Du wirst in ChatGPT zitiert. Claude empfiehlt deine Seite. Perplexity verlinkt auf deinen Artikel. Nutzer klicken auf diese Links und landen auf deiner Website. Aber in Google Analytics? Nichts. Kein Hinweis auf diese Traffic-Quelle. Die Besucher tauchen als „Direct Traffic“ auf – so als hätten sie deine URL direkt in die Adresszeile getippt.
Das ist kein Bug in deinem Analytics-Setup. Das ist ein systemisches Problem, das fast alle KI-Chatbot-Apps betrifft. Und es wird mit der wachsenden Nutzung von ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity immer relevanter. Um herauszufinden, wie gravierend dieses Problem wirklich ist, habe ich alle großen KI-Chatbots systematisch getestet. Die Ergebnisse sind ernüchternd – aber es gibt Lichtblicke.
Das Problem: KI-Traffic ist Analytics-unsichtbar
Wenn jemand über eine Google-Suche auf deine Website kommt, siehst du das in Analytics:
- Quelle: google
- Medium: organic
- Referrer: https://www.google.com/
Bei KI-Chatbots funktioniert das nicht zuverlässig. Der Grund liegt in der Art, wie diese Apps Links öffnen: Die meisten mobilen Apps übergeben beim Öffnen eines Links weder einen Referrer noch UTM-Parameter. Für dein Analytics-Tool sieht es so aus, als käme der Besucher „aus dem Nichts“.
Das bedeutet konkret: Du könntest die wichtigste Traffic-Quelle der Zukunft komplett übersehen.
Das Experiment: So habe ich getestet
Um das Verhalten der verschiedenen Chatbots zu dokumentieren, habe ich den AIBotTracer eingesetzt – ein selbst entwickeltes Tool, das jeden Zugriff auf eine Webseite mit allen HTTP-Headern protokolliert:
- Zeitstempel des Zugriffs
- IP-Adresse des Besuchers
- User-Agent (identifiziert Browser, Bot oder App)
- Referrer (von welcher Seite der Besucher kam)
- Query-String (angehängte Parameter wie UTM-Tags)
In jeden Chatbot – Web-Version, iOS-App und Android-App – habe ich dieselbe Anfrage eingegeben:
Was macht der AIBotTracer von Kai Spriestersbach?
Schau bitte dafür hier: https://www.afaik.de/ai-search.php
Anschließend habe ich auf den Link in der Antwort geklickt und im Log nachgesehen, welche Daten dabei übermittelt wurden.
Grundlagen: Wie KI-Chatbots auf Webseiten zugreifen
Bevor wir zu den Ergebnissen kommen, ist es wichtig zu verstehen, wie KI-Chatbots technisch funktionieren. Wenn du einem Chatbot eine URL gibst, passieren zwei getrennte Dinge:
1. Der Bot-Request (serverseitig, für dich unsichtbar)
Zuerst ruft der KI-Dienst die Webseite von seinen eigenen Servern ab:
- IP-Adresse: Stammt vom Anbieter (z.B. OpenAI, Anthropic)
- User-Agent: Enthält eine Bot-Kennung wie
ChatGPT-User/1.0 - Referrer: Leer
- Zweck: Der Bot liest den Inhalt, um ihn für dich zusammenzufassen
Dieser Request wird von Google Analytics nicht erfasst, weil kein JavaScript ausgeführt wird. Du siehst ihn nur in Server-Logfiles.
2. Der User-Visit (wenn du auf den Link klickst)
Wenn du anschließend auf einen Link in der Chatbot-Antwort klickst:
- IP-Adresse: Deine eigene
- User-Agent: Dein normaler Browser
- Referrer: Hier liegt das Problem!
- Zweck: Du besuchst die Seite selbst
Dieser zweite Zugriff ist der einzige, den Google Analytics sehen kann. Und genau hier versagen die meisten KI-Apps: Sie übergeben keinen Referrer.
Die Ergebnisse: Welche Chatbots welche Daten senden
ChatGPT (OpenAI)
| Plattform | Bot-Request | Referrer beim User-Visit | UTM-Parameter |
|---|---|---|---|
| Web | ✅ ChatGPT-User/1.0 | ✅ https://chatgpt.com/ | ❌ |
| iOS-App | ❌ (gecacht) | ❌ Kein Referrer | ❌ |
| Android-App | ✅ ChatGPT-User/1.0 | ❌ Kein Referrer | ❌ |
Ergebnis: Nur die Web-Version ist in Analytics sichtbar. Der gesamte mobile Traffic – und das dürfte ein erheblicher Anteil sein – verschwindet im „Direct“-Kanal.
Claude (Anthropic)
| Plattform | Bot-Request | Referrer beim User-Visit | UTM-Parameter |
|---|---|---|---|
| Web | ❌ (gecacht?) | ✅ https://claude.ai/ | ❌ |
| iOS-App | ✅ Claude-User/1.0 | ❌ Kein Referrer | ❌ |
| Android-App | ❌ (alter Cache!) | ❌ Kein Referrer | ❌ |
Ergebnis: Ähnliches Bild wie bei ChatGPT. Besonders problematisch: Die Android-App verwendete im Test eine mehrere Monate alte, gecachte Version der Seite und ließ sich nicht zu einem frischen Abruf bewegen.
Gemini (Google)
| Plattform | Bot-Request | Referrer beim User-Visit | UTM-Parameter |
|---|---|---|---|
| Web | ❌ | ✅ https://gemini.google.com/ | ❌ |
| iOS-App | ❌ (Google-Cache?) | ❌ Kein Referrer | ❌ |
| Android-App | ✅ (nur Google als UA) | ❌ Kein Referrer | ❌ |
Ergebnis: Google verhält sich nicht besser als die Konkurrenz. Der Bot-Request der Android-App identifiziert sich nur mit dem generischen User-Agent Google, was eine Unterscheidung von anderen Google-Diensten unmöglich macht.
Perplexity
| Plattform | Bot-Request | Referrer beim User-Visit | UTM-Parameter |
|---|---|---|---|
| Web | ✅ Perplexity-User/1.0 | ✅ https://www.perplexity.ai/ | ❌ |
| macOS-App | ✅ Perplexity-User/1.0 | ❌ Kein Referrer | ❌ |
| iOS-App | ⚠️ ChatGPT-User/1.0 (Bug!) | ❌ Kein Referrer | ✅ ?utm_source=perplexity |
| Android-App | ✅ Perplexity-User/1.0 | ❌ Kein Referrer | ✅ ?utm_source=perplexity |
Ergebnis: Perplexity ist der einzige Anbieter, der das Problem erkannt und gelöst hat! Die mobilen Apps hängen den Parameter ?utm_source=perplexity an jeden Link an. Damit erscheint der Traffic in Google Analytics korrekt unter der Quelle „perplexity“.
Kleiner Wermutstropfen: Die iOS-App identifiziert den Bot-Request fälschlicherweise als ChatGPT-User – ein Bug, der die serverseitige Analyse verfälscht.
Die große Übersicht: Was ist in Analytics sichtbar?
| Chatbot | Web | iOS-App | Android-App |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | ✅ Sichtbar (Referrer) | ❌ Unsichtbar | ❌ Unsichtbar |
| Claude | ✅ Sichtbar (Referrer) | ❌ Unsichtbar | ❌ Unsichtbar |
| Gemini | ✅ Sichtbar (Referrer) | ❌ Unsichtbar | ❌ Unsichtbar |
| Perplexity | ✅ Sichtbar (Referrer) | ✅ Sichtbar (UTM) | ✅ Sichtbar (UTM) |
Das ernüchternde Fazit: Mit Ausnahme von Perplexity ist der gesamte mobile KI-Chatbot-Traffic in Google Analytics nicht als solcher erkennbar. Er landet im „Direct“-Kanal und vermischt sich dort mit Nutzern, die deine URL direkt eingegeben haben.
Warum ist das ein Problem?
1. Du unterschätzt den Wert von KI-Traffic
Wenn du nicht weißt, wie viele Besucher über ChatGPT & Co. kommen, kannst du den ROI von „AI Visibility“ nicht messen. Vielleicht investierst du viel in klassisches SEO, während KI-Chatbots längst eine wichtigere Traffic-Quelle sind.
2. Du kannst nicht optimieren, was du nicht misst
Welche Inhalte werden von KI-Chatbots bevorzugt zitiert? Welche Formulierungen führen zu Klicks? Ohne Daten bleiben diese Fragen unbeantwortet.
3. Dein „Direct Traffic“ ist verzerrt
Ein plötzlicher Anstieg im Direct-Kanal könnte bedeuten:
- Deine Marke wird bekannter (gut!)
- Du wirst in KI-Chatbots zitiert (auch gut, aber andere Ursache!)
- Ein technisches Problem mit deinem Tracking (schlecht!)
Ohne die Möglichkeit, KI-Traffic zu isolieren, weißt du nicht, was wirklich passiert.
Was du trotzdem tun kannst
1. Referrer-basiertes Tracking in GA4 einrichten
Für die Web-Versionen funktioniert das Referrer-Tracking. Erstelle ein benutzerdefiniertes Segment:
Bedingung: Sitzungsquelle enthält einen der folgenden Werte:
chatgpt.comclaude.aiperplexity.aigemini.google.com
Das erfasst zumindest den Desktop-Traffic der Chatbot-Websites.
2. UTM-Parameter für Perplexity auswerten
Perplexity-Traffic von mobilen Apps erscheint in GA4 automatisch mit:
- Quelle: perplexity
- Medium: referral
Das funktioniert out-of-the-box, du musst nichts konfigurieren.
3. Server-Logfiles analysieren
Die Bot-Requests der KI-Dienste werden von Analytics nicht erfasst, aber sie erscheinen in deinen Server-Logs. Suche nach diesen User-Agent-Strings:
ChatGPT-User/1.0
Claude-User/1.0
Perplexity-User/1.0
GPTBot
ClaudeBot
Das zeigt dir zumindest, wie oft KI-Bots deine Inhalte abrufen – auch wenn du nicht weißt, wie viele Nutzer anschließend klicken.
4. Eigenes Tracking implementieren
Für detaillierte Analysen kannst du ein serverseitiges Tracking-Skript implementieren, das jeden Zugriff mit allen HTTP-Headern protokolliert. Der AIBotTracer, den ich für diesen Test verwendet habe, ist ein Beispiel dafür.
Was die Anbieter ändern sollten
Die Lösung wäre einfach: UTM-Parameter an alle Links anhängen, so wie Perplexity es bereits tut. Ein simples ?utm_source=chatgpt&utm_medium=ai-chat würde reichen.
Hinweis: Diese Analyse wird erweitert
Dieser Artikel wird noch um Tests der folgenden Dienste ergänzt:
- Google AI Mode – Googles neue KI-Suche, die direkt in die Suchergebnisse integriert ist
- Microsoft Copilot (ehemals Bing Chat) – Microsofts KI-Assistent
Sobald die Daten vorliegen, werde ich die Ergebnisse hier ergänzen.
Fazit: Ein Appell an die KI-Anbieter
Die KI-Chatbots verändern fundamental, wie Menschen Informationen im Web finden und konsumieren. Für Website-Betreiber und Content-Ersteller ist es essenziell zu verstehen, welche Rolle diese neuen Kanäle spielen.
Aktuell machen es uns die Anbieter – mit der löblichen Ausnahme von Perplexity – unnötig schwer. Der gesamte mobile Traffic von ChatGPT, Claude und Gemini ist in Standard-Analytics-Tools unsichtbar. Das ist nicht nur ein technisches Problem, sondern auch ein faires: Wer Inhalte von Websites nutzt und zitiert, sollte den Erstellern zumindest die Möglichkeit geben, diesen Traffic zu messen.
Bis die Anbieter nachbessern, bleibt Website-Betreibern nur die Kombination aus Referrer-Tracking (für Web-Traffic), UTM-Auswertung (für Perplexity) und Server-Log-Analyse (für Bot-Requests). Es ist umständlich, aber besser als komplett im Dunkeln zu tappen.
Die Zukunft des Web-Traffics ist KI-gestützt. Es wird Zeit, dass wir ihn auch messen können.
Dieser Artikel basiert auf Tests, die am 21. Oktober 2025 und 4. Dezember 2025 durchgeführt wurden. Das Verhalten der Chatbots kann sich durch Updates jederzeit ändern. Updates zu Google AI Mode und Microsoft Copilot folgen.
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