Трафик из нейросетей: 6 отчетов Яндекс Метрики, которые отделяют его от прямых заходов и рекламы
elama.ru ·
Пошаговые инструкции по формированию отчетов, сегментов и виджетов
За 10 месяцев переходы из нейросетей на сайты выросли более чем в два раза, согласно данным аналитиков UIS. Однако с отслеживанием такого трафика могут быть сложности. Часть переходов из нейросетей Метрика относит к прямым заходам. Некоторые пользователи после ответа нейросети находят компанию в поиске Яндекса или переходят по объявлению — и влияние нейросети остается незаметным. Вместе с сооснователем агентства HITZ Маратом Аксановым и партнером eLama разбираем, как полнее оценить трафик и конверсии из нейросетей с помощью отчетов Метрики и Директа.
В Яндекс Метрике нет отдельной группы источников для трафика из нейросетей. Переходы из их ответов распределяются между другими группами — например, «Переходами по ссылкам на сайтах» и «Прямыми заходами». А если человек после ответа нейросети нашел компанию в поиске или кликнул по рекламному объявлению, Метрика зафиксирует поисковый или рекламный трафик.
Поэтому просто открыть отчет по источникам и увидеть все посещения, связанные с нейросетями, не получится. Способ их учета зависит от того, как человек дошел до сайта и какие данные о переходе сохранились. В таблице ниже — основные три пути.
Клик по ссылке с реферером
Перешел по ссылке из ответа нейросети, и браузер передал реферер — адрес страницы, с которой пришел посетитель
Клик по ссылке без реферера
Перешел по ссылке, но реферер не передался — например, при копировании ссылки в браузер или переходе из мобильного приложения нейросети
Переход из поиска после ответа нейросети
Узнал о компании из ответа нейросети, затем нашел ее в поиске и перешел по обычной выдаче или рекламному объявлению
Отдельная сложность — ссылки из ответов Алисы AI прямо в поисковой выдаче Яндекса. Такие переходы могут выглядеть как обычный поисковый трафик: одного реферера недостаточно, чтобы отличить клик по ссылке в ответе Алисы от клика по результату поиска.
При анализе нужно разделять переходы из нейросетей, которые удалось определить по рефереру или UTM-метке, и возможное влияние нейросетей на прямые заходы и брендовый спрос. Первые можно посчитать в отчетах. Второе требует дополнительных данных: сам по себе рост прямых заходов или переходов по брендовым объявлениям не доказывает, что пользователей привела нейросеть.
Мы покажем настройку и разбор отчетов на примере двух проектов: интернет-магазина техники на рынке СНГ и отраслевого блога о платной рекламе. Для анализа взяли данные Метрики за полгода — с 17 апреля по 16 октября 2026 года. За этот период магазин получил около 1,06 млн визитов, блог — 7200.
Начнем с сегмента «Переходы из нейросетей» — он понадобится для дальнейшего анализа. Готовые отчеты сохраняйте в «Мои отчеты», чтобы не настраивать их заново.
Этот отчет показывает, какие нейросети вообще приводят людей на сайт. На его основе соберем сегмент, чтобы отдельно анализировать эти визиты: оценивать их количество, поведение посетителей и конверсии. В сегмент попадут только переходы, у которых сохранился реферер нейросети. Такие переходы Метрика относит к переходам по ссылкам на сайтах.
Настройка отчета :
Теперь собираем сегмент: у «Визитов» в строке сегмента нажмите «+» → «Источники» → «Внешний реферер». В окне условия переключите «Полный URL» на «Хост». Далее задаем условие одним из двух способов:
Оператором «@» (содержит) , домены через «или»:
chatgpt.com и chat.openai.com — ChatGPT;
alice.yandex.ru — чат Алисы AI;
giga.chat — GigaChat;
chat.deepseek.com — DeepSeek;
perplexity.ai — Perplexity;
gemini.google.com — Gemini;
notebooklm.google.com — NotebookLM;
claude.ai, copilot.microsoft.com, chat.qwen.ai, grok.com, chat.mistral.ai — остальные ассистенты.
Оператором «~» (регулярным выражением) : chatgpt|openai|perplexity|gemini|claude|copilot|deepseek|giga|alice|qwen|grok|mistral|notebooklm.
Кнопка регулярного выражения сама ставит тильду в поле, поэтому вставляйте выражение без нее: с лишней тильдой chatgpt.com выпадет из сегмента. Надпись «Ничего не найдено» под полем относится к подсказкам, применить сегмент она не мешает.
Готовый сегмент сохраните с названием «Переходы из нейросетей».
Несколько нюансов:
Yandex.ru в список не добавляем, так как вместе с ответами Алисы в выдаче он затянет в сегмент всю органику Яндекса.
Слово bing также не добавляем, оно соберет переходы из поисковика Bing. Copilot подтянется по слову copilot.
Слово claude поймает claudeusercontent.com, домен артефактов Claude.
Зачем это нужно : чтобы понять, сколько переходов по ссылкам с реферером дают нейросети. В магазине техники за полгода это 377 визитов — около пятой части группы «Переходы по ссылкам на сайтах». В блоге о рекламе — 109 визитов, больше половины.
Если переходы по ссылкам растут, хотя новых размещений и партнерских активностей не было, проверьте, не связан ли рост с нейросетями.
Как использовать данные :
Отслеживайте долю визитов из нейросетей в общем трафике сайта и ее динамику. Учитывайте, что этот сегмент показывает только переходы, у которых сохранился реферер нейросети.
Раз в месяц проверяйте отчет «Сайты»: в нем могут появиться домены нейросетей, которых еще нет в сегменте. Добавляйте их в условия сегмента. Например, в блоге о рекламе мы так обнаружили переходы из NotebookLM.
Для еженедельной проверки добавьте в «Обзор» два виджета с этим сегментом: визиты по доменам нейросетей и динамику визитов по дням. Они помогут быстро оценить, какие нейросети приводят посетителей и как меняется объем переходов.
После того как сохраните сегмент, в «Обзоре» нажмите «Добавить» → «Новый виджет». В окне «Создание виджета» задайте название и тип «Таблица», в «Группировках» выберите «Источники» → «Переход с сайтов», а в поле «Сегментация» укажите сохраненный сегмент.
Для второго виджета выберите тип «График» и группировку «Интервал дат визита». Шаг «По дням» выбирается в шапке «Обзора» рядом с периодом.
В ссылках из ответов ChatGPT может быть метка utm_source=chatgpt.com. Похожие метки ставят и другие нейросети, хотя реже: в магазине за полгода было 22 визита с utm_source=perplexity, 22 с utm_source=gemini и три — с utm_source=copilot.com, в блоге 8 — с utm_source=perplexity.
Они помогают определить источник перехода, даже если реферер не передался.
Настройка:
Чтобы учесть метки других нейросетей, примените к отчету сегмент «Источники» → «Метки» → «UTM: source» с оператором «~» и выражением chatgpt|perplexity|gemini|copilot. Поле «Найти по названию» регулярные выражения не понимает.
Важно : средняя группировка обязательна, так как у большинства визитов с меткой детальный источник не определен. Без средней группировки Метрика их прячет.
Зачем это нужно : метка помогает найти переходы из ChatGPT, которые не удалось определить по рефереру, и увидеть, к каким источникам их отнесла Метрика. Вот данные по двум сайтам:
В магазине визитов с меткой оказалось почти в 12 раз больше, чем с реферером chatgpt.com. Большинство из них Метрика записала в прямые заходы, еще 11% — в поисковый трафик, 8% — в переходы по ссылкам на сайтах. К рекламному трафику не отнесла ни одного визита.
В блоге разрыв меньше, но и здесь около трети визитов с меткой учитывались как прямые заходы. Группировка «Источник трафика» покажет, как такие посещения распределились на вашем счетчике.
Однако UTM-метка тоже может потеряться. Если у перехода не сохранились ни метка, ни реферер, определить его связь с ChatGPT с помощью этих двух отчетов не получится.
Например, 9 октября 2026 года ChatGPT перешел на новую модель, после чего часть ссылок из его ответов несколько дней приходила на сайты без реферера и без метки utm_source=chatgpt.com. На выборке около 500 страниц разных сайтов визиты из ChatGPT просели примерно на 31 000 в сутки, а прямые заходы за те же дни выросли на 26 000. Судя по всему, люди переходили как раньше, а счетчики перестали узнавать, откуда они пришли. 14 октября OpenAI признала сбой ошибкой и с 15 октября вернула метки в ссылки. Реферер у большинства переходов из ChatGPT по-прежнему не передается, поэтому метка остается главным способом их учесть.
Снижение заметно и в счетчике нашего интернет-магазина техники: за две недели до 9 октября Метрика зафиксировала 12 визитов из ChatGPT, а за восемь дней после — только один.
Как использовать данные :
Соберите второй сегмент по метке: в строке сегмента нажмите «+» → «Источники» → «Метки» → «UTM: source», выберите оператор «@» и введите chatgpt. Связать его с сегментом из отчета № 1 через «или» Метрика не дает: между разными условиями доступно только «и». Чтобы получить общее число визитов, сложите оба сегмента и вычтите пересечение, для этого соберите третий сегмент с обоими условиями сразу. В блоге это 109 визитов по рефереру, 99 по метке и 19 в обоих, всего 189.
Даты сбоев отслеживания отмечайте примечаниями на графике Метрики. Если в одну неделю переходы из ChatGPT снизились, а прямые заходы выросли, проверьте, не связано ли это с потерей данных об источнике.
Отчет позволяет оценить конверсию и качественные показатели трафика из разных нейросетей.
Настройка:
Цели через кнопку «Цель» лучше не выбирать, так как в этом режиме отказы и глубина считаются только по целевым визитам.
Зачем это нужно : у нейросетей разная аудитория и разный путь до сайта. Общие показатели сегмента скрывают эти различия, а результаты исследований не обязательно отражают ситуацию на вашем проекте.
Например, открытые исследования 2026 года дают разную картину распределения трафика. В выборке из 2443 компаний ChatGPT обеспечил 43,78% переходов из нейросетей, Алиса AI — 40,24%. По другим данным , Алиса AI приводит на российские сайты почти в 5 раз больше переходов, чем ChatGPT. Конверсия в обращение также различалась:
Gemini — 4,44%;
ChatGPT — 4,43%;
Perplexity — 4,15%;
Алиса AI — 3,06%.
За время исследования она снизилась у всех ИИ-источников, кроме Gemini.
На наших проектах распределение визитов отличается от данных исследований — и друг от друга:
В магазине техники ChatGPT дал 62% визитов из нейросетей, Gemini — 30%, Алиса AI — 4%.
В блоге о рекламе на ChatGPT пришлось 27% таких визитов, на Claude — 23%, Perplexity — 21%, Алису AI — 19%.
Поэтому для оценки нейросетей как источников трафика ориентируйтесь на показатели своего счетчика.
Как использовать данные :
Нейросеть с лучшей конверсией выделите отдельной строкой в отчете клиенту, рядом с Директом и поиском.
Если нейросеть приводит много визитов, но конверсия низкая, перейдите к отчету № 5 — анализу страниц входа.
Здесь можно сравнить поведение и конверсию посетителей из разных источников. А сравнение моделей атрибуции — оценить роль нейросети в пути к заявке, если человек возвращался на сайт через другие каналы.
Настройка:
Зачем это нужно :
Сравнить поведение пользователей и конверсию
Согласно исследованию компании UIS , за 10 месяцев конверсия трафика из нейросетей составила 3,9%, SEO — 2,8%, контекстной рекламы — 2,3%. Это средние показатели по разным нишам. На мой взгляд, разница связана с тем, что посетитель из нейросети уже прочитал сравнение и выбрал несколько вариантов. Но на вашем сайте соотношение может быть другим.
В магазине техники результат зависит от выбранной цели. Выборка небольшая: за полгода из нейросетей было 46 целевых визитов. Но пример показывает, почему при сравнении каналов важно учитывать разные цели.
При этом поведенческие показатели у посетителей из нейросетей лучше средних по сайту: отказы — 7,7% против 35,6%, глубина просмотра — 3,4 страницы за визит против 1,9.
В блоге о рекламе ситуация другая:
Из 109 визитов из нейросетей ни один не закончился кликом в мессенджер. При этом такие посетители реже уходят сразу и просматривают больше страниц, чем посетители из поиска.
Оценить роль нейросети в цепочке переходов
Человек может впервые прийти из ответа ChatGPT, а через неделю вернуться по брендовому объявлению и оставить заявку. В таком случае разные модели отнесут заявку к разным источникам: «Последний переход» — к Директу, а «Первый переход кросс-девайс» — к нейросети.
Для такого сравнения нужна другая настройка: уберите сегмент и выберите группировку «Источник трафика (детально)». Домены chatgpt.com и gemini.google.com будут отдельными строками. Сам сегмент по рефереру не показывает эту разницу: в магазине он дает 377 визитов и 46 целевых визитов при любой модели атрибуции.
В магазине техники число целевых визитов распределилось так:
Разница небольшая: на этом проекте нейросеть редко начинает путь, который затем заканчивается конверсией из другого канала.
Как использовать данные :
Если в модели «Первый переход кросс-девайс» у доменов нейросетей заметно больше конверсий, чем в «Последнем переходе», значит, часть пользователей впервые пришла из нейросети, а совершила целевое действие после возвращения через другие каналы, включая брендовые кампании Директа.
Покажите клиенту показатели по обеим моделям и учитывайте эту разницу при оценке брендовых кампаний.
Отчет показывает, на какие страницы сайта пользователи переходят из нейросетей и как часто эти визиты заканчиваются целевым действием.
Настройка:
Добавьте метрики «Визиты», «Отказы» и конверсию по основной цели.
Отсортируйте страницы по числу визитов.
Зачем это нужно : чтобы понять, какие страницы нейросети включают в ответы и куда направляют посетителей. Содержание страницы входа также подсказывает, с каким вопросом мог прийти человек: нейросеть сослалась на нее в ответе на его запрос.
В магазине техники больше всего переходов получила главная страница — 67 из 377 визитов. За ней идут статья блога с инструкцией, карточки смартфонов и страница сервиса по замене аккумулятора.
Как использовать данные:
Если страница получает визиты из нейросетей и ее конверсия выше средней по сайту, протестируйте ее как посадочную для Яндекс Директа, а формулировки со страницы используйте в объявлениях.
Если визиты есть, а конверсий нет, добавьте на страницу блок с предложением и контактами, чтобы посетитель мог перейти к обращению.
Сравнение динамики прямых заходов, брендовых запросов и кликов по рекламе помогает заметить возможное влияние нейросетей, которое не отражается в переходах по ссылкам из их ответов.
Настройка в Яндекс Метрике:
Настройка в Яндекс Директе:
Дополнительно посмотрите динамику брендового запроса в Вордстате.
Зачем это нужно : после ответа нейросети человек может найти компанию по названию в поиске или ввести адрес сайта вручную. Такие посещения отражаются в прямых заходах, трафике из поисковых систем и брендовых кликах Директа, число переходов в сегменте нейросетей может почти не меняться.
Связь с нейросетями вероятнее, если прямые заходы и брендовые клики растут в одни и те же недели, а других причин — сезонного роста спроса, офлайн-рекламы, рассылки или запуска новой кампании — в этот период не было. Однако это косвенный сигнал: один график не доказывает влияние нейросетей.
Для дополнительной проверки используйте инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» в Яндекс Вебмастере. Если доля запросов, в ответах на которые Алиса называет сайт, увеличивается в те же недели, это дополнительный аргумент в пользу такой связи.
Как использовать данные:
Учитывайте разницу в объемах трафика: на общем графике динамику переходов из нейросетей может быть трудно заметить.
Например, в блоге нейросети по рефереру дают до 10 визитов в неделю, а прямые заходы в пиковую неделю — 370. Поэтому линия нейросетей на общем графике находится почти у нуля. В магазине разрыв еще больше: около 300 000 прямых заходов за полгода против 377 визитов по реферерам нейросетей и примерно 2800 — по метке ChatGPT.
Поэтому смотрите переходы из нейросетей на отдельном графике, а прямые заходы и брендовые клики Директа — на другом.
Если брендовые клики растут без новых кампаний, сезонного роста спроса и офлайн-активности, проверьте возможную связь с нейросетями, прежде чем относить этот рост к результатам брендовой кампании. В отчете клиенту обозначьте предполагаемую причину роста.
Часть пути пользователя к заявке не попадает в Метрику. Дополнить данные счетчика помогут ответы клиентов, CRM, Вебмастер и логи сервера.
Вопрос «Откуда вы о нас узнали?». Добавьте его в форму заявки и скрипт звонка с вариантом ответа «Нейросеть: ChatGPT, Алиса или другая». Сохраняйте ответ в CRM рядом с источником из Метрики. Расхождения помогут увидеть ту часть трафика, которую счетчик не связывает с нейросетями.
Такой вопрос поможет определить случай, когда нейросеть стала источником звонка. Она может указать телефон компании прямо в ответе. Если человек позвонит, не заходя на сайт, звонок не попадет ни в Метрику, ни в отчет коллтрекинга по источникам, так как подменные номера коллтрекинг показывает только посетителям сайта. Связать такой звонок с нейросетью поможет только ответ на вопрос оператора, сохраненный в карточке сделки.
Упоминания без клика . Инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» в разделе «Эффективность» Яндекс Вебмастера показывает долю запросов, в ответах на которые Алиса AI указывает сайт как источник, примеры таких запросов и сайты конкурентов.
Данные обновляются раз в неделю. Они охватывают быстрые ответы под поисковой строкой по запросам, по которым сайт присутствует в обычной выдаче.
Логи серверов . GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User и PerplexityBot не запускают JavaScript, поэтому счетчик Метрики их не видит. Их обращения к сайту можно найти только в логах сервера. Число запросов ChatGPT-User к странице показывает, сколько раз ChatGPT обращался к ней при подготовке ответа пользователю — еще до перехода на сайт.
Оба сегмента и шесть отчетов собираются за вечер. После этого рост прямых заходов и брендовых кликов можно оценивать и объяснять клиенту в цифрах.