindung von Links aus Originalinhalten machte. Als Diskussionen über Plagiate und Urheberrechtsverletzungen an Fahrt gewannen, begannen auch andere Plattformen mit ähnlichen Quellenangaben. Ich hatte außerdem die Ehre, einen AdPushup-Blog als eine der zitierten Referenzen in einer Antwort von Claude.ai zu sehen.
Viele Publisher sehen die Ergebnisse dieser Feinabstimmung der Quellenzuordnung. 63 % der Websites erhalten ab Februar 2025 LLM-Verkehr (Ahrefs). Die Digiday Der Artikel berichtete sogar über den sprunghaften Anstieg des ChatGPT-Verkehrs auf den Websites der Herausgeber. Und das ist noch nicht alles: Der Verkehr hat sich in diesem Jahr fast verdoppelt.
Hier ein Auszug aus dem Artikel:
Laut David Carr, Senior Insights Manager beim Datenanalyseunternehmen Similarweb, leitete ChatGPT im April 243.8 250 Millionen Besuche an 2025 Nachrichten- und Medien-Websites weiter, ein Anstieg von 98 % gegenüber den 123.2 Millionen Besuchen im Januar dieses Jahres.
Zu den Websites, die im April 2025 den größten Anstieg ihres Anteils am Referral-Traffic von ChatGPT verzeichneten, gehörten laut den Daten von Similarweb die BBC (plus 188.9 % seit Januar, mit rund 118,000 Besuchen), Fox News (plus 166.3 % mit rund 113,000 Besuchen) und The Independent (plus 157.7 % mit rund 80,000 Besuchen).
Wenn ich es schlussfolgern würde, würde derselbe ChatGPT, der den Traffic von den Publishern abgezogen hat, diesen nun auf deren Websites lenken. Das ist die ChatGPT-Vorherrschaft, das bei Verlegern und Content-Vermarktern am meisten Anklang findet.
Analysetools, die den KI-Verkehr anzeigen
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI in der Verlagsbranche zeigen viele Analysetools wie GA4 und Clarity AI Verkehr. Sogar CRMs wie HubSpot zeigen mittlerweile KI-zugeschriebene Aufrufe und Leads an.
Google Analytics 4
Google Analytics 4 zeigt seit Juli 2024 AI-Verkehr in der Kategorie „Referral“ an. Seit Oktober 2024 ChatGPT Der Verkehr wurde auch unter der Kategorie „Organischer Verkehr“ kategorisiert. Das Ereignis fällt mit der Einführung der ChatGPT-Suche zusammen, die Benutzern Folgendes bietet: Echtzeit, aktualisierte Antworten.
Außerdem ist es keine Mammutaufgabe, in GA4 nach KI-Verkehr zu suchen.
GA4 >> Berichte >> Lebenszyklus >> Akquisition >> Traffic-Akquise. Wählen Sie hier „Sitzungsquelle/-medium“ aus, um die AI-Traffic-Zuordnungen anzuzeigen. Da ich speziell den ChatGPT-zugeordneten Traffic überprüfen wollte, gab ich einfach „chatgpt.com“ in die Suchleiste ein.
Um auf den Digiday-Artikel zurückzukommen: Auch unsere Website verzeichnete in den letzten Monaten einen Anstieg des ChatGPT-Verkehrs. Zwischen dem vierten Quartal 4 und dem ersten Quartal 2024 verzeichneten wir einen Anstieg von rund 1 %, und die Zahlen steigen seitdem weiter an.
Hinweis: Die Daten für das 2. Quartal 2025 gelten bis zum 25. Juni 2025.
Für tiefere Einblicke können Sie einen benutzerdefinierten LLM-Bericht erstellen.
Benutzerdefinierter LLM-Bericht in GA4
Ein benutzerdefinierter LLM-Bericht in GA4 fungiert als dediziertes Dashboard zum Verfolgen und Analysieren des LLM-Verkehrs auf Ihrer Website.
1. Navigieren Sie im linken Menü zu „Erkunden“ und erstellen Sie eine neue „leere“ Erkundung.
2. Navigieren Sie zu „Segmente“ in der Spalte „Variablen“.
3. Klicken Sie auf „Neues Segment erstellen“ und wählen Sie „Sitzungssegment“ aus.
4. Navigieren Sie nun zu „Neue Bedingung hinzufügen“ und wählen Sie innerhalb von „Verkehrsquelle“ das Segment „Sitzungsquelle“ aus.
5. Klicken Sie auf „Filter hinzufügen“, wählen Sie „entspricht regulärem Ausdruck“ aus der Dropdown-Liste und geben Sie den folgenden Wert ein:
.*chatgpt.com.*|.*perplexity.*|.*copilot.microsoft.com.*|.*openai.com.*|.*gemini.google.com.*|.*claude.ai.*|.*aitastic.app.*|.*bnngpt.com.*|.*writesonic.com.*|.*copy.ai.*|.*chat-gpt.org.*|.*claudebot.*|.*ai2bot.*|.*ai2bot-dolma.*|.* chatgpt-user.*|.*claude-web.*|.*gptbot.*|.*mistral.ai.*|.*cohere.ai.*|.*huggingface.co.*|.*anthropic.com.*|.*chatglm.cn.*|.*baichuan-ai.com.*|.*zhipu.ai.*|.*palm-ai.google.com.*|.*gemini-api.google.com.*|.*xiaoice.com.*|.*quora.com/ poe.*|.*my-ai.snapchat.com.*|.*deepl.com.*|.*you.com.*|.*yiyan.baidu.com.*|.*ai.baidu.com.*|.*amazonbedrock.*|.*anth ropic-api.com.*|.*open-assistant.io.*|.*huggingchat.com.*|.*forefront.ai.*|.*character.ai.*|.*chat.suno.com.*|.*deep mind.com.*|.*microsoftazure.ai.*|.*phind.com.*|.*pi.ai.*|.*komo.ai.*|.*vicuna.ai.*|.*firefly.adobe.com.*|.*grok.x.com.*|.*coze.com.*|.*x.ai.*|.*bard.google.com.*|.*lighton.ai.*|.*spellbook.rossintelligence.com.*|.*notion.so/ai.*|.*w ordtune.com.*|.*syntesia.io.*|.*hyperwriteai.com.*|.*sap.ai.*|.*reka.ai.*|.*app.loora.ai.*|.*uminal.org.*|.*alphacode.google.com.*|.*ai21.com.*|.*openrouter.ai.*|.*magical.team.*|.*useblackbox.io.*|.*ai-coustics.com.*|.*chinchilla.a i.*|.*d-id.com.*|.*wav.ai.*|.*openchat.so.*|.*floydhub.com.*|.*bing.com/chat.*|.*copilot.azure.com.*|.*turing.microsoft.com.*|.*cosmos.microsoft.com.*|.*orca.microsoft.com.*|.*phi.microsoft.com.*|.*megatron.microsoft.com.*|.*jarvis. microsoft.com.*|.*maia.microsoft.com.*|.*googleother.*|.*gemini.google.com.*|.*palm.google.com.*|.*bard.google.com.*|.*gemini-api.google.com.*|.*alphacode.google.com.*|.*deeplearning.google.*|.*vertexai.google.com.*|.*ai.google.com. *|.*deepmind.google.com.*|.*cloud.google.com/ai.*|.*google-extended.*|.*googleother-image.*|.*googleother-video.*|.*cloud.google.com/vertex-ai.*|.*research.google.com/ai.*|.*ml.googleapis.com.*|.*tensor.google.com.*|.*t5.google.com.* |.*deepseek\.com.*
Und klicken Sie auf „Übernehmen“.
6. Wenn Sie fertig sind, navigieren Sie zu „Dimensionen“ und wählen Sie „Sitzungsquelle/-medium“ aus.
7. Navigieren Sie nun zu „Metriken“ und fügen Sie Ereignisse wie Gesamtzahl der Benutzer, Schlüsselereignisse, Ansichten oder Sitzungen als Ihre Metriken hinzu.
Dies ermöglicht konfigurierbare Analysen für Ihre Explorationsberichte. Es eignet sich perfekt, um tiefer in das KI-Benutzerverhalten einzutauchen, ohne die Darstellung der Daten in Ihren üblichen Berichten zu ändern.
Microsoft Klarheit
Neben Google Analytics 4 zeigt Microsoft Clarity nun auch KI-zugeschriebenen Traffic in der Kategorie „Referral“ an. Er ist im Clarity Dashboard unter dem Reiter „Referral“ sichtbar.
Plattformen für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM).
Sogar CRM-Systeme wie HubSpot zeigen mittlerweile KI-basierte Aufrufe an. HubSpot geht sogar noch einen Schritt weiter und gibt KI als Quelle für generierte Leads an. Dies unterstreicht deutlich die tiefe Verbreitung von KI im Marketing. Man könnte es sogar als einen entscheidenden Moment im LLM-Verkehr bezeichnen.
Wie wertvoll ist LLM Traffic?
Aber ist dieser Traffic wirklich wertvoll? Google und Microsoft behaupteten zunächst, dass KI-generierte Zitate zu qualitativ hochwertigeren Klicks führen. Doch eine Studie von Dan Taylor von SALT.agency hat das Gegenteil bewiesen. Die Nuancen des Berichts werden jedoch ein klareres Bild vermitteln.
Der LLM-Verkehr (KI-Verkehr) in bestimmten Sektoren wie Verlagswesen, Gesundheit und Immobilien hat höhere Engagement im Vergleich zum durchschnittlichen organischen Verkehr. Das Gesamtengagement des LLM war jedoch im Vergleich zum traditionellen organischen Verkehr deutlich geringer. Andererseits zeigt eine Studie von Knoten stellte fest, dass der LLM-Verkehr im Vergleich zum organischen Suchverkehr, der beim 2-Fachen lag, zu Conversions führte und damit den doppelten Verkehrsanteil erzielte.
Je mehr Daten Sie sammeln, desto widersprüchlicher werden Ihre Schlussfolgerungen. Das ist durchaus verständlich, da sich der LLM-Verkehr noch in der Anfangsphase befindet und sein Verhalten noch nicht umfassend untersucht wurde.
SaaS stach jedoch in der Masse der Konversionsraten hervor. Die Daten zeigen deutlich, dass die SaaS-Konversionsraten zwischen LLMs (6.69 %) und organischen (6.71 %) Traffic-Quellen nahezu identisch sind. Der Unterschied beträgt kaum 0.02 %. Auch hier handelt es sich nicht um ein erkennbares Muster und sollte als Ausnahme betrachtet werden.
Dennoch zeigen die SaaS-Zahlen bestimmte Nutzerverhalten auf, die eine nähere Untersuchung wert sind. Zunächst einmal sind LLMs/KI-Chatbots hauptsächlich für die Recherche und die Beantwortung von Informationsanfragen konzipiert. Kurz gesagt, sie eignen sich ideal für Recherchen, die viel Lesestoff erfordern.
SaaS ist einer der Bereiche, in denen die Produktrecherche eines Nutzers seine Kaufabsicht bestimmt. Nutzer sind wissenshungrig und investieren gerne Zeit, um sich umfassend über ein Produkt zu informieren. Anders als bei B2C-Nutzern, bei denen Preis und Optik die Kaufentscheidungen bestimmen, kaufen SaaS-Nutzer basierend auf dem tatsächlichen Wert des Produkts.
Wenn ein Publisher einen Werbepartner sucht, um Header Bidding oder für App-Monetarisierung, würden sie einfach fragen: „Welches ist das beste ad tech Unternehmen für Header Bidding?“. In solchen Fällen fungiert das LLM-Modell als persönlicher Produktberater und verweist auf Vergleichsblogs, Fallstudien, ausführliche Anleitungen oder E-Books.
Dies ist genau die Art von strukturiertem Inhalt, in den SaaS-Marken investieren und auf den sich LLMs für ihre Ergebnisse verlassen.
Man kann mit Sicherheit sagen, dass einer den technischen, ausführlichen Inhalt erstellt und der andere ihn bereitstellt.
KI-Suchüberwachungstools für tiefere Einblicke
Bei genauerem Hinsehen entdeckte ich mehrere zusätzliche Tools, die speziell den KI-Verkehr auf einer Website verfolgen und analysieren. Einige davon sind:
Peec AI
Peec AI ist eine KI-Monitoring-Plattform, die eine umfassende Palette KI-gestützter Lösungen für Marken und Publisher bietet, die ihren KI-Traffic steigern möchten. Das Dashboard bietet detaillierte Einblicke, von Eingabeaufforderungen und Quellen bis hin zu Erwähnungen. Es bietet außerdem Branchenrankings und Wettbewerbsanalysen – ein lohnenswertes Angebot.
Otterly.AI
Otterly.ai ist eine weitere Plattform, mit der Websites ihren KI-Traffic optimieren können. Der Schwerpunkt der Plattform liegt auf LLM-Traffic aus drei Hauptquellen: ChatGPT, Google Gemini und Perplexity.ai. Genau wie Peec AI informiert sie Sie auch darüber, in welcher Eingabeaufforderung Ihr Website-Link angezeigt wurde.
Tiefgreifende KI
Tiefgreifende KI deckt im Vergleich zu Otterly.ai mehr Bereiche ab, indem es auch LLM-Verkehr von Microsoft Copilot anspricht. Genau wie Peec AI bietet es ein detailliertes und intuitives Dashboard, das Marken-Branchenrankings, Themen, Zitate und das spezifische LLM anzeigt. Sie können Ihre Website mit Profound AI analysieren, bevor Sie sich für eine Demo entscheiden, um einen Überblick darüber zu erhalten, für welches Keyword Ihre Website aktuell LLM-optimiert ist.
Key Take Away
- Laut Digiday hat sich der KI-basierte Traffic von ChatGPT in diesem Jahr fast verdoppelt. Dies ist für Publisher von Vorteil, da diese Entwicklung einen weiteren Bereich bietet, an dem sie arbeiten und ihre Sichtbarkeit erhöhen können.
- Analysetools wie Google Analytics 4 und Microsoft Clarity zeigen LLM-Verkehr bereits im Bereich „Verweis“ an. Sie können die Berichterstattung jedoch durch die Erstellung benutzerdefinierter Berichte optimieren.
- HubSpot, eine CRM-Plattform, zeigt nun auch LLM-zugeordnete Seitenaufrufe an. Darüber hinaus wird ChatGPT als ursprüngliche Quelle für Leads zugeordnet.
- Derzeit ist der durchschnittliche LLM-Traffic im Vergleich zum traditionellen organischen Traffic weniger ansprechend. In der SaaS-Branche sieht das jedoch anders aus: Die LLM-Traffic-Conversions sind nahezu identisch mit denen des organischen Traffics. Dieses Phänomen ist auf die Kaufabsicht des Nutzers zurückzuführen, die durch umfangreiche und detaillierte Forschungsdaten gesteuert wird – eine Eigenschaft, die LLMs auszeichnet.
- Es sind mehrere KI-Suchüberwachungsplattformen entstanden, darunter Peec AI, Profound AI und Otterly.ai, die differenzierte Einblicke in den LLM-Verkehr und Strategien für dessen Wachstum bieten.
Häufig gestellte Fragen
Sie können den LLM-Verkehr mit verschiedenen Analysetools wie Google Analytics 4 oder Microsoft Clarity verfolgen. Für detaillierte Einblicke empfiehlt sich jedoch die Nutzung von KI-Suchüberwachungstools wie Peec AI oder Profound AI.
Die UTM-Quelle von ChatGPT lautet „utm_source=chatgpt.com“. UTM-Parameter sind spezielle Codes am Ende von URLs, die es Google Analytics ermöglichen, zu verfolgen, wie Besucher auf Ihre Website gelangen. Konkret identifiziert utm_source den Namen der Website, App, Publikation, Ad-Netzwerkoder eine andere Entität, die den Datenverkehr gesendet hat.
ChatGPT verwendet ein großes Sprachmodell (LLM) namens GPT-4 Turbo. Dieses Modell ist eine aktualisierte Version der ursprünglichen GPT-Reihe und bietet multimodale Funktionen über GPT-4 Vision, verbesserte Verarbeitungsleistung und verbesserte Genauigkeit.
Es ist ganz einfach, den Referral-Traffic von ChatGPT zu verfolgen. In GA4 können Sie den GPT-Traffic in der Traffic-Akquise anzeigen, indem Sie unter Traffic-Quelle die Dimension „Sitzungsquelle/Medium“ auswählen. In Microsoft Clarity müssen Sie nicht viel navigieren. Der Traffic ist im Dashboard unter dem Reiter „Referral“ sichtbar.
