Ile sprzedaży daje ChatGPT? Ruch z AI w GA4, Clarity i logach — bez napompowanych liczb

Od dwóch lat powtarzam w DrTusz jedno: prawda o sprzedaży jest w zamówieniach, nie w wykresie. Dlatego gdy widzę w raporcie źródeł wejścia z chatgpt.com i słyszę, że „ruch z AI rośnie trzycyfrowo", zadaję trzy pytania. Ile z tego to ludzie, a ile boty? Ile z tych ludzi kupiło? I czy porównuję to z czymś, co ma sens? Poniżej, jak na te pytania odpowiedzieć własnymi danymi, zanim ktoś zaproponuje przebudowę wszystkich kart produktu „pod AI".

Trzy rzeczy, które sklepy wrzucają do jednego wiersza

Pod hasłem „ruch z AI" kryją się trzy zupełnie różne zjawiska i tylko jedno z nich to wizyta.

• Boty w logach serwera. OpenAI opisuje trzy własne: GPTBot zbiera dane do trenowania modeli, OAI-SearchBot buduje indeks do wyszukiwania w ChatGPT, a ChatGPT-User pobiera stronę w trakcie rozmowy z użytkownikiem. Perplexity ma analogiczną parę: PerplexityBot i Perplexity-User. Żadne z tych żądań nie jest sesją człowieka i żadne nie trafia do GA4, bo bot nie wykonuje skryptów.
• Ludzie, którzy kliknęli link w odpowiedzi asystenta. To jedyna warstwa, która ląduje w GA4 jako sesja, z referrerem chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com czy copilot.microsoft.com.
• Wyświetlenia w AI Overviews i AI Mode. Google od 31 sierpnia pokazuje je wszystkim witrynom w raporcie Generative AI w Search Console, ale zgodnie z pomocą Google jest tam wyłącznie liczba wyświetleń, bez kliknięć i bez zapytań.

Kto sumuje te trzy warstwy, dostaje liczbę, która nie znaczy nic. Kto je rozdzieli, może policzyć sprzedaż.

Logi: 9 na 10 „PerplexityBotów" to nie Perplexity

28 sierpnia Jakub Sawa opublikował wynik 80-dniowego eksperymentu na własnej, mało ruchliwej domenie testowej: każde żądanie podpisane jako bot AI sprawdził nie po nazwie, tylko po adresie IP, wobec oficjalnie publikowanych zakresów. Wynik: 90% żądań podpisanych jako PerplexityBot i 89% jako ChatGPT-User nie pochodziło z tych zakresów. OAI-SearchBot był podrobiony w 13% przypadków, Applebot w 12%, GPTBot w 3%, Bingbot w 2%. Cloudflare zablokował fałszywego Googlebota w 436 z 453 przypadków, ale podróbki Perplexity, ChatGPT i Apple przepuścił z kodem 200. Jeden holenderski adres podszywał się pod 11 różnych botów i zwykłą przeglądarkę, a szukał plików .env i kluczy do chmury.

To jedna domena i jeden okres, więc traktuję te odsetki jako sygnał, nie benchmark. Mechanizm jest jednak uniwersalny: User-Agent to ciąg znaków, który każdy może wysłać. Jeśli Twój „raport ruchu z AI" liczy boty po nazwie, jest raportem o tym, kto co wpisał w nagłówek. Weryfikacja jest prosta i darmowa, bo każdy liczący się operator publikuje zakresy adresów: OpenAI (gptbot.json, searchbot.json, chatgpt-user.json), Perplexity (perplexitybot.json, perplexity-user.json), Google (pliki z zakresami i odwrotny DNS), Microsoft (bingbot.json) i Apple (dokumentacja Applebota z linkiem do applebot.json).

Sprawdź też odwrotność problemu. Ewelina Podrez-Siama opisała przypadek, w którym serwer przez kilka miesięcy odpowiadał prawdziwym botom AI kodem 429, bo tak ustawiono ochronę hostingu; po zmianie reguł liczba blokad spadła z 1920 miesięcznie do 33. Do przeglądu logów wystarczy panel hostingu, darmowa wersja Screaming Frog Log File Analyser (do 1000 zdarzeń) albo model językowy z dostępem do pliku. Jeśli Twój hosting nie daje logów, pomiń tę warstwę i idź dalej; nie zgaduj jej z GA4.

GA4: kanał „AI Assistant" jest od maja, ale nie wystarczy

Zgodnie z notatkami o wersjach 13 maja 2026 GA4 dostał w domyślnej grupie kanałów nowy kanał „AI Assistant". Definicja obejmuje wejścia „ze źródeł takich jak ChatGPT, Gemini, Deepseek, Copilot lub Grok" i wprost wyklucza AI Overviews oraz AI Mode, które nadal liczą się jako organic. Dwie luki: Perplexity nie ma na liście Google, a Claude i Mistral też nie. Krzysztof Surowiecki pokazał w sierpniu, jak to domknąć: własna grupa kanałów z regułą „źródło pasuje do wyrażenia chatgpt|perplexity|claude|copilot|gemini|deepseek|grok|mistral" lub „medium równe ai-assistant" dla własnych linków z UTM. Reguła musi stać przed regułą Referral, bo GA4 sprawdza warunki po kolei, a własne grupy kanałów działają na danych historycznych, więc dostaniesz spójny szereg wstecz.

Równie ważne jest to, czego nie dostaniesz. GA4 nie zna zapytania, które doprowadziło do kliknięcia. Linki otwierane z aplikacji mobilnych asystentów często gubią referrer i lądują w Direct. Gdy asystent odpowiedział, a użytkownik nie kliknął, nie ma żadnego zdarzenia. Kliknięcia z AI Overviews wyglądają jak zwykły organic. To, co widzisz w kanale AI, jest dolną granicą wpływu asystentów, nie jego miarą. O tym, jak GA4 potrafi zmylić przy małych liczbach (progi prywatności, próbkowanie), pisałem w siedmiu pułapkach GA4; przy kanale, który ma kilkadziesiąt sesji tygodniowo, każda z nich działa.

Clarity: ile scrape'owania przypada na jedną wizytę

Microsoft Clarity dodał 13 sierpnia w panelu Bot Analytics kartę „AI Scrape-to-Referral": zestawia aktywność crawlerów AI na Twojej stronie z ruchem, który te platformy odsyłają, w rozbiciu na operatorów. To dobra odpowiedź na pytanie „kto bierze treść, a kto oddaje klientów". Obok jest raport cytowań, który DumbData opisał 19 sierpnia: które strony sklepu są cytowane przez systemy AI, przy jakich zapytaniach (brandowych lub nie) i z jakim udziałem. Zastrzeżenie: Clarity nie ujawnia, skąd bierze dane o cytowaniach, więc czytam ten raport jako próbkę widoczności, nie jako spis wszystkich odpowiedzi asystentów.

Zanim policzysz sprzedaż: czy GSC i GA4 mówią o tej samej domenie

Klasyczny wniosek „Search Console pokazuje 1200 kliknięć, GA4 400 sesji, reszta to ciemny ruch z AI" bywa fałszywy z banalnego powodu. Semgence sprawdził 105 hostów w 50 kontach GA4 i w 14% przypadków różnica nie dotyczyła ruchu, tylko tego, że usługa GSC i usługa GA4 opisywały inne domeny (www kontra bez www, subdomena, stara wersja sklepu). Próba agencyjna, ale test zajmuje minutę: porównaj hostname w GA4 z adresem usługi w Search Console, zanim nazwiesz różnicę jakkolwiek.

Ile z tego jest sprzedaży

Dopiero teraz liczę. W Eksploracjach GA4 buduję tabelę: kanał (własna grupa z AI), sesje, transakcje, przychód, przychód na sesję, za ostatnie 90 dni, obok kanałów organic i płatnych. Nie za tydzień, bo przy kilkudziesięciu sesjach jeden duży koszyk przewraca wynik. Patrzę na dwie rzeczy: czy przychód na sesję z AI jest zbliżony do organic (u sklepów, z którymi współpracujemy, bywa wyższy, bo klient przychodzi po konkretny produkt, ale bywa też zerowy) i czy wolumen rośnie kwartał do kwartału. Dopiero gdy obie odpowiedzi są twierdzące, ma sens przebudowa treści pod asystentów: FAQ na kartach produktu, dane o dostępności i dostawie czytelne dla maszyn. Decyzja z własnego GA4, nie z raportu, który mówi, ile procent ruchu „ma" rynek.

Co zrobić w najbliższym tygodniu

1. Załóż własną grupę kanałów w GA4 z regułą AI przed Referral; sprawdź ją na danych z ostatnich trzech miesięcy.
2. Wyeksportuj jeden dzień logów i zweryfikuj po IP trzy najczęstsze boty AI; sprawdź, czy prawdziwe nie dostają 403 lub 429.
3. Włącz w Clarity panel AI i zapisz obecną wartość scrape-to-referral jako punkt odniesienia.
4. Porównaj hostname GA4 z usługą GSC; jeśli się różnią, napraw to, zanim porównasz jakiekolwiek liczby.
5. Zbuduj eksplorację z przychodem na sesję dla kanału AI, organic i płatnych za 90 dni i zapisz ją, żeby wracać co kwartał.
6. Otwórz raport Generative AI w Search Console i spisz strony z największą liczbą wyświetleń; to lista kandydatów do sprawdzenia, czy asystenci podają o nich prawdę.

Ruch z AI w sklepie jest realny, ale mały i łatwy do napompowania: podróbkami botów w logach, sumowaniem warstw i porównywaniem tygodni. Jeśli chcesz zbudować jeden raport, który odpowie, ile asystenci naprawdę sprzedają w Twoim sklepie, porozmawiajmy.