GA4でAIからの流入を計測する方法｜ChatGPT・Gemini経由を可視化

AIからの流入とは、ChatGPTやGeminiなど生成AIの回答内に表示されたリンクを経由して、サイトに訪れるアクセスのことです。GA4では、参照元（セッションの参照元）と、2026年に追加された新チャネル「AI Assistant」で確認できます。

「ChatGPTから自社サイトにどれくらい人が来ているのか」と聞かれて、すぐに数字で答えられる担当者はまだ多くありません。検索エンジンからAIへとユーザーの情報収集行動が変わりつつあるいま、AI経由の流入を正しく測れる状態を作ることは、LLMO（AI検索最適化）に投資すべきかどうかを判断する出発点になります。

本記事では、GA4の標準レポートで今すぐAIからの流入を確認する手順から、探索レポートでの深掘り分析、そして自動分類では拾えないAI流入を漏れなく捕捉する方法まで、当サイトの実測データに基づいて解説します。

GA4の基本操作から学びたい方は、「GA4の使い方完全ガイド」もあわせてご覧ください。

GA4で見られる「AIからの流入」とは？2つの種類を理解する

AI経由のアクセスとひと口に言っても、GA4上での見え方はまったく異なります。まずこの区別を押さえておかないと、計測できないものを探し続けたり、数字の意味を取り違えたりすることになるため、最初に整理します。

参照元で特定できる流入（ChatGPT・Geminiなどチャット型AI）

ChatGPTやGemini、PerplexityといったチャットAIは、それぞれ独自のドメイン上で動いています。回答内のリンクをクリックしてサイトに遷移すると、遷移元のドメインが参照元（セッションの参照元）として記録されるため、GA4で「どのAIから来たか」を特定できます。

主要なAIサービスと参照元ドメインの対応は次のとおりです。

これは代表的なドメインのみの抜粋です。実際には旧ドメインや派生ドメインにも散らばります（詳細は「AI Assistantチャネルでは拾えないAI流入がある」の分類表で解説します）。

特定できない流入（AI Overviews・AIモードはGoogle検索と同じ扱い）

一方、Google検索結果の上部に表示されるAI Overviews（AIによる概要）や、GoogleのAIモード経由のクリックは、GA4では特定できません。これらはGoogle検索と同じドメイン上で動作するため、参照元は通常の検索と同じ「google / organic」として記録され、区別する方法がGA4の仕様上用意されていないためです。

つまり、「AI Overviewsからの流入がどれくらいあるか」をGA4で直接測ることはできず、GA4で測れるのはチャットAI経由の流入です。AI検索面での露出・引用状況は、Google Search ConsoleやAI可視性の計測ツールと組み合わせて把握することになります。

GA4の新チャネル「AI Assistant」とは？仕様と見方

これまでチャットAI経由の流入は、参照サイトからの流入としてReferralチャネルに混ざって計上されていました。AI Assistantチャネルの登場により、生成AI経由のセッションを他のチャネル（Organic Search・Paid Searchなど）と並べて比較できるようになり、AI経由の流入が標準レポートでひと目でわかるようになったのは大きな前進です。

AI Assistantチャネルの分類条件

AI Assistantチャネルには、ChatGPT・Gemini・ClaudeなどGoogleがあらかじめ定義した生成AIサービスの参照元からのセッションが自動分類されます。ポイントは次の3つです。

• 自動分類：設定や実装は不要で、GA4が参照元を判定して自動で振り分けます
• 定義済みの参照元に限定：Googleが定義したリストに含まれる参照元だけが対象です。リスト外のAI経由アクセスは従来どおりReferralに分類されます
• クリックが前提：AIの回答内で自社が言及されただけではセッションは発生しません。計測されるのは、ユーザーがリンクをクリックしてサイトに訪れた場合のみです

どのレポートで確認できるか

AI Assistantチャネルは、デフォルトチャネルグループを使うすべてのレポートで確認できます。もっとも手軽なのは次の2つです。

1. レポート ＞ 集客 ＞ トラフィック獲得：「セッションのデフォルトチャネルグループ」の一覧に「AI Assistant」の行が表示されます
2. レポート ＞ 集客 ＞ ユーザー獲得：初回訪問のチャネルとして「AI Assistant」を確認できます

なお、チャネルが表示されるのはAI経由のセッションが実際に発生している場合のみです。「AI Assistantの行が見当たらない＝計測できていない」とは限らず、単にまだ流入がない（または後述の理由でReferralに分類されている）可能性があります。

【標準レポート】AIからの流入を確認する手順

設定や実装は一切不要で、いま使っているGA4の画面だけで完結します。まずはこの方法で、自社サイトにAI経由のアクセスが来ているかを確かめてみましょう。

トラフィック獲得レポートで参照元別に確認する

1. 「トラフィック獲得」を開く：GA4の左メニューから「レポート」を開き、「集客 ＞ トラフィック獲得」を選択します
2. ディメンションを切り替える：表の左上にあるディメンション名（初期状態では「セッションのデフォルトチャネルグループ」）をクリックし、「セッションの参照元/メディア」に切り替えます
3. chatgptで絞り込む：表の上にある検索窓に「chatgpt」と入力します。「chatgpt.com / referral」の行が表示されれば、ChatGPT経由の流入が発生しています
4. 他のAIも同様に確認する：「gemini」「perplexity」「claude」「copilot」と入力し、AIごとのセッション数・エンゲージメント・キーイベント数を確認します

検索窓で絞り込めるのは一度に1つの条件だけなので、この方法は「AIごとに個別に見る」使い方になります。複数のAIをまとめて集計したい場合は、後述の探索レポートか、チャネル単位での確認が向いています。

なお、参照元・メディア・チャネルといった集客ディメンションの意味を整理しておきたい方は、「GA4のセッションとは？数え方と参照元の仕組み」もあわせてご覧ください。

AI Assistantチャネルでまとめて確認する

個別のAIではなく「AI経由の合計」をざっくり把握したい場合は、チャネル単位で見るのが手軽です。

1. 「トラフィック獲得」を開く：ディメンションは初期状態の「セッションのデフォルトチャネルグループ」のまま使います
2. AI Assistant行を探す：一覧から「AI Assistant」の行を探します。この行が、Googleの定義に基づいて自動分類された生成AI経由のセッションです
3. 他チャネルと比較する：Organic SearchやReferralと並べて、セッション数・キーイベント数・エンゲージメント率を比較します

チャネル単位の確認は手軽な反面、前述のとおり「定義外の参照元はReferralに残る」「2026年6月より前のデータは遡及されない」という2つの限界があります（詳細は次々章で解説します）。日常のざっくり確認はチャネル、正確な集計は参照元ベース、と使い分けるのがおすすめです。

【探索レポート】AI流入を正規表現で深掘り分析する手順

標準レポートでは「どのAIから来たか」まではわかりますが、「AI経由でどのページが読まれ、成果につながったのか」までは追いにくいのが実情です。そこで使うのが探索レポートです。

探索レポートの設定手順（ディメンション・指標・フィルタ）

1. 自由形式を開く：左メニューから「探索」を開き、「自由形式」を選択します
2. 変数を読み込む：ディメンションに「セッションの参照元」「ランディングページ＋クエリ文字列」、指標に「セッション」「キーイベント」「総ユーザー数」を読み込みます
3. 行と値に配置する：設定パネルの「行」に「セッションの参照元」、「値」に「セッション」「キーイベント」を配置します
4. フィルタを設定する：「フィルタ」に「セッションの参照元」を追加し、マッチタイプで「正規表現に一致」を選択して、次項のパターンを貼り付けます

コピペで使える正規表現パターン

当サイトで実測検証している分類ルールをもとにした、AI参照元をまとめて抽出する正規表現です。GA4の「正規表現に一致」は参照元の文字列全体との完全一致で判定されるため、各AIの参照元ドメインをフルスペルで列挙しています。

chatgpt\.com|chat\.openai\.com|openai|gemini\.google\.com|bard\.google\.com|aistudio\.google\.com|notebooklm\.google\.com|vertexaisearch\.cloud\.google\.com|perplexity\.ai|perplexity|claude\.ai|claudeusercontent\.com|copilot\.com|copilot\.microsoft\.com|copilot|edgeservices\.bing\.com|manus\.im|grok\.com|x\.ai|felo\.ai|genspark\.ai|genspark\.com|you\.com|poe\.com|deepseek\.com|chat\.deepseek\.com|chat\.mistral\.ai|meta\.ai

ChatGPTの旧ドメイン（chat.openai.com）、Geminiの回答内引用リンク（vertexaisearch）、Claudeの共有ページ（claudeusercontent.com）といった派生経路まで含めているのがポイントです。主要5サービスのドメインだけで絞ると、当サイトの実測ではAI流入全体の約1割が漏れます。

特定のAIだけを深掘りしたい場合は、必要な部分だけを抜き出して使ってください（例：ChatGPTのみなら chatgpt\.com|chat\.openai\.com|openai ）。

AI経由で読まれているページ・CVの確認方法

「行」を「ランディングページ＋クエリ文字列」に差し替えると、AI経由の入口ページ一覧に変わります。ここで見るべきは次の2点です。

• どのページがAIの回答に引用されて流入を生んでいるか：AI経由の入口ページは、AIがそのテーマの情報源として自社サイトを参照している証拠です。LLMO施策の「勝ちページ」を特定できます
• AI経由セッションがキーイベントにつながっているか：キーイベント列を見れば、AI流入が問い合わせや資料請求などの成果に貢献しているかを判断できます

「行」に「セッションの参照元」と「ランディングページ＋クエリ文字列」の両方を配置すれば、「どのAIから・どのページに・何件」のクロス集計になります。

なお、探索レポートはGA4のデータ保持設定（最大14ヶ月）の影響を受けるため、それより前に遡った長期分析はできません。長期推移の追い方は「AI流入を継続的にモニタリングする方法」で解説します。

ちなみに、GA4のデータをAIに分析させる逆方向の活用については、「GA4をAIで分析する方法」で詳しく解説しています。

AI Assistantチャネルでは拾えないAI流入がある｜実データで検証した分類ルール

AI Assistantチャネルは便利ですが、この数字だけを見てAI流入を判断すると実態を見誤ります。当サイトのGA4実データで検証した結果をもとに、具体的にどこに漏れがあるのかを解説します。

Referralに散らばるAI参照元の具体例（AIプラットフォーム分類表）

AI経由のアクセスは、実際には主要ドメイン以外の参照元からも発生しています。当サイトの実測で確認できた参照元を整理した分類表が次のとおりです。

※2026年8月時点の当サイト実測に基づく分類です。

とくに見落とされやすいのは次の3つです。いずれも当サイトで実際に流入を確認しています。

• vertexaisearch.cloud.google.com：Geminiの回答内に表示される引用リンク経由のアクセス。参照元名からはGemini経由と気づきにくい代表例です
• claudeusercontent.com：Claudeで共有されたArtifacts（成果物ページ）経由のアクセス
• notebooklm.google.com：NotebookLMのソースリンク経由のアクセス

当サイトの実測では、参照元ベースの分類ルールで捕捉したAI流入のうち、AI Assistantチャネルに分類されていたのは9割弱でした。つまり1割強のAI流入は、チャネルだけを見ていると「ただの参照トラフィック」としてReferralに埋もれます。分類は参照元ドメインに基づく機械判定のため、AIサービス側の仕様変更で新しい参照元が現れた場合は、ルールの更新も必要になります。

2026年6月以前のデータは遡及されない（長期推移が集計できない）

もう1つの見落としがちな限界が、過去データへの遡及がないことです。

チャネルの定義はデータの処理時に適用されるため、AI Assistantチャネルが登場する前に記録されたセッションは、Referralに分類されたまま変わりません。当サイトの実測でも、AI Assistantチャネルにデータが入りはじめたのは2026年6月上旬からで、それより前のAI経由セッションはすべてReferralのままです。

この仕様がもたらす実務上の問題は、チャネル単位では過去12ヶ月の推移やYoY（前年同月比）の集計ができないことです。「AI流入は1年前と比べてどれくらい増えたのか」という、LLMOの投資判断でもっとも知りたい問いに、AI Assistantチャネルは答えられません。

解決策はシンプルで、チャネルではなく参照元ベースで集計することです。参照元（セッションの参照元）はデータが記録された時点から変わらないため、上記の分類表を使えばチャネル登場前のデータにも同じルールを適用でき、過去にさかのぼった一貫性のある推移を集計できます。

アプリ経由・ノーリファラー…そもそも捕捉できない流入

最後に、参照元ベースでも捕捉できない流入があることも知っておきましょう。

• スマホアプリ経由：ChatGPTアプリなどからの遷移は参照元情報が引き継がれない場合があり、その場合はDirect（ノーリファラー）として計上されます
• 参照元が(not set)になるケース：ブラウザやOSの仕様により参照元が欠落することがあります

つまり、GA4で見えているAI経由の数字は「少なくともこれだけはある」という下限値です。実際のAI経由流入は、レポート上の数値より多い可能性が高いと捉えておくのが正確です。

実データで見るAIからの流入の実態

「AIからの流入はどれくらいあるのが普通なのか」という目安がないと、自社の数字を見ても多いのか少ないのか判断できません。参考値として、当サイトの実測傾向を比率ベースで公開します。

• サイト全体に占めるAI経由セッションの割合：1年前は約0.7％、直近月は約1.4％と約2倍に増加。とくに2026年春以降、増加ペースが上がっています
• プラットフォーム構成比：ChatGPT約3割・Gemini約3割・Perplexity約2.5割で、上位3サービスが全体の約9割を占めます。残りをCopilot（約7％）・Claude（約5％）・その他AIが分け合う構図です
• CVR（キーイベント発生率）：直近90日の比較で、AI経由セッションのCVRは自然検索（Organic Search）の約3倍でした

この「量は少ないが質が高い」傾向は、AI経由ユーザーの行動特性で説明できます。AIに質問を重ねて比較検討を終えたうえで、「最後の確認」としてサイトを訪れるケースが多いため、購買・問い合わせへの距離が近いのです。

なお、他社の公開調査でも「AI経由の流入はサイト全体の1％未満」とする報告が多く、当サイトの水準はそれよりやや高い程度です。現時点のAI流入は絶対量こそ小さいものの、増加トレンドにあり、CVRが高く、今後の検索行動の変化を先取りする指標であることから、「まだ小さいから無視してよい」ではなく「小さいうちから定点観測を始めるべき」データだと当サイトは判断しています。

※AI経由はセッション数が少ないため、月次のCVRは大きくブレます。単月の数字ではなく、3ヶ月以上の傾向で判断してください。

AI流入を継続的にモニタリングする方法｜LLMO効果測定へ

ここまでの手順で「いま、どのAIからどれくらい来ているか」は確認できます。ただしLLMO施策の効果測定として使うなら、単発の確認ではなく、同じ定義・同じ形式で毎月追い続けられる仕組みが必要です。

定点観測すべき5つの指標

当サイトがAI流入のモニタリングで実際に追っている指標は次の5つです。

1. AI経由セッション数：分類ルールを適用した参照元ベースの合計。施策効果の総量を示す基本指標です
2. サイト全体に占めるAI流入シェア：全体トラフィックの増減に影響されずに「AIシフトの進行度」を測れます
3. プラットフォーム構成比：ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの内訳。どのAIで自社が引用されやすいかがわかり、対策の優先順位づけに使えます
4. AI経由のキーイベント数・CVR：流入の質の指標。他チャネルとの比較で「AI流入に投資する根拠」を示せます
5. AI経由の入口ページ：AIに引用されているページの特定。LLMO施策の勝ちパターン分析と横展開に直結します

この5つを毎月同じ条件で記録すれば、LLMO施策の前後比較（施策実施の何ヶ月後にAI流入シェアが何倍になったか）ができるようになります。

Looker Studioでレポート化する

毎月、探索レポートを開いて手作業で集計する運用は現実的ではありません。定点観測はLooker Studioでのレポート化がおすすめです。理由は3つあります。

• データ保持期間の制限を受けない：GA4の探索は保持設定（最大14ヶ月）より前に遡れませんが、Looker StudioのGA4コネクタ経由なら参照期間の制限なく長期推移を追えます。チャネルが遡及されない問題も、参照元ベースの分類をLooker Studio側で組めば解決できます
• 分類ルールを一度作れば自動適用：CASE式で参照元からプラットフォームへの分類を定義しておけば、毎月の集計が自動化されます
• そのまま報告資料になる：経営層やクライアントへの共有時に、GA4の画面を見せるより格段に伝わります

自分で一から構築する場合は、本記事の分類表をCASE式に落とし込めば作成できます。構築の手間をかけずに始めたい場合は、当サイトの分類ルールをそのまま実装した「LLMOレポートテンプレート」をご利用ください。ChatGPT・Gemini・Perplexity・Claude・Copilotとその他AIをプラットフォーム別に自動分類し、セッションからCV・入口ページ別の分析まで24ページで可視化します。

AIプラットフォーム別サマリ

AI経由のユーザー・セッション・CVRとCV内訳を、プラットフォーム別にひと目で確認できます。

デモレポートを見る

AIプラットフォーム別KPI推移（月別）

プラットフォーム別のセッション・CVR・キーイベント数を月別に追い、LLMO施策の前後比較ができます。

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参照元別トラフィック獲得サマリ

vertexaisearch等の派生ドメインも含め、AI参照元別に流入からCVまでを一覧できます。

デモレポートを見る

Looker Studioでのレポート作成自体が初めての方は、「GA4レポートの作り方」で基本手順を解説しています。

GA4のAI流入計測でよくある質問（FAQ）

AI Overviews（AIによる概要）経由の流入はGA4でわかりますか？

わかりません。AI OverviewsやGoogleのAIモード経由のクリックは、通常のGoogle検索と同じ参照元（google / organic）で記録されるため、GA4上でOrganic Searchと区別できません。AI検索面での露出や引用状況は、Google Search ConsoleやAI可視性計測ツールと組み合わせて把握しましょう。

GA4のAI Assistantチャネルにはどの参照元が含まれますか？

ChatGPT・Gemini・ClaudeなどGoogleがあらかじめ定義した生成AIサービスの参照元が自動分類されます。定義外の参照元（旧ドメインや派生ドメインなど）はReferralに分類されるため、漏れの確認が必要です。また、チャネル登場（2026年6月）以前のデータは遡って再分類されないため、長期間の推移を見るには参照元ベースの集計が必要です。

ChatGPTアプリからの流入も計測できますか？

スマホアプリからの流入は参照元情報が引き継がれない場合があり、その場合はDirect（ノーリファラー）に分類されます。確実に計測できるのはブラウザ経由でリンクがクリックされた流入が中心で、GA4上のAI流入は実態の下限値と考えるのが正確です。

AIからの流入が少ないのですが、対策する意味はありますか？

あります。多くのサイトでAI経由の流入は全体の1％前後とまだ小さいものの、当サイトの実測では1年で約2倍に増加しており、CVRは自然検索の約3倍と質の高い流入です。また、AIの回答内で言及されるだけではセッションは発生しないため、流入の少なさがAI上の露出の少なさとは限りません。小さいうちから定点観測を始めておくことで、変化にいち早く気づけます。

LLMO施策の効果測定はAI流入だけ見ればよいですか？

AI経由のセッション・CVは中核指標ですが、それだけでは不十分です。AIの回答内での言及・引用状況（AI可視性）や、指名検索数の変化も併せて追うと、施策の効果を多面的に判断できます。AI流入は「クリックまで至った成果」、言及・引用は「その手前の露出」を表す指標です。

まとめ｜AIからの流入計測はLLMO時代の第一歩

GA4でAIからの流入を計測する方法を、基本から実務レベルまで解説しました。要点を振り返ります。

• AI流入は2種類：GA4で計測できるのはチャットAI経由（参照元で特定可能）。AI Overviews・AIモード経由は区別できない
• AI Assistantチャネル：2026年追加の新チャネルで、AI経由のセッションを標準レポートから手軽に確認できる
• 2つの限界：定義外の参照元がReferralに散らばる／2026年6月以前のデータに遡及されない
• 解決策は分類ルール：参照元ドメインの分類表を使えば、漏れなく・過去にさかのぼって一貫した集計ができる
• 実測の傾向：AI流入はまだ全体の約1％ながら1年で約2倍に増加し、CVRは自然検索の約3倍。小さいうちから定点観測を始める価値がある

まずは「トラフィック獲得」レポートを参照元/メディアに切り替えて、自社サイトへのAI流入を確かめてみてください。そのうえで、LLMO施策の効果測定まで見据えるなら、分類ルールを適用したLooker Studioレポートでの定点観測体制づくりをおすすめします。

GA4・サーチコンソール・Google広告のほかのテンプレートと比較して選びたい方は、「Looker Studioテンプレート一覧」をご覧ください。

小林 浩之 | Hiroyuki Kobayashi( CEO & Marketer )

DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。