「ChatGPT経由でサイトに来た人はどれくらいいるのか」「LLMO施策の効果を数字で報告したい」——AI検索が当たり前になるにつれて、この問いに答える計測の仕組みが必要になってきました。結論から言えば、GA4の標準機能だけで、AI経由の流入は今日から計測できます。
ただし、設定して終わりではありません。AI経由の数字には「見えない部分」が構造的にあり、読み方を誤ると施策の判断を間違えます。私は支援先のメディアでエンジニアと計測環境を設計してきた経験から、設定手順だけでなく、数字の解釈と月次運用の型までをこの記事にまとめました。
AI検索そのものの仕組みはAI検索の仕組みと対策を、対策の全体像はLLMO完全ガイドを先にどうぞ。
キーワード選定から構成、AIによる一次執筆、人による編集、WordPress入稿まで一括で対応します。制作リソースの不足や、記事ごとの品質差にお困りの企業向けサービスです。
先に結論：3階建てで計測する
まず最初に、結論からお伝えします。AI検索の効果測定は、次の3階建てで考えます。
1階: GA4でAI経由の流入を測る。2026年5月からGA4に「AI Assistants」という標準チャネルが加わり、主要なAIサービス経由の訪問は自動で分類されるようになりました。
2階: 数字は「下限値」として読む。AIアプリからの流入の一部は参照元情報を持たず、「Direct（直接流入）」に混ざります。GA4で見える数字が実態のすべてではありません。
3階: 流入だけでなく「引用・言及」を定点観測する。AIの回答内で紹介されてもクリックされなければ流入は発生しません。流入ゼロ=効果ゼロではないため、AIへの質問テストを月次で併用します。
AI経由の流入はGA4でどう見えるのか
ユーザーがChatGPTやPerplexityの回答内のリンクをクリックしてサイトに来ると、多くの場合、参照元（リファラー）としてAIサービスのドメインが記録されます。GA4はこの参照元を見て流入を分類します。つまり特別な計測タグの追加は不要で、仕組みとしては通常の外部サイトからの流入計測と同じです。主要なAIサービスの参照元ドメインは次のとおりです。
| AIサービス | 参照元ドメインの例 |
|---|---|
| ChatGPT | chatgpt.com / chat.openai.com |
| Perplexity | perplexity.ai |
| Gemini | gemini.google.com |
| Claude | claude.ai |
| Microsoft Copilot | copilot.microsoft.com / bing.com配下 |
2026年5月のアップデートで、GA4の標準チャネルグループに「AI Assistants」チャネルが追加され、こうしたAI経由の訪問は追加設定なしで自動分類されるようになりました。「レポート→集客→トラフィック獲得」を開き、チャネルの一覧に「AI Assistants」があるかをまず確認してください。詳細はGoogleのGA4公式ドキュメントも参照してください。
なお、GoogleのAI Overview（検索結果上部のAI要約）経由のクリックは、AIチャネルではなく従来どおり「Organic Search」に含まれます。「AI Assistants」が測っているのは、ChatGPTのような対話型AIサービスからの流入だと理解しておくと、数字の解釈を誤りません。
設定手順：標準チャネル＋自分の目で確かめる
実務の設定手順は次の4ステップです。標準チャネルに任せきりにせず、参照元の生データを自分の目で確認できる状態を作るのがポイントです。
「AI Assistants」チャネルの存在を確認する
「レポート→集客→トラフィック獲得」でチャネル一覧を確認します。表示があれば1階部分は完成済みです。数字が小さくても、この段階では気にしません。
参照元/メディアの生データを確認する
同じレポートのディメンションを「セッションの参照元/メディア」に切り替え、chatgpt.com や perplexity.ai などを検索します。どのAIから何セッション来ているかの内訳が見えます。
探索レポートで「AI経由セグメント」を作る
「探索」機能で、参照元にAIドメイン群を含むセグメントを作成します。AI経由の訪問者がどのページに着地し、問い合わせまで進んだかを追える形にします。
キーイベント（問い合わせ等）との掛け合わせを確認する
AI経由セッション×キーイベントで、成果への貢献を確認します。流入数は小さくても、成果への転換率は高いことが多く、ここがLLMO投資の判断材料になります。
もし手順1で「AI Assistants」チャネルが見当たらない場合（プロパティの設定状況によっては反映が遅れることがあります）、カスタムチャネルグループで代用できます。「管理→データの表示→チャネルグループ」から新しいチャネルを作成し、「セッションの参照元が chatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com、claude.ai、copilot.microsoft.com のいずれかを含む」という条件で「AI検索」チャネルを定義してください。標準機能が揃うまでのつなぎとして十分に機能しますし、自社で条件を管理できるぶん、新しいAIサービスが出たときに追加しやすい利点もあります。
着地ページの分析では、「どの記事がAIに引用されて人を連れてきているか」まで分かります。引用されやすい記事の型が見えたら、その型で次の記事を作る——計測が次の制作の設計図になる、という循環が理想です。記事側の作り込みは構造化データの実装も関わってきます。
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数字は「下限値」：3つの読み方の注意
設定より重要なのが、数字の読み方です。注意点は3つあります。
注意1: GA4の数字は実態の下限値です。AIのスマホアプリからの遷移など、参照元情報が渡らない経路は「Direct」に分類されます。つまり「AI Assistants: 月20セッション」の裏に、Directに混ざった見えないAI経由が存在します。報告では「少なくともこれだけ」という下限値の表現を使ってください。
注意2: 流入ゼロ＝効果ゼロではありません。AIの回答内で自社が紹介されても、ユーザーがリンクをクリックしなければ流入は記録されません。会社名だけ覚えて、後日指名検索で来るケースもあります。AI経由の効果は、流入・指名検索の伸び・引用の有無の3点セットで見る必要があります。とくにBtoBでは「AIで候補を知り、社名で検索し直して、公式サイトから問い合わせる」という経路が多く、この場合GA4上はAI経由ではなく指名検索として記録されます。AIの貢献が指名検索の数字に化ける——この構造を知っているかどうかで、報告の説得力が変わります。
注意3: 比率の小ささで切り捨てないこと。総務省の情報通信白書（令和7年版）が示すとおり生成AIの利用は拡大が続いており、現時点の数%は「これから増える入口の初期値」です。当社の支援先でも、AI経由の訪問は絶対数こそ小さいものの、検討の深いユーザーが多く、問い合わせへの近さでは既存チャネルを上回る例が出ています。
月次運用の型：GA4×AIへの定点観測
3階建ての最上階が、AIへの定点観測です。当社では自社メディアで、FAQ構造化データを80本超の記事に実装したうえで、主要AIに同じ質問セットを投げて自社の引用・言及を記録する月次観測を続けています。GA4の流入データと突き合わせることで、「引用はされているが流入が少ない」「引用が増えた月に指名検索も動いた」といった、片方だけでは見えない動きが読めるようになります。
月次観測シートの型はシンプルで構いません。
| 記録する項目 | 内容 |
|---|---|
| 質問セット | 自社が推薦されるべき質問10〜20個（毎月同じものを使う） |
| 言及の有無と文脈 | AIごとに、自社が出たか・どう説明されたか・引用元ページ |
| GA4のAI経由数値 | AI Assistantsチャネルのセッション数・着地ページ・キーイベント |
| 指名検索の推移 | Search Consoleでの社名・サービス名の表示/クリック数 |
観測の頻度は月1回・30分で十分です。毎週やる必要はなく、むしろ同じ条件・同じ間隔で続けることのほうが重要です。このシートを毎月1行ずつ埋めるだけで、半年後には「AI検索への露出がどう変わり、何が効いたか」を語れる自社データになります。私が支援先で計測環境をエンジニアと設計してきた経験で言えば、計測は完璧さより継続性です。取れる範囲の数字を、同じ方法で取り続けることが、一番価値のあるデータを生みます。質問セットの作り方はBtoB企業のLLMO対策で詳しく解説しています。
設定はできましたが、AI経由が月に数セッションしかありません。観測する意味はありますか……？
あります。今の目的は「大きな数字を報告すること」ではなく、増え始めた瞬間に気づける基準線を持つことです。月3セッションが30になったとき、基準線があれば「10倍になった」と言えます。なければ「なんとなく増えた気がする」で終わります。数字が小さいうちに計測の型を作った会社だけが、変化を語れるようになります。KPI全体への位置づけはコンテンツマーケティングのKPI設定をどうぞ。
今泉の視点：AI経由の計測相談で一番もったいないのは、「数字が小さいから」と3ヶ月でやめてしまうケースです。私自身、自社メディアの月次観測で、最初はゼロだった引用が特定の記事群から立ち上がる瞬間を見てきました。その「どの記事から引用が始まったか」の記録こそ、次に何を書くべきかを教えてくれる、どこにも売っていないデータです。
よくあるご質問
まとめ：小さいうちに基準線を作る
- GA4の標準チャネル「AI Assistants」でAI経由の流入は自動分類される
- 参照元の生データで、どのAIから来ているかの内訳まで確認する
- 数字は下限値。Directへの混入とゼロクリック紹介を前提に読む
- GA4×AIへの質問テスト×指名検索の3点セットで月次観測する
- 計測は完璧さより継続性。同じ方法で取り続けた数字だけが変化を語れる
次の一歩は、GA4を開いて「AI Assistants」チャネルの今月の数字を、どこかにメモすることです。所要時間は5分もかかりませんが、それが自社の基準線になります。観測体制の設計や、AIに引用される記事づくりまで含めた支援が必要でしたら、LLMO診断・記事制作支援で承っています。集客全体の設計はオウンドメディアの集客方法もあわせてどうぞ。
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