Трафик из нейросетей в Яндекс.Метрике: как собрать отчёт?

У большинства сайтов уже есть трафик из ChatGPT, Alice AI, Perplexity и Gemini, но многие его пока не отслеживают. Метрика не выносит его в отдельный отчёт и сваливает в общую кучу с переходами по ссылкам и прямыми заходами. Пока вы не выделите этот канал руками, вы не знаете ни его объёма, ни динамики, ни того, растёт он или падает. Разберём, как за несколько минут собрать такой отчёт.

Почему на этот канал стоит смотреть отдельно

ИИ сегодня работает не как справочник, а как советчик: он называет конкретные бренды, пересказывает условия и выдаёт короткий список, из которого человек выбирает. Тот, кто перешёл на сайт после такого ответа, приходит уже полуубеждённым — и это видно по цифрам. В ряде тематик до половины визитов из нейросетей заканчиваются целевым действием: заявкой, звонком, запросом КП. Терять такой канал в общей статистике — значит недооценивать один из самых конверсионных источников и не замечать, когда он начинает приносить деньги.

Хорошая новость: чтобы вытащить его на поверхность, не нужен ни код, ни сторонние сервисы — хватает штатной сегментации Метрики.

Настройка отчёта: пошагово

Откройте отчёт по реферальному трафику. В Метрике это «Отчёты» → «Источники» → «Сайты». Нейросети передают переходы именно как реферальные, поэтому работаем здесь. Сразу поставьте период пошире — год или полгода: AI-трафик пока небольшой, и на длинной дистанции картина честнее.

Создайте сегмент. Нажмите «Сегмент — Не выбран» в верхней панели и добавьте условие по параметру «Источники». Внутри выберите тип «Внешний реферер», после чего задайте список AI-доменов через регулярное выражение. В поле условия вставьте регулярку — она разом охватывает нейросети, ассистентов, код-помощники и генеративные платформы:

~(?:alice\.yandex\.ru|chatgpt\.com|chatgpt\.org|openai\.com|giga\.chat|gigachat\.ru|perplexity(?:\.ai)?|(?:gemini|aistudio|notebooklm|labs)\.google\.com|deepseek\.com|qwen\.ai|claude\.ai|copilot\.microsoft\.com|(?:\w+\.)?mistral\.ai|grok\.com|meta\.ai|character\.ai|huggingface\.co|kimi\.ai|(?:\w+\.)?moonshot\.cn|yiyan\.baidu\.com|doubao\.com|you\.com|phind\.com|poe\.com|felo\.ai|copy\.ai|jasper\.ai|quillbot\.com|blackbox\.ai|writesonic\.com|iask\.ai|exa\.ai|aitastic\.app|bnngpt\.com|nimble\.ai|edgepilot|edgeservices|waldo|cursor\.sh|cursor\.com|replit\.com|codeium\.com|sourcegraph\.com|midjourney\.com|leonardo\.ai)

Примените условие. Нажмите «Применить» сначала в условии, потом в самом отчёте — Метрика пересоберёт данные и оставит только визиты из нейросетей.

Сохраните и закрепите. Сохраните фильтр как сегмент с понятным именем — тогда его можно накладывать на любой отчёт (страницы входа, конверсии, гео). А кнопкой «На дашборд» вынесите график на сводную, чтобы держать канал перед глазами и ловить эффект от каждой новой публикации.

Держите список доменов живым: сервисы появляются чуть ли не ежемесячно, и каждый новый — это кусок трафика, который иначе просто не попадёт в отчёт.

Что окажется в отчёте

После настройки вы увидите объём переходов из нейросетей и их динамику по дням и месяцам, долю AI в общем реферальном трафике, разбивку по конкретным сервисам и — что особенно полезно — страницы входа. Последнее подсказывает, какие ваши темы уже «выстреливают» в нейропоиске. По сути это готовая приборная панель для оценки GEO/AEO-эффекта, но есть нюансы.

Где отчёт занижает реальность

Важно понимать: этот способ ловит только отдельные чат-боты, которые ссылаются наружу — ChatGPT, Perplexity, Claude, приложение Alice AI и подобные. У метода есть встроенные слепые зоны, и без них картина будет оптимистично-неполной:

• AI-ответы внутри поиска отследить нельзя в принципе. Клик по ссылке из Google AI Overviews (и AI Mode) приходит с реферером google.com, а из нейро-ответа Яндекса — с yandex.ru. Для аналитики это неотличимо от обычного клика по органической выдаче: ни Метрика, ни GA4, ни Search Console не помечают такие переходы отдельным флагом. Так что весь трафик из встроенной нейровыдачи растворяется в органике, и регулярка его не увидит — она работает только для самостоятельных сервисов с собственным доменом.
• Часть переходов улетает в «прямые заходы». Бесплатные версии ChatGPT и некоторых сервисов не передают реферер; открытая в новом окне ссылка тоже нередко становится direct. В сегмент такие визиты не попадут.
• Встроенные ассистенты почти не видны. Переход из GigaChat внутри приложения Сбербанка Метрика обычно засчитывает как прямой заход, а не как нейросеть.
• Регулярку нужно обслуживать. Новые домены добавляются только вручную.

Для зарубежной аудитории можно параллельно смотреть Google Analytics 4: с 13 мая 2026 там работает нативный канал AI Assistant, который собирает переходы из чат-ботов вроде ChatGPT, Gemini и Claude. Но и он касается только отдельных ассистентов — переходы из AI Overviews в него не попадают и по-прежнему идут как органический поиск.

Почему переходов из ИИ немного — и это нормально

Даже идеально настроенный отчёт покажет скромные цифры, и дело не в том, что у вас нет таких перехов или в ошибке настройки. В ИИ-поиске воцарилась бескликовость: пользователь получает готовый ответ и никуда дальше не идёт. По данным Pew Research Center (март 2025), на выдаче с AI Overviews доля переходов на сайты падает до 8% против 15% на обычной, а по ссылкам внутри самого AI-ответа кликает лишь 1% пользователей. Bain & Company оценивает долю запросов с AI-обзором, которые заканчиваются вообще без клика, в 83%. В целом уже около 60% поисков в Google завершаются без единого перехода.

Причём это не побочный эффект, а цель платформ. ChatGPT, Perplexity, Gemini и нейровыдача Яндекса спроектированы как answer engine: их задача — закрыть вопрос прямо в интерфейсе и удержать пользователя у себя, а не отправить его на внешний сайт. Чем полнее ответ, тем меньше кликов наружу — и тем меньше того, что вообще способна зафиксировать веб-аналитика. Поэтому судить об эффективности присутствия в ИИ по числу переходов — всё равно что оценивать айсберг по его верхушке.

Клик — это ещё не видимость

И вот главное, что важно понять про любой такой отчёт. Он измеряет ровно одно: сколько людей дошли до сайта. Но в нейросетях большинство сценариев кликом вообще не заканчивается. ИИ упомянул бренд, пересказал условия, поставил вас третьим в списке после двух конкурентов — и человек сделал вывод, не выходя из чата. В Метрике этого касания нет. Не потому что его не было, а потому что перехода не случилось.

Значит, отчёт по трафику — это верхушка айсберга. Всё, что определяет решение ещё до клика — упоминают ли вас, на каком месте, что именно ИИ говорит о вас клиенту и советует ли он вас вообще, — обычная веб-аналитика не видит в принципе. А влияет это как раз на то, дойдёт ли человек до сайта.

Мониторить нужно долю голоса, а не только переходы

Раз переходов мало по устройству самого канала, судить по ним об эффективности бессмысленно. Правильный вопрос звучит не «сколько кликов пришло», а «насколько часто и как именно ИИ рекомендует нас клиенту». На него отвечают метрики видимости: доля голоса (Share of Voice), частота упоминаний, позиция в списке рекомендаций, тональность описания и источники, которые формируют ответ.

AIMonitor.pro считает всё это по каждой нейросети, сценарию и аудитории — на реальных сценариях с контекстом диалога, прогнанных многократно до статистически устойчивой картины. Полный набор метрик и методология собраны в базе знаний.

Веб-аналитика и мониторинг видимости закрывают разные половины воронки: Метрика считает трафик, который дошёл до сайта, AIMonitor — влияние бренда там, где выбор происходит ещё в чате, до всякого клика. Вместе они дают полную картину присутствия в ИИ.