Najważniejsze wnioski w pigułce
Co się zmieniło
- Google Gemini zaczął dodawać parametry UTM do linków wychodzących, bez oficjalnego ogłoszenia.
- Zmianę jako pierwsi zauważyli użytkownicy Reddita, a John Mueller z Google potwierdził, że też ją widzi.
- Działa to podobnie jak w ChatGPT, który oznacza linki tagami UTM już wcześniej.
Dlaczego to ważne
- Ruch z chatbotów AI często trafiał w GA4 do kanału „direct”, bo brakowało referrera.
- Według jednego z użytkowników Reddita referrer z aplikacji mobilnej Gemini przechodzi tylko w około 9% przypadków, a wywołania asystenta na Androidzie usuwają go całkowicie.
- Parametr UTM przetrwa przejście przez przeglądarkę wbudowaną w aplikację i jest widoczny także w logach serwera.
Co pozostaje niewiadomą
- Google nie udokumentował, kiedy dokładnie Gemini dodaje UTM do linków.
- ChatGPT oznacza tylko linki z odpowiedzi opartych na źródłach z sieci, a nie na danych treningowych. Nie wiadomo, czy Gemini działa tak samo.
Co zrobić teraz
- Sprawdzić w GA4, jakie wartości źródła i medium pojawiają się przy wejściach z Gemini.
- Uwzględnić ruch z AI w osobnej grupie kanałów i oznaczyć datę zmiany w raportach.
- Zadbać o poprawne tagi kanoniczne, żeby adresy z parametrami nie mnożyły duplikatów.
Problem, który dotąd zniekształcał dane
Ruch z asystentów AI ma jeden poważny kłopot: często nie da się go poprawnie przypisać do źródła. Jeśli przeglądarka nie przekaże informacji, skąd przyszedł użytkownik, a w adresie nie ma parametrów kampanii, narzędzia analityczne wrzucają wizytę do kanału „direct”. To kategoria zastępcza, która w praktyce oznacza tyle, co „nie wiemy”. Przy rosnącej roli wyszukiwania opartego na AI coraz większa część wartościowego ruchu lądowała właśnie tam.
Mechanizm opiera się na nagłówku referrer, czyli informacji o stronie odsyłającej . Gemini teoretycznie go przekazywał, więc część specjalistów zakładała, że ruch z tej platformy da się normalnie śledzić. Problem w tym, że referrer jest kruchy. Ginie przy przejściu z aplikacji mobilnych, przez przeglądarki wbudowane i różne warstwy przekierowań. Podobne zjawisko zna każdy, kto walczył z nieprzypisanym ruchem w Google Analytics 4 .
Sprawa nabiera wagi w momencie, gdy wydawcy i właściciele serwisów coraz głośniej narzekają na spadek ruchu z wyszukiwarki. Jeśli część odwiedzin z Gemini była niewidoczna w raportach, to obraz strat mógł być gorszy niż w rzeczywistości. Mógł też ukrywać, że AI wysyła ruch na podstrony, których nikt nie traktował jako priorytetowe.
Co odkryto i co potwierdził Google
Zmianę zauważył jeden z użytkowników Reddita, który napisał, że Gemini zaczął dodawać UTM do wyników mniej więcej w ciągu ostatniej doby. Porównał to do ChatGPT, który oznacza linki w ten sposób od dłuższego czasu. John Mueller z Google odpowiedział, że też to widzi. Zapytał przy okazji, czy Gemini nie przekazuje referrera, bo jego zdaniem ruch z tej platformy dało się już wcześniej śledzić.
Odpowiedź jednego z uczestników dyskusji pokazała skalę problemu. Według niego referrer przetrwa głównie w wersji desktopowej w przeglądarce. W aplikacji mobilnej Gemini przechodzi tylko w około 9% przypadków, a wywołania asystenta na Androidzie usuwają go całkowicie. Duża część tego ruchu trafiała więc do „direct” zamiast do kategorii przeznaczonej dla asystentów AI. Te liczby to obserwacje użytkownika, a nie oficjalne dane Google, ale dobrze tłumaczą, dlaczego statystyki z Gemini wyglądały podejrzanie skromnie.
Mueller odpisał, że chętnie przekaże zespołowi informacje o znikającym referrerze, najlepiej z przykładem, który da się odtworzyć. Dodał, że dobrze byłoby, gdyby referrer był zachowywany niezależnie od tagowania UTM. Nie jest to oficjalna dokumentacja, ale wyraźny sygnał, że zmiana jest zamierzona, a temat atrybucji ruchu z AI jest w Google zauważany.
Dlaczego tagi UTM zmieniają rachunek
Tagi UTM mają przewagę nad referrerem, bo są częścią samego adresu URL. Nie znikają przy otwarciu linku w przeglądarce wbudowanej w aplikację i trafiają również do surowych logów serwera. W efekcie wizytę z Gemini można przypisać do źródła nawet tam, gdzie nagłówek odsyłający został po drodze utracony. Dla analityki to różnica między szacowaniem a faktycznym pomiarem.
Lepsza atrybucja daje możliwość segmentacji. Można porównać zachowanie użytkowników z Gemini, ChatGPT i tradycyjnego wyszukiwania - czas na stronie, współczynnik konwersji, ścieżki zakupowe. Można też sprawdzić, które treści są najczęściej cytowane przez asystentów AI i czy ten ruch rzeczywiście przekłada się na sprzedaż lub leady. Takie dane pomagają zrozumieć, jak marki wygrywają w wyszukiwaniu opartym na AI , i budować strategię na faktach, a nie na intuicji.
Jest też aspekt czysto budżetowy. Dopóki ruch z AI był rozmyty w „direct”, trudno było uzasadnić inwestycje w optymalizację treści pod asystentów. Twarde liczby ułatwiają rozmowę z zarządem i pozwalają przesuwać zasoby tam, gdzie widać realny zwrot. Wyraźne dane o ruchu z AI to też argument za systematycznym content marketingiem , bo to właśnie dobrze przygotowane treści są źródłem cytowań.
Czego jeszcze nie wiemy
Google nie opisał nowego mechanizmu w dokumentacji, więc nie wiadomo, w jakich sytuacjach Gemini dodaje UTM do linków. W przypadku ChatGPT zasada jest jasna: parametry trafiają tylko do linków w odpowiedziach opartych na źródłach z sieci, a nie do informacji pochodzących z danych treningowych modelu. Różnicę między tymi dwoma trybami wyjaśniamy w tekście o tym, skąd AI ma swoją wiedzę . Można przypuszczać, że Gemini działa podobnie i oznacza linki wtedy, gdy wprost odwołuje się do konkretnej strony, ale to na razie tylko domysł.
Z tego powodu warto podchodzić do pierwszych danych ostrożnie. Wzrost ruchu z Gemini w raportach w dużej mierze nie oznacza nagłego przyrostu odwiedzin, tylko lepszą widoczność wizyt, które wcześniej były zaliczane do „direct”. Porównując okresy przed zmianą i po niej, łatwo wyciągnąć błędne wnioski. Dlatego dobrą praktyką jest dodanie adnotacji z datą zmiany w raportach i obserwowanie, czy udział „direct” jednocześnie spada.
W praktyce zalecamy kilka kroków. Sprawdź w Google Analytics , jakie dokładnie wartości źródła i medium pojawiają się przy wejściach z Gemini, i uwzględnij je w niestandardowej grupie kanałów dla ruchu z AI. Upewnij się, że strony mają poprawne tagi kanoniczne, aby adresy z parametrami nie były traktowane jako osobne podstrony. Jeśli masz dostęp do logów serwera, porównaj je z danymi z GA4, bo właśnie tam UTM pozwala wyłapać wizyty, które analityka mogła pominąć.
Podsumowanie
Dodanie tagów UTM do linków w Gemini to niewielka zmiana techniczna o dużym znaczeniu dla każdego, kto mierzy ruch z AI. Wreszcie można oddzielić wizyty z asystenta Google od anonimowego „direct” i porównywać je z innymi kanałami na podstawie realnych danych. Dopóki Google nie udokumentuje mechanizmu, warto wdrożyć pomiar już teraz, ale interpretować pierwsze wyniki z rozwagą.
