AI検索の流入をGA4で計測する4手順　対象外のPerplexityも拾う

この記事のまとめ

AI検索からの流入は、GA4の標準チャネルで計測できる領域と、自身でチャネルを定義して補う領域に分かれます。どちらもリファラー（流入元情報）に依存するため、数値はあくまで下限値として捉える必要があります。ここでは、押さえておくべき4つのポイントを整理します。

GA4のデフォルトチャネルグループに「AI Assistant」が追加され、設定を行わなくても対象の流入が自動分類されます。
公開一覧に含まれないClaudeやPerplexityなどがReferralに残る場合は、参照元ホスト名で集約するカスタムチャネルグループを作成します。
計測手順は、ホスト名の洗い出し、チャネルグループ作成と優先順位の調整、実クリックでの検証、探索レポートでの分析の4段階です。
リファラーが欠落するとDirectに分類され、GoogleのAI概要経由は自然検索と判別できないため、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートや指名検索の推移で補完します。

GA4の標準チャネルで分かる範囲

AI Assistantチャネルの仕組み

まずは、GA4が標準機能として自動分類する範囲から確認していきます。私自身、AI経由の流入をどう計測するかは長らく手探りでしたが、2026年5月の更新でかなり整理されました。

2026年5月13日、GA4のデフォルトチャネルグループに「AIアシスタント」チャネルが追加されました。特別な設定は不要で、該当する流入は自動的に振り分けられます。認識対象のAIアシスタントのリファラーを持つアクセスには、メディア「ai-assistant」とキャンペーン「(ai-assistant)」が割り当てられ、専用チャネルへ集約されます。

ただし判定はリファラー情報に依存するため、情報を持たないAI流入はDirectに残ります。そのため、この数値は流入の下限値を示すものにすぎず、bot流入の課題も解消されません（参照*1）。重要なのは「計測できた数字＝AI流入の全体像」ではないと理解したうえで使うことです。

プロパティへの反映手順にも注意が必要です。機能の公開日は2026年5月13日ですが、全プロパティへ一斉に展開されたわけではなく、段階的な適用となっています。2026年6月時点では大半のアカウントで利用可能になったものの、同一アカウント内であっても未適用のプロパティが残っている可能性があります。

デフォルトチャネルグループに「AI Assistant」が表示されない場合は、順次反映されるのを待つことになります。なお、この定義変更は過去のデータへ遡及適用されません（参照*2）。

標準チャネルが拾わないサービス

標準チャネルの設定だけでは、実際によく使われているAIサービスの一部が抜け落ちてしまいます。私がPerplexityやClaudeを日常的に使って検証していく中で、この「穴」は実務上かなり痛いと感じました。

Googleのチャネル定義ドキュメントには、ChatGPT、Gemini、Deepseek、Copilot、Grokの5つが記載されており、ClaudeやPerplexityは含まれていません。ただし、この記載だけで対象のすべてとは断定できません。参照元「claude.ai」または「perplexity.ai」からの流入は、通常の「Referral」セッションとして記録されると報告されています（参照*3）。

対象範囲は固定されたものではありません。Googleは認識対象のAIアシスタント例としてChatGPT・Gemini・Claudeを挙げていますが、判定対象となるリファラーの全体リストは非公開です。つまり、自分の手で補完する設計が前提になります。

どのサービスが該当するかはGoogle側の判定に委ねられており、今後追加や変更が行われる可能性もあります。レポート上で想定どおりに分類されているか、実データをもとに確認しておくのが確実です（参照*1）。

AI検索の流入をGA4で計測する4手順

参照元ホスト名の洗い出し

最初の手順は、AI経由のトラフィックとして扱うホスト名を精査することです。ここを雑にやると、後の集計がすべてずれます。

代表的なホスト名には、ChatGPTの主要ドメイン「chatgpt.com」、現在も一部で使われる旧ドメイン「chat.openai.com」、wwwサブドメインを含む「perplexity.ai」、Anthropic提供の「claude.ai」、自然検索と区別すべき「gemini.google.com」、同様に検索と分ける「copilot.microsoft.com」などが挙げられます（参照*4）。

除外すべきホスト名は4つあります（参照*3）。

「openai.com」はAPIドキュメントや管理画面、広報ページを提供しており、APIリファレンスを閲覧する開発者は引用リンク経由の訪問者ではありません。
「anthropic.com」も研究や採用情報が主で、Claudeからの引用は「claude.ai」から発生します。
「google.com」は通常の検索流入であり、これを含めるとGoogle検索の全セッションがAI扱いになってしまいます。
「x.ai」もxAIのコーポレートサイトであり、チャット機能のホスト名は「grok.com」です。

カスタムチャネルグループの作成

次の手順は、洗い出したホスト名を単一のチャネルに集約する作業です。設定自体はそれほど複雑ではありませんが、順序を間違えると意図どおりに振り分けられないので、手を動かしながら確認していくのが確実です。

管理画面の「データの表示」から「チャネルグループ」へ進み、「新しいチャネルグループを作成」を選択すると、既存のデフォルトグループが複製されます。続いて「新しいチャネルを追加」を選び、標準グループと区別しやすいよう「AI Assistant (custom)」といった名称を設定します。ルールの条件には、ディメンションに「Source」、一致タイプに「正規表現に一致」を指定し、対象ホスト名を網羅した正規表現を入力してください。

対象とするホスト名は13個です（参照*3）。

claude.ai
perplexity.ai
www.perplexity.ai
meta.ai
you.com
poe.com
chatgpt.com
chat.openai.com
gemini.google.com
bard.google.com
copilot.microsoft.com
chat.deepseek.com
grok.com

作成したチャネルは「Referral」より上部へ移動させてください。ルールは上から順に評価されるため、「Referral」より下にあると正しく振り分けられません。これを見落とすと、せっかく作ったチャネルが機能しないまま終わります。

作成できる上限数にも留意が必要です。2026年現在、標準プロパティでは、事前定義されたチャネルグループに加えて、カスタムチャネルグループを最大2つ作成できます。どの用途を優先するかは計画的に判断しなければなりません（参照*5）。

ただし、カスタムチャネルグループは過去のデータにも遡ってレポートへ適用可能です（参照*5）。

実クリックでの検証

3つ目の手順は、作成した設定が意図どおり機能しているかを実際のクリックで検証することです。設定しただけで安心してしまうのが最も危ないパターンで、必ず手を動かして確かめる必要があります。

管理画面の「データの表示」から「DebugView」を開き、テスト端末が認識されている状態を確認します。そのうえで、対象となる各アシスタントから実際の引用リンクをクリックし、「session_start」イベントをチェックしてください。Googleの公開一覧にあるサービスでは、メディアに「ai-assistant」が記録されます。ClaudeやPerplexityでは、参照元に対象ホスト名、メディアに「referral」と表示される構成です。ChatGPTの引用リンクでは、「utm_source=chatgpt.com」が付与されるケースもあります（参照*3）。

このテストによって設定ミスを発見できる場合もあります。実際、Perplexityは「perplexity.ai」ではなく「www.perplexity.ai」として送信されるケースがあり、「www」を考慮していない正規表現では通常の「Referral」に分類されてしまいます。私が検証した際にもこの挙動を確認しており、wwwあり・なしの両方を含めることは必須です。

実機検証を行わなければ見落としがちな点です。クリックしてもデータが反映されない場合は、リファラーが送信されているか、アプリ内ブラウザで開かれていないか、タグの動作や正規表現の記述、チャネルの優先順位が「Referral」より上になっているかを順次確認します（参照*3）。

探索レポートでの分析

最後の手順は、構築したチャネルを活用してユーザー行動を分析する作業です。ここまで来て初めて、「AI流入の数を把握する」から「AI流入の質を評価する」フェーズに移れます。

AI経由のアクセスを深掘りしたい場合、カスタムチャネルをセグメント条件に指定すれば「AIから流入したセッション」のみを抽出できます。たとえば「ランディングページ」ディメンションと「セッション」指標を組み合わせたレポートに適用することで、AI訪問者が最初に閲覧したページを特定可能です（参照*2）。

標準レポートから探索へ移行する方法も有効です。数値をさらに詳細に検証したい際は、レポート画面右上の「このレポートを探索として開く」をクリックします。標準レポートの各要素が探索画面内の個別タブとして展開されるため、必要に応じてタブの複製、編集、不要な項目の削除を行いながら柔軟に分析を進められます（参照*6）。

計測できない範囲と注意点

リファラーが落ちるケース

どれほど精緻に設定しても、仕様上AI経由と判別できないアクセスは一定数生じます。この前提を持っていないと、数字を過小評価したり、逆に存在しない流入を見ようとしたりという判断ミスにつながります。

リファラー情報が欠落する主な要因は3つあります（参照*1）。

モバイルアプリやアプリ内ブラウザからのアクセスでは、アプリ側が参照元情報を送信しないためDirectに分類されます。
URLのコピー＆ペーストによる訪問では、クリップボード経由でリファラーが引き継がれずDirectへ入ります。
HTTPSからHTTPへの通信など、プロトコルをまたぐ遷移ではリファラーが失われます。

独自に構築したカスタムチャネルであってもこの制約は変わりません。計測できるのは有効なリファラーを伴うアクセスのみです。ネイティブアプリ経由やプライベートブラウズ環境では参照元が破棄され、Directに分類される場合があります（参照*3）。

Directの読み解き方

DirectはAI流入の専用領域ではなく、流入元を特定できなかったセッションの集合体にすぎません。「Directが増えた＝AI流入が増えた」という解釈は、根拠が薄い推測です。

アクセス時に明確な参照元シグナルが存在しない場合、GA4はSourceを「(direct)」、Mediumを「(none)」として処理します。Google公式でも「参照元が特定できないトラフィック」と定義されています。直接のURL入力、ブックマーク、UTMパラメータの脱落、パラメータを消去するリダイレクト、オフライン文書、広告ブロッカーなど要因は多岐にわたります。

そのため、Directセッション全体に対して推測に基づいたAI比率を一律に掛け合わせるべきではありません。判別できたAI流入を明確に切り出し、Directには多様な流入要因が含まれている前提で説明するのが適切です（参照*7）。

急激な数値増加が見られた際は、着地ページを手がかりに要因を推測します。増加の大半がトップページや短いURLであれば、直接入力の可能性が高いと判断できます。

一方、深い階層の商品ページや長文記事への直接流入が急増している場合、手入力とは考えにくくなります。ランディングページ別にセッションを分解し、メルマガ、SNS、外部資料、AIツール等で直近に取り上げられていないかを照合します（参照*8）。

AI Overviews経由の扱い

GoogleのAI概要を経由したアクセスは、通常のオーガニック検索流入と区別がつきません。これはGA4の設定の問題ではなく、仕様上の限界です。

「AI Overviews（AIによる概要）」や「AIモード」に表示されたリンクは、遷移元のドメインが検索結果と同じ「www.google.com/search」であるため、通常の自然検索結果とAI概要内のリンクのどちらがクリックされたのかを識別できない仕組みになっています（参照*2）。

この点に関する運用方針は明確です。Google AI Modeは検索機能の一部として提供されており、アクセス元はオーガニックの「google.com」となります。これらは仕様上「Organic Search」に含め、無理に分離せずそのまま扱うのが標準的な考え方です（参照*3）。

間接指標で影響を補う

生成AIパフォーマンスレポート

GA4では捕捉できない検索面での露出状況は、Search Consoleのレポートで補完できます。私はAIO/GEOの観点から、GA4とSearch Consoleを必ずセットで見ることをおすすめしています。クリックに至らない露出も、ブランド認知には影響するからです。

生成AIパフォーマンスレポートを活用すると、Google検索の生成AI機能における自社サイトの露出データを把握できます。生成AI機能経由の表示回数推移や、露出の多い上位ページ、デバイス別・国別の発生状況などを確認可能です。

2026年8月31日時点で、本レポートは全世界のサイト管理者へ展開されています。なお、生成AI機能における露出が一定水準に満たない場合、レポート画面自体が表示されない点にはご留意ください（参照*9）。

集計範囲についても把握が必要です。Search Consoleでは、AIによる概要やAI Modeなどの検索における生成AI機能と、Discoverにおける生成AI機能のインプレッションを専用のビューで確認できます。

このデータは全体パフォーマンスレポートにも包含され、サイト全体の視認性を測る指標として機能します（参照*10）。ただし表示回数はあくまで露出の量を示す指標であり、サイト内での行動データとは性質が異なります。

指名検索と需要の変化

もうひとつの重要な手がかりは、ブランド名を含む指名検索クエリの推移です。AI回答の中で自社名が言及されたとき、ユーザーがすぐにクリックしなくても、後から名前を検索するという行動が起きます。

注目すべき指標は、クリック数にとどまらずインプレッション数にも及びます。ブランド名検索の露出増加は、ブランド想起や認知が高まっている初期シグナルとなるケースが少なくありません。

これは記憶の定着を示す兆候といえます。すべてのアクセス増加をAI単一の成果として証明するのは難しいため、複数ソースの傾向を突き合わせ、確からしい因果関係を組み立てる姿勢が求められます（参照*11）。

直接流入と並行して分析することで、傾向の解像度が高まります。Search Consoleや検索連動型広告のデータを用い、指名検索の増減を追跡します。

Direct流入のみが伸びて指名検索が横ばいであれば、ブランド需要の高まり以外の要因を疑うべきでしょう。双方の数値が同時に上向いているなら、認知度が高まっている可能性がより高くなります（参照*8）。

データの解釈と改善の判断

収集した数値は、コンテンツ改善の優先度を判断するための根拠として活用します。数字を眺めるだけで終わらせず、次の打ち手につなげることが目的です。

分析の出発点となるのは他チャネルとの比較です。コンバージョン率や平均エンゲージメント時間といった指標を自然検索やDirectと比較することで、AI流入の質的な価値を測定できます（参照*1）。

そこから改善仮説を導き出します。事例紹介や製品ページにAI経由のアクセスがあるにもかかわらず直帰率が高い場合、ユーザーの意図と誘導先の内容に乖離が生じている可能性を疑えます。GA4の役割は、AI経由で訪れたユーザーの行動特性を可視化し、次の打ち手につながる仮説を提示することにあります（参照*2）。

アトリビューション評価には一定の規律が求められます。AIが検討初期のリサーチ段階に影響する場合でも、成果配分は記録された接点情報に基づいて行います。正しくAI経由のリファラーが記録されたセッションのみをAIの貢献として算出し、明確な接点が存在しない自然検索経由の訪問は、オーガニック検索として厳密に区分します（参照*12）。

また、データ規模への配慮も欠かせません。AI経由のセッション数が少ない初期段階では、わずかなアクセス数の偏りでエンゲージメント率やCVRが大きく振れてしまいます。短期的な数値変動に過剰反応せず、一定期間の推移を見極めながら評価を下すことが重要です（参照*13）。私自身の経験からも、AI流入の計測は数ヶ月単位で傾向を見ることが前提で、月次で数字を追い続ける仕組みを先に作っておくほうが実態に合っています。

おわりに

GA4で直接把握できるAI検索からの流入は、リファラー情報が正常に保持されたセッションに限定されます。標準機能の「AI Assistant」は自動で稼働しますが、ClaudeやPerplexityなどがReferralに残る場合は、対象ホスト名を集約したカスタムチャネルグループを併用します。得られた数値はあくまで最低限の流入実績として捉えることが前提です。完璧な計測を目指すより、「計測できた範囲を確実に把握し、できない範囲は間接指標で補う」という割り切りが実務では重要です。

計測網から外れるトラフィックについては、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートや、指名検索の増減推移を重ね合わせて評価します。各AIサービスの判定仕様は今後も更新される可能性があるため、定期的に実データを検証する習慣が必要です。まずは代表的なプロンプトを手動で試しながら、自分のサイトがどのAIにどう引用されているかを月次で確認するところから始めると、感覚と数字の両方が積み上がっていきます。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、95万部（2026年6月時点）を売り上げる。
（“2023年・2024年上半期に日本で一番売れたビジネス書”（トーハン調べ／日販調べ））