GA4 ile AI Trafiğini Takip Etme Rehberi
Google Analytics 4 (GA4), kullanıcı davranışlarını daha derinlemesine analiz edebilmek için gelişmiş bir altyapı sunar. Günümüzde özellikle AI destekli trafik kaynaklarının artması, bu trafiğin doğru sınıflandırılmasını ve raporlanmasını zorunlu kılmıştır. Chatbotlar, yapay zeka tarayıcıları veya ChatGPT gibi platformlardan gelen ziyaretçilerin gerçek kullanıcı mı yoksa yapay bir model mi olduğunu ayırt etmek, özellikle dönüşüm ve pazarlama stratejileri açısından kritik hale gelmiştir.
Bu rehberde, GA4 platformu üzerinden AI kaynaklı trafiği nasıl tespit edebileceğinizi, nasıl raporlayabileceğinizi ve bu veriler ışığında nasıl kararlar alabileceğinizi detaylı şekilde inceleyeceğiz. Özellikle ChatGPT, Perplexity, Claude ve benzeri platformlardan gelen ziyaretlerin veri analitiği açısından neler ifade ettiğini anlamak isteyen dijital pazarlamacılar için önemli bir kaynak olacak.
AI Trafiği Nedir ve Neden Takip Edilmelidir?
AI trafiği, yapay zeka tabanlı araçlar veya servisler aracılığıyla bir web sitesine yönlendirilen ziyaretleri tanımlar. Bu trafik, kullanıcıların doğrudan bir arama motorundan değil; örneğin bir AI asistanından ya da LLM (Large Language Model) entegreli bir araçtan siteye ulaşmasıyla oluşur. Bu tarz ziyaretlerin sayısı gün geçtikçe artmakta ve özellikle B2B, bilgi odaklı içerik sitelerinde önemli bir yer tutmaktadır.
AI trafiğini takip etmek, kullanıcı niyetini daha doğru anlamak ve pazarlama stratejilerini buna göre şekillendirmek açısından oldukça önemlidir. Çünkü bu trafik genellikle yüksek etkileşimli, bilgi arayışında olan ve dönüşüm potansiyeli taşıyan kullanıcılardan oluşur. Ancak, gelen her AI yönlendirmesinin gerçek bir insan tarafından mı yoksa sistematik bir bot tarafından mı geldiğini ayırt etmek gerekir.
Chatbotlar, LLM’ler ve AI Browserlar Üzerinden Gelen Trafik
ChatGPT, Bing Copilot, Claude ve benzeri yapay zeka sistemleri, kullanıcılara bilgi verirken sitenize doğrudan bağlantı verebilir. Bu da LLM tabanlı yönlendirme trafiği oluşturur. Ayrıca bazı kullanıcılar, Brave veya Arc Browser gibi AI destekli tarayıcılar aracılığıyla sayfaları ziyaret eder. Bu yönlendirme kaynakları, klasik “organic” trafik gibi görünse de aslında AI kaynaklı özel bir segment oluşturur.
GA4’te AI Trafiğini Ayırt Etmenin Yolları
AI trafiğini GA4’te takip edebilmek için, gelen oturumları özel filtrelerle ve segmentlerle analiz etmek gerekir. Çünkü bu trafik, klasik kullanıcı alışkanlıklarından farklı davranışlar gösterebilir. Örneğin, sayfa etkileşimi kısa sürebilir, dönüşüm sağlamayabilir ama bilgi tüketimi odaklı olabilir.
Bu ayrımı yapmak, GA4 raporlarında AI kaynaklı trafiğin davranışlarını diğer kullanıcı gruplarından ayırmanızı sağlar. Böylece kampanyaları optimize ederken ya da sayfa deneyimlerini geliştirirken daha sağlıklı kararlar alabilirsiniz.
Kullanıcı Aracı (User Agent) Verilerinin Analizi
GA4’ün doğrudan User Agent verilerini göstermemesi nedeniyle bu analiz, genellikle BigQuery bağlantısıyla mümkündür. AI tarayıcılar ve bazı LLM yönlendirmeleri, kendilerine özgü user agent bilgileri ile gelir. Örneğin ChatGPT üzerinden gelen bazı ziyaretlerde chat.openai.com referansı yer alabilir.
Trafik Kaynağı ve Medium Filtreleri
AI kaynaklı trafik genellikle Referral, Organic ya da Direct gibi görünse de source alanı çoğunlukla ChatGPT, Perplexity, Arc Browser gibi araçların domainlerini içerir. GA4’te bu kaynakları filtreleyerek ayırabilmek için Looker Studio üzerinde özel regex filtreleri kullanmak büyük kolaylık sağlar.
Aşağıdaki regex formülü ile en yaygın AI yönlendirme kaynaklarını tek seferde filtreleyebilirsin:
REGEXP_MATCH(Source, ".*(chat\\.openai\\.com|perplexity\\.ai|arc\\.net|you\\.com|phind\\.com|copilot\\.microsoft\\.com).*")
Bu filtreyi Looker Studio’da bir filtre (filter) ya da calculated field olarak kullanarak, yalnızca AI yönlendirmeli oturumları analiz edebilirsin. Ayrıca GA4’te utm_source parametreleriyle etiketlenmiş özel kampanyaların varsa regex’e bu kaynakları da ekleyerek genişletebilirsin:
REGEXP_MATCH(Source, ".*(chatgpt|openai|perplexity|you\\.com|arc|copilot).*")
Parametrelerle Gelen Özel AI Trafiğinin İzlenmesi (utm_source=chatgpt vb.)
Bazı AI yönlendirmeleri UTM parametreleri taşıyabilir. Eğer içeriklerinizi AI modellerine özel olarak optimize ediyorsanız, paylaştığınız linklerde utm_source=chatgpt, utm_medium=ai gibi parametreler tanımlayarak bu ziyaretleri doğrudan raporlayabilirsiniz. Böylece özel AI kampanya analizleri yapmak mümkün hale gelir.
GA4 İçinde AI Trafiğini Takip Etmek İçin Özel Raporlama
GA4, özel keşif raporları ve segmentlerle derinlemesine analizler yapmanızı sağlar. AI trafiğini izole edip davranışlarını ve dönüşüm oranlarını ayrı olarak analiz ederek stratejik içgörüler üretebilirsiniz. Özellikle hangi sayfaların AI yönlendirmeleriyle daha fazla görüntülendiğini görmek, içerik stratejisini güçlendirir.
Bu tarz raporlar sayesinde, AI trafiğinin dönüşüm hunisine etkisi, sayfa görüntüleme süresi gibi metriklerde farklılık gösterip göstermediğini anlamak kolaylaşır.
Özel Keşif (Exploration) Raporları ile Görselleştirme
Exploration (Keşif) raporları üzerinden AI trafik kaynaklarını özel olarak segmentleyip tablo, grafik ya da kohort analizleri şeklinde görselleştirebilirsiniz. Özellikle “Free Form” ve “Funnel Exploration” raporları, AI trafiğinin dönüşüm oranları üzerindeki etkisini görselleştirmek için çok değerlidir.
Segment Oluşturma ile AI Kaynaklı Kullanıcıları İzleme
GA4’te source ve medium temelli segmentler oluşturarak AI kaynaklı kullanıcıları ayrıştırabilir ve bu kullanıcılara ait davranış verilerini raporlayabilirsiniz. Ayrıca segmentleri karşılaştırmalı analizlere dahil ederek AI vs. klasik trafik karşılaştırmaları yapılabilir.
Filtreli Gerçek Zamanlı Trafik Analizi
Gerçek zamanlı raporlarda, source filtresi üzerinden anlık olarak AI yönlendirmelerinden gelen kullanıcıları görüntüleyebilirsiniz. Bu özellik, özellikle canlı kampanyalarda veya içerik anında AI asistanlara yansıdığında etkileşimi anlık olarak analiz etmek için faydalıdır.
Gelecek Perspektifi: AI Trafiği Artarken GA4 Nasıl Evrilecek?
Giderek daha fazla trafik, klasik arama motorlarından değil; AI modelleri üzerinden gelecek. Bu da pazarlamacıları ve veri analistlerini, AI trafiğini daha iyi ayırt edebilecek izleme sistemleri kurmaya itiyor. GA4, bu değişime karşı hâlâ sınırlı olsa da, veri mimarisi ve BigQuery desteğiyle uyarlanabilir durumda.
Bu kapsamda AI trafiğini etkin biçimde anlamak, içeriklerin AI sistemleriyle nasıl etkileşim kurduğunu gözlemlemek ve buna göre yeni optimizasyon stratejileri belirlemek önem kazanıyor.
Google’ın AI Botları Tanıma Stratejileri
Google, tarayıcı botlarını tespit etme konusunda yıllardır güçlüdür. Ancak AI yönlendirme trafiği çoğu zaman bir bot değil, gerçek bir kullanıcı eylemiyle tetiklendiği için farklı işlenir. Bu nedenle Google’ın AI kaynaklı organik etkileşimleri ayırt etme yönünde yeni çözümler geliştirmesi bekleniyor.
Veri Temelli AI İçerik Etkileşim Analizi
GA4 üzerinden toplanan kullanıcı davranış verileri, AI tarafından yönlendirilen trafiğin hangi içerikleri daha çok tercih ettiğini ortaya koyabilir. Bu analiz, AI’ya optimize edilmiş içeriklerin daha fazla görünürlük kazanmasına yardımcı olur.
Yapay Zeka Trafiği İçin GA4 + Server-Side Tracking İmkanları
AI botlarının veya yönlendirmeli trafiklerin daha net ayrıştırılması için server-side tagging yöntemleri kullanılabilir. Google Tag Manager Server-Side yapısı ile, kullanıcı kaynaklarını daha detaylı sınıflandırmak ve özel loglar üzerinden yapay zeka trafiğini analiz etmek mümkün hale gelir.
